Explorar
Comunidades en español
Anunciar en Engormix

Modelos sencillos para estimar rendimientos de trigo, soja, maíz y sorgo utilizando variables hídricas

Publicado: 25 de octubre de 2013
Por: Ing. Agr. Juan Manuel Pautasso, Jefe - Agencia de Extensión Rural Diamante (Entre Ríos, Argentina)
Introducción 
El rendimiento final de los cultivos depende de la captura de los recursos a lo largo del ciclo. El agua que utilizan los cultivos proviene tanto de la acumulada en el suelo y la de las precipitaciones que se registran durante el ciclo de crecimiento. 
En nuestra región el agua que utiliza el trigo es mayormente la acumulada durante el otoño, ya que durante el invierno las precipitaciones son muy escasas. Milisich y col. (2006) informaron que una buena recarga del perfil del suelo durante el otoño, sumado a bajas precipitaciones durante el período crítico de crecimiento de la espiga, son las condiciones ambientales más favorables para obtener altos rendimientos en trigo. 
A diferencia de lo que sucede en el invierno, los cultivos que se desarrollan durante primavera – verano están expuestos a una mayor demanda evaporativa desde la atmósfera (Della Maggiora y col., 2000), por lo que la cantidad de agua que precisan es más dependiente de las precipitaciones durante el ciclo de los mismos. Para una serie de 13 años, Quiroga y col. (2010), encontraron que en las etapas de barbecho en los cultivos de verano se acumularon en promedio alrededor de 110 mm de agua útil en el perfil; dicha cantidad alcanza para un rendimiento de maíz de 2000 kg ha-1 y 1000 kg ha-1 de soja (Della Maggiora y col., 2006).  
Por otro lado, en nuestra región un fenómeno de alto impacto en el registro de lluvia durante el período estival es el denominado “Oscilación del Sur El Niño” (ENSO, por sus siglas en inglés). En el caso de la Región Pampeana Argentina, el fenómeno El Niño está asociado a un incremento de las precipitaciones y el de La Niña a una disminución de las mismas. Durante El Niño y La Niña los acontecimientos climáticos pronosticados son más exactos que en una fase neutra. A su vez fuertes eventos ENSOS conducen a una mayor previsibilidad del clima y, potencialmente, se pueden preveer los resultados socioeconómicos. Por lo tanto, el uso prudente de los pronósticos del clima podría mitigar los impactos adversos y beneficiarse con los efectos favorables. Ayudando los años de previsión de ENSO extremos a las decisiones de adecuación de costos en los cultivos (Goddard and Dilley, 2005). 
Disponer de variables sencillas para predecir el rendimiento de los cultivos ayudaría a planificar las decisiones comerciales (ventas anticipadas, por ejemplo) y la logística de cosecha y almacenamiento; en algunos casos también podría constituir una herramienta para ajustar el nivel tecnológico. 
El objetivo de este trabajo fue relacionar variables hídricas (precipitaciones y fenómeno ENSO) y los rendimientos de los principales cultivos en el Departamento Diamante.
 
Materiales y Métodos
Para la información de los rendimientos promedios anuales de cada cultivo en el departamento Diamante se utilizó la base de datos de la Bolsa de Cereales de Entre Ríos (SIBER-BCER, 2013a). 
Para la información de precipitación mensual se promediaron los datos de centrales meteorológicas distribuidas en el departamento. Las localizaciones de las centrales fueron: para el norte INTA Paraná (INTA, 2013); para el sur, datos brindados por una estancia de la zona (32º 13′ 44.85′′ S; 60º 31′ 59.10′′ O). Para el centro (Strobel y Ejido) y este (Ramírez). Dependiendo de las campañas las lluvias del centro y este fueron tomadas de las bases de datos de la Bolsa de Cereales (SIBER-BCER, 2013b) y de la delegación de Prefectura Diamante.
Se tomaron los datos de las últimas 13 campañas. Para cada campaña el evento ENSO utilizado fue el pronosticado al inicio de la misma (septiembre). 
Se utilizó el programa de análisis estadístico InfoStat versión 2011 (Di Rienzo et al., 2011). Los coeficientes del modelo de respuesta lineal-plateau se obtuvieron a través de algoritmos apropiados y su resolución con la subrutina Solver del programa Microsoft® Excel 2007, obteniéndose para los mismos los r2 y la significancia (valor p) de los modelos ajustados.
 
Resultados y Discusión 
Fenómeno ENSO y rendimiento de los cultivos. 
Cuadro 1: Campañas y eventos pronosticados en septiembre.
Campaña
Evento
2012/2013
Niño
2011/12
Niña
2010/11
Niña
2009/10
Niño
2008/09
Niña
2007/08
Niña
2006/07
Niño
2005/06
Neutro
2004/05
Niño
2003/04
Neutro
2002/03
Niño
2001/02
Neutro
2000/01
Niña
En la Figura 1 y Cuadro 2 se puede observar que las mejores condiciones hídricas que se registran en el año Niño son captadas por los cultivos de soja y maíz, verificándose mayores rendimientos. Probablemente un bajo uso de insumos, lotes de menor calidad y la menor inversión en genética son las causas de que el cultivo de sorgo no manifieste incrementos significativos al mejorar la oferta de agua. El cultivo con mayor impacto en el rendimiento, en kilos y en porcentaje, es el maíz.
El rendimiento del cultivo de trigo no fue afectado por los eventos registrados, tanto si se tiene en cuenta el fenómeno ENSO acaecido previamente (p=0.35) como el evento del año del cultivo (p= 0.62). 
Modelos sencillos para estimar rendimientos de trigo, soja, maíz y sorgo utilizando variables hídricas - Image 1Figura 1. Relación entre los rendimientos promedios obtenidos en el departamento Diamante y los eventos Niño – Niña – Neutro (valor p ≤ 0,10). 
Cuadro 2: Eventos pronosticados, rendimientos de los cultivos y desvío estándar de los rendimientos de las últimas trece campañas.
Evento
Cultivo
n
Rendimiento Promedio
(kg ha-1)
Desvío estándar
CV (%)
Neutro
Soja
3
2170
217
10%
Maíz
3
6100
1033
17%
Sorgo
3
4900
436
9%
Niña
Soja
5
1948
662
34%
Maíz
5
4646
1595
34%
Sorgo
5
4810
725
15%
Niño
Soja
5
2491
157
6%
Maíz
5
7364
738
10%
Sorgo
5
4943
567
11%
Relación entre los rendimientos de los cultivos de gruesa y las lluvias durante el ciclo o parte del ciclo de los cultivos. Rendimiento del cultivo de trigo y las precipitaciones previas a la siembra 
Para cada cultivo se realizaron regresiones entre el rendimiento y las precipitaciones acumuladas durante todo el ciclo de desarrollo o parte del mismo y se eligió aquella relación que, siendo significativa, poseía el mejor ajuste (mayor r2). No se incorporó en los cultivos de verano la campaña 2008 por ser considerablemente atípica. Para las relaciones en el cultivo de trigo se descartaron los años con moderados a alto efecto de la fusariosis de la espiga. 
El rendimiento del cultivo de maíz (Figura 2a) fue afectado fuertemente por las lluvias de diciembre; el de sorgo (Figura 2b) por la lluvia producida en enero. Este resultado es esperable ya que ambos cultivos poseen un estrecho período crítico (alrededor de 30 días) que están ubicados en dichos meses, respectivamente. 
El rendimiento de soja, cultivo con un período crítico más extenso, tuvo su mejor ajuste cuando se relacionó con el total de lluvias durante el ciclo, es decir con los milímetros acumulados desde octubre a marzo (Figura 2c).
El cultivo de trigo se asoció significativamente con las lluvias ocurridas en el otoño (Figura 2d).
 
 
 
Figura 2. Relación entre los rendimientos de los cultivos y las lluvias: a) Lluvias de diciembre y rendimiento de maíz; b) Lluvias de enero y rendimiento de sorgo; c) Lluvias desde octubre a marzo y rendimiento de soja; d) Lluvias de febrero a abril y rendimiento de trigo.
 
Conclusión 
Esta información puede tomarse como punto de partida para estimar el rendimiento de los cultivos más importantes antes de la siembra o de la cosecha.
Conocer previamente un nivel de rendimiento alcanzable es fundamental para ajustar el paquete tecnológico, para anticipar aspectos de logística de cosecha y para adecuar una estrategia comercial (definir el volumen ventas anticipadas).
Para los cultivos de verano una primera aproximación del rendimiento  esperable puede realizarse a partir de los pronósticos sobre el evento ENSO e ir ajustando con las lluvias que se verifican en parte o todo el ciclo de los cultivos.
 
Bibliografía 
  1. Della Maggiora A.; J. Gardiol y A. Irigoyen. 2002. Capítulo 6. Requerimientos hídricos. En Bases para el Manejo de Maíz, Girasol y Soja. F. Andrade y V. Sadras (Ed.). Ediciones INTA. ISBN: 987-521-047-1. 
  2. INTA 2013. Meteorologia. 
  3. MILISICH H., CAVIGLIA O. Y J. SALUSO 2006. Relaciones entre el rendimiento de trigo y variables sanitarias y meteorológicas. Actualización técnica. Trigo y lino. INTA EEA Paraná. Serie Extensión Nº 39:13–15 
  4. SIBER-BCER. 2013a. Estadísticas "Consulta on-line de datos". Consulta:  octubre 2013] 
  5. SIBER-BCER. 2013b. Red Pluviométrica. http://centrales.bolsacer.org.ar/pluviometros/ [Fecha de verificación: octubre 2013] 
  6. QUIROGA A.; D. FUNARO Y R. FERNÁNDEZ. 2010. Capítulo 7: Bases funcionales para El manejo Del água em Molisoles y Entisoles de La Región Pampeana. Em Avances en ecofisiología de cultivos de granos. Miralles D.; L. Aguirrezábal; M. Otegui; B. Kruk y N. Izquierdo (Eds.). Editorial Facultad de Agronomia. UBA. ISBN 978-950-29-1215-8. 
  7. GODDARD L. AND M. DILLEY. 2005. El Niño: Catastrophe or Opportunity. Journal of Climate, 18, 651–665.
Temas relacionados
Autores:
Juan Manuel Pautasso
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
Seguir
Únete para poder comentar.
Una vez que te unas a Engormix, podrás participar en todos los contenidos y foros.
* Dato obligatorio
¿Quieres comentar sobre otro tema? Crea una nueva publicación para dialogar con expertos de la comunidad.
Crear una publicación
Juan Manuel Pautasso
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
31 de octubre de 2013
Muchas gracias por la observación. El artículo es sólo una primer aproximación al tema. De todos modos con los desvíos estándar para cada evento y cultivo se puede realizar algún cálculo económico aproximado...
Dr Daniel Rodriguez
University of Queensland
30 de octubre de 2013

Juan Manuel,la ventaja de usar ENSO (por sus siglas en Inglés, El Niño-Southern Oscillation) es en derivar (homologue years - temporadas similares) y poder asi calcular la probabilidad associada con el tipo de temporada (season). Esta bien desarrollar modelos sensillos, pero esta mejor indicar que los modelos no pueden ser deterministicos (producir solo un rendiento esperado), tienen que ser probabilisticos. Lo que tenemos que aprender es a comunicar informacion probabilistica a los productores. Australia tiene mucha experiencia y te recomiendo que leas algo del trabajo del grupo APSRU en Toowoomba. Un saludo cordial

Daniel Rodriguez

Pedro P Monasterio
INIA Venezuela
28 de octubre de 2013

Un cordial saludo. calcular el rendimiento antes de la siembra y cosecha, trae grandes ventajas gerenciales. Remito dirección electrónica de articulo de mi autoría, que esta enmarcado, en el ENOS y el maíz, en el Rodeo, municipio Peña del estado Yaracuy Venezuela, como un aporte, porque coincide en sus conclusiones con el articulo publicado por el colega.
http://sian.inia.gob.ve/repositorio/revistas_ci/Agronomia%20Tropical/at6101/at6101monasterio_p.pdf

Atentamente. esperando contribuir.
Inv. IV. Pedro P Monasterio

Adriana Confalone
28 de octubre de 2013
Felicitaciones por el trabajo, Juan Manuel. Sería interesante recordar que los modelos empíricos, como son las regresiones que obtuviste en tu trabajo, sólo sirven para el lugar en que fueron realizados los experimentos. Sólo los modelos mecanicistas pueden ser usados con éxito en otras regiones. Igual es muy bueno para tu zona. Saludos y gracias. Adriana.
Súmate a Engormix y forma parte de la red social agropecuaria más grande del mundo.
Iniciar sesiónRegistrate