Innovations in the management of herbaceous grasslands of dehesas: remote sensing of pasture quality and new forage perennial legumes

Abstract

Dehesas are “human-shaped” multifunctional ecosystems that provide important ecosys-tem services. In dehesas, the herbaceous Mediterranean grasslands play a central role as the main source of feed for livestock in extensive systems. However, this provisioning service is challenged by the strong spatio-temporal variations in biomass production and pasture quality due to a large extent to the high seasonality and inter-annual variability of rainfall in Mediterranean climates. This poses serious drawbacks to the management of grasslands of dehesas as farmers must deal with droughts, feed gaps and highly variable resources to feed livestock cost-effectively. Socio-economic crises and the already patent effects of climate change are crucial drivers leading to more unstable markets, the rise of the cost of feed for livestock and a drier and more erratic climate. In this context, there is a need for innovations that could contribute to increasing the resistance and resilience to such threats and provide information for a more efficient and informed management of herbaceous grasslands of dehesas. This PhD thesis has studied two innovations with po-tential to be used in the management of Mediterranean grasslands of dehesas; the use of the perennial legume Bituminaria bituminosa, and the remote sensing of pasture quality. Chapters II studied the relevance that dehesa farmers attribute to grassland-related inno-vations in the management of grasslands of dehesas. The results showed that those inno-vations aimed at increasing the productivity of grasslands and their resistance to drought such as the use of seed mixtures and drought-resistant species were considered highly relevant by the farmers. However, high-tech innovations such as remote sensing and GPS collars were given lower relevance, which could denote low applicability to the context of dehesas or the existence of barriers hindering the adoption but also a need for further development and better information on their potential. In light of the potential of the perennial legume Bituminaria bituminosa as a drought-resistant species and the demand for such species in dehesa systems, Chapter III studied in a pot experiment traits and response to two different water regimes of the three varieties of this species from the Canary Islands: var. albomarginata, var. crassiuscula and var bituminosa. The three varieties reported similar aerial biomass reduction (~50%) under 50% watering shortage. However, var. albomarginata showed lower biomass production (shoot and root) under both water regimes than the other two varieties. The poor root development of var. albomarginata could denote susceptibility and slower development Abstract under the initial high soil water content imposed in this experiment. This might limit its establishment and development in cases of periodic soil water saturation, especially at the beginning of the growing season. Var. crassiuscula and var. albomarginata had a lower specific leaf area than var. bituminosa which is an important adaptation to conditions of high light intensity and temperatures. In addition, the morphological traits such as the leaf to stem ratio of var. crassiuscula (0.80) and var. albomarginata (1.06) indicated better forage aptitude of these varieties than var. bituminosa (0.38). All varieties showed good values of crude protein and digestibility with potential to improve the pasture quality of Mediterranean grasslands. Based on the results of Chapter III, Chapter IV investigated in a pot experiment the effects of soils with contrasting textures (loamy sand vs. clay) in conditions of high soil water content on the development of the newly developed variety of B. bituminosa var. Lanza® which combines attributes from var. crassiuscula and var. albomarginata. This study also tested the effect of competition from Lolium multiflorum in both soil types on the development of Lanza®. The results showed that Lanza® can develop in both soil types without significant effects on biomass production. However, slower development and lower thin root (<2 mm) production (44% reduction) in clay soil might denote a pref-erence of this species for light-textured soils. Competition from L. multiflorum strongly reduced (86%) the dry mass production of Lanza®. Shoot DM production of Lanza® grown without competition was 60% higher than the total shoot DM production of the mixture of Lanza® and L. multiflorum. These results showed that Bituminaria bituminosa might have low competitive ability and could fail to establish in environments with strong competition from annual grasses. In Chapter V the response of Bituminaria bituminosa cv Lanza® to 33% rainfall reduc-tion and competition in terms of yield, forage quality, and phenology was tested in a field experiment carried out from February 2021 to July 2022 in Cordoba, south Spain. Lanza® proved to be resistant to a 33% annual rainfall reduction, although seasonality of rainfall in both years influenced leaf shedding, and thus its ability to provide green forage over the summer season. Monoculture of Lanza® established in late winter was as productive as alfalfa in rainfed conditions in the first year (2,700 kg ha-1). Late spring and summer rainfall allowed Lanza® to maintain green leaf over the summer season, while alfalfa shed leaf by the end of July. During the second year, suitable distribution of rainfall until April and a mild winter temperature allowed a high production of tedera (9,000 kg ha-1) with no significant effect of rainfall reduction on biomass. However, due to high biomass accumulation and drier conditions in May-July, Lanza® did not maintain green leaf over the summer. In these conditions, alfalfa DM yield was 52% lower under reduced rainfall (2,215 kg ha-1 in control vs 1,074 kg ha-1 reduced rainfall). In agreement with Chapter IV, competition from annual grasses and forbs had a strong effect on the yield of Lanza® in field conditions, leading to a very low production (DM yield<250 kg ha-1). Lanza® showed suitable forage quality as an out-of-season forage, especially in the leaf fraction (CP>13%), although uncut Lanza® plants developed thick and lignified stems that to-gether with higher leaf shedding caused a great decline in shoot forage quality in the second year. Rainfall reduction had little or no impact on forage quality. Compared to alfalfa, Lanza® showed more advanced phenology for the reproductive stages from in-florescence emergence to ripening, with early and long flowering (from early April to mid-May) and important overlaps between flowering, fruit development and ripening. This early flowering of Lanza® could be an advantageous characteristic in environments with early drought onset. Competition delayed the phenology of Lanza®, and rainfall reduction induced earlier inflorescence emergence and flowering (~10 days), while for alfalfa only a delayed beginning of development and maturity of fruit was observed. Based on the results from Chapters III to V, B. bituminosa, and in particular cv Lanza®, shows suitable characteristics to be used as an out-of-season forage in dehesas. Future studies should investigate measures aimed at reducing early competition to successfully establish B. bituminosa in monoculture and test suitable partner species to include it in multispecies mixtures. Further research is needed to test the response of tedera to years of contrasting meteorology in different seasons and locations, and its interaction with management to define optimal management strategies under variable meteorological con-ditions. Concerning the use of remote sensing to assess pasture quality, Chapter VI investigated the potential of Sentinel-2 configuration to predict forage quality of Mediterranean grass-lands of dehesas. Partial Least Squares Regression (PLS) models were calibrated to pre-dict crude protein content (CP), neutral detergent fibre content (NDF), acid detergent fibre content (ADF) and enzyme digestibility of organic matter (EDOM). Three different re-flectance datasets were used: (i) laboratory measurements of reflectance of dry and ground pasture samples resampled to Sentinel-2 configuration (Spec-lab), (ii) field in-situ measurements of grasslands canopy reflectance resampled to Sentinel-2 configuration Abstract (Spec-field), and (iii) Bottom Of Atmosphere (BOA) Sentinel-2 imagery. Mean R2test=0.68 and RPDtest=1.82 were obtained using Spec-lab, suggesting that this might be the maximum accuracy achievable using Sentinel-2 spectral configuration as Spec-lab reflectance is not influenced by canopy, or soil effects. Mean R2test decreased by 0.11 with Spec-field and by 0.18 when Sentinel-2 reflectance was used. Statistics for NDF with Spec-lab data were lower with mean R2test=0.64 and mean RPDtest=1.73. For ADF and EDOM, only predictions made with Spec-lab produced acceptable results. Models built with Sentinel-2 BOA reflectance showed a moderate predictive ability to assess CP, with mean R2test=0.50 and RPDtest=1.54. Overall, the bands from the red-edge region, and the SWIR regions showed the highest contribution to estimating CP and NDF. These results indicated that the potential of Sentinel-2 configuration might be limited to predictions of moderate accuracy of CP that could allow qualitative assessments of pasture quality in dehesas. Chapter VII studied the potential of the forthcoming high-priority mission candidate of the European Space Agency, Copernicus Hyperspectral Imaging Mission for the Environ-ment (CHIME) to assess pasture quality of Mediterranean grasslands. The machine learn-ing algorithms PLS and Random Forest (RF) and field spectroscopy CHIME-like data at 10 nm of spectral resolution were used to estimate the pasture quality. The results showed promising ability to assess NDF and especially CP with mean values of R2test=0.82, RMSE=2.23% and RPD=2.47. Future hyperspectral satellites such as CHIME, could im-prove the assessment of pasture quality of Mediterranean grasslands allowing quantitative estimations of CP. The development of large and diverse datasets is essential to reduce the uncertainty of the estimations, improve accuracy and understand the true potential of satellite remote sens-ing of pasture quality of Mediterranean grasslands. The combination of empirical and physical-based models coped with deep learning algorithms and hyperspectral data could mean a breakthrough in satellite remote sensing of pasture quality. However, the spatial resolution of the non-commercial satellites remains a limitation, especially in heteroge-neous landscapes such as dehesas. The integration of the innovations studied in this PhD Thesis could improve the infor-mation on the spatial and temporal variation of pasture quality and reduce the occurrence of feed gaps in dehesas, and thus contribute to ensuring the future of this multifunctional system.

Las dehesas son sistemas agrosilvopastorales caracterizados por una alta multifuncionalidad y capacidad de proveer múltiples servicios ecosistémicos. En este sistema, creado y mantenido como un bosque abierto para la cría de ganado en extensivo, los pastos herbáceos mediterráneos juegan un papel central como principal fuente de alimento. Este servicio de aprovisionamiento se ve amenazado por las altas variaciones espaciotemporales en la producción de biomasa y calidad nutritiva de los pastos, debidas en gran medida a la alta estacionalidad y variabilidad interanual de las precipitaciones en climas mediterráneos. Estas altas variaciones plantean un reto para los ganaderos, que tienen que lidiar con el efecto de sequías, baches alimenticios y recursos muy variables para alimentar al ganado de forma rentable. Las crisis socioeconómicas y los ya patentes efectos del cambio climático agravan esta situación al causar inestabilidad en los mercados, incremento en el coste de los alimentos para el ganado y un clima más errático. En este contexto, se requieren innovaciones que contribuyan a incrementar la resistencia y resiliencia a esas amenazas y a mejorar la eficiencia en manejo de los pastos. Esta tesis doctoral ha estudiado dos innovaciones con potencial para implementarse en el manejo de los pastos de dehesa; el uso de la leguminosa perenne Bituminaria bituminosa y la teledetección de la calidad nutritiva del pasto. A continuación, se resumen los principales resultados de seis capítulos en los que se ha investigado la relevancia, potencial y limitaciones de dichas innovaciones. El Capítulo II estudió la opinión de los ganaderos de dehesa sobre la relevancia que pueden tener algunas innovaciones relacionadas con el manejo de los pastos. Los resultados mostraron que los ganaderos consideran muy relevantes las innovaciones dirigidas a incrementar la productividad de los pastos y su resistencia a sequías como por ejemplo la mejora de los pastos con mezclas de semillas y el uso de especies resistentes a la sequía. Sin embargo, innovaciones tecnológicas relacionadas con la agricultura de precisión como el uso de GPS para el ganado o el uso de teledetección parecen ser menos relevantes para los ganaderos de dehesa. Esto podría indicar baja aplicabilidad al contexto de las dehesas o la existencia barreras que dificulten su uso, pero también la necesidad de avanzar en su desarrollo e información sobre su potencial. Ante el potencial de la leguminosa perenne Bituminaria bituminosa como una especie resistente a la sequía y la demanda de tales especies, el Capítulo III estudió en un experimento en invernadero, características y respuesta a dos regímenes hídricos diferentes de las tres variedades de B. bituminosa: var. albomarginata, var. crassiuscula y var bituminosa. Las tres variedades mostraron una reducción de biomasa similar como res-puesta a una reducción del 50% del riego. Sin embargo, var. albomarginata mostro menor producción de biomas (aérea y radical) en ambos tratamientos de riego que las otras dos variedades. El pobre desarrollo de var. albomarginata podría indicar susceptibilidad de esta variedad a las condiciones iniciales de alto contenido de agua en el suelo impuestas en este experimento. Esto podría limitar el establecimiento y desarrollo de var. albomarginata en casos de saturación periódica del suelo, especialmente al comienzo de la estación de crecimiento. Var. crassiuscula y var. albomarginata mostraron menor área específica de hoja que var. bituminosa, lo cual puede suponer una importante adaptación a condiciones de alta intensidad lumínica y altas temperaturas. Además, rasgos morfológicos como la proporción hoja/tallo de var. crassiuscula (0.8) y var. albomarginata (1.06) indicaron mejor aptitud forrajera de esas variedades que var. bituminosa (0.38). Las tres variedades mostraron valores adecuados de contenido en proteína y digestibilidad que indican potencial para mejorar la calidad nutritiva de los pastos de dehesa. En base a los resultados del Capítulo III, el Capítulo IV investigó, en un ensayo en macetas, el efecto de suelos con distinta textura (franco arenoso vs. arcillosa) en condiciones de alto contenido de agua en el suelo en el desarrollo de la nueva variedad de B. bituminosa var. Lanza® que combina atributos de var. crassiuscula y var. albomarginata. Este estudio también testó el efecto de la competencia con Lolium multiflorum en ambos suelos en el desarrollo de Lanza®. Los resultados mostraron que Lanza® puede desarrollarse en ambos suelos sin un efecto significativo en la producción de biomasa. Sin em-bargo, se observó un desarrollo más lento y menor producción de raíces finas (<2 mm) (44%) en suelos arcillosos, lo cual podría indicar preferencia de esta especie por suelos de textura arenosa. La competencia con L. multiflorum redujo drásticamente (86%) la producción de Lanza®. La biomasa aérea de Lanza® también fue superior, en un 60%, a la producción total de Lanza® y L. multiflorum cultivados juntos. Estos resultados mostraron que B. bituminosa podría tener baja habilidad competitiva y su establecimiento podría fallar en condiciones de alta competencia con gramíneas anuales. En el Capítulo V se testó el efecto de una reducción de la precipitación anual del 33% en producción, calidad nutritiva y fenología B. bituminosa cv Lanza® en un experimento en campo establecido en Córdoba desde febrero de 2021 a julio de 2022. Lanza® demostró ser resistente a una reducción anual de la precipitación del 33%. Sin embargo, la estacionalidad de las precipitaciones en ambos años influenció la perdida de hoja en verano y por tanto la capacidad de Lanza® de proveer forraje de calidad durante la época estival. Lanza® establecida como monocultivo al final del invierno fue tan productiva como alfalfa en condiciones de secano en el primer año (2,700 kg ha-1). Las lluvias tardías en mayo, junio y julio permitieron a tedera mantener hoja verde durante todo el verano mientras que alfalfa perdió la hoja a finales de julio. Una distribución adecuada de las precipitaciones hasta abril del segundo año y las suaves temperaturas invernales permitieron a Lanza® alcanzar grandes producciones (9,000 kg ha-1) sin un efecto de la reducción de precipitación. Sin embargo, la alta acumulación de biomasa y las condiciones de mayor sequía en mayo-julio provocaron una pérdida de hoja generalizada en Lanza®. En esas condiciones, alfalfa fue un 52% menos productiva bajo precipitación reducida (2,215 kg ha-1 en control vs 1,074 kg ha-1 bajo precipitación reducida). De acuerdo con los resulta-dos del Capítulo IV, la competencia con especies espontáneas anuales tuvo un gran impacto en el rendimiento de Lanza® dando lugar a producciones muy bajas (<250 kg ha-1). Lanza® mostró una calidad nutritiva adecuada como forrajera durante la época estival, especialmente en hoja (PB>13%), aunque durante el segundo año, las plantas de Lanza® sin cortar desde establecimiento desarrollaron tallos gruesos y lignificados que junto con la menor proporción hoja/tallo causó una gran pérdida de calidad nutritiva. Comparada con alfalfa, Lanza® mostró una fenología temprana para los estadios fenológicos desde emergencia de la inflorescencia hasta maduración del fruto, con una floración temprana y larga (desde principios de abril hasta mediados de mayo) e importantes solapes entre floración, desarrollo y maduración del fruto. Esta floración temprana podría ser una característica ventajosa en ambientes con sequias tempranas. La competencia con anuales retrasó la fenología de Lanza® y la reducción de precipitación indujo emergencia de la inflorescencia y floración más tempranas (~10 días), mientras que alfalfa únicamente mostró un retraso en el inicio del desarrollo y maduración del fruto. En base a los resultados de los Capítulos III-V, B. bituminosa, y en particular cv Lanza®, muestra características adecuadas para usarla como especie forrajera durante la época estival en dehesas. Próximos estudios deben investigar medidas dirigidas a reducir la competencia durante el establecimiento de Lanza® en monocultivos y testar especies acompañantes adecuadas para incluir esta especie en mezclas multiespecíficas. Es necesario seguir investigando la respuesta de Lanza® en años de distinta meteorología en diferentes estaciones y localizaciones, así como su interacción con el manejo para definir estrategias de manejo adecuadas bajo condiciones climáticas variables. Con respecto al uso de teledetección para evaluar la calidad de los pastos, el Capítulo VI investigó el potencial de la configuración del satélite Sentinel-2 para predecir la calidad nutritiva de pastos mediterráneos de dehesa. Se calibraron modelos “Partial Least Squares Regression” (PLS) para predecir concentración en proteína bruta (PB), fibra neutro detergente (FND), fibra ácido detergente (FAD) y digestibilidad enzimática de la materia orgánica (DEMO). Se emplearon tres conjuntos de datos diferentes: i) mediciones de reflectancia de pasto molido y seco en estufa realizadas en laboratorio con espectrorradiómetro y remuestreadas a la configuración de Sentinel-2 (Spec-lab), ii) medidas de reflectancia de pasto “in situ” con espectrorradiómetro y remuestreadas a la configuración de Sentinel-2 (Spec-field), y iii) reflectancia de imágenes Sentinel-2 corregida a ni-veles por debajo de la atmósfera (Sentinel-2 BOA). Se obtuvieron valores medios de R2test=0.68 y RPDtest=1.82 al utilizar Spec-lab, lo cual sugiere que esa podría ser la máxima precisión alcanzable utilizando la configuración espectral de Sentinel-2, ya que factores como suelo desnudo y la estructura de la cubierta vegetal no influyen en Spec-lab. R2test disminuyó 0.11 al utilizar Spec-field y 0.18 al emplear Sentinel-2 BOA. Los esta-dísticos para FND utilizando Spec-lab fueron algo menores, con valores medios de R2test=0.64 y RPDtest=1.73. Para FAD y DEMO, solo las predicciones hechas con Spec-lab produjeron valores aceptables. Los modelos ajustados con datos Sentinel-2 BOA mostraron una habilidad predictiva moderada para evaluar PB, con valores medios R2test=0.50 y RPDtest=1.54. En general, las bandas de las regiones del “red-edge” y SWIR fueron las más determinantes para predecir PB y FND. Estos resultados indicaron que el potencial de Sentinel-2 estaría limitado a estimaciones de PB de precisión moderada que podrían permitir hacer evaluaciones cualitativas de la calidad del pasto en dehesas. El Capítulo VI estudió el potencial de la misión de alta prioridad de la Agencia Espacial Europea “Copernicus Hyperspectral Imaging Mission for the Environment (CHIME)” para estimar la calidad de pastos mediterráneos. Se emplearon los algoritmos de “Machine learning” PLS y “Random Forest” (RF), y datos reflectancia de pasto adquiridos “in situ” remuestreados a una resolución espectral de 10 nm para similar las características espectrales de CHIME. Los resultados mostraron una habilidad predictiva prometedora para evaluar FND y especialmente PB, con valores medios de R2test=0.82, RMSE=2.23% y RPD=2.47. El desarrollo de futuros satélites hiperespectrales como CHIME, podrían mejorar la estimación de calidad de pastos mediterráneos permitiendo evaluaciones cuantitativas de PB. El desarrollo de conjuntos de datos extensos y diversos es esencial para reducir la incertidumbre de las estimaciones, mejorar su precisión y entender el verdadero potencial de la teledetección satelital de la calidad de los pastos mediterráneos. La combinación de modelos empíricos y físicos junto con algoritmos de “deep learning” y datos hiperspectrales pondría suponer un avance significativo. Sin embargo, la resolución espacial de los satélites no comerciales sigue siendo una limitación, especialmente en paisajes heterogéneos como las dehesas. La integración de las innovaciones estudiadas en esta tesis doctoral podría mejorar la información sobre la variación espacial y temporal de la calidad del pasto y reducir la ocurrencia de baches alimenticios en dehesas, contribuyendo de esa forma a asegurar el futuro de este sistema multifuncional.