Vínculo clima-cultivos: índices y umbrales

Nazareth Rojas Instituto Meteorológico Nacional

Costa Rica

CO2

La producción de cultivos se basa en un balance de temperatura y precipitación, composición del suelo y CO2 atmosférico

Crecimiento de cultivos

potencialmente saludable

Incremento CO2

Crecimiento saludable de los

cultivos

IncrementoPrecipitación

Déficit de aguaCantidades

existentes de precipitación

Efectos del incremento de la Evapotranspiración en tres escenarios

IncrementoEVT

y demanda de agua del cultivo

AumentoTemperatura

Interacciones entre Temperatura y Precipitación

Efectos de la Temperatura en la demanda de agua de cultivos

Niveles de agua de lluvia o del riegoEl área de recarga depende del nivel de agua de lluvia o de riego(considerando de balance de entradas y salidas de agua) con unaumento del nivel de agua, se aumenta el umbral de la capacidad decampo, aumentando también la profundidad de percolación

Umbrales de estrés hídrico

• El nivel de estrés hídrico presenta 2 umbrales

• 1. En el momento que la reducción del nivel de agua baja a la línea verde el cultivo inicia el proceso de estrés hídrico lo que ocasiona la reducción de la expansión de las hojas (sistema foliar)

• Si el nivel (contenido) de agua siguebajando el cultivo siguedisminuyendo el crecimiento de lashojas, si se alcanza el Punto deMarchitez Permanente entonces elcultivo muere

Efectos del cambio climático en los granos básicos (arroz, frijol y maíz)

• La producción de influyen directamente en el desarrollo nutricional ysocioeconómico de las poblaciones rurales

• Este sector productivo vulnerable a la variabilidad, cambio climático y ENOS

• Efectos directos en los cultivos por alteraciones climáticas:o Alteraciones fisiológicas por aumento de temperatura y cambios en

la precipitaciónoModificaciones en los rendimientos esperadosoVariaciones del ciclo productivooRespuestas a nuevas concentraciones de CO2

oCambios en poblaciones de plagas y enfermedades

Efectos del cambio climático en Frijol • Disminución en la viabilidad del polen

• Aborto de la floración

• Reducción de rendimientos, por disminución de vainas,

menor tamaño y número de granos.

Favorecen la aparición de enfermedades foliares y

pudriciones en el tallo, por hongos presentes

en el suelo.

Aumento de plagas y enfermedades

Efectos del cambio climático en Arroz

Dicha condición ocasiona un mayor crecimientovegetativo del cultivo, lo cual no quiere decir que la producción sea mayor (la planta se va en vicio)

Vaneamiento de las espigas y el aumento de plagas yenfermedades

Efectos del cambio climático en Maíz

Pérdidas totales de rendimientos cuando ocurren en torno a la floración

y del 50% cuando afectan el llenado de los granos

Favorecen la aparición de plagas y enfermedades

Recomendaciones generales

1. Utilización de variedades o híbridos que hayan sido validados como los que mejor se ajustan a la región.

2. Revisar y replantear calendarios agrícolas para determinar cambios en las épocas de siembra y cosecha.

3. La adaptación se debe basar en implementación de Buenas Prácticas Agrícolas.

AquaCrop es un modelo de simulación desarrollado por FAO para analizar estrategias de manejo de riego, el planeamiento de

proyectos a distintas escalas y el impacto de diferentes escenarios (clima, manejo agronómico, etc) en el rendimiento

de los cultivos

Uso de herramientas y tecnologías aplicadas a la agricultura

Datos de entrada Aquacrop

Evapotranspiración del cultivo para análisis de lámina de riego

ETc Se define como la profundidad (o cantidad) de agua necesaria paradeterminar las pérdidas de agua debido a la evapotranspiración o bien es lacantidad de agua necesaria para los cultivos para crecer óptimamente

ETc= ETo x KC

ETPo (Referencia) que refiere al poder de la atmósfera de evaporar y se ajusta a las condiciones climáticas

KC Coeficiente del Cultivo (caracteriza la capacidad de transpiración del cultivo e incluso de la etapa de crecimiento

EVT….Historia

• Desde 1850 se han venido realizando esfuerzos para

analizar las perdidas de agua en los cultivos

• 1940 : Penman –Monteith

• 1960 : Christiansen - Hargreaves (tanque evaporación)

• 1980: Hargreaves – Samani

• 2005-2013: Growing Degree Days

Comparación de los datos requeridos según método para calculo de la EVTc

Hargreaves- Samani & GDD

Penman – Monteith

Temperatura diaria(máximo y mínima)

Temperatura

Latitud Radiación

Días Julianos Velocidad del viento

Humedad del aire

EVT Hargreaves- Samani

Ventajas Deficiencia

Esta ecuación requiere poco datos meteorológicos, solamente datos diarios de temperatura máxima y mínima

En algunos casos dependiendo del cultivo se requiere la realización de una calibración

Se puede utilizar para calcular el requerimiento diario e incluso horario de agua de un cultivo

Esta ecuación puede ser aplicada a diferentes lugares alrededor del mundo

Esta ecuación es aplicable a cualquier tipo de cultivo

Método de cálculo: Hargreaves- SamaniET0 = 0,0023 (Temperatura max diaria – Temperatura mínima diaria )^0,5 * Tmed + 17,78) RA

Donde:

ET0 = evapotranspiración potencial diaria, mm/díaTmed = temperatura media °C (promedio entre Tmax y T min)RA = Radiación solar extraterrestre , en mm/día

Siendo RA=((((24*60)/) 𝝅*0.082*Dr)*(((WS*SEN(Latitud)*SEN(S)+COS(Latitud )*COS(S)*SENO(WS)))))/2.45

Donde Latitud : (𝝅/180 *(Lat grados( latitud minutos/60))Dr : Distancia con respecto al sol Dr: 1+0,033* cos(((2* 𝝅)/365* No. de día JulianoS: Declinación solar S: 0,409* sen(((2* 𝝅/365)*No. Día Juliano)-1,39WS: Angulo de la hora al atardecer WS: acos((-tan(latitud)* tan(S)))

Ejemplo de Calculo EVTc para caña de azúcar

Liberia 1/5/2004 122 34.9 25 29.9510 3805 0.19 0.983366621 0.266310971 1.622007787 15.48137209 5.349685584 0.4 2.13987

Liberia 2/5/2004 123 34.9 23 28.9510 3805 0.19 0.982878726 0.271612185 1.623079577 15.47590362 5.740357604 0.4050 2.32484

Liberia 3/5/2004 124 34.2 24.9 29.5510 3805 0.19 0.9823959 0.276832996 1.624138267 15.47007042 5.137851933 0.4100 2.10652

Liberia 4/5/2004 125 32.5 24 28.2510 3805 0.19 0.981918285 0.281971858 1.62518347 15.46389383 4.775136523 0.4150 1.98168

Liberia 5/5/2004 126 35 26 30.510 3805 0.19 0.981446023 0.287027251 1.626214794 15.45739531 5.151486134 0.4200 2.16362

Liberia 6/5/2004 127 35 23.9 29.4510 3805 0.19 0.980979253 0.291997678 1.627231848 15.4505964 5.594179356 0.4250 2.37753

Liberia 7/5/2004 128 34.6 25.9 30.2510 3805 0.19 0.980518113 0.296881667 1.628234237 15.4435187 5.034161138 0.4300 2.16469

Liberia 8/5/2004 129 34.9 26.9 30.910 3805 0.19 0.980062741 0.301677773 1.629221564 15.43618385 4.890370165 0.4350 2.12731

Liberia 9/5/2004 130 34.2 26.9 30.5510 3805 0.19 0.97961327 0.306384575 1.630193431 15.42861346 4.635671397 0.4400 2.03970

Liberia 10/5/2004 131 34.7 26.7 30.710 3805 0.19 0.979169835 0.311000682 1.631149442 15.42082912 4.865441923 0.4450 2.16512

Liberia 11/5/2004 132 36 23.9 29.9510 3805 0.19 0.978732565 0.315524725 1.632089196 15.41285236 5.888123568 0.4500 2.64966

Liberia 12/5/2004 133 35.4 27.4 31.410 3805 0.19 0.978301591 0.319955367 1.633012295 15.40470462 4.930503909 0.4550 2.24338

Liberia 13/5/2004 134 36.3 27.2 31.7510 3805 0.19 0.97787704 0.324291295 1.63391834 15.3964072 5.293118046 0.4600 2.43483

Liberia 14/5/2004 135 35.9 25.7 30.810 3805 0.19 0.977459039 0.328531226 1.634806933 15.38798127 5.493458401 0.4650 2.55446

Liberia 15/5/2004 136 35.9 25.5 30.710 3805 0.19 0.977047709 0.332673905 1.635677678 15.37944782 5.532570889 0.4700 2.60031

Liberia 16/5/2004 137 33.1 23.8 28.4510 3805 0.19 0.976643175 0.336718105 1.636530179 15.37082764 4.986298802 0.4750 2.36849

Liberia 17/5/2004 138 32.1 24.7 28.410 3805 0.19 0.976245554 0.34066263 1.637364043 15.36214127 4.440556763 0.4800 2.13147

Liberia 18/5/2004 139 31.9 23.1 27.510 3805 0.19 0.975854965 0.344506311 1.63817888 15.35340902 4.745393093 0.4850 2.30152

Liberia 19/5/2004 140 30.2 23.7 26.9510 3805 0.19 0.975471523 0.348248011 1.638974303 15.3446509 4.026563628 0.4900 1.97302

Liberia 20/5/2004 141 29 23.7 26.3510 3805 0.19 0.975095343 0.351886622 1.639749927 15.33588661 3.585133792 0.4950 1.77464

City Date Julian days Tmax Tmin Average Latitud LAT Dist. al Sol S" Declinacion solar ws'sunset hour angle' RA calculation ETO KC sugar cane Eto sugar cane

Análisis de Sequías

Sequía Meteorológica

Se produce por escasez significativa de la precipitación (acumulados inferiores a 75% del promedio histórico, elevada cantidad de días sin lluvia, etc.)

Sequía hidrológica

Desigualdad entre la disponibilidad natural de agua y las demandas de agua, altera el balance hídrico anual

Sequía agrícola

Es de corta duración, afecta el ciclo vegetativo de las pasturas y cultivos

Pronóstico SPI Dic-Ene-Feb-Mar 2017-2018www.centro clima.org

El Índice de Precipitación Estandarizado (SPI)

Cuantifica las condiciones de déficit o

exceso de precipitación, para un lapso

determinado de tiempo el cual varía.

Se manejan diferentes escalas de

tiempo. Los más comunes son SPI-3,

SPI-6, SPI-9 e incluso SPI-12

La presencia de sequías en América Central ha causado

impactos devastadores

Canícula o sequía de verano es un evento recurrente en el

cual se reducen las precipitaciones en un 40% durante varias

semanas y afecta negativamente a la población, los

gobiernos y a la economía de la zona.

Se proyecta que por la influencia del cambio climático este

fenómeno se agrave empeorando así el estrés hídrico.

Es necesario reforzar la resiliencia climática, particularmente

en el sector agrícola cuya demanda hídrica es alta.

Atlas de Canícula, 2018

Mayo- Junio máxima precipitación (Período Lluvioso),

(TSM) exceden los 29°C.

Julio TSM decrece alrededor de 1°C, por disminución

radiación solar y al fortalecimiento de los vientos del este

durante julio y

agosto. TSM a 28 °C produce una disminución de la

precipitación. Disminución de la convección tropical,

aumenta la radiación solar incidente y aumentando la

TSM que alcanza un segundo máximo de alrededor de

28,5°C a finales de agosto y principios de septiembre.

Este segundo incremento de la TSM provoca una

convergencia fuerte en bajo nivel que refuerza la

convección y se refleja en un segundo máximo de

precipitación en la zona.

Duración de la canícula con un período de retorno de 10 años

Se generó para TR: 2-5-10-20-50-100 años

Intensidad de la canícula con un período de retorno de 10 años

Magnitud de la canícula con un período de retorno de 10 años

Tecnología de información para extensión agrícola

• Actualmente existen iniciativas para el uso de aplicaciones en telefonosinteligentes para atender la demanda de información de los agricultores, que les permita enfrentar los riesgos de la producción ante eventosclimáticos extremos

• Mediante este tipo de aplicación / sitio web de teléfonos inteligentes (bajo ancho de banda) fácil de usar, se puede brindar a los agricultores información específica con base en su ubicación, que incluye pronósticos del tiempo, alertas meteorológicas, previsiones para reducir el riesgo ante eventos climáticos, consejos agrícolas, información de mercado de productos, seguros agropecuarios, alertas de plagas y enfermedades, entre otros.

• Desarrollo de AgriUp (Guatemala) dirigida a agricultores está basada en tres conceptos: una aplicación móvil ,una red social y un generador de ubicación física

Ejercicio prácticoSe presentan algunos ejemplos de Boletines

Agrometeorológicos reales

Analice

• Enfoque (sector que está dirigido)

• Utilidad (puede ser usado para otros sectores)

• Alcance de la información (cantidad vrs calidad)

• Comunicación efectiva? (Lenguaje)

• Interpretación de datos

• Periodicidad recomendada