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Predecir la productividad primaria neta (PPN) es una de las metas de los ecólogos porque determina la productividad del resto de los niveles tróficos y de ella se sustentan los sistemas productivos, además de ser un proceso central para la provisión de los servicios de los ecosistemas de los que depende el bienestar humano. En un amplio rango de ecosistemas que abarcan desde los desiertos muy áridos hasta los pastizales húmedos, la disponibilidad de agua para las plantas, determinada principalmente por las precipitaciones, tiene una importancia crucial en el control de la PPN. La relación lineal y positiva entre lluvia y PPN quedó demostrada a través del análisis de datos provenientes de 9.500 sitios distribuidos en la región central de Estados Unidos, abarcando un rango de 200-1000 mm/año de lluvia (Primary Production of the Central Grassland Region of the United States. Osvaldo E. Sala, William J. Parton, L. A. Joyce, William K. Lauenroth, 1988. Ecology 69:40-45). El patrón espacial que describe los aumentos en la PPN con la lluvia se conoce a partir de entonces como el ?modelo espacial de la productividad?y ha sido ampliamente usado como referencia en numerosas ocasiones (por citar solo un ejemplo, el trabajo de Sala y colaboradores (1988) fue citado más de mil veces). La elegancia de este modelo radica en su capacidad predictiva dentro del rango de precipitaciones en el que fue construido, y nos acerca a una de las reglas generales de la Ecología de pastizales. En este simposio proponemos: a) Revisitar el modelo espacial de la PPN propuesto por Sala y colaboradores cuando se cumplen 30 años de su publicación; y b) Analizar los avances en la predicción de la PPN desde que se creo este modelo. Durante el simposio, se buscará presentar una visión englobadora de los mecanismos que explican esta variable esencial del funcionamiento de los ecosistemas y detectar preguntas críticas para futuros programas de investigación.