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en base a reglas simples. Los agen-tes son el productor, el pasto y cada cohorte de vacunos (lote con idéntica historia y por tanto idéntica condición) que se va diferenciando a medida que sufren suertes diversas a lo largo de la vida. Se considera también una dota-ción ovina fja (no participa de la diná-mica).

Hay un componente biofísico que describe, por un lado, el consumo, cre-cimiento y procreación de cada cohor-te vacuna en función de su categoría, peso y disponibilidad de forraje y, por otro, el crecimiento del pasto en fun-ción de su altura (aquí es donde opera la retroalimentación de la carga sobre la disponibilidad y crecimiento del pasto) y un potencial estacional máximo. En el componente de gestión es don-de actúa el productor que toma decisio-nes semanalmente en función de los datos físicos (carga, condición animal, altura del pasto) con estrategias que va-rían estacionalmente. A los efectos de este estudio se eliminó de la toma de decisión la infuencia de los precios que, además, se consideraron constantes. De este modo se aísla el efecto de la in-certidumbre climática de la de precios, tal cual fue justifcado en la introduc-ción. Un parámetro clave de manejo, sobre el cual se analiza la sensibilidad, es la Carga de Ajuste en Invierno (CAI) medi-da en unidades ganaderas por hectárea (UG/há). Existe la posibilidad de ajustes excepcionales que se efectúan en la medida que se verifcan otras condicio-nes (défcit de forraje, mala condición corporal).

En la confguración usada, la única variable independiente que va “forzan-do” el sistema a medida que evoluciona en el tiempo es el potencial estacional máximo de crecimiento de la pastura. Es a través de esta variable, que tiene un valor por estación, que se impone el clima. Todas las simulaciones son de 100 años pues nos interesa el com-portamiento de largo plazo. Se hicieron simulaciones con clima estacionario (to-dos los años iguales), con un ciclo anual de crecimiento de pasturas estimado a partir de una serie de 10 años de senso-ramiento satelital por LART [7]. Otras simulaciones incluyen variabi-

ciclos e inercias propias del sistema. • La media de largo plazo de cada va-riable responde tal cual es esperado: a mayor CAI, mayor carga media, menor altura de pasto y menor preñez. La sen-sibilidad a CAI, sin embargo, es diversa: es mucho mayor en la altura de pasto que en la carga media.

• La amplitud de las oscilaciones inte-ranuales aumenta notoriamente a me-dida que se exige el sistema (se aumen-ta CAI). De nuevo, esto es más notorio en algunas variables como por ejemplo el índice de preñez.

A los efectos de hallar la sensibilidad a CAI -siempre con clima estacionario- se hicieron muchas simulaciones en un amplio rango de CAI y como síntesis se elaboró la Figura 2. El eje horizontal ya no es el tiempo sino CAI, y para cada valor de dicho parámetro se muestra el máximo, mínimo y promedio de las va-riables en los últimos 70 años de cada simulación.

Se identifcan claramente dos regíme-nes (sucede lo mismo en otras varia-bles no mostradas):

• Por debajo de un umbral de CAI (< 1 UG/há) la amplitud de las oscilacio-nes interanuales es baja (el mínimo es cercano al máximo) y los recursos se “cosechan” más efcientemente con el aumento de carga.

• Cruzando dicho umbral en CAI, el desempeño se deteriora y, sobretodo, la amplitud de las oscilaciones aumenta muy abruptamente, con mínimos críti-cos (ganancias negativas con gran es-casez de forraje).

• Luego del umbral la amplitud de las oscilaciones sigue aumentando con CAI pero se compensan de tal manera que la media no se ve sensiblemente afectada.

lidad climática, aunque comparten el mismo ciclo medio anual de crecimien-to del pasto. El potencial de crecimiento es afectado por un coefciente diferente en cada estación (400 valores en 100 años) que tiene media 1 y cuya variación temporal se obtuvo a partir de la serie de precipitación registrada, previo elimi-nación de tendencias. La amplitud de la variabilidad es controlada artifcialmente por el parámetro de control k-var. Si k-var=0, el clima es estacionario, a mayor k-var, mayor amplitud de la variabilidad climática.

El modelo tiene reglas simples que recogen las estrategias actualmente en uso. La complejidad que veremos en los resultados surge enteramente de la interacción entre los agentes, no hay ninguna capacidad de controlar las pro-piedades emergentes del modelo, son expresiones genuinas de la dinámica subyacente. Como parámetros de con-trol sobre los que se analizará la sensi-bilidad se seleccionaron la CAI y k-var, que controla la amplitud de las variacio-nes del potencial estacional máximo de crecimiento del pasto.

La Figura 1 muestra series tempora-les de tasa de preñez y medias anuales de carga y altura de pasto para clima estacionario y 3 valores de la carga de ajuste invernal (CAI). Todas las variables y simulaciones muestran un período de ajuste a partir de una condición inicial del rodeo arbitraria. Dicho período se descartará en los análisis que se con-centrarán en los últimos 70 años, cuan-do las simulaciones alcanzan una situa-ción “de régimen” (comportamiento del sistema luego de un período inicial de adaptación).

Destacamos las propiedades emer-gentes que surgen inmediatamente de la Figura 1:

• El comportamiento de régimen con-siste en ciclos sincronizados en todas las variables (p.e. alta carga, baja altura de pasto). Si bien hay cierta regularidad, las simulaciones no son estrictamente periódicas. Notar que los años “bue-nos” y “malos” no provienen del clima (que es igual todos los años) sino de los