
El abastecimiento de alimentos en la RMBA desde una perspectiva metabólica. Algunos indicadores sociodemográficos y productivos del corredor productivo del Periurbano Oeste de la RMBA.
Por Federico Zuberman – ID Área Ecología – ICO UNGS
Introducción
Latinoamérica es una de las regiones con mayor concentración de la población en ciudades del mundo (80% de población urbana y 20% rural). En la Argentina la tendencia es un poco más aguda: la población urbana se estima entre el 92 y 94% y se concentra fundamentalmente en 3 grandes centros, de los cuales el Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA) reúne a más del 37% de la población del país (INDEC, 2022; UN, 2025). Estos niveles de concentración de la población urbana forman parte de una tendencia global que viene de hace varias décadas y que se vincula directamente con distintas problemáticas socioambientales.
Un mundo que propone un campo cada vez más vacío como proveedor de alimentos o materias primas y una ciudad cada vez más poblada como consumidora y generadora de desechos representa un problema. Enfoques como los de metabolismo social nos permiten dar cuenta de las implicancias sociales, económicas, ambientales, sanitarias y también alimentarias de las transformaciones territoriales y demográficas. Analizar los flujos de materia y energía que se dan en la relación sociedad-naturaleza, como lo propone Víctor Toledo (2013), nos lleva a redefinir la idea de Ciudades Sustentables. Walter Pengue propone la analogía de pensar a las ciudades como consumidoras de su entorno. De hecho, algunas herramientas muy utilizadas como la Huella Ecológica reflejan esa misma idea: ¿cuál es el alcance territorial de lo que consume o descartan las ciudades?
La alimentación de las ciudades
Pero a la hora de analizar esa demanda de materiales y energía por las ciudades hay un insumo de particular interés: los alimentos. En su libro Ciudades Hambrientas, Carolyn Steel (2020) sostiene que para comprender a las ciudades hay que poner el prisma en la alimentación, pues el proceso de alimentar las ciudades ha sido “la fuerza moldeadora más importante de la civilización” (p. 42). En ese sentido propone “un nuevo modo de pensar las ciudades, no como entidades autónomas y aisladas, sino como entidades orgánicas, regidas por sus apetitos hacia el mundo natural (…). Utilizar la comida para proyectar una mirada sobre nuestra forma de construir las ciudades, de alimentarlas y de habitarlas (Steel, 2020, p. 43).
Ahora bien, en ese marco nos planteamos algunos interrogantes: ¿de dónde vienen los alimentos que se consumen en la ciudad de Buenos Aires? ¿Quiénes y cómo lo producen? ¿Qué impactos genera?
Dijimos que es el AMBA la región más densamente poblada del país y por lo tanto el mayor núcleo de demanda de alimentos en un país en el cual la mayor parte de su producción agropecuaria tiene destino de exportación. Pero esa relación de la ciudad consumidora con su entorno de producción rural se da a veces en una falsa dicotomía campo/ciudad. Hay un territorio que cumple una función clave en este punto: el periurbano. Ese territorio de borde que rodea a las ciudades, en particular a la nuestra, entre varias funciones características y necesarias para la ciudad, cumple la de producir la mayor parte de los alimentos frescos que allí se consumen. Sin embargo, a pesar de esa función clave en el cumplimiento de la seguridad alimentaria son territorios sumamente vulnerables, con insuficientes mecanismos de planificación y ordenamiento territorial. Sujetos a la lógica de maximizar rentabilidades en el mercado del suelo se terminan priorizando usos que van desde la construcción de parques industriales y de barrios privados hasta las tomas de tierras para asentamientos informales, que vienen a dar respuestas urgentes a las necesidades habitacionales de los sectores más vulnerables de la población (Barsky, 2012; Matteucci & Morello, 2009). En efecto, una de las grandes problemáticas que se observan en el periurbano de la región Metropolitana de Buenos Aires, es el desplazamiento de la producción de la horticultura y la fruticultura, así como de la producción de alimentos frescos en general. Este proceso trae distintos impactos negativos. En primer lugar, en lo que refiere a la seguridad y soberanía alimentaria. Segundo, desde el punto de vista económico, se genera un incremento en el costo de transporte. Tercero, desde el punto de vista ambiental, no solo genera un aumento en la huella de carbono por transporte, sino también un cambio en el uso del suelo con cancelación de numerosos servicios ecosistémicos. Además, se incrementan los desperdicios, pues a mayores distancias, mayores tiempos de acopio, y mayores pérdidas.
En este artículo nos focalizaremos en mostrar algunas características sociales, demográficas y productivas que hacen a esta región, a través de datos del último Censo Nacional de Población Hogar y Vivienda y del último Censo Nacional Agropecuario. No está demás decir que uno de los principales problemas del sector hortícola es la carencia de datos e información sistematizada (García y Quaranta, 2022). No es tan distinta la situación en torno a la ruralidad. No solo sería interesante una revisión oficial sobre la definición del concepto “rural” sino que incluso hay información no disponible. Sin ir más lejos, en las distintas publicaciones de resultados del último censo que ha hecho el INDEC, nunca aparece reflejado el dato de población rural y población urbana. Para ello, habría que realizar una distinción por radio censal en la cual algunos de los datos aún siguen sin estar disponibles.
En ese sentido se presentan algunos datos en torno a problemáticas claves del sector tales como como densidad poblacional, ruralidad y vaciamiento rural, género, envejecimiento poblacional, nivel educativo, población migrante.
El corredor Oeste del periurbano
Suele utilizarse la expresión Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA) para referir a una extensión que comprende a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) y 40 partidos circundantes, en tanto que Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA) a la que abarca CABA y 24 partidos. Estas denominaciones ya sea en su uso coloquial o formal y operativo (definidas por el INDEC) suelen variar con el tiempo. Fernández (2020) da más detalles en torno a los debates y la historización de las regionalizaciones. En lo que respecta a su rol como abastecedor de alimentos frescos a la RMBA, suele hacerse una regionalización en tres zonas, regiones o corredores: Norte, Oeste y Sur. Cada uno de estos corredores tiene su particularidad y su trayectoria específica. Por ejemplo, hace unas décadas atrás el corredor norte era, desde el punto de vistas de la producción primaria el más relevante cuantitativamente. Sin embargo, la dinámica inmobiliaria que se dio a partir de la ampliación de autopistas y debido al atractivo que genera su cercanía al delta del Paraná para la construcción de urbanizaciones privadas lo modificó completamente (Palacios, 2024). Actualmente el corredor Sur es el más importante con 2.769 establecimientos agropecuarios (EAPs), seguido por el corredor Oeste con 934, y en último lugar el corredor norte con 609, según datos del CNA 2018.
A continuación, presentaremos algunas características sociodemográficas y productivas de la región Oeste del periurbano que resultan, como mencionamos antes, son relevantes en la problemática planteada, y en lo que respecta a la zona de estudio apelamos a una selección de partidos que es la que más comúnmente se utiliza para delimitar esta región, integrando los 12 siguientes partidos: Cañuelas, General Las Heras, General Rodríguez, Hurlingham, Ituzaingó, La Matanza, Luján, Marcos Paz, Merlo, Moreno, Morón y Tres de Febrero.
Población, densidad y ruralidad
Tanto desde el punto de vista de la superficie como de la cantidad de población, la región Oeste, previamente delimitada, representa un área significativa de la RMBA ocupando 7.217 km2 con casi cuatro millones y medio de habitantes (Tabla 1. Figura 1)
Tabla1. Población total, superficie y densidad de población por partido
En la tabla 1 se evidencia que hay dos grupos de partidos bien diferenciados respecto a su densidad poblacional. Uno con una densidad de población significativamente menor (Grupo 1: Cañuelas, General Las Heras, General Rodríguez, Luján y Marcos Paz) y otro, mayor (Grupo 2: Hurlingham, Ituzaingó, La Matanza, Merlo, Moreno, Morón y Tres de Febrero). Esta tendencia es esperable ya que los partidos más alejados del centro radial de la zona metropolitana disminuyen en densidad poblacional y tienen características más vinculadas a la ruralidad y a la producción primaria (Figura 1).
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cañuelas | 1.186 | 70.684 | 59,6 |
| General Las Heras | 751 | 18.022 | 24,0 |
| General Rodríguez | 367 | 142.709 | 389,4 |
| Hurlingham | 36 | 185.641 | 5.185,5 |
| Ituzaingó | 38 | 180.232 | 4.730,5 |
| La Matanza | 327 | 1.841.247 | 5.623,8 |
| Luján | 771 | 111.251 | 144,2 |
| Marcos Paz | 422 | 67.011 | 158,7 |
| Merlo | 174 | 582.486 | 3.345,7 |
| Moreno | 186 | 576.632 | 3.096,8 |
| Morón | 55 | 331.183 | 6.010,6 |
| Tres de Febrero | 45 | 364.176 | 8.021,5 |
| 12 partidos del Corredor Oeste | 4.360 | 4.471.274 | 1.025,6 |
| 31 partidos del Gran Buenos Aires | 7.217 | 11.981.145 | 1.660,2 |
| Total PBA | 305.907 | 17.523.996 | 57,3 |
Fuente: elaboración propia en base a INDEC, Censo Nacional de Población, Hogar y Vivienda 2022
En la tabla 1 se evidencia que hay dos grupos de partidos bien diferenciados respecto a su densidad poblacional. Uno con una densidad de población significativamente menor (Grupo 1: Cañuelas, General Las Heras, General Rodríguez, Luján y Marcos Paz) y otro, mayor (Grupo 2: Hurlingham, Ituzaingó, La Matanza, Merlo, Moreno, Morón y Tres de Febrero). Esta tendencia es esperable ya que los partidos más alejados del centro radial de la zona metropolitana disminuyen en densidad poblacional y tienen características más vinculadas a la ruralidad y a la producción primaria (Figura 1).
La Tabla 2, que presenta cantidad y superficie de explotaciones agropecuarias (EAPs), refleja esta característica, aunque deja ver que incluso en algunos de los partidos del segundo grupo como Merlo, Moreno o La Matanza existe un número importante de EAP y una superficie agropecuaria no tan alta como en los del grupo 1 pero considerablemente mayor al resto de los del grupo 2.
Tabla 2. Explotaciones agropecuarias con límites definidos, parcelas y superficie por partido, en unidades y hectáreas. Zona Oeste RMBA, 2018
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cañuelas | 198 | 353 | 76.776,8 | 64,74 |
| General Las Heras | 216 | 421 | 53.219,0 | 70,86 |
| General Rodríguez | 75 | 130 | 12.825,4 | 34,95 |
| Hurlingham | 2 | 2 | 5,2 | 0,14 |
| Ituzaingó | 2 | 2 | 0,6 | 0,02 |
| La Matanza | 16 | 25 | 2.912,5 | 8,91 |
| Luján | 163 | 414 | 43.605,1 | 56,56 |
| Marcos Paz | 162 | 308 | 25.134,9 | 59,56 |
| Merlo | 48 | 67 | 1.891,6 | 10,87 |
| Moreno | 54 | 58 | 1.084,5 | 5,83 |
| Morón | 1 | 1 | 1,5 | 0,03 |
| Tres de Febrero | 1 | 1 | 353,0 | 7,84 |
| TOTAL | 938 | 1.782 | 217.810,1 |
Fuente: Elaboración en base a INDEC, Censo Nacional Agropecuario 2018
Habiendo delimitado estos espacios por un lado “más rurales” y por el otro “más urbanos”, un primer interés que surge es el de comparar características sociodemográficas y productivas en estas zonas de borde. Para ello, sería útil obtener no solamente la información condensada por partido sino distinguir las zonas catalogadas como urbanas y rurales. Si bien existe una discusión importante al respecto sobre la definición de zona rural (Castro y Reboratti 2007), el INDEC utiliza desde 1914 la de un umbral poblacional menor a 2.000 habitantes, o bien aquella población dispersa que queda fuera de la envolvente urbana. La Tabla 3 muestra la población en zona rural en partidos con presencia de radios censales rurales.
Tabla 3. Población en partidos con zona rural según INDEC en corredor Oeste RMBA, 2022.
| Partido | Población del partido en viviendas particulares | Población en Zona Rural | % Pob en
radios rurales |
| Cañuelas | 70.542 | 3.461 | 4,91% |
| General Las Heras | 17.980 | 3.825 | 2,13% |
| General Rodríguez | 142.315 | 611 | 0,43% |
| Luján | 110.111 | 2.307 | 2,10% |
| Marcos Paz | 64.761 | 1.469 | 2,27% |
| Total | 405.709 | 11.673 |
2,88% |
Fuente: elaboración propia en base a INDEC Censo Nacional de Población Hogar y Vivienda, 2022
Evidentemente, además de una pertinente discusión sobre el concepto de ruralidad, la catalogación del tipo de radio censal como zona rural no resulta del todo útil ya que zonas y/o localidades de muy baja densidad y/o cantidad de población y muy vinculadas a la actividad primaria no son contabilizadas como tal. En ese sentido, si bien podríamos hacer nosotros mismos una selección de radios para poder trabajar con datos del Censo Nacional de Población Hogar y Vivienda difícilmente arribemos a información útil pues sería muy baja esa incidencia. En ese sentido, resulta de mayor utilidad, al menos a los efectos del presente trabajo, mantener la comparación entre los grupos de partidos ya señalados.
¿Vaciamiento o repoblamiento de las zonas rurales?
Una de las problemáticas más inquietantes que señalamos es la del vaciamiento rural. En ese sentido resulta interesante ver la variación poblacional en los partidos seleccionados entre los últimos censos. En la Tabla 4 se ve cómo aquellos partidos “más urbanos” crecen relativamente menos que aquellos “más rurales”. Es interesante este punto pues, a diferencia de lo que ocurre en zonas netamente rurales, en los territorios de borde crecen más aquellas zonas con menor densidad de población que las más pobladas. Esto puede obedecer a distintos factores. La oferta conveniente de suelo en áreas más alejadas de los centros urbanos, la búsqueda de clases medias de entornos más rurales, así como también el propio envejecimiento de la población urbana.
Tabla 4. Variación población absoluta y relativa entre censos 2001, 2010 y 2022
| Partido | 2001 | 2010 | 2022 | Variación absoluta 01-22 | Variación relativa (%) |
| Gral. Las Heras | 12.799 | 14.889 | 18.022 | 5.223 | 40,8% |
| Gral. Rodríguez | 67.931 | 87.185 | 142.709 | 74.778 | 110,1% |
| Hurlingham | 172.245 | 181.241 | 185.641 | 13.396 | 7,8% |
| Ituzaingó | 158.121 | 167.824 | 180.232 | 22.111 | 14,0% |
| La Matanza | 1.255.288 | 1.775.816 | 1.841.247 | 585.959 | 46,7% |
| Luján | 93.992 | 106.273 | 111.251 | 17.259 | 18,4% |
| Marcos Paz | 43.400 | 54.181 | 67.011 | 23.611 | 54,4% |
| Merlo | 469.985 | 528.494 | 582.486 | 112.501 | 23,9% |
| Moreno | 380.503 | 452.505 | 576.632 | 196.129 | 51,5% |
| Morón | 309.380 | 321.109 | 331.183 | 21.803 | 7,0% |
| Tres de Febrero | 336.467 | 340.071 | 364.176 | 27.709 | 8,2% |
| Total PBA | 13.827.203 | 15.625.084 | 17.523.996 | 3.696.793 | 26,7% |
Fuente: elaboración en base a INDEC, CNPHV 2022
Se puede notar también que de aquél primer agrupamiento aparecen como excepciones Moreno y La Matanza. Además de distintas variables que influyen sobre el crecimiento poblacional podría hipotetizarse que la población avanza sobre áreas agrícolas. Sin embargo, al menos desde el punto de vista de los datos del CNA no parece comprobarse esta hipótesis. Al menos, en una comparación realizada entre el CNA 2002 y 2018 no lo refleja (Ver Tabla 5). Como vemos, en los partidos del primer grupo hay casos en los que se observa una ampliación de la superficie agropecuaria (Cañuelas, Las Heras, Luján) y otros en los que se retrae (Gral. Rodríguez). De igual modo, en los del segundo grupo, en algunos casos se amplía (Moreno, Merlo) y otros en los que se retrae fuertemente (La Matanza).
Tabla 5. Variación entre cantidad y superficie de Explotaciones Agropecuarias en partidos seleccionados.
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Nº de EAP |
Superficie de EAP (has) |
|||||||
| Partido | 2002 | 2018 | Dif. | Dif. Rel. (%) | 2002 | 2018 | Diferencia | Dif. Rel. (%) |
| Cañuelas | 218 | 198 | -20 | -10,1 | 62.163,8 | 76.776,8 | 14.613 | 19,0 |
| General Las Heras | 239 | 216 | -23 | -10,6 | 47.456,0 | 53.219,0 | 5.763 | 10,8 |
| General Rodríguez | 66 | 75 | 9 | 12,0 | 20.774,7 | 12.825,4 | -7.949 | -62,0 |
| Hurlingham | 2 | 2 | 100,0 | 0,0 | 5,2 | 5 | 100,0 | |
| Ituzaingó | 2 | 2 | 100,0 | 0,0 | 0,6 | 1 | 100,0 | |
| La Matanza | 72 | 16 | -56 | -350,0 | 20.898,9 | 2.912,5 | -17.986 | -617,6 |
| Luján | 90 | 163 | 73 | 44,8 | 26.860,6 | 43.605,1 | 16.745 | 38,4 |
| Marcos Paz | 284 | 162 | -122 | -75,3 | 27.975,3 | 25.134,9 | -2.840 | -11,3 |
| Merlo | 55 | 48 | -7 | -14,6 | 1.123,5 | 1.891,6 | 768 | 40,6 |
| Moreno | 105 | 54 | -51 | -94,4 | 397,4 | 1.084,5 | 687 | 63,4 |
| Morón | 1 | 1 | 100,0 | 0,0 | 1,5 | 2 | 100,0 | |
| Tres de Febrero | 5 | 1 | -4 | -400,0 | 117,0 | 353,0 | 236 | 66,9 |
| Total PBA | 1.134 | 938 | -196 | -20,9 | 207.767 | 217.810 | 10.043 | 4,6 |
Fuente: elaboración en base a INDEC, CNA 2002 y 2018
Por otro lado, y respecto de la evolución de las explotaciones agropecuarias, ocurre lo mismo, no sobresale una tendencia general. Por ejemplo, hay importantes pérdidas de EAP en La Matanza, Marcos Paz y Moreno, aunque solo en la primera acompañada por una pérdida importante de superficie. En Luján, por el contrario, se ve una ampliación de EAPs y de superficie.
Esto no significa que en el periurbano no se estén perdiendo EAPS. De hecho, en el largo plazo esta tendencia se evidencia en las tres regiones. En todo caso habría que apelar a otros métodos (teledetección, por ejemplo) para tener información más actualizada y precisa.
Envejecimiento de la población
Se sabe que en términos generales existe una tendencia al envejecimiento de las áreas rurales (Cohen, 2022). Sin embargo, esta tendencia no parece reflejarse en esta distinción de partidos. Por el contrario, la Tabla 6 muestra que, si bien existe una tendencia general creciente, los mayores índices de envejecimiento se ven en los partidos de mayor densidad poblacional y más cercanos al centro radial y los menores en aquellos “más rurales”. Este índice, expresa la cantidad de personas de 65 años y más por cada 100 personas de 0 a 14 años de edad.
Tabla 6. índices de envejecimiento entre 1970 y 2022
| Partido | 1970 | 1980 | 1991 | 2001 | 2010 | 2022 |
| Hurlingham | /// | /// | /// | 43 | 52 | 74 |
| Ituzaingó | /// | /// | /// | 47 | 56 | 76 |
| La Matanza | /// | 18 | 22 | 30 | 31 | 41 |
| Merlo | /// | 16 | 17 | 23 | 28 | 42 |
| Moreno | /// | 14 | 13 | 17 | 21 | 32 |
| Morón | /// | 30 | 39 | 72 | 76 | 101 |
| Tres de Febrero | /// | 36 | 46 | 66 | 69 | 87 |
| Cañuelas | /// | 29 | 28 | 27 | 28 | 35 |
| General Las Heras | /// | 39 | 37 | 38 | 39 | 52 |
| General Rodríguez | /// | 28 | 23 | 23 | 23 | 24 |
| Luján | /// | 35 | 39 | 44 | 47 | 54 |
| Marcos Paz | /// | 22 | 22 | 20 | 23 | 32 |
| Total PBA | 26 | 28 | 32 | 40 | 43 | 55 |
Fuente: elaboración en base a INDEC, CNPHV RMBA
Otro indicador que resulta útil para medir esta problemática es el índice de dependencia poblacional. Éste, refleja la proporción de personas menores de 14 años y mayores de 65 años (es decir teóricamente inactivas) respecto a la población de 15 a 64 años (es decir en edad productiva). En ese sentido y coincidentemente con lo anterior observamos que no existen diferencias importantes entre el índice de dependencia poblacional entre los partidos, ubicándose entre todos en el orden del 50% (Tabla 7)
Tabla 7. Índice de dependencia poblacional por partidos.
| Partido | Índice de dependencia poblacional |
| Cañuelas | 54% |
| General Rodríguez | 55% |
| Hurlingham | 51% |
| Ituzaingó | 50% |
| Luján | 51% |
| Marcos Paz | 52% |
| Merlo | 52% |
| Moreno | 51% |
| Morón | 51% |
| Tres de Febrero | 50% |
Fuente: Elaboración en base a INDEC CNPHV 2022
Por último, es sabido que la horticultura periurbana se ha caracterizado por ser una actividad de población inmigrante. Portugueses e italianos en el siglo pasado y actualmente predominantemente bolivianos (Benencia y Quaranta 2018). En ese sentido resulta interesante ver los datos sobre población extranjera y sobre productores agropecuarios extranjeros en la región. (Tabla 8)
Tabla 8. Porcentajes de población en viviendas particulares
nacida en otro país y de productores agropecuarios nacidos en otro país
| Partido | % de población nacida en otro país | % de productores nacidos en otro país |
| Cañuelas | 4,7% | 4,9% |
| General Las Heras | 1,9% | 3,4% |
| General Rodríguez | 9,3% | 31,7% |
| Hurlingham | 2,6% | – |
| Ituzaingó | 4,6% | 0,0% |
| La Matanza | 4,6% | 10,0% |
| Luján | 3,7% | 16,7% |
| Marcos Paz | 8,4% | 3,1% |
| Merlo | 5,2% | 17,9% |
| Moreno | 9,8% | 15,9% |
| Morón | 5,0% | – |
| Tres de Febrero | 7,6% | 0,0% |
| PBA | 5,7% | 6% |
Fuente: elaboración propia en base a INDEC CNPHV 2022 y CNA 1018
Se observa que partidos como General Rodríguez, Marcos Paz, Moreno y Tres de Febrero tienen población nacida en el extranjero por encima de la media provincial. En el caso de los productores, los porcentajes General Rodríguez, Luján, Merlo y Moreno, dan cuenta de la horticultura en manos de población inmigrante.
Bibliografía
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Benencia, Roberto Rodolfo, y German Jorge Quaranta. 2018. «La horticultura de “fin” a “medio”: Nuevas realidades de las familias bolivianas en la horticultura de Área Metropolitana de la Ciudad de Buenos Aires». https://ri.conicet.gov.ar/handle/11336/183437.
Castro, Hortensia, y Carlos Reboratti. 2007. Revisión del concepto de ruralidad en la Argentina y alternativas posibles para su redefinición.
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Fernández, Leonardo. 2020. «¿Qué es el AMBA? (I)». https://cafedelasciudades.com.ar/articulos/que-es-el-amba-i/.
García, M., & Quaranta, G. (2022). Análisis de las estadísticas hortícolas de Buenos Aires. Un aporte para la cuantificación de los establecimientos hortícolas de La Plata. Geograficando, 18(1), e108.
INDEC Censo Nacional de Población Hogar y Vivienda 2022
INDEC Censo Nacional Agropecuario 2002
INDEC Censo Nacional Agropecuario 2018
Matteucci, S. D., & Morello, J. (2009). Environmental consequences of exurban expansion in an agricultural area: The case of the Argentinian pampas ecoregion. Urban Ecosystems, 12(3).
Palacios, D. (2024). Transformaciones agropecuarias de abasto alimentario y expansión urbana (2001-2023) en el periurbano norte del AMBA. FLACSO.
Pengue, W. (2018). El metabolismo social urbano: La base de recursos de la ciudad y los flujos de materiales y energía. En Economía de las ciudades de América Latina hoy (Vol. 1, pp. 331-363). UNGS.
Rees, W., & Wackernagel, M. (1996). Urban ecological footprints: Why cities cannot be sustainable—And why they are a key to sustainability. Environmental Impact Assessment Review, 16(4-6).
Steel, C. (2020). Ciudades hambrientas: Cómo el alimento moldea nuestras vidas. Capitán Swing.
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