Aprendiendo de la sequía para el desarrollo de una nueva agricultura Pablo Álvarez Latorre Feria...
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Aprendiendo de la sequía para el desarrollo de una nueva agricultura
Pablo Álvarez Latorre
Feria Tecnológica: «Soluciones hídricas y energéticas para la agricultura»
Ovalle, Gobernación Limarí, 28 Julio de 2015
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Las precipitaciones se incrementan al aumentar la altitud,…lo que explica la importancia de cuidar y estar atento a los datos de mayor altitud en cada cuenca de la Región.
Las precipitaciones de mayo, junio, julio , agosto y septiembre explican el 90 % del total de la temporada en promedio.
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En largas series temporales se ve como las precipitaciones totales anuales varían, sin embargo no se observa una tendencia «unica»,.. Hay variaciones que parecen cíclicas ,..pero cuales son???
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El análisis de los promedios climáticos(30 años) permiten ver una oscilación con ciclos cercanos a la década.
Otro aspecto importante es que los valores de pp del periodo de desarrollo del modelo operacional del Sistema Paloma correspondieron a cifras climáticas superiores a los 105 mm. La media actual es de 99.6 mm,… , la media climática más baja ocurrió en 1996 y fue de 89.2 mm.
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Tasas mensuales medias de generación de agua en Las Ramadas
Observe en la curva acumulativa de generación en cabecera de cuenca como el periodo actual corresponde al de menor aporte medio mensual histórico.
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JULIO 2015
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Pronòstico ENOS_2015 Mes de pronostico EFM FMA MAM AMJ MJJ JJA JAS ASO SON
Enero 0.6 0.6 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.4 0.3
Febrero 0.5 0.5 0.5 0.6 0.7 0.6 0.6 0.5
Marzo 0.6 0.6 0.8 0.8 0.9 0.8 0.8
Abril 0.7 0.8 1 1 1.1 1.1
Mayo 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
Junio 1.3 1.4 1.5 1.6
Julio 1.6 1.7 1.9
Qué ha ocurrido en los meses de julio, agosto y septiembre con ENOS > 0.5 ?Las Ramadas Si ENOS >0.5Mes Julio Anom positivapromedio pp serie ENOS>0.5 Maxpp Minpp MaxENOS MinENOS Pexc del promediopp Pexc de 2 veces el prompp Nº años ENOS>0.5 Serie(años) Frec ENOS >0.5
87.1 354.4 0 1.42 0.52 32% 23% 16 46 35.00%Añospp=0 Max ENOS pp=0 MinENOS pp=0 Prob pp=0
1 0.553 0.553 6.00%Añospp>0 Max ENOS pp>0 MinENOS pp>0 Prob pp>0 promedio pp si luueveMax pp si llueve Min pp si llueve Pexc Promedio si llueve
15 1.42 0.52 94.00% 92.99 354.4 1.4 35%
Mes Agosto Anom positivapromedio pp serie ENOS>0.5 Maxpp Minpp MaxENOS MinENOS Pexc del promediopp Pexc de 2 veces el prompp Nº años ENOS>0.5 Serie(años) Frec ENOS >0.5
86.3 236 6 1.736 0.563 34% 19% 12 46 26.00%Añospp=0 Max ENOS pp=0 MinENOS pp=0 Prob pp=0
0 0.00%Añospp>0 Max ENOS pp>0 MinENOS pp>0 Prob pp>0 promedio pp si luueveMax pp si llueve Min pp si llueve Pexc Promedio si llueve
12 1.736 0.563 100.00% 86.3 236 6 34%
Mes Septiembre Anom positivapromedio pp serie ENOS>0.5 Maxpp Minpp MaxENOS MinENOS Pexc del promediopp Pexc de 2 veces el prompp Nº años ENOS>0.5 Serie(años) Frec ENOS >0.5
18.59 58 0 2.03 0.55 13 46 28.00%Añospp=0 Max ENOS pp=0 MinENOS pp=0 Prob pp=0
4 1.78 0.56 31.00%Añospp>0 Max ENOS pp>0 MinENOS pp>0 Prob pp>0 promedio pp si luueveMax pp si llueve Min pp si llueve Pexc Promedio si llueve
9 2.03 0.55 69.00% 26.8 58 3
Pexc 2 veces el promedio pp si llueve
Pexc 2 veces el promedio pp si llueve
Pexc 2 veces el promedio pp si llueve
24%
19%
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Río Grande en Las Ramadas:Escenarios de precipitación
Escenarios de precipita-ción
Escenario pp Julio (mm) Agosto (mm)Septiembre
(mm)Total (mm)
Escenario base
63.2 0 0 63.2
Escenario 1 63.2 31 12 106.2
Escenario 2 63.2 31 18.5 112.7
Escenario 3 63.2 31 48.2 142.4
Escenario 4 63.2 77 12 152.2
Escenario 5 63.2 77 18.5 158.7
Escenario 6 63.2 101 12 176.2
Escenario 7 63.2 101 18.5 182.7
Escenario 8 63.2 77 48.2 188.4
Escenario 9 63.2 101 48.2 212.4
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Río Grande en Las Ramadas:Caudal Modelado vs Observado
Estadístico Valor Nivel de desempeño
Nash-Sutcliffe Eficiency 0,814 Muy bueno
Percent BIAS -13,37% Bueno
RMSE-observations standar deviation ratio 0,431 Muy bueno
Estadística de 10 años de datos
5/2005
9/2005
1/2006
5/2006
9/2006
1/2007
5/2007
9/2007
1/2008
5/2008
9/2008
1/2009
5/2009
9/2009
1/2010
5/2010
9/2010
1/2011
5/2011
9/2011
1/2012
5/2012
9/2012
1/2013
5/2013
9/2013
1/2014
5/2014
9/2014
1/2015
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
Modelado
Observadom
3/s
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Río Grande en Las Ramadas:Escenarios de precipitación
Comporta-miento caudal con diferentes escenarios de precipita-ción.
5/15 6/15 7/15 8/15 9/15 10/15 11/15 12/15 1/16 2/16 3/16 4/160.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
3.50
4.00
4.50 Escenario baseEscenario 1Escenario 2Escenario 3Escenario 4Escenario 5Escenario 6Escenario 7Escenario 8Escenario 9m
3/s
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Río Grande en Las Ramadas:Escenarios de precipitación
Comporta-miento caudal con diferentes escenarios de precipita-ción.
-
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
18.9 24.9 25.9 31.2 33.2 34.6 38.5 40.1 41.4 47.6
Escenario base Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4 Escenario 5
Escenario 6 Escenario 7 Escenario 8 Escenario 9
Mill
ones
de m
3/t
em
pora
da
63,2 mm
106,2
mm
112,7
mm
142,4
mm
152,2
mm
158,7
mm
176,2
mm
182,7
mm
188,4
mm
212,4
mm
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Río Grande en Las Ramadas:Escenarios de precipitación vs caudal
Relación precipita-ción y caudal modelado.
40.0 60.0 80.0 100.0 120.0 140.0 160.0 180.0 200.0 220.0 240.0 -
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
Precipitación total (mm)
Volu
men t
ota
l (m
illones
de m
3)
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Superficie regada en Limarí
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• Censo Agropecuario (1997 y 2007)• Catastro Frutícola (1999, 2005 y 2011) • Catastro Vitícola (1997-2000)
Construcción de la base para determinar la demanda agrícola
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Se produce una reducción del volumen almacenado en los acuíferos debido a que se transforman en una fuente permanente de abastecimiento y la recarga se hace cero o negativa.
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1 Consumos Reales 217.8 131.22 350 B y F 178.5 119.63 320 B y F 210.5 138.74 310 B y F 251.6 137.15 310 0.6 B y F 270.9 149.36 300 B y F 258.9 154.37 320 GOMPERTZ 239.5 149.4
Vol 85 % Pexc. (Millm3/temp)
Nº ReglaVol medio años mas secos(Millm3/temp)
Fallas del Sistema y sus componentes: Vol almacenado Octubre
Consumos Reales 350 B y F 320 B y F 310 B y F 310 0.6 B y F 300 B y F 320 GOMPERTZ
Sist <256 3 2 1 2 2 1 1Paloma<192 3 4 2 2 2 2 2Recoleta<32 5 0 0 0 0 0 0Cogoti<32 5 0 0 0 0 0 0Sist <128 1 0 0 0 0 0 0Paloma <96 1 2 1 1 2 1 1Recoleta<16 1 0 0 0 0 0 0Cogoti<16 2 0 0 0 0 0 0
TipoREGLA
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Si la superficie es de 10 ha, entonces requiere 30 acciones
Entonces la superficie con 85 % SR es de 10 ha
En muchos años de la serie(85 %) la oferta será igual o mayor que 3000 m3/acc/temp
Qué hacer ?
No se puede considerar que la diferencia que supera los 3000 m3/acc/temp se use para riego seguro
La diferencia es de 696 m3/acc/temp
Cómo usar esta diferencia?
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Lo observado hasta hoy, es que en muchos casos de riega solo superficie de demanda permanente, incluyendo en volumen excedente
La única forma es reservarla, si el sistema lo permite... o usarla en un cultivo de ciclo corto.
Si se desarrolla un cultivo de ciclo corto con demanda de 5000 m3/ha/temp, entonces :
30 acc x 696 m3/acc/temp = 20880 m3/temp
Por lo tanto se puede regar 4.18 ha de ciclo corto
En este caso: 30 acc x 3000 m3/acc/temp = 90000 m3/ temp por lo tanto 10 ha
30 acc x 696 m3/acc/temp = 20880 m3/temp por lo tanto 2.32 ha
TOTAL 12.32 ha
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También se debe considerar que hacer con los años en que la dotación será menor que 3000 m3/acc/temp
Este efecto se verá con una participación cercana al 15 % de la serie temporal, por lo tanto se debe considerar.
En esos años de menor abastecimiento hídrico no solo hay menos agua disponible, a pesar del 85 % de SR.
El menor abastecimiento redundará en menor producción y probablemente en menores ingresos.
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Aspectos a incorporar en la planificación:
.- Ajustar a la baja la oferta con 85 % Pexc.
.- Ajustar a la baja la superficie(demanda) que requiere de 85 % Pexc de la oferta para determinar la «nueva superficie con 85 % Seg. de Riego».
.- Incorporar la incertidumbre hidroclimática en la planificación y en el análisis de rentabilidad.
.- Estudiar los periodos de análisis de rentabilidad, si superan los 10 años incluir ciclo decadal en las series hidroclimáticas.
.- Incluir en la planificación de la unidad de producción un «diseño predial» en el que se considere: «superficie segura 85 % SR», «superficie de riego frecuente 50-84 % SR» y «superficie de riego eventual <50 % SR».
.- Incluir los efectos del déficit hídrico en los análisis de rentabilidad.
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