A principios de esta semana, el Consejo de Ministros de Agricultura de la Unión Europea debatió por primera vez la comunicación de la Comisión sobre el futuro de la política agraria común (PAC).

Dicho documento, en palabras del comisario Dacian Ciolos, plantea un avance de esta importante política hacia la integración de los objetivos ambientales comunitarios, con especial relevancia de la gestión sostenible se los recursos naturales, la lucha contra el cambio climático y la defensa de un modelo europeo de agricultura territorial. Mejorar la viabilidad de los cultivos a la vez que contribuyen a la conservación de la biodiversidad y el paisaje rural será una prioridad de la futura PAC.

Ante estas propuestas, parece seguro que las medidas agroambientales serán parte importante de esta nueva PAC, pero será necesario asegurar que su diseño y aplicación contribuyen realmente a los objetivos planteados.

Por eso, el proyecto Ganga de SEO/BirdLife, que evalúa la eficacia de las actuales ayudas agroambientales para la conservación de las aves y la rentabilidad del agricultor en los cultivos herbáceos de secano, ve confirmada su pertinencia y la relevancia de sus futuros resultados, ya que contribuirán a la adecuada definición de esta herramienta.

Trabajo de campo en cerca de 300 parcelas

Con esta meta final, el proyecto acaba de iniciar la campaña de invierno de trabajo de campo para la toma de datos en las casi 300 parcelas de estudio repartidas por las comunidades autónomas de Andalucía, Aragón, Canarias, Castilla y León, Castilla La Mancha, Cataluña, Extremadura y Navarra. Esta es la tercera campaña, tras la de primavera y verano, que se desarrollará hasta finales de enero de 2011.

En ella se registrará el uso que hacen las aves de los diferentes sustratos agrarios que se presentan durante esta época del año: siembras recientes, labrados, barbechos con vegetación espontánea, leguminosas, lindes, etc. Estos muestreos de campo se repetirán en campañas sucesivas hasta la primavera de 2012, para obtener una amplia serie de datos que permita obtener resultados sólidos.