Uso de información climática para la toma de decisiones en los sistemas agrícolas del noreste

Transcripción

1 Uso de información climática para la toma de decisiones en los sistemas agrícolas del noreste Dr. Federico E. Bert, 1,2,3 Ing. Agr. Fernando Ruiz Toranzo 2 1 Cátedra de Cereales, Facultad de Agronomía, UBA CONICET 1. Introducción y marco conceptual 2 Investigación y Desarrollo AACREA 3 CULTIVAR Conocimiento Agropecuario S.A. El rendimiento de un cultivo en un lote de producción comienza a definirse mucho antes de que pongamos una semilla en el suelo. En este sentido, en el momento en el que seleccionamos el lote en donde sembraremos el cultivo, estamos determinando el ambiente edáfico que el cultivo explorará, tanto por las características físico químicas originales del suelo, como también por la historia de uso del mismo (ej. cobertura). Luego, las decisiones que tomamos sobre la estructura (fecha de siembra, variedades, arreglo espacial), nutrición y protección del cultivo condicionan el rendimiento alcanzable de nuestro cultivo. Finalmente, las condiciones climáticas antes y durante el ciclo del cultivo, en interacción con las decisiones antes mencionadas, terminarán definiendo el nivel de producción del cultivo y la eficiencia con que este use los recursos (naturales o provistos). La particularidad del clima como factor de producción radica en su alta variabilidad a través del tiempo (ej. año a año), y lo que es más importante aún, que esas variaciones no son completamente predecibles. Estas características determinan que el clima incorpore variabilidad riesgo a los sistemas de producción (Figura 1). Figura 1. Componentes del sistema de producción que determinan la productividad, eficiencia en el uso de recursos y variabilidad del rendimiento de los cultivos. Tomado de Satorre, comunicación personal.

2 Tanto por razones empresariales como técnicas tenemos la necesidad, cuando planificamos nuestro sistema de producción, de anticipar con la menor incertidumbre posible el rendimiento de los cultivos. Como se mencionó arriba, ese rendimiento estará condicionado en gran parte por las condiciones climáticas que ocurran antes y durante el ciclo del cultivo. En este sentido, la información climática constituye una herramienta útil para contribuir a anticipar la producción de nuestro sistema. Disponemos de distintos tipos de información y conocimiento asociada al clima que podemos usar de manera complementaria en el proceso de planificación. Los tipos de información incluyen: (a) información de los registros climáticos históricos, (b) información sobre las condiciones climáticas recientes y (c) pronósticos climáticos estacionales. A continuación, se describen y discuten brevemente cada una de las fuentes y se muestran ejemplos de uso de las mismas. 2. Registros climáticos históricos: Los registros climáticos para una determinada localidad (ej. Quimilí) en un período de tiempo específico (ej ) aportan información indispensable para el diseño de los sistemas de producción. Conocer con detalle la climatología de las variables climáticas más importantes para los cultivos es útil para: (a) conocer las condiciones climáticas más frecuentes históricamente en un área productiva, (b) conocer el rango de variabilidad de las condiciones climáticas y la frecuencia histórica de situaciones indeseables para la producción y, (c) estimar, en base a lo ocurrido en el pasado, la probabilidad o expectativas de que ocurran condiciones deseables en el futuro cercano (ej. 3 4 meses). La información de los registros históricos puede, entonces, tener múltiples utilidades para el manejo de los sistemas agrícolas. Conocer las condiciones más frecuentes durante el ciclo del cultivo permite estimar el potencial productivo de una zona, diseñar el manejo del cultivo manera de ubicar los periodos críticos en los momentos de mejores condiciones y entender los cambios del ambiente climático que explorará el cultivo ante un cambio de estrategia (ej. fecha de siembra). Por otro lado, conocer la variabilidad climática de una localidad permite estimar la variabilidad productiva y cuantificar los riesgos de producción (que como empresario puedo decidir si asumo o no). Asimismo, la información de los registros históricos puede ser útil para calcular la frecuencia de situaciones extremas y las probabilidades de ocurrencia de las mismas. Un ejemplo de aplicación de esto es el análisis de las condiciones climáticas adversas de la campaña pasada (2008/09). Si observamos los registros históricos de Quimilí, el otoño de 2008 (momento en que deberían recargarse los suelos) fue extremadamente más seco a lo normal (el tercer otoño más seco de los últimos 84 años; Figura 2). Durante el comienzo del ciclo de los cultivos de verano, las lluvias estuvieron cercanas a lo normal aunque luego, desde diciembre a marzo, fueron marcadamente inferiores (las lluvias de marzo de 2009 fueron las menores históricas; Figura 2). Poner en el contexto histórico lo ocurrido en la campaña pasada nos permite conocer que las probabilidades de ocurrencia de estas situaciones es realmente muy baja. Finalmente, los registros históricos pueden utilizarse para estimar probabilidades de que ocurran ciertas condiciones en los próximos meses. Un ejemplo de esto es la evaluación en un determinado momento (ej. agosto) de las probabilidades de llegar a la siembra de soja (para una estrategia de octubre o una de diciembre) con el suelo bien recargado de agua.

3 Figura 2. Izquierda: Lluvias en otoño (marzo mayo) e invierno (junio septiembre): lluvia promedio (curva negra), percentil 10 (curva roja) y lluvias registradas en estos períodos en 2008 (barras celestes). Derecha: Lluvias en el ciclo de los cultivos de verano (septiembre a marzo): lluvia promedio (curva negra), percentil 10 (curva roja) y lluvias registradas en los meses de 2008 y 2009 (barras celestes). 3. Condiciones climáticas recientes: Muchas veces, lo que ocurrió climáticamente antes de que sembremos puede ser tan importante (en términos de definir el rendimiento) como lo que ocurra durante el ciclo del cultivo. Por este motivo, es fundamental monitorear la evolución del clima durante el pasado cercano (ej. últimos 1 6 meses) de manera de poder estimar el estado de variables clave del sistema productivo que importantes para el manejo del mismo (ej. contenido de agua del suelo). Conocer las condiciones climáticas recientes es indispensable para: (a) ajustar nuestros rindes objetivo y estrategias de producción y (b) poner en contexto los pronósticos estacionales (no es lo mismo disponer de un pronóstico que anticipa una condición seca si venimos de un periodo seco que si venimos de un periodo húmedo). Actualmente disponemos de diferentes herramientas para conocer las condiciones climáticas recientes. Un ejemplo de esta puede ser el IPE (Índice de Precipitación Estandarizado) que publica el Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Este índice cuantifica cuan apartadas de lo normal estuvieron las lluvias en un periodo determinado. Sin embargo, también podemos utilizar información que sea directamente aplicable al manejo de los cultivos, como la información de reservas de agua útil del suelo (emitida también por el SMN). Esta información integra la evolución de diferentes variables climáticas (ej. lluvias, radiación, temperaturas). Mas detalles sobre el IPE y los mapas de reserva de agua útil del suelo pueden verse en la página web del SMN ( Finalmente, para tener estimaciones más precisas de las condiciones climáticas en el pasado reciente podemos cuantificar el contendido de agua en el suelo de nuestros lotes (una variable directamente relevante para el cultivo).

4 Como se mencionó, es muy importante conocer las condiciones climáticas recientes dado que lo que ocurre antes de sembrar puede condicionar el resultado de nuestros cultivos. La figura 3 muestra el rendimiento simulado de maíz en un ambiente típico de Charata para dos contenidos de agua útil en el suelo a la siembra. La figura muestra que las variaciones de agua útil a la siembra pueden explicar variaciones de rendimiento de maíz mayores a 2000 kg/ha. Asimismo, la variabilidad de resultados (para una serie de 30 años de simulación) es mucho mayor para la baja condición de agua a la siembra. Estos resultados muestran que la siembra sobre un suelo seco aumenta sustancialmente el riesgo de producción (el cultivo es más dependiente de lo que pase en el ciclo). La disponibilidad de agua a la siembra no sólo es útil para ajustar los rindes objetivos sino también para rediseñar el manejo de los cultivos. En este sentido, la figura 4 muestra que bajo condiciones de buena disponibilidad de agua a la siembra el rendimiento de maíz (simulado para Charata) es mayor en siembras tempranas. Contrariamente, con bajos contenidos de agua aparecen ventajas asociadas a las siembras tardías. Esas ventajas pueden ser aun mayores a las mostradas en la figura, ya que en la simulación no se consideró el almacenaje de agua que puede existir desde septiembre a diciembre (manteniendo un barbecho limpio) cuando se opta por una siembra tardía. Figura 3. Rinde de maíz simulado en Charata ( ) para dos condiciones de reserva de agua a la siembra (las líneas verticales muestran el error estándar). Figura 4. Rinde de maíz simulado en Charata ( ) para dos estrategias de siembra: siembra temprana (5 de septiembre) y siembra tardía (15 de diciembre) 4. Pronósticos estacionales: Finalmente, los pronósticos estacionales constituyen herramientas que permiten definir las condiciones climáticas más esperables durante el ciclo de los cultivos. De esta manera, los pronósticos estacionales son útiles para: (a) ajustar los rindes objetivos en función de las condiciones más probables de ocurrir y, (b) ajustar las tecnologías de producción para tomar ventajas de condiciones esperadas favorables o mitigar impactos negativos de condiciones desfavorables. En varias partes del mundo, el fenómeno del ENOS (El Niño Oscilación del Sur) es una de las mayores fuentes de variabilidad climática en escalas temporales estacionales a interanuales

5 (Trenberth 1996). Este fenómeno resulta de la interacción entre el mar y la atmósfera en el Océano Pacífico tropical. El fenómeno ENOS se puede categorizar en dos fases extremas, según las temperaturas de la superficie del Océano Pacifico tropical: eventos cálidos ó El Niño y eventos fríos o La Niña; los años que no se encuentran dentro de estas categorías se denominan Neutros. Los cambios inducidos por el fenómeno ENOS en la circulación general de la atmósfera impactan en el clima de varias regiones alrededor del mundo. Este impacto es más intenso en regiones tropicales y, menos pronunciado y más variable, en algunas zonas extratropicales (Trenberth 1996). En la región pampeana, la señal del ENOS se manifiesta principalmente durante los meses de primavera tardía y comienzos del verano (ej. octubre noviembre diciembre). Durante los eventos El Niño, las precipitaciones tienden a ser superiores al promedio histórico en dicho período, mientras que en los años La Niña tienden a ser inferiores (Podestá et al. 1999). En los años Neutros las precipitaciones medias generalmente son similares al promedio histórico (los años Neutros constituyen alrededor del 50% del total de la serie histórica). Un análisis muy simple de los registros climáticos históricos de Quimilí y Sáenz Peña muestra que las señales del ENOS también se manifiestan en la región Chaco Santiagueña (Figura 5). Los cambios más importantes son disminuciones de las precipitaciones durante los meses de octubre, noviembre y diciembre. Lluvia promedio mensual (mm) La Niña Neutro El Niño Lluvia promedio mensual (mm) La Niña Neutro El Niño 0 Jul Ago Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun 0 Jul Ago Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Figura 5. Izquierda: lluvia promedio mensuales en las fases del ENOS en Quimilí ( ). Derecha: lluvia promedio mensual en las fases del ENOS en Sáenz Peña ( ). Fuente de datos: SMN (Lic. M. M. Skansi). Las señales asociadas a cada fase del ENOS sobre el clima de una región pueden variar. No todos los fenómenos ENOS son iguales, varían en inicio, duración e intensidad y esto se traduce en diferencias en cuanto al impacto de eventos de la misma categoría en el clima de una zona determinada. Así, aunque ante un evento Niña puede esperarse una mayor probabilidad de totales de lluvia menores al promedio, puede haber Niñas anormalmente lluviosas. Para la región pampeana, la señal en las lluvias es más nítida en el caso de los eventos La Niña respecto a El Niño (Penalba et al. 2007). El fenómeno ENOS no es el único responsable de las variaciones climáticas en la región pampeana. Existen otros procesos que pueden afectar el clima local y que se encuentran actualmente en

6 estudio (Penalba et al. 2007). Sin embargo, la información sobre ENOS puede ser de suma importancia para la planificación agrícola, ya que constituye la principal fuente de variabilidad y predictibilidad climática en las regiones agrícolas más importantes de Argentina. De esta manera, la disponibilidad de pronósticos asociados al ENOS representa una herramienta potencialmente útil para ajustar el manejo del sistema agrícola a las condiciones climáticas esperadas. Las señales climáticas del ENOS se manifiestan en cambios en el rendimiento de los cultivos. Un estudio realizado por Podestá et al. (1999) sobre registros de rendimientos (SAGPyA) a nivel nacional muestra incrementos en los rendimientos de maíz y sorgo durante las fases Niño y disminuciones durante La Niña. Para ambos cultivos la depresión en los rendimientos en La Niña es, en promedio, más pronunciada y menos variable que el aumento de rendimientos en El Niño. Asimismo, para el cultivo de soja, se observan reducciones de rendimiento durante los años La Niña y leves incrementos en El Niño. Aunque los niveles de producción de trigo a nivel nacional no muestran asociación con la fase del ENOS, los efectos pueden ser muy importantes en el cultivo subsiguiente (ej. soja de segunda). El impacto de las fases del ENOS puede variar en diferentes regiones de producción (Magrín et al. 1998). Las diferencias radican principalmente en que: (a) la señal climática del fenómeno no es homogénea a lo largo de las principales regiones del país, (b) existen diferencias importantes en las condiciones agroecológicas entre las regiones de producción y, (c) existen diferencias importantes en los planteos de producción (ej. siembra, momento de ocurrencia de periodos críticos, etc.) entre regiones de producción. Así, si bien en el área núcleo de la región pampeana no se observan fuertes incrementos de rendimientos de soja durante las fases Niño, el incremento de lluvias de esta fase resulta en incrementos del rendimiento en áreas con mayores limitantes hídricas como puede ser el norte de Córdoba. En la región Chaco Santiagueña se observan asociaciones entre el rendimiento de los cultivos y las fases del ENOS. En simulaciones realizadas para dos suelos típicos de la zona de Charata (Argiudol Ústico y Ustocrept Údico) se observó una importante disminución del rendimiento de maíz (en siembras de septiembre), soja (en siembras de octubre) y girasol (en siembras de septiembre) en las fases La Niña (Figura 6). Este efecto es consistente con las menores lluvias que frecuentemente se observan desde octubre a diciembre durante las fases La Niña. Contrariamente, no se observaron cambios importantes del rendimiento de maíz, soja y girasol en las fases El Niño. Las tendencias encontradas plantean la necesidad de evaluar con mayor profundidad la asociación entre las fases del ENOS y el rendimiento de los cultivos.

7 Figura 6. Box plots de los rendimientos simulados de maíz (siembra de septiembre), soja (siembra de octubre) y girasol (siembra de septiembre) en las fases del ENOS para dos suelos representativos de Charata: Argiudol Ústico y Ustocrept Údico. Finalmente, las tecnologías de manejo de los cultivos responden de manera diferente a las fases del ENOS (Bert et al. 2006). Esto genera la posibilidad de adaptar el manejo de los cultivo para evitar las disminuciones de rendimiento asociadas a los escenarios La Niña y capitalizar las ventajas de los escenarios El Niño. En las simulaciones realizadas para Charata, se observó que en los años El Niño las estrategias de siembra temprana de maíz y soja (septiembre y octubre respectivamente) tuvieron los mejores rendimientos promedio. Contrariamente, en los años La Niña los mejores rendimientos se observaron para ambos cultivos con estrategias tardías (diciembre). Este resultado responde a que el retraso del periodo crítico de ambos cultivos permite evitar las condiciones adversas de noviembre diciembre, más probables durante las fases La Niña. Las interacciones entre el manejo de soja y maíz y la fase del ENOS encontradas en las simulaciones simples realizadas muestran la potencialidad de analizar con mas detalles las mismas (ej. en distintas localidades, bajo distintos ambientes). Esto permitiría ajustar el manejo de los cultivos en respuesta a las fases del fenómeno. 5. Comentarios finales

8 En este espacio se discutió la utilidad de la información climática para la toma de decisiones en los sistemas de producción agrícola. La información que tenemos disponible incluye: (a) registros climáticos históricos, (b) información sobre las condiciones climáticas recientes y, (c) pronósticos estacionales. Los registros históricos aportan información sobre las condiciones climáticas más frecuentes de manera que resultan útiles para diseñar estrategias de producción adecuadas a tales condiciones. La información sobre condiciones climáticas recientes resulta útil para conocer con precisión el escenario en el que estamos, aspecto fundamental para el diseño del sistema dado que muchas veces lo que pasó antes de la siembra puede ser tan importante como lo que pueda pasar durante el cultivo. Finalmente los pronósticos estacionales nos indican cuales son las condiciones más esperables para los próximos meses y de esta manera aportan información para terminar ajustar el manejo del sistema. Los tres tipos de información climática deben complementarse para diseñar estrategias de manejo que minimicen las probabilidades de fracaso y maximicen las probabilidades de éxito. Literatura citada: Bert FE, Satorre EH, Ruiz Toranzo F, Podestá G (2006). Climatic information and decision making in maize crop production systems of Argentinean Pampas. Agricultural Systems 88, Penalba OC, Bettolli ML, Robledo F (2007) El clima y los cultivos de grano. La variabilidad climática y sus señales para la producción agropecuaria argentina. Libro resumen del Congreso Mundo Agro Podestá GP, Messina CD, Grondona MO, Magrín GO (1999) Associations between grain crop yield in central eastern Argentina and El Niño southern oscillation. Journal of Applied Meteorology 38, Podestá G, Letson D, Messina C, Royce F, Ferreyra RA, Jones J, Hansen J, Llovet I, Grondona M, O Brien JJ (2002) Use of ENSO related climate information in agricultural decision making in Argentina: a pilot experience. Agricultural Systems 74, Trenberth KE (1996) El Niño Southern Oscillation. En: Giambelluca TW y Henderson Sellers A (Eds), Climate change: developing southern hemisphere perspectives. John Wiley and Sons, UK, pp