SIEMBRA DIRECTA Y EFICIENCIA EN EL USO DE AGUA DE RIEGO EN MAIZ

Transcripción

1 SIEMBRA DIRECTA Y EFICIENCIA EN EL USO DE AGUA DE RIEGO EN MAIZ Espósito Goya, G. 1, Valiente Gómez, M. 2, Calera Belmonte, A. 2, Castillo, C. 1, Balboa, G. 1, Videla Mensegue, H. 1 1 Facultad de Agronomía y Veterinaria. Universidad Nacional de Río Cuarto. Ruta 36 km 601. Córdoba. Argentina. Tfno: , gesposito@ayv.unrc.edu.ar 2 Centro Regional de Estudios del Agua. Universidad de Castilla-La Mancha. Albacete - ESPAÑA. Resumen El cultivo de maíz es el de mayor consumo de agua de riego en España con 16% del total del agua consumida, siendo imperioso incrementar la eficiencia de su uso. La siembra directa sobre rastrojos es una de las estrategias para incrementar la eficiencia en el uso del agua. El objetivo de esta comunicación es realizar un análisis sobre el posible impacto del uso de siembra directa de maíz sobre la eficiencia del uso del agua de riego, en suelos de Albacete en Castilla-La Mancha. Se utilizaron datos experimentales de la Escuela de Agronomía de Albacete (2004, 2005 y 2006), para calibrar los modelos de simulación de cultivos AquaCrop 3.1 y SWB. Las calibraciones fueron realizadas hasta máximo ajuste entre la fracción de cubierta vegetal verde obtenida a partir de reflectividades TOA y la simulada por los modelos. También se ajustaron las producciones de grano para cada año evaluado. Posteriormente se evaluó el impacto de la siembra directa sobre el balance hídrico del maíz. La comparación entre tipos de laboreo del suelo permitió interpretar que bajo siembra directa las pérdidas por evaporación del suelo se reducen entre un 28% ó 37% en comparación con el laboreo convencional (arado de rejas). Esta reducción permite ahorrar entre 60 a 94 mm del agua de riego con mantenimiento de la producción por el solo hecho de incorporar la siembra directa, la cual incremente la eficiencia en el uso del agua de riego en el orden del 10 al 15 %, según modelo. Por estos resultados resulta conveniente económica y ecológicamente incluir la siembra directa de maíz en los ambientes productivos de los llanos de Castilla-La Mancha. Palabras clave Modelos maíz no laboreo 1.- Introducción, Objetivos En la mayoría de los países, el principal consumo de agua es para agricultura de regadío, siendo estás regiones además, zonas de elevada aridez climática (Calera Belmonte et al, 2005). El cambio climático registrado a nivel global ha incrementado la inestabilidad climática con un creciente déficit hídrico. Por este motivo es muy necesario aumentar la eficiencia del agua de regadío (Utset y Martínez-Cob, 2003). El cultivo de maíz es el de mayor consumo de agua de riego en España utilizando el 16% del total del agua consumida (López Fuster y Montoro Rodríguez, 2005), por lo tanto es imperioso incrementar la eficiencia de su uso en este cultivo. Una de las estrategias para incrementar la eficiencia en el uso del agua es el uso de técnicas como la siembra directa (SD). En estudios realizados en Argentina por Espósito

2 (2002), Micucci y Alvarez (2002) y Andrade y Sadras (2000), han señalado en condiciones de secano que, mediante la siembra directa la evaporación directa del suelo se ha disminuido en un 17% en relación al laboreo con arado de rejas y vertederas (LC), además de disminuir notablemente el escurrimiento del agua de lluvia. Mediciones con microlisímetros en China han establecido que el uso de cubiertas vegetales redujeron la evaporación del suelo en alrededor de 50 mm por año para un periodo de 12 campañas, con un aumento de la eficiencia en el uso de agua del 8 al 10% (Zhang, et al. 2005). En relación a los rendimientos obtenidos y a la eficiencia en el uso del agua, Norwood (1999) determinó, sobre un ambiente de elevada evapotranspiración y en un suelo Haplustol arídico, que los rendimientos de maíz en SD fueron superiores a los de LC, siendo además la eficiencia en el uso del agua un 28% superior en siembra directa que en labranza convencional. Otra de las alternativas de incrementar la eficiencia en el regadío se basa en la correcta determinación de las necesidades hídricas de los cultivos. Para ello, el Servicio de asesoramiento de riegos por satélites e-saras, desarrollado mediante el proyecto DEMETER (DEMETER, 2002; Calera Belmonte, et al., 2005; Osann Jochum, et al., 2006) ha permitido utilizar la imágenes satelitales de sitios de producción bajo regadío, para estimar el coeficiente kc de los cultivos (Cuesta et al. 2005) y así establecer necesidades hídricas mediante la metodología desarrollada por FAO kc-et 0 (Allen et al, 2006). Además, los modelos de simulación de crecimiento y desarrollo de cultivos permiten realizar análisis de sensibilidad del rendimiento a distintos factores, combinando diferentes suelos, climas, cultivares y manejo. La mayoría de las aplicaciones de los modelos están relacionadas a aspectos de manejo, como estrategias de fertilización o riego, fechas de siembra o cultivares de diferente ciclo, tipos de laboreos utilizados que pueden ser evaluados en una serie climática histórica y así apoyar las decisiones de manejo de sistemas de producción agrícola (Steduto et al. 2009). Por lo tanto se resalta la importancia de la vinculación de diferentes estrategias de manejo de cultivos para incrementar la precisión de las estimaciones y analizar el impacto de alternativas tecnológicas de producción. Así, el objetivo principal de esta comunicación es realizar un análisis sobre el posible impacto del uso de la siembra directa en suelos de los llanos de Albacete en Castilla-La Mancha sobre la eficiencia del uso del agua de riego. Para este análisis se ha elegido el cultivo de maíz, por ser uno de los cultivos de mayor consumo de agua de riego en España y por lo tanto es imperioso incrementar la eficiencia de su uso en este cultivo. 2.- Materiales y Métodos Se utilizaron datos experimentales obtenidos en la Escuela de Agronomía de Albacete, durante los años 2004, 2005 y 2006, con los cuáles se calibraron los modelos de simulación de crecimiento y desarrollo de cultivos AquaCrop 3.1 (Steduto et al. 2009) y SWB (elaborado en la Universidad Nacional de Río Cuarto (Argentina) (Espósito 2002, Marcos 2000) el cual es una versión reducida del Cropsyst (Stockle y Nelson, 1994). Para cada año se determinó el rendimiento en grano del maíz y la fracción de cubierta vegetal verde (FCVV) a partir de la ecuación 1 (Cuesta et al., 2005). FCVV= 1,318 NDVI TOA 0,1877 [1] Donde NDVI es el índice diferencial de vegetación normalizado, obtenido desde reflectividades TOA para satélites Landsat 5 y 7, como valor promedio de toda el área de riego.

3 Para la calibración de los modelos se emplearon datos fenológicos, edafológicos y parámetros de crecimiento, utilizando modificaciones de los parámetros de cultivo hasta obtener el máximo ajuste entre valores simulados y observados de FCVV y rendimiento en grano, en cada año según el índice de coincidencia (D), la raíz cuadrada media del error (RSME) y el coeficiente de regresión lineal R 2 (Willmott, 1982). Como ambos modelos permiten obtener valores de producción y balance hídrico del maíz, se calculó la eficiencia del uso del agua de riego aplicada según la relación entre la lámina de riego total aplicada y el rendimiento en grano del maíz. Las simulaciones fueron realizadas para la producción bajo condiciones de laboreo convencional (LC, arado de rejas y labranzas de repaso) y bajo siembra directa (SD, sin labranza y con cobertura de restos vegetales del 70%). Las diferencias de balance hídrico obtenidas fueron empleadas para ajustar el calendario de riego a partir del aprovechamiento del agua ahorrada por menor evaporación, con mantenimiento de la producción. Finalmente, se determinaron cambios en el balance hídrico del maíz, disminución de las necesidades de riego y modificaciones en la eficiencia en el uso del agua como consecuencia del empleo potencial de la siembra directa. 3.- Resultados y Discusión En la Figura 1 se presenta la evolución de la FCVV en cada año de análisis, como valores simulados (líneas) y observados (puntos). Como se puede apreciar, las curvas de FCVV simuladas fueron similares entre el AquaCrop y el SWB. El análisis estadístico encontrado en la simulación de los datos indica que el índice de coincidencia entre valores observados y simulados de la FCVV fue del 97,96% y del 98,31% para el modelo AquaCrop y SWB respectivamente, con un RSME de 6,39 y 5,67 % de FCVV, representando un error del 10,56 y 9,36 % para las simulaciones del AquaCrop y SWB, respectivamente. Figura 1. Fracción de cubierta vegetal verde de maíz (FCVV) en tres campañas. En puntos datos observados a partir de NDVI de imágenes satelitales y transformados según (Cuesta et al., 2005).Línea gruesa datos simulados con AquaCrop 3.1. Línea delgada datos simulados con SWB. El ajuste lineal entre datos observados y simulados de FCVV se presenta en la Figura 2, en la cual se puede observar que los modelos utilizados presentaron un coeficiente de

4 regresión lineal similar en alrededor del 96%. Estos resultados permiten interpretar que las simulaciones realizadas se ajustaron a los datos observados. Figura 2. Ajuste lineal entre la Fracción de cubierta vegetal verde de maíz (FCVV) observada y simulada con los modelos AquaCrop y SWB en tres campañas (2004, 2005 y 2006). En puntos datos observados a partir de NDVI de imágenes satelitales y transformados según (Cuesta et al., 2005).Línea gruesa datos simulados con AquaCrop 3.1. Línea delgada datos simulados con SWB. En relación a la producción de granos no se realizó análisis estadístico puesto que sólo se dispuso de 3 datos observados. No obstante en la Figura 3 se puede apreciar que ambos modelos simularon valores cercanos a la relación 1 a 1 entre rendimientos observados y simulados. Figura 3. Producción de grano de maíz observada y simulada con los modelos AquaCrop (símbolos llenos) y SWB (símbolos vacíos) en tres campañas (2004, 2005 y 2006). Línea, relación lineal 1:1. Debido al grado de coincidencia obtenido durante la simulación de los modelos AquaCrop y SWB para datos de FCVV y producción de granos se procedió a comparar los balances hídricos del maíz de laboreo convencional y siembra directa en cada campaña. En la Tabla 1 se presenta la precipitación, el riego, la transpiración, la evaporación y el drenaje de agua acumulado para todo el ciclo del maíz en cada año de estudio, mediante la simulación con AquaCrop. A partir de estos datos se puede interpretar que el cambio del tipo de laboreo permitiría disminuir los niveles de evaporación entre 58 a 84 mm, según año evaluado,

5 representando un ahorro del 27% al 30% por incorporar la siembra directa. Esta disminución de las pérdidas por evaporación permitiría disminuir los niveles de riego en 60 mm anuales como valor promedio para las tres campañas lo cual representa un 10% menos de riego, aproximadamente. Tabla 1. Balance hídrico del maíz simulado con AquaCrop 3.1 en dos tipos de labranza. Año Labranza P R T E D 2004 LC SD LC SD LC SD LC, labranza convencional con arado de rejas y vertederas. SD, siembra directa con 70% de suelo cubierto. P, precipitación. R, riego. T, transpiración. E, evaporación. D, drenaje. Los resultados de balance hídrico obtenidos con el modelo SWB se presentan en la Tabla 2, en la cual se puede observar que el cambio del tipo de laboreo permitiría disminuir los niveles de evaporación entre 87 a 123 mm, representando un ahorro del 35% al 42% por incorporar la siembra directa. Esta disminución de las pérdidas por evaporación permitiría disminuir los niveles de riego en 94 mm anuales como valor promedio para las tres campañas lo cual representa un 15% menos de riego, aproximadamente. Tabla 2. Balance hídrico del maíz simulado con SWB en dos tipos de labranza. Año Labranza P R T E D 2004 LC SD LC SD LC SD LC, labranza convencional con arado de rejas y vertederas. SD, siembra directa con 70% de suelo cubierto. P, precipitación. R, riego. T, transpiración. E, evaporación. D, drenaje. Como se puede observar en la Figura 4, para las simulaciones realizadas con AquaCrop, las pérdidas por evaporación directa del suelo fueron superiores en LC que en SD, principalmente en los estadíos iniciales del crecimiento del cultivo, 50 días post siembra aproximadamente lo cual coincide con un FCVV del orden del 50%. De acuerdo a lo planteado por Allen et al. (2006) el grado de cobertura del suelo por parte del cultivo y la cantidad de agua disponible en superficie definen el proceso de evaporación, por lo tanto si se incrementa la cobertura de suelo por medio de material vegetal muerto (rastrojos de cultivos anteriores) se reduce la energía disponible para el proceso de evaporación tal cual fue propuesto por Zhang et al. (2005). Esta disminución en las pérdidas por evaporación son superiores a los datos hallados por Espósito (2002) ó Norwood (1999). Es factible esperar que en las condiciones de regadío de Albacete, con un promedio de 34 riegos en cada campaña los niveles de evaporación sean superiores a los hallados en ambientes de secano con lluvias frecuentes como los de Argentina y Estados Unidos.

6 Figura 4. Evaporación directa del suelo simulada para laboreo convencional (LC, línea delgada) y siembra directa (SD, línea gruesa) para tres campañas (2004, 2005 y 2006). La disminución de las necesidades de riego mediante la utilización de la siembra directa exige el mantenimiento de los niveles productivos obtenidos en condiciones de laboreo convencional. Como puede apreciarse en la Tabla 4, la producción total de biomasa y el rendimiento en grano simulados fueron similares bajo ambos tipos de labranza. Las diferencias de producción de biomasa y grano encontradas fueron sólo del 1,26% y 1,71% respectivamente (como valor promedio para los dos modelos). Tabla 3. Producción de biomasa aérea total y rendimiento de maíz simulado con SWB y AquaCrop en dos tipos de labranza. AquaCrop 3.1 SWB Año Labranza Biomasa (kg ha -1 ) Rto (kg ha -1 ) Biomasa (kg ha -1 ) Rto (kg ha -1 ) 2004 LC SD LC SD LC SD LC, labranza convencional con arado de rejas y vertederas. SD, siembra directa con 70% de suelo cubierto. Biomasa, producción total de biomasa aérea. Rto, producción total de grano

7 Según los balances hídricos estimados con el modelo SWB (Tabla 4), la EUA de riego fue en promedio para las tres campañas un 15% superior en siembra directa que en laboreo convencional. Estas diferencias se redujeron al 10% cuando la estimación del balance hídrico se realizó con el modelo AquaCrop (Tabla 4). Los cambios en la EUA surgen de las menores pérdidas por evaporación del agua del suelo, estimadas en un 37% o 28% por el uso de la siembra directa para los modelos SWB y AquaCrop, respectivamente. Las diferencias encontradas entre ambos modelos se explican por las distintas formas de estimación del balance hídrico. Tabla 4. Eficiencia en el uso del agua de riego para la producción de granos bajo labranza convencional y siembra directa, simulada con SWB y AquaCrop 3.1. SWB AquaCrop SWB AquaCrop Año EUA riego LC (kg mm -1 ) EUA riego LC (kg mm -1 ) EUA riego SD (kg mm -1 ) EUA riego SD (kg mm -1 ) ,32 19,04 23,91 21, ,59 22,50 26,60 24, ,62 20,91 23,93 22,77 EUA, eficiencia en el uso del agua de riego. LC, labranza convencional con arado de rejas y vertederas. SD, siembra directa con 70% de suelo cubierto. 4.- Conclusiones y Recomendaciones Los resultados de este trabajo resaltan la importancia del uso de modelos de simulación en el análisis de diferentes alternativas tecnológicas de producción, como así también la oportunidad de vincular el uso de imágenes satelitales con modelos de simulación para desarrollar nuevas herramientas de diagnóstico. Finalmente, se evidencia la posibilidad de incrementar la eficiencia en el uso de agua de regadío para la producción de maíz en un 15% o 9% según el modelo empleado (SWB y AquaCrop, respectivamente) mediante el empleo de la siembra directa por un disminución de las pérdidas por evaporación directa del suelo. 5.- Bibliografía Allen R.G., Pereira L.S., Raes D., Smith M Evapotranspiración del Cultivo. Guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos. FAO-56. (versión original en inglés: 1998). Andrade F.H., Sadras V.O Efectos de la sequia sobre el crecimiento y rendimiento de los cultivos. En F.H. Andrade and V.O. Sadras (ed.) Bases para el manejo del maiz, el girasol y la soja. EEA INTA Balcarce-FCA UNMP, Balcarce, Buenos Aires, Argentina.: Cap. 7: Calera Belmonte A., Jochum A., Cuesta A., Montoro A., López Fuster P Irrigation management from space: Towards user-friendly products. Irrigation and Drainage Systems 19:

8 Cuesta A., M. Montoro A., Jochum P., Lopez Fuster P., Calera A Metodología Operativa para la Obtención del coeficiente de cultivo desde imágenes de satélite. Información Técnica Económica Agraria 101 (3): DEMETER Demonstration of Earth observation Technologies in Routine irrigation advisory services. V Framework Programme, European Commission Espósito G Propiedades hidrofísicas del suelo asociadas a diferentes sistemas de labranzas en cultivo de maíz. Tesis para optar al grado de Magíster en Producción Agropecuaria, Mención Producción Vegetal. Universidad Nacional de Río Cuarto. Río Cuarto. López Fuster P., Montoro Rodríguez A Los regadíos en España. El ahorro de agua, recurso del futuro. En: Agua y Agronomía. Ed. Santaolalla Mañas et al. Mundiprensa. Cap. 15.: Marcos J Simulation-based assessment of alternative crops in the dryland pacific northwest. PhD Thesis. Washington State University. Micucci F., Alvarez C El agua en los sistemas extensivos. Impacto de las prácticas de manejo sobre la eficiencia de uso del agua. INPOFOS. Archivo Agronómico 8.:1-4. Norwood C.A Water use and yield of dryland row crops as effected by tillage. Agronomy Journal. 91.: Osann Jochum M.A., Calera Belmonte A. & all DEMETER partners Operational Space-Assisted Irrigation Advisory Services: Overview Of And Lessons Learned From The Project DEMETER. In D Urso, Moreno, Osann Jochum (Eds.): Earth Observation for vegetation monitoring and water management, American Institute of Physics: Steduto P., Hsiao T.C., Raes D., Fereres E AquaCrop - The FAO Crop Model to Simulate Yield Response to Water: I. Concepts and Underlying Principles. Agronomy Journal. 101: Stockle C.O., Nelson R Cropsyst User's manual (Version 1.0). Biological Systems Engineering Dept., Washington State University, Pullman, WA, USA. Utset A., Martínez-Cob A Estimación del posible efecto del cambio climático en el balance hídrico del maíz cultivado en una llanura mediterránea. Estudios de la Zona No Saturada del Suelo Vol VI.:

9 Willmott C.J Some comments on the evaluation of model performance. Bulletin American Meteorological Society. Vol. 63 (11): Zhang X., Chen S., Liu M., Pei D., Sun H Improved Water Use Efficiency Associated with Cultivars and Agronomic Management in the North China Plain. Agronomy Journal. 97: