Bert y Ruiz Toranzo 2009.pdf

Usodeinformaciónclimáticaparalatomadedecisionesenlos
sistemasagrícolasdelnoreste
Dr.FedericoE.Bert,1,2,3–Ing.Agr.FernandoRuizToranzo2
1CátedradeCereales,FacultaddeAgronomía,UBA–CONICET
2InvestigaciónyDesarrolloAACREA
3CULTIVARConocimientoAgropecuarioS.A.
1. Introducciónymarcoconceptual
Elrendimientodeuncultivoenunlotedeproduccióncomienzaadefinirsemuchoantesdeque
pongamosunasemillaenelsuelo.Enestesentido,enelmomentoenelqueseleccionamoselloteen
dondesembraremoselcultivo,estamosdeterminandoelambienteedáficoqueelcultivoexplorará,
tantoporlascaracterísticasfísico‐químicasoriginalesdelsuelo,comotambiénporlahistoriade
usodelmismo(ej.cobertura).Luego,lasdecisionesquetomamossobrelaestructura(fechade
siembra,variedades,arregloespacial),nutriciónyproteccióndelcultivocondicionanel
rendimientoalcanzabledenuestrocultivo.Finalmente,lascondicionesclimáticasantesyduranteel
ciclodelcultivo,eninteracciónconlasdecisionesantesmencionadas,terminarándefiniendoel
niveldeproduccióndelcultivoylaeficienciaconqueesteuselosrecursos(naturalesoprovistos).
Laparticularidaddelclimacomofactordeproducciónradicaensualtavariabilidadatravésdel
tiempo(ej.añoaaño),yloqueesmásimportanteaún,queesasvariacionesnosoncompletamente
predecibles.Estascaracterísticasdeterminanque‘elclima’incorporevariabilidadriesgoalos
sistemasdeproducción(Figura1).
Figura1.Componentesdelsistemadeproducciónquedeterminanlaproductividad,eficienciaenelusode
recursosyvariabilidaddelrendimientodeloscultivos.TomadodeSatorre,comunicaciónpersonal.
Tantoporrazonesempresarialescomotécnicastenemoslanecesidad,cuandoplanificamosnuestro
sistemadeproducción,deanticiparconlamenorincertidumbreposibleelrendimientodelos
cultivos.Comosemencionóarriba,eserendimientoestarácondicionadoengranparteporlas
condicionesclimáticasqueocurranantesyduranteelciclodelcultivo.Enestesentido,la
informaciónclimáticaconstituyeunaherramientaútilparacontribuiraanticiparlaproducciónde
nuestrosistema.Disponemosdedistintostiposdeinformaciónyconocimientoasociadaalclima
quepodemosusardemaneracomplementariaenelprocesodeplanificación.Lostiposde
informaciónincluyen:(a)informacióndelosregistrosclimáticoshistóricos,(b)informaciónsobre
lascondicionesclimáticasrecientesy(c)pronósticosclimáticosestacionales.Acontinuación,se
describenydiscutenbrevementecadaunadelasfuentesysemuestranejemplosdeusodelas
mismas.
2. Registrosclimáticoshistóricos:
Losregistrosclimáticosparaunadeterminadalocalidad(ej.Quimilí)enunperíododetiempo
específico(ej.1970‐2009)aportaninformaciónindispensableparaeldiseñodelossistemasde
producción.Conocercondetallelaclimatologíadelasvariablesclimáticasmásimportantesparalos
cultivosesútilpara:(a)conocerlascondicionesclimáticasmásfrecuenteshistóricamenteenun
áreaproductiva,(b)conocerelrangodevariabilidaddelascondicionesclimáticasylafrecuencia
históricadesituacionesindeseablesparalaproduccióny,(c)estimar,enbasealoocurridoenel
pasado,laprobabilidadoexpectativasdequeocurrancondicionesdeseablesenelfuturocercano
(ej.3‐4meses).
Lainformacióndelosregistroshistóricospuede,entonces,tenermúltiplesutilidadesparael
manejodelossistemasagrícolas.Conocerlascondicionesmásfrecuentesduranteelciclodel
cultivopermiteestimarelpotencialproductivodeunazona,diseñarelmanejodelcultivomanera
deubicarlosperiodoscríticosenlosmomentosdemejorescondicionesyentenderloscambiosdel
ambienteclimáticoqueexploraráelcultivoanteuncambiodeestrategia(ej.fechadesiembra).Por
otrolado,conocerlavariabilidadclimáticadeunalocalidadpermiteestimarlavariabilidad
productivaycuantificarlosriesgosdeproducción(quecomoempresariopuedodecidirsiasumoo
no).Asimismo,lainformacióndelosregistroshistóricospuedeserútilparacalcularlafrecuencia
desituacionesextremasylasprobabilidadesdeocurrenciadelasmismas.Unejemplodeaplicación
deestoeselanálisisdelascondicionesclimáticasadversasdelacampañapasada(2008/09).Si
observamoslosregistroshistóricosdeQuimilí,elotoñode2008(momentoenquedeberían
recargarselossuelos)fueextremadamentemássecoalonormal(eltercerotoñomássecodelos
últimos84años;Figura2).Duranteelcomienzodelciclodeloscultivosdeverano,laslluvias
estuvieroncercanasalonormalaunqueluego,desdediciembreamarzo,fueronmarcadamente
inferiores(laslluviasdemarzode2009fueronlasmenoreshistóricas;Figura2).Ponerenel
contextohistóricoloocurridoenlacampañapasadanospermiteconocerquelasprobabilidadesde
ocurrenciadeestassituacionesesrealmentemuybaja.Finalmente,losregistroshistóricospueden
utilizarseparaestimarprobabilidadesdequeocurranciertascondicionesenlospróximosmeses.
Unejemplodeestoeslaevaluaciónenundeterminadomomento(ej.agosto)delasprobabilidades
dellegaralasiembradesoja(paraunaestrategiadeoctubreounadediciembre)conelsuelobien
recargadodeagua.
Figura2.Izquierda:Lluviasenotoño(marzo‐mayo)einvierno(junio‐septiembre):lluviapromedio(curva
negra),percentil10(curvaroja)ylluviasregistradasenestosperíodosen2008(barrascelestes).Derecha:
Lluviasenelciclodeloscultivosdeverano(septiembreamarzo):lluviapromedio(curvanegra),percentil
10(curvaroja)ylluviasregistradasenlosmesesde2008y2009(barrascelestes).
3. Condicionesclimáticasrecientes:
Muchasveces,loqueocurrióclimáticamenteantesdequesembremospuedesertanimportante
(entérminosdedefinirelrendimiento)comoloqueocurraduranteelciclodelcultivo.Poreste
motivo,esfundamentalmonitorearlaevolucióndelclimaduranteelpasadocercano(ej.últimos1‐
6meses)demaneradepoderestimarelestadodevariablesclavedelsistemaproductivoque
importantesparaelmanejodelmismo(ej.contenidodeaguadelsuelo).Conocerlascondiciones
climáticasrecientesesindispensablepara:(a)ajustarnuestrosrindesobjetivoyestrategiasde
produccióny(b)ponerencontextolospronósticosestacionales(noeslomismodisponerdeun
pronósticoqueanticipaunacondiciónsecasivenimosdeunperiodosecoquesivenimosdeun
periodohúmedo).
Actualmentedisponemosdediferentesherramientasparaconocerlascondicionesclimáticas
recientes.UnejemplodeestapuedeserelIPE(ÍndicedePrecipitaciónEstandarizado)quepublica
elServicioMeteorológicoNacional(SMN).Esteíndicecuantificacuanapartadasdelonormal
estuvieronlaslluviasenunperiododeterminado.Sinembargo,tambiénpodemosutilizar
informaciónqueseadirectamenteaplicablealmanejodeloscultivos,comolainformaciónde
reservasdeaguaútildelsuelo(emitidatambiénporelSMN).Estainformaciónintegralaevolución
dediferentesvariablesclimáticas(ej.lluvias,radiación,temperaturas).MasdetallessobreelIPEy
losmapasdereservadeaguaútildelsuelopuedenverseenlapáginawebdelSMN
(www.smn.gov.ar).Finalmente,paratenerestimacionesmásprecisasdelascondicionesclimáticas
enelpasadorecientepodemoscuantificarelcontendidodeaguaenelsuelodenuestroslotes(una
variabledirectamenterelevanteparaelcultivo).
Comosemencionó,esmuyimportanteconocerlascondicionesclimáticasrecientesdadoqueloque
ocurreantesdesembrarpuedecondicionarelresultadodenuestroscultivos.Lafigura3muestrael
rendimientosimuladodemaízenunambientetípicodeCharataparadoscontenidosdeaguaútil
enelsueloalasiembra.Lafiguramuestraquelasvariacionesdeaguaútilalasiembrapueden
explicarvariacionesderendimientodemaízmayoresa2000kg/ha.Asimismo,lavariabilidadde
resultados(paraunaseriede30añosdesimulación)esmuchomayorparalabajacondiciónde
aguaalasiembra.Estosresultadosmuestranquelasiembrasobreunsuelosecoaumenta
sustancialmenteelriesgodeproducción(elcultivoesmásdependientedeloquepaseenelciclo).
Ladisponibilidaddeaguaalasiembranosóloesútilparaajustarlosrindesobjetivossinotambién
pararediseñarelmanejodeloscultivos.Enestesentido,lafigura4muestraquebajocondiciones
debuenadisponibilidaddeaguaalasiembraelrendimientodemaíz(simuladoparaCharata)es
mayorensiembrastempranas.Contrariamente,conbajoscontenidosdeaguaaparecenventajas
asociadasalassiembrastardías.Esasventajaspuedenseraunmayoresalasmostradasenlafigura,
yaqueenlasimulaciónnoseconsideróelalmacenajedeaguaquepuedeexistirdesdeseptiembrea
diciembre(manteniendounbarbecholimpio)cuandoseoptaporunasiembratardía.
Figura3.RindedemaízsimuladoenCharata(1969‐
2000)paradoscondicionesdereservadeaguaala
siembra(laslíneasverticalesmuestranelerror
estándar).
Figura4.RindedemaízsimuladoenCharata(1969‐
2000)paradosestrategiasdesiembra:siembra
temprana(5deseptiembre)ysiembratardía(15de
diciembre)
4. Pronósticosestacionales:
Finalmente,lospronósticosestacionalesconstituyenherramientasquepermitendefinirlas
condicionesclimáticasmásesperablesduranteelciclodeloscultivos.Deestamanera,los
pronósticosestacionalessonútilespara:(a)ajustarlosrindesobjetivosenfuncióndelas
condicionesmásprobablesdeocurriry,(b)ajustarlastecnologíasdeproducciónparatomar
ventajasdecondicionesesperadasfavorablesomitigarimpactosnegativosdecondiciones
desfavorables.
Envariaspartesdelmundo,elfenómenodelENOS(ElNiñoOscilacióndelSur)esunadelas
mayoresfuentesdevariabilidadclimáticaenescalastemporalesestacionalesainteranuales
(Trenberth1996).EstefenómenoresultadelainteracciónentreelmarylaatmósferaenelOcéano
Pacíficotropical.ElfenómenoENOSsepuedecategorizarendosfasesextremas,segúnlas
temperaturasdelasuperficiedelOcéanoPacificotropical:eventoscálidosóElNiñoyeventosfríos
oLaNiña;losañosquenoseencuentrandentrodeestascategoríassedenominanNeutros.
LoscambiosinducidosporelfenómenoENOSenlacirculacióngeneraldelaatmósferaimpactanen
elclimadevariasregionesalrededordelmundo.Esteimpactoesmásintensoenregiones
tropicalesy,menospronunciadoymásvariable,enalgunaszonasextratropicales(Trenberth
1996).Enlaregiónpampeana,laseñaldelENOSsemanifiestaprincipalmentedurantelosmesesde
primaveratardíaycomienzosdelverano(ej.octubre‐noviembre‐diciembre).Duranteloseventos
ElNiño,lasprecipitacionestiendenasersuperioresalpromediohistóricoendichoperíodo,
mientrasqueenlosañosLaNiñatiendenaserinferiores(Podestáetal.1999).EnlosañosNeutros
lasprecipitacionesmediasgeneralmentesonsimilaresalpromediohistórico(losañosNeutros
constituyenalrededordel50%deltotaldelaseriehistórica).Unanálisismuysimpledelos
registrosclimáticoshistóricosdeQuimilíySáenzPeñamuestraquelasseñalesdelENOStambién
semanifiestanenlaregiónChaco‐Santiagueña(Figura5).Loscambiosmásimportantesson
disminucionesdelasprecipitacionesdurantelosmesesdeoctubre,noviembreydiciembre.
200
La Niña
140
Neutro
El Niño
120
100
80
60
40
20
Lluvia promedio mensual (mm)
Lluvia promedio mensual (mm)
160
La Niña
180
Neutro
160
El Niño
140
120
100
80
60
40
20
0
0
Jul
Ago Sep
Oct Nov
Dic
Ene Feb Mar Abr May Jun
Jul
Ago Sep
Oct Nov
Dic
Ene Feb Mar Abr May Jun
Figura5.Izquierda:lluviapromediomensualesenlasfasesdelENOSenQuimilí(1960‐2009).Derecha:lluvia
promediomensualenlasfasesdelENOSenSáenzPeña(1960‐2009).Fuentededatos:SMN(Lic.M.M.
Skansi).
LasseñalesasociadasacadafasedelENOSsobreelclimadeunaregiónpuedenvariar.Notodoslos
fenómenosENOSsoniguales,varíaneninicio,duracióneintensidadyestosetraduceen
diferenciasencuantoalimpactodeeventosdelamismacategoríaenelclimadeunazona
determinada.Así,aunqueanteuneventoNiñapuedeesperarseunamayorprobabilidaddetotales
delluviamenoresalpromedio,puedehaberNiñasanormalmentelluviosas.Paralaregión
pampeana,laseñalenlaslluviasesmásnítidaenelcasodeloseventosLaNiñarespectoaElNiño
(Penalbaetal.2007).
ElfenómenoENOSnoeselúnicoresponsabledelasvariacionesclimáticasenlaregiónpampeana.
Existenotrosprocesosquepuedenafectarelclimalocalyqueseencuentranactualmenteen
estudio(Penalbaetal.2007).Sinembargo,lainformaciónsobreENOSpuedeserdesuma
importanciaparalaplanificaciónagrícola,yaqueconstituyelaprincipalfuentedevariabilidady
predictibilidadclimáticaenlasregionesagrícolasmásimportantesdeArgentina.Deestamanera,la
disponibilidaddepronósticosasociadosalENOSrepresentaunaherramientapotencialmenteútil
paraajustarelmanejodelsistemaagrícolaalascondicionesclimáticasesperadas.
LasseñalesclimáticasdelENOSsemanifiestanencambiosenelrendimientodeloscultivos.Un
estudiorealizadoporPodestáetal.(1999)sobreregistrosderendimientos(SAGPyA)anivel
nacionalmuestraincrementosenlosrendimientosdemaízysorgodurantelasfasesNiñoy
disminucionesduranteLaNiña.ParaamboscultivosladepresiónenlosrendimientosenLaNiña
es,enpromedio,máspronunciadaymenosvariablequeelaumentoderendimientosenElNiño.
Asimismo,paraelcultivodesoja,seobservanreduccionesderendimientodurantelosañosLaNiña
ylevesincrementosenElNiño.Aunquelosnivelesdeproduccióndetrigoanivelnacionalno
muestranasociaciónconlafasedelENOS,losefectospuedensermuyimportantesenelcultivo
subsiguiente(ej.sojadesegunda).
ElimpactodelasfasesdelENOSpuedevariarendiferentesregionesdeproducción(Magrínetal.
1998).Lasdiferenciasradicanprincipalmenteenque:(a)laseñalclimáticadelfenómenonoes
homogéneaalolargodelasprincipalesregionesdelpaís,(b)existendiferenciasimportantesenlas
condicionesagroecológicasentrelasregionesdeproduccióny,(c)existendiferenciasimportantes
enlosplanteosdeproducción(ej.siembra,momentodeocurrenciadeperiodoscríticos,etc.)entre
regionesdeproducción.Así,sibieneneláreanúcleodelaregiónpampeananoseobservanfuertes
incrementosderendimientosdesojadurantelasfasesNiño,elincrementodelluviasdeestafase
resultaenincrementosdelrendimientoenáreasconmayoreslimitanteshídricascomopuedeserel
nortedeCórdoba.
EnlaregiónChaco‐Santiagueñaseobservanasociacionesentreelrendimientodeloscultivosylas
fasesdelENOS.EnsimulacionesrealizadasparadossuelostípicosdelazonadeCharata(Argiudol
ÚsticoyUstocreptÚdico)seobservóunaimportantedisminucióndelrendimientodemaíz(en
siembrasdeseptiembre),soja(ensiembrasdeoctubre)ygirasol(ensiembrasdeseptiembre)en
lasfasesLaNiña(Figura6).Esteefectoesconsistenteconlasmenoreslluviasquefrecuentemente
seobservandesdeoctubreadiciembredurantelasfasesLaNiña.Contrariamente,noseobservaron
cambiosimportantesdelrendimientodemaíz,sojaygirasolenlasfasesElNiño.Lastendencias
encontradasplanteanlanecesidaddeevaluarconmayorprofundidadlaasociaciónentrelasfases
delENOSyelrendimientodeloscultivos.
Figura6.Boxplotsdelosrendimientossimuladosdemaíz(siembradeseptiembre),soja(siembrade
octubre)ygirasol(siembradeseptiembre)enlasfasesdelENOSparadossuelosrepresentativosdeCharata:
ArgiudolÚsticoyUstocreptÚdico.
Finalmente,lastecnologíasdemanejodeloscultivosrespondendemaneradiferentealasfasesdel
ENOS(Bertetal.2006).Estogeneralaposibilidaddeadaptarelmanejodeloscultivoparaevitar
lasdisminucionesderendimientoasociadasalosescenariosLaNiñaycapitalizarlasventajasdelos
escenariosElNiño.EnlassimulacionesrealizadasparaCharata,seobservóqueenlosañosElNiño
lasestrategiasdesiembratempranademaízysoja(septiembreyoctubrerespectivamente)
tuvieronlosmejoresrendimientospromedio.Contrariamente,enlosañosLaNiñalosmejores
rendimientosseobservaronparaamboscultivosconestrategiastardías(diciembre).Esteresultado
respondeaqueelretrasodelperiodocríticodeamboscultivospermiteevitarlascondiciones
adversasdenoviembre‐diciembre,másprobablesdurantelasfasesLaNiña.Lasinteraccionesentre
elmanejodesojaymaízylafasedelENOSencontradasenlassimulacionessimplesrealizadas
muestranlapotencialidaddeanalizarconmasdetalleslasmismas(ej.endistintaslocalidades,bajo
distintosambientes).Estopermitiríaajustarelmanejodeloscultivosenrespuestaalasfasesdel
fenómeno.
5. Comentariosfinales
Enesteespaciosediscutiólautilidaddelainformaciónclimáticaparalatomadedecisionesenlos
sistemasdeproducciónagrícola.Lainformaciónquetenemosdisponibleincluye:(a)registros
climáticoshistóricos,(b)informaciónsobrelascondicionesclimáticasrecientesy,(c)pronósticos
estacionales.Losregistroshistóricosaportaninformaciónsobrelascondicionesclimáticasmás
frecuentesdemaneraqueresultanútilesparadiseñarestrategiasdeproducciónadecuadasatales
condiciones.Lainformaciónsobrecondicionesclimáticasrecientesresultaútilparaconocercon
precisiónelescenarioenelqueestamos,aspectofundamentalparaeldiseñodelsistemadadoque
muchasvecesloquepasóantesdelasiembrapuedesertanimportantecomoloquepuedapasar
duranteelcultivo.Finalmentelospronósticosestacionalesnosindicancualessonlascondiciones
másesperablesparalospróximosmesesydeestamaneraaportaninformaciónparaterminar
ajustarelmanejodelsistema.Lostrestiposdeinformaciónclimáticadebencomplementarsepara
diseñarestrategiasdemanejoqueminimicenlasprobabilidadesdefracasoymaximicenlas
probabilidadesdeéxito.
Literaturacitada:





Bert FE, Satorre EH, Ruiz Toranzo F, Podestá G (2006). Climatic information and decision‐making in maize crop
productionsystemsofArgentineanPampas.AgriculturalSystems88,180–204.
PenalbaOC,BettolliML,RobledoF(2007)Elclimayloscultivosdegrano.Lavariabilidadclimáticaysusseñalespara
laproducciónagropecuariaargentina.LibroresumendelCongresoMundoAgro2007.
PodestáGP,MessinaCD,GrondonaMO,MagrínGO(1999)Associationsbetweengraincropyieldincentral–eastern
ArgentinaandElNiñosouthernoscillation.JournalofAppliedMeteorology38,1488–1498.
PodestáG,LetsonD,MessinaC,RoyceF,FerreyraRA,JonesJ,HansenJ,LlovetI,GrondonaM,O’BrienJJ(2002)Useof
ENSO–related climate information in agricultural decision making in Argentina: a pilot experience. Agricultural
Systems74,371–392.
TrenberthKE(1996)ElNiñoSouthernOscillation.En:GiambellucaTWyHenderson‐SellersA(Eds),Climatechange:
developingsouthernhemisphereperspectives.JohnWileyandSons,UK,pp145–173.