Influencia del Fenómeno El Niño / Oscilación del Sur sobre la precipitación y rendimiento de cultivo de Maíz en el Municipio Peña, Estado Yaracuy, Venezuela

La variabilidad climática es uno de los fenómenos ambientales más importantes y de mayor impacto en los últimos años. El período 1995 - 2006 contiene 11 de los 12 años más cálidos de los registros instrumentales de la temperatura mundial en superficie, y que abarcan desde 1850. Entre 1956 y 2005, el calentamiento lineal por decenio (0,13 °C) ha sido casi el doble del experimentado en los 100 años transcurridos desde 1906 hasta2005.

Observando las tendencias de la precipitación (pp) entre1900 y 2005, se concluye que durante ese período la pp aumentó considerablemente en la zona oriental de América del Norte y del Sur, norte de Europa y en el Asia septentrional y central, mientras que disminuyó en el Mediterráneo, partes del sur de Asia y África.

El Panel Intergubernamental para Cambio Climático (PICC, 2007), refiere que, en términos mundiales, la superficie afectada por las sequías probablemente ha aumentado desde los años 70. El elemento de variabilidad climática natural que mayores anomalías induce en la pp y la temperatura a escala global es El Niño/ Oscilación del Sur (ENOS), que se manifiesta en una fase cálida denominada El Niño, y en una fase fría denominada La Niña (MARN, 2005).

En Latinoamérica, el ENOS ha ocasionado de manera directa o indirecta cuantiosas pérdidas en diversos sectores económicos que dependen del clima, con la consecuente generación de un alto costo social (Magañay Vázquez, 2001), especialmente en el área de la agricultura, la cual depende en gran medida de la pp, siendo altamente vulnerable a la variabilidad climática interanual (Soley y Alfaro, 1999).

En Venezuela una de las principales actividades económicas del sector agrícola y de carácter social está basada en la producción de cereales, principalmente maíz, arroz y sorgo. El maíz se siembra prácticamente en todo el territorio nacional y casi la totalidad del maíz producido se cultiva durante la estación lluviosa. Para el año 2003, la producción de maíz nacional alcanzó la cifra de 1.823.237 t; el 79,99% de esa producción se concentró en los estados: Portuguesa (33,28%), Guárico (30,01%), Barinas (11,56%) y Yaracuy (5,14%) (Colls, 2007).

El valle medio del río Yaracuy es el asiento de la producción de maíz en el estado, que actualmente representa el primer cultivo rural y el segundo en la economía estatal, ocupando el 14% del área total de siembra (Monasterio et al., 2008).

Dalvano (2008) indica que el consumo de maíz blanco en la forma de harina precocida para el año 2007 fue de 32,9 kg/persona-año, se espera incrementarlo a 35 kg, según el Instituto Nacional de Estadística (INE) de Venezuela. La Confederación Nacional de Asociaciones de Productores Agropecuarios (FEDEAGRO) para el mismo año reporta37,8 kg/persona-año y de acuerdo a sus datos el promedio de consumo fue de 34,5 kg/persona-año, en el período 1990-2009.

Considerando la dependencia que tiene la producción de maíz con el régimen pluviométrico, la necesidad de incrementar los rendimientos y las anomalías climáticas relacionadas con el ENOS, el objetivo de la presente investigación fue estudiar la influencia de dicho fenómeno (fase cálida y fría) sobre la cantidad y distribución de la pp en la zona de El Rodeo, municipio Peña, estadoYaracuy y su relación con el rendimiento del maíz, además de generar información para la realización de ajustes y toma de decisiones a nivel de agricultores y entes gubernamentales vinculados a la producción del rubro.

Para el análisis de la pp mensual y anual, los datos se obtuvieron del registro de la estación meteorológica ubicada en el Campo Experimental de Yaritagua, del INIA-Yaracuy (Cuadro 1), zona de vida de bosque seco tropical en transición hacia el bosque muy seco tropical( Martínez et al., 2005), y que cuenta con 60 años de registro histórico diario.

Los datos diarios faltantes de la serie analizada de pp,se obtuvo promediando los valores de las tres decenas anteriores, y las tres siguientes pertenecientes a la serie del mismo escenario donde se registró el dato. Para los valores faltantes del año 2007 se tomaron las cinco decenas anteriores y las siguientes; y para el año 2008 se tomaron las seis anteriores (Pereyra et al., 2004).

Los valores de rendimientos del maíz en los ciclos evaluados, son los publicados por el Servicio Nacional de Semilla (SENASEM), perteneciente a los Ensayos Regionales Uniformes de Híbridos Blancos de Maíz (ERUs), realizadas en el Campo Experimental de la Estación Local Yaritagua del INIA - Yaracuy.

La información sobre los años en que ocurrieron los eventos ENOS (fase cálida y fría) durante el lapso estudiado, se obtuvieron a partir de la base de datos del Golden Gate Weather Services (GG WS, 2010) de los Estados Unidos, la cual se fundamenta en una lista de consenso a partir de cuatro listas originales de los siguientes organismos: Western Region Climate Center (WRCC), Climate Diagnostics Center (CDC), Climate Prediction Center (CPC) y Multivariate ENSO Index from Climate Diagnostics Center (MEICDC).

La lista definitiva de los años El Niño, La Niña y Sin Evento (Cuadro 2), se elaboró mediante la comparación de consenso con cada una de las derivadas de los organismos, teniéndose como criterio para considerar un año dentro de algunos de los escenarios, tres o más listas debían coincidir en sus apreciaciones( Pierre y Tirado, 2007).

Con los datos de lluvia se calculó el promedio de pp mensual para cada serie de años (El Niño, La Niña y Sin Evento). Para el análisis de la cantidad y distribución de la pp, se graficaron los datos de la estación, obteniéndose una curva para el total de los años en estudio, así como para cada uno de los escenarios (El Niño, La Niña y Sin Evento), observándose el comportamiento de las mismas en cada caso.

Se calculó la cantidad total anual de pp para cada escenario, comparando las cifras obtenidas para los años El Niño y La Niña con las cantidades de los años Sin Evento, y se presentaron las variaciones en términos porcentuales. Este procedimiento se repitió posteriormente para el período 2000-2009, que corresponde con el período de siembra de maíz evaluado, calculándose adicionalmente la pp trimestral para cada escenario.

Para el cálculo de la Evapotranspiración real (ETR) se utilizó la fórmula de Hargreave y Samani (1985), determinadapor Martínez et al. (2005) porque permite el cálculo de la ETO más ajustada a la zona de estudio: ETO =0,0135(Tmedia+17,78)*Rs; donde: Rs=Ro*KT* (Tmax-Tmin)0,5, ETO = evapotranspiración potencial en mm/día; Tmed, Tmin y Tmax = temperatura media, mínima y máxima diaria en grados Celsius (°C), respectivamente. Ro = radiación solar extraterrestre, en mm/día y Rs = la radiación solar incidente convertida en mm/día. KT = coeficiente con valor de 0,162 para las regiones del interior y 0,190 para regiones costeras.

Todos los valores de los parámetros meteorológicos son del registro de la estación meteorológica del campo experimental Yaritagua, INIA-Yaracuy.

Con dicha fórmula se calculó la demanda del ambiente y se construyó el balance hídrico climatológico, siguiéndolas metodologías de Thornthwaite y Mather (1955) y Lozada (2003). Para el cálculo del porcentaje de retención de humedad del suelo, se utilizó el método gravimétrico; la profundidad de muestreo fue de 15 cm., zona donde se agrupa el mayor número de raíces en el maíz. Para la densidad aparente (Da) se tomaron muestras en tres sitios del área de ensayo, según la metodología del cilindro no disturbado, aplicando la fórmula: masa de sólidos por unidad de volumen total de suelo (Da) es igual a peso seco (ms)/vol. total(vt) (Alliaume, 2007).

En el análisis estadístico de los datos se verificó la normalidad en las series de pp con las pruebas de Shapiro-Wilks y Kolmogorov - Smirnov. Para los datos que no cumplieron con el supuesto de normalidad, se utilizó la prueba de Kruskal-Wallis y la comparación de rangos múltiples para k muestras independientes (Montgomery, 2006). Con la sumatoria de las cantidades de agua precipitada en las semanas de las distintas etapas de los ciclos, se realizó un Análisis de Componentes Principales (ACP) de la varianza total y se extrajeron los dos primeros auto valores que explicaron el 90% de la variación; posteriormente fueron representados con la gráfica de doble representación: Biplot (Morrison, 1976).

Asimismo, se calculó el coeficiente de correlación lineal( CCL) de Pearson y coeficiente de variación (CV), desviación estándar (DS), Media aritmética (X) y Coeficiente de regresión (CR) para ratificar la relación del rendimiento contra las cantidades de agua en las etapas. En la tabulación, cálculo y procesamiento de los datos se empleó la hoja de cálculo electrónica Microsoft® Excel 2003. Para el análisis de la varianza y coeficientes de determinación fue utilizado el programa Statistix versión 8.0. El ACP se hizo con el Infostat v1.0/Profesional (Universidad Nacional de Córdoba, República de la Argentina, 2004). Estos análisis se aplicaron al valor promedio anual de pp y a cada uno de los promedios mensuales en los diferentes escenarios.

Para el período 1950 - 2009 (Figura 1), el promedio anual de pp es de 958,18 mm, distribuidos estacionalmente en forma unimodal, presentándose el pico de pp en el mes de junio (180,11 mm).

El promedio anual de pp para las series de datos Sin Evento (26 años) es de 965,0 mm; El Niño (17 años) 1.008,5 mm; La Niña (17 años) 897,5 mm. No se detectaron diferencias significativas entre los diferentes Escenarios (Cuadro 3).

Con relación a la distribución estacional de la pp para el período bajo estudio (Figura 2), se observa para los años Sin Evento una distribución bimodal, con el primer pico de pp en junio (181,9 mm) y el segundo en octubre (94,1 mm), mientras que para los años El Niño y La Niña, la distribución es unimodal, desplazándose durante El Niño el pico de pp al mes de julio (189,7 mm).

En el caso de la Niña, el pico de pp se mantiene en junio (181,7 mm). En el mes de octubre, los años El Niño (85,7 mm) y La Niña (83,4 mm) registran una pp inferior a la registrada en los años Sin Evento (94,1 mm), aunque en el mes anterior, septiembre, esta situación se invierte, registrando los años Sin Evento (84,1 mm) una pp inferior a los años El Niño (89,5 mm) y La Niña (102,2 mm).

El análisis estadístico de los datos mes a mes no indicó diferencias significativas (P≤0,05) entre los años El Niño, La Niña y Sin Evento (Cuadro 4).

En Venezuela, para los eventos El Niño, las precipitaciones tienden a ser inferiores al promedio, mientras que para La Niña se genera un incremento respecto a la Media (Ropelewsky y Halpert, 1987; Fonghin-Pillin, 2002). Lozada (2002) reporta una influencia negativa de El Niño sobre las precipitaciones en la región centroccidental de Venezuela que pudiera estar asociada a cambios en los vientos en la superficie del Pacifico Ecuatorial. Sin embargo, se observa en el caso de El Rodeo un patrón de pp inverso con relación a las fases cálida y fría del ENOS que no se corresponde con el comportamiento reportado, aun cuando estas diferencias entre eventos no son estadísticamente significativas. En Argentina (Norte et al., 1997), Perú (Rome-Gaspaldy y Ronchail, 1999) y Brasil (Fontana y Berlato, 1997), reportaron incrementos de la pp durante El Niño, mientras que en Texas, Reynolds (1998), reportó una disminución de la pp durante La Niña.

La Corporación Andina de Fomento (CAF, 2000) señala que en Ecuador, Perú y Colombia se han determinado correlaciones entre la evolución de las anomalías oceánicas de la temperatura de la superficie del mar en el Pacífico Ecuatorial (El Niño), las anomalías en la presión en el mismo Pacífico (Índice de Oscilación del Sur) y las anomalías en el régimen de precipitaciones, pero los efectos en el ámbito regional dependen, entre otros, de factores orográficos.

En Venezuela, donde estas señales no son tan claras o no se conocen por su complejidad, se observan diferentes respuestas frente a las mismas.

Al analizar el período 2000 - 2009 (Cuadro 5), se puede observar en primer lugar, un aumento en la ocurrencia del fenómeno ENOS con relación a la serie 1950 - 2009. De los 10 años que comprende el período, sólo uno resultó Sin Evento (2005), mientras que cinco fueron años El Niño y cuatro La Niña.

Por otro lado, la tendencia registrada para la serie completa (1950-2009) de incrementos en la pp durante los años El Niño y disminución de la pp durante los años La Niña, con respecto a los años Sin Evento no se mantiene para el período en estudio. El promedio anual de pp durante los años El Niño y La Niña fue superior en un 30,25 y 9,32%, respectivamente, con relación a los años Sin Evento.

Asimismo, el año Sin Evento tuvo una pp anual 22,4% inferior (748,8mm) al valor registrado de 965,0 mm para el promedio de la serie Sin Evento completa (Cuadro 5).

En la Figura 3 se presenta la distribución de la pp durante los 10 años analizados

Al analizar la distribución anual de la pp por trimestre, se puede observar que en todos los escenarios, más del 70% de la pp se concentró en los trimestres T2 y T3, que se corresponden con el período abril – septiembre (Cuadro 6). Sin embargo, al analizar en detalle, se verifica que en el segundo trimestre durante los años El Niño la pp fue 11,36% superior en relación a los años Sin Evento, mientras que en los años La Niña fue 25,16% inferior. Durante el tercer trimestre la pp en los años El Niño y La Niña fue 40,1 y 17,15% superior, respectivamente, con relación a los años Sin Evento.

Este análisis trimestral tiene singular significación, ya que durante los trimestres dos y tres se realiza el ciclo de siembra del cultivo del maíz

En el Cuadro 7 se pueden observar los rendimientos promedio de maíz para cada uno de los escenarios, siendo superior durante los años con eventos El Niño que con La Niña. Además, se destaca el año Sin Evento cuya producción de grano es mayor a pesar que a la cantidad de agua precipitada en el T3 es inferior 60,7% con respecto a los años El Niño y 52,8% con respecto a los años La Niña. Esta disminución del total de agua precipitada en el ciclo, no afectó el llenado satisfactorio del grano, ya que la cantidad de lluvia en las semanas 12 y 13 (floración),35,1 y 24,1 mm, respectivamente, estuvo por encima de los niveles limitantes. En tal sentido, Bergamaschi etal. (2006) y Miccuci et al. (2005) indican que el déficit de agua tiene el mayor impacto en los rendimientos de maíz cuando ocurre durante la floración.

Los Cuadros 8 y 9 muestran las cantidades de agua en los ciclos por semana y su cantidad por etapas de desarrollo con su rendimiento, respectivamente. En función de sus valores podemos analizar el volumen de agua precipitado. Se observa que en los años La Niña (2000, 2001, 2007 y 2008) existe una tendencia hacia la reducción en la cantidad de pp, siendo la pp del año 2007 de 336,5 mm en el ciclo y 291,0 mm en las etapas críticas; esta reducción tan marcada es insuficiente para cubrir los requerimientos del cultivo, expresándose en la producción de grano de sólo 2.120 kg ha-1. Asimismo, en esta fase fría del ENOS se alcanzó el mayor rendimiento en el año 2001 con 5.874,4 kg ha-1, destacando además un nivel de pp de 599,4 y 512,2 mm en el ciclo y etapas críticas del cultivo, respectivamente.

La distribución semanal de agua de lluvia en la fase de floración y la primera semana de la fase llenado de grano alcanzó 10,5 mm y 11,9 mm, respectivamente, cantidades consideradas insuficientes para cubrir las necesidades del cultivo, originándose la reducción del rendimiento hasta ubicarlo en el sexto lugar de los años analizados. En las otras etapas del cultivo, la cantidad de lluvia fue suficiente en función de los resultados mostrados en los otros ciclos, con excepción de la etapa de secado de grano, en la cual la planta disminuye fuertemente el consumo de agua.

En el Cuadro 9, se muestra la cantidad de agua por semana y etapas de desarrollo. Sobresale que el menor rendimiento se obtuvo cuando la cantidad de agua antes de la polinización (etapa de floración) fue menor, independientemente del ENOS que ocurra en el año, incrementándose la reducción, si la misma situación sucede durante la polinización (etapa de floración), como se observa en los años 2007 con 0,6 y 23,3 mm y 2006 con 10,7 y 48,5 mm de agua. También muestra una baja asociación del rendimiento con respecto a las cantidades de agua en las distintas etapas el ciclo, de acuerdo a los valores del coeficiente variación CV y CCL. Sin embargo, la mejor asociación es con el promedio diario, lo que ratifica que no es la cantidad, sino la distribución del agua en las diferentes etapas.

En contraste, durante el año 2000 en la misma fase fría del ENOS, la distribución semanal de la pp alcanzó los mayores valores en ciclo (770,2) y etapas críticas del cultivo (624,6 mm). Como resultado se alcanzó un rendimiento de apenas 4.710 kg ha-1, valor que ubica a este año, como el séptimo durante el período.

Cuando los valores de pp durante el ciclo de cultivo están entre 537,3 y 704,0 mm, los rendimientos tienden a ser altos independientemente de la fase del ENOS, observándose la tendencia a ser mayores durante los eventos El Niño. Cleber et al. (2006) muestran que una mayor disponibilidad de agua del suelo se asocia a los años El Niño y una menor disponibilidad a los años neutros (Sin Evento).

Coincidentemente, en el período evaluado durante los años El Niño llovió más que en los años La Niña, y en ambas fases más que en el año Sin Evento, siendo los años El Niño los más favorables para el rendimiento del maíz, fase en la que se logró obtener 6.900 kg ha-1 en el año 2004 con 704,0 mm de agua en ciclo y 537,3 mm en etapa crítica; pero en el 2009 fue de 3.510 kg ha-1, representando una disminución de 3.390 kg ha-1 (34,43%). Esta reducción en grano es similar en valor al promedio nacional de producción de maíz en los estados productores de Venezuela.

Mientras que en el año 2005 (Sin Evento), precipitaron 478 mm de lluvia en el ciclo del cultivo con 362,2 mm durante las etapas críticas, lo que permitió alcanzar un rendimiento en maíz de 5.620 kg ha-1. Se observa que, aunque no existió almacenamiento en la fase de desarrollo a excepción de la semana nueve, la cantidad de agua precipitada En las fases de floración y llenado de grano, fue suficiente para obtener el rendimiento citado( Cuadro8).

En la Figura 4, se muestra la distribución de los años ENOS analizados, notándose que los mejores rendimientos se producen con mayor frecuencia en los años El Niño (2004, 2002 y 2003), mientras que ocurre solo una vez en el período La Niña (2000). Existe una relación inversa entre la producción de grano y la cantidad de agua crítica acumulada en el ciclo mostrada por el ángulo entre ellas (180º), lo que sugiere que los rendimientos obedecen más a la distribución de ese volumen de agua en el ciclo, sobre todo antes de la fase llenado de grano a jojoto.

Se observa que las fases están todas en los cuadrantes I y IV, lo que indica una alta relación entre ellas; los cuatro rendimientos más bajos aparecen en el cuadrante tres, asociados a la variable cantidad de agua acumulada. Se destaca que la diferencia en kg ha-1 entre los años La Niña 2008 y 2000 es de 117, pero la cantidad de agua en el año 2000 es la más alta de dichos años (799,1 mm en el ciclo y 624,6 mm en las etapas críticas). Sin embargo, las diferencia en kg ha-1 entre el 2000 y el 2004 (El Niño) es de 2.190, lo que sugiere nuevamente que no es la cantidad sino la distribución del agua la responsable del rendimiento.

Para todos los eventos, las cantidades de agua que precipitaron en la etapa de llenado del grano (agosto), principalmente durante las dos primeras semanas, fueron suficientes. Observando los valores semanales de los años 2004 y 2007 (mayor y menor rendimiento obtenido, respectivamente), se puede inferir que la reducción por estrés, en los diez años analizados, estuvo principalmente asociada al ocurrido durante las fases vegetativas y de floración, independientemente de la cantidad de pp y la fase del ENOS presente. Lo importante es cómo se distribuye por semana la cantidad de agua precipitada( Cuadros 8 y 9).

El maíz es altamente susceptible a las deficiencias de agua en floración, reduciéndose severamente el llenado de granos. En caso contrario, el efecto es menos severo como lo muestra el año 2002, donde precipitó en la semana antes de floración y polinización 27,7 y 6,7 mm, respectivamente, alcanzándose un rendimiento de 5.620 kg*ha-1; inclusive, el año 2005 recibió 1,8 mm en la semana antes de floración, gracias al almacenamiento disponible de la semana nueve y los 34,4 mm de agua precipitados en polinización, el cultivo logró alcanzar el segundo mejor rendimiento del período evaluado.

Al observar las cantidades de agua precipitada en las diferentes etapas del ciclo, se evidencia que el rendimiento se relaciona más con la distribución de la pp que con la cantidad, siendo la semana antes de la floración donde el déficit hídrico afecta significativamente la producción. Valentinuz (2004) determinó que el maíz es particularmente sensible al estrés en el momento de la floración; este mismo estrés tendría poco efecto sobre el rendimiento si ocurriera en una etapa vegetativa o de llenado del grano.

Analizando el promedio de pp diaria se puede inferir que cuando se ubica por debajo de 3 mm, los rendimientos disminuyen (ej. 2007: 2.120 kg ha-1 y 2,425 mm/día), probablemente debido a que las cantidades precipitadas no cubrieron la demanda de la planteen algunas de las etapas.

Cuando la pp diaria se ubicó por encima de 3,00 mm, se incrementó la producción de grano, como se observa en el ciclo 2004, el cual muestra el valor más alto (6.900 kg ha-1 y 4,478 mm/día); seguido del 2008 (4.887,5 kg ha-1 y 4,019 mm/día). A pesar de que el año 2000 también registró una pp diaria superior a 3 mm (4.710 kg ha-1 y 5,205 mm/día), ocupó el puesto siete en producción. Se infiere, al comparar las 16 semanas del ciclo en el balance, que la disminución fue por exceso de agua.

Cabrera (2005) explica que el éxito de la siembra del maíz depende de la intensidad y distribución de las lluvias y de la radiación que recibe en sus fases fenológicas de desarrollo y producción; la mala distribución de la lluvia asociada a días nublados en los primeros60 d del ciclo producen rendimientos limitados.

El maíz tiene períodos donde es vital que la planta tenga agua disponible, pero los más críticos son los de floración y llenado de grano. Monasterio et al. (2008) demuestran que la cantidad de lluvia caída durante la etapa de prefloración y llenado de grano, determinan significativamente los rendimientos de maíz en la zona de estudio.

Bergamaschi et al. (2004, 2006) concluyeron que independientemente de la condición climática regional, la productividad de granos se debe a las condiciones hidrológicas durante el período crítico, ya mencionado. Riegos durante esta etapa permiten una alta productividad de granos, inclusive si la humedad del suelo se mantiene por debajo de la capacidad de campo del terreno.

El número de granos por mazorca y el número de mazorcas por planta, son los componentes de la producción de grano más afectado por el déficit de agua cuando esto ocurre durante períodos críticos del maíz. Monasterio et al. (2007), coincidieron que sembrando el maíz a mediados de junio, las etapas de floración y llenado de grano se encuentran ubicadas en los dos meses más lluviosos del año en la zona de El Rodeo, existiendo altas probabilidades de no sufrir estrés hídrico en las etapas críticas.

Valentinuz (2004) explicó que el estrés reduce el rendimiento afectando drásticamente al maíz cuando ocurre en el período crítico, y puede disminuir en una décima la producción potencial de granos.

En el período estudiado (2000-2009), El Niño afectó menos el rendimiento del maíz (a pesar de llover más), porque los cambios en la distribución de la pp durante esta fase no fueron tan acentuados como durante La Niña. En esta fase, en el tercer trimestre llovió mucho más con relación a los años El Niño y Sin Evento; al ocurrir en ese trimestre la floración, se afectó la polinización y consecuentemente el llenado de grano.

Este mismo resultado lo obtuvieron Casa y Ovando (2006), quienes determinaron que durante los años El Niño predominan anomalías positivas de rendimiento de maíz, aunque son de poca magnitud; por el contrario, en los años bajo la influencia de La Niña ocurren anomalías negativas de rendimiento más importantes y con una frecuencia distinta tanto a la de los años El Niño, como también a la de los años Neutros (Sin Evento), es decir, que se presentan de manera claramente diferenciadas.

La tendencia de la pp para la serie 1950 - 2009 en El Rodeo, es hacia incrementos durante los años El Niño y disminución durante los años La Niña. Sin embargo, no se detectaron diferencias estadísticamente significativas entre los eventos. Para el período 2000 - 2009, se observó una intensificación del fenómeno ENOS en ambas fases (5 años El Niño; 4 años La Niña y 1 año Sin Evento).

La distribución de la pp en el ciclo de siembra del maíz es la responsable de la variabilidad en los rendimientos, independientemente del ENOS que ocurra; sin embargo, la tendencia de los 10 años es a favor de los años El Niño, que ocupan tres de los cuatro rendimientos más altos. En el caso de los años La Niña, el cambio en la distribución reflejado en incrementos de la pp durante el tercer trimestre, coincidieron con la etapa de floración y afectaron la producción de granos.

Durante el período analizado, la pp ocurrida en las dos primeras semanas de la etapa de llenado de grano fue suficiente para cubrir las necesidades de la planta

La etapa más sensible a las deficiencias de agua en los ciclos productivos analizados fue la etapa de floración, seguida de desarrollo vegetativo y llenado de grano. Si el déficit ocurre en la semana antes de la polinización, es más severa la reducción del rendimiento al afectar este proceso.

Se recomienda a los entes que tengan estaciones meteorológicas bajo su responsabilidad, fortalecer las redes con equipos modernos a fin de contribuir al análisis y evaluación de las variables climáticas, especialmente de la pp, vinculada estrechamente a las ganancias o pérdidas a nivel de productor, y cuyas fluctuaciones actuales se asocian directamente a la variabilidad climática global.

A Tony Yépez responsable de la Estación Meteorológica del Campo Experimental de la estación local de Yaritagua, por su dedicación en la toma de datos, orden en el registro y cuido de los equipos.

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Fuente:  Revista Agronomía Trop. 61(1): 59-72. 2011