Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos y de Montes de Albacete
Departamento de Producción Vegetal y Tecnología Agraria
TESIS DOCTORAL
EFECTO DEL RIEGO DEFICITARIO CONTROLADO
OPTIMIZADO POR ETAPAS, PARA VOLÚMENES LIMITADOS
DE AGUA, EN EL RENDIMIENTO Y LA CALIDAD DE LA
CEBADA CERVECERA
Doctorando:
José Jesús Pardo Descalzo
Directores de Tesis:
Dr. Alfonso Domínguez Padilla
Dr. José María Tarjuelo Martín-Benito
Albacete, octubre de 2018
A mi padre, José,
in memoriam
AGRADECIMIENTOS
Es indudable que la elaboración de esta Tesis Doctoral no sólo ha sido fruto de la
dedicación y del trabajo del doctorando, sino también de la ayuda y contribución de
muchas más personas (compañeros, familia y amigos) e instituciones que se han visto,
directa o indirectamente, involucrados en el desarrollo de este documento.
Me gustaría agradecer a la Universidad de Castilla-La Mancha, a la Escuela Técnica
Superior de Ingenieros Agrónomos de Albacete, al Departamento de Producción Vegetal
y Tecnología Agraria y al Centro Regional de Estudios del Agua, todos los medios, tanto
en equipamiento como en infraestructuras, que han puesto a disposición del grupo de
investigación para el progreso de este trabajo.
También al Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, a la Agencia Estatal de
Investigación y al Fondo Europeo de Desarrollo Regional por financiar los proyectos
“Riego por aspersión: aplicación del agua, agronomía y flujos de retorno (Ref.:
AGL2010-21681-C03-02)”, “Desarrollo e integración de herramientas y metodologías
para la mejora del uso del agua y la energía en el regadío (Ref.: AGL2014-59747-C2-1-
R)” y “Mejora de la eficiencia en el uso de la energía y del agua de riego mediante
minilisímetros y riego deficitario (Ref.: AGL2017-82927-C3-3-R)”, que han permitido
mi formación de doctorado durante la duración del mismo. De igual manera, agradezco a
Intermalta por todo el soporte técnico y material dado durante los ensayos.
Agradecer al Centro Integral de Formación Profesional “Aguas Nuevas” y a su personal
laboral por su predisposición a ayudar y solucionar eventuales problemas acontecidos
durante el desarrollo experimental.
Me gustaría demonstrar mi inmensa gratitud a mis dos queridos directores, Dr. Alfonso
Domínguez Padilla y Dr. José María Tarjuelo, ejemplos de trabajo, humildad y
responsabilidad los cuales me han proporcionado la oportunidad, confianza, apoyo y
ánimos para seguir mejorando.
De igual manera, a Dr. Bruno César Lellis, compañero de fatigas, de jornadas duras e
interminables, pero también de alegrías, y a Dr. Ángel Martínez Romero, el cual se ha
implicado, participado y orientado en sobremanera, siempre desinteresadamente.
No podría dejar de agradecer a todo el equipo humano que forma o ha formado parte del
“Centro Regional de Estudios del Agua”-CREA, y en especial a los que “engañé” para
que participasen activamente en mi Tesis, Dr. Francisco Aldiel (Diel), Dra. Anna Kelliane
Nascimento, Amaro Del Castillo y Dr. Eulogio López.
Aprovecho para expresar toda mi gratitud a mis padres (José y Mª del Carmen) y
familiares por todo el cariño, afecto, ayuda, apoyo y comprensión que me han dado
durante todos estos años.
Tampoco me puedo olvidar de mi otra familia, esos “tunantes”, “Erasmus” y “amigos del
barrio”, los cuales son muy importantes en mi vida y con quienes he compartido muchos
quebraderos de cabeza y la angustia de algunos malos momentos, pero también muchas
alegrías y momentos inolvidables.
Por último y no menos importante, es dirigir unas líneas a mi “bicheja”, muchas gracias
por ser como eres conmigo, por demostrarme tanto amor, cariño y hacerme tan feliz.
Espero que la vida nos brinde muchas y muy buenas cosas juntos.
A todos, muchas gracias.
RESUMEN
Resumen
A nivel mundial, la cebada (Hordeum vulgare L.) es el duodécimo cultivo en producción
y el quinto en superficie cultivada. En España se cultivan 2.800.000 ha de esta especie,
produciéndose cerca de 7.000.000 de toneladas de grano. Castilla-La Mancha (CLM) es
el segundo productor con el 29% del total nacional, cultivándose 847.793 ha de las que
95.320 ha son en regadío.
En condiciones semiáridas como las de CLM, la cebada es un cultivo con unas
necesidades relativamente bajas de agua de riego (lámina neta, In = 2.500 m3 ha-1 para un
año medio), pudiendo triplicar el rendimiento en regadío frente al secano. No obstante,
en la agricultura de regadío actual, el aumento de los costes de producción, especialmente
los de la energía eléctrica asociada a los sistemas de riego presurizados, así como la
limitación de la disponibilidad de agua en general y de las dotaciones para el riego, están
impulsando la necesidad de aplicar técnicas que mejoren la eficiencia del uso del agua de
riego, tales como el riego deficitario controlado (RDC), con el fin de asegurar la
viabilidad de las explotaciones. Además, la sociedad exige un uso más eficiente y
sostenible de los recursos hídricos con el fin de reducir el impacto sobre el medio
ambiente.
El modelo MOPECO permite establecer estrategias de riego en los cultivos que optimicen
el uso del agua. Fue concebido para maximizar el margen bruto de las explotaciones de
regadío, al tener en cuenta tanto el volumen de agua como la superficie regable
disponible. Para un determinado objetivo de déficit global, o un volumen de agua de riego
limitado, calcula la estrategia de riego deficitario controlado optimizado por etapas
(ORDI) que maximiza el rendimiento.
El objetivo de esta Tesis Doctoral es determinar las estrategias ORDI que maximizan el
rendimiento de cebada bajo las condiciones de CLM, para cinco volúmenes de agua de
riego (uno sin déficit “SD” y los otros cuatro con distintos volúmenes limitados de agua
de riego disponible, que corresponden al 100% “T100”, 90% “T90”, 80% “T80” y 70%
“T70” de In), y analizar sus efectos sobre la calidad de las cosechas, la respuesta
fisiológica del cultivo, la eficiencia en el uso del agua y la rentabilidad de las
explotaciones.
El ensayo experimental se llevó a cabo durante las campañas 2015, 2016 y 2017 en
Albacete (España). La variedad de cebada cultivada fue “Shakira” con una dosis de
siembra de 210 kg ha-1. Se realizaron cuatro repeticiones de cada tratamiento en parcelas
de 2,5 x 18,0 m, distribuidas al azar, salvo en los tratamientos sin déficit y el T100 donde
Resumen
fueron tres. El agua se aplicó mediante un sistema de riego localizado por goteo de marco
cuadrado (0,5 m x 0,5 m de separación entre ramales y emisores) dotado de emisores
autocompensantes con un caudal nominal de 3,8 L h-1. En cada sector de riego, que
corresponde con un tratamiento, se instaló un caudalímetro de pulsos de alta precisión
para controlar los volúmenes de agua aplicados.
La duración de las etapas de desarrollo del cultivo en grados día acumulados (GDD) se
definió a partir de 28 seguimientos fisiológicos de esta especie llevados a cabo por el
Servicio Integral de Asesoramiento al Regante de CLM (SIAR) y el Instituto Técnico
Agronómico Provincial de Albacete (ITAP) durante los años 2002 a 2013 a lo largo de
toda la comunidad autónoma. La calibración del modelo MOPECO se realizó mediante
los datos obtenidos en un experimento previo de tres años de duración, y quedó validado
en los ensayos llevados a cabo en esta Tesis con un 100% de aciertos con respecto al
rendimiento esperado en todos los tratamientos simulados. Los valores del coeficiente de
cultivo (Kc) para la zona se dieron por válidos a partir de los datos de evolución del
contenido de humedad del suelo registrados por los sensores colocados en las parcelas de
seguimiento y los registros de un lisímetro de pesada continua experimental instalado en
la campaña de 2017. El lisímetro de pesada de tamaño reducido, utilizado en este trabajo,
ha mostrado su eficacia y versatilidad en esta tarea.
Como media de los tres años de ensayos, ORDI ha logrado elevados rendimientos para el
agua recibida (entre 9.049 kg ha-1 del tratamiento SD y 6.339 kg ha-1 del T70), mejorando
la productividad del agua de riego (de 2,75 kg m-3 del SD hasta 3,64 kg m-3 del T80). En
consecuencia, se ha reducido la huella hídrica de la cebada, pasando de 581 m3 Mkg-1 del
SD a 531 m3 Mkg-1 del T80.
El análisis de los resultados ha puesto de manifiesto que, generando la misma producción
total en la provincia de Albacete (155.000 toneladas de cebada procedente de regadío)
aplicando la estrategia de riego T80 en lugar de la SD, se lograría reducir un 24% las
necesidades de agua azul (agua de riego) y, del mismo modo, la componente gris de la
huella hídrica, que también se vería beneficiada disminuyendo un 9%. Así, la reducción
de la huella hídrica total en la zona rondaría el 9%, aunque sería necesario cultivar 30.500
ha, un 24% más que en la actualidad. Sin embargo, dado que un elevado porcentaje de la
superficie regable tiene que dejarse en barbecho o cultivarse con especies de secano como
la cebada por no haber agua suficiente, este inconveniente es perfectamente asumible. Por
Resumen
lo tanto, ORDI es beneficiosa para el medio ambiente y mejora la competitividad de este
producto.
Cuando la calidad del grano alcanza la categoría de “maltera”, es decir, apto para la
elaboración de malta para cerveza, el precio del grano se incrementa una media de un
15%. Déficits hídricos limitados, aplicando ORDI, junto con un abonado nitrogenado
orientado a las producciones esperadas, pueden favorecer el tamaño de los granos y su
concentración de proteína, mejorando por tanto la aptitud maltera. Durante las tres
campañas, todos los tratamientos cumplieron con los requisitos de calidad exigidos por
las malterías, tanto a nivel de grano, como de malta y mosto. La metodología no generó
diferencias significativas en los parámetros de calidad, aunque en muchos casos, los
parámetros medios obtenidos por los tratamientos deficitarios mejoraron a los del
tratamiento SD.
Los parámetros fisiológicos de los que se realizó un seguimiento fueron la fotosíntesis y
la conductancia estomática, poniéndose de manifiesto que el déficit hídrico afecta más
rápidamente a este último factor. Además, se recogieron muestras de material vegetal con
las que se obtuvieron la evolución de la biomasa y del índice de área foliar, que llegó
hasta a 11 m2 m-2 en 2015 para el SD.
El análisis de los resultados pone de manifiesto que la metodología ORDI puede ayudar
a incrementar la rentabilidad de las explotaciones (hasta 30 € ha-1 año-1 de media con un
T80, para los últimos 10 años, en una explotación tipo de 20 ha y 35.000 m3 disponibles,
lo que supone un 7% más con respecto a la rentabilidad media de este cultivo en la zona)
situadas en zonas con baja disponibilidad hídrica, aunque lo verdaderamente interesante
es el impacto económico que puede ocasionar el ahorro de agua en este cultivo al
manejarlo mediante ORDI. Sólo en el ámbito de la Unidad Hidrogeológica Mancha
Oriental, situada entre las provincias de Cuenca y Albacete, donde se han cultivado unas
15.000 ha año-1 de media de cebada en regadío durante las tres campañas de ensayo de
esta Tesis, la repercusión económica del volumen de agua de riego ahorrado y puesto a
disposición de otros cultivos más rentables, si se hubiese gestionado toda esa superficie
mediante un T80 en lugar de un SD, habría supuesto más de 30 millones de euros.
ABSTRACT
Abstract
According to the world production, barley (Hordeum Vulgare L.) is the twelfth crop in production
and the fifth in cultivated area. In Spain, 2,800,000 ha of this cultivar are cropped, producing
around 7,000,000 tons of grain. Castilla–La Mancha (CLM) is the second producer with 29% of
the national total, cultivating 847,793 ha, out of which 95,320 ha are irrigated.
Under semi-arid conditions like the ones in CLM, barley is a crop with relatively low irrigation
requirements (net irrigation needs, In = 2,500 m3 ha-1 for the climatic conditions of the
intermediate typical meteorological year), being able to triple the yield in irrigation as compared
with rainfed production. Nevertheless, in nowadays irrigation agriculture, the rising in production
costs, especially those of electric energy associated to the pressurized irrigation systems, as well
as limitation in water availability in general and allocation for irrigation, are accentuating the need
for applying techniques that enhance the water use efficiency, such as Regulated Deficit Irrigation
(RDC), in order to ensure farms sustainability. Moreover, society demands a more efficient and
sustainable use of the hydrological resources with the purpose of reducing the impact on the
environment.
The MOPECO model allows establishing irrigating strategies over the crops that optimize the use
of water. It was conceived to maximize the gross margin of irrigation farms, taking into account
both the volume of water and the available irrigable area. For a specific objective of global deficit,
or a limited volume of irrigation water, it calculates the strategy of optimized regulated deficit
irrigation (ORDI) that maximizes yield.
The aim of this Doctoral Thesis is to determine the ORDI strategies that maximize the yield of
barley under CLM conditions, for five irrigation water volumes (one with no deficit “SD”, and
the other four with different limited volumes of available irrigation water, which correspond to
100% “T100”, 90% “T90”, 80% “T80”, y 70% of In), and to analyze their effects on the quality
of the harvests, the physiological response of the crop, the efficiency in the use of water and the
profitability of the farms.
The field experiment was carried out during the 2015, 2016 and 2017 campaigns in Albacete
(Spain). The variety of barley that was cultivated was “Shakira” with a sowing dose of 210 kg ha-
1. Four repetitions of each treatment were made in 2.5 x 18.0 m plots, randomly distributed, except
for treatments with no deficit and T100, where three repetitions were carried out. The water was
applied by a square frame drip irrigation system (0.5 x 0.5 m between pipes and emitters)
equipped with self-compensating emitters with a 3.8 L h-1 nominal flow. A high accuracy pulse
flowmeter was installed in each irrigation sector which corresponded to a treatment, in order to
control the water volumes applied.
The duration of the crop’s growth stages regarding accumulated growing degrees days (GDD)
was defined from 28 physiological monitoring of this cultivar carried out by the “Servicio Integral
Abstract
de Asesoramiento al Regante de CLM” (SIAR) and the” Instituto Técnico Agronómico Provincial
de Albacete” (ITAP) during the years 2002 to 2013 throughout the whole region. The calibration
of the MOPECO model was carried out using the data obtained from a three-year-long previous
experiment, and was validated by the tests carried out in this Thesis with 100% successes with
regard to the expected yield in all the treatments that were simulated. The values of the crop
coefficient (Kc) for the area were regarded as being valid from the soil humidity content evolution
data recorded by sensors, placed at the monitoring plots and from the readings by an experimental
weighing lysimeter installed in the 2017 campaign. The compact size weighing lysimeter used in
this work has proved its efficiency and versatility in this task.
As an average for the three years of trials, ORDI has achieved high yields for the water received
(between 9,040 kg ha-1 of the SD treatment and 6,339 ha-1 of the T70), enhancing irrigation water
productivity (from 2.75 kg m3 of the SD up to 3.64kg m3 of the T80). Accordingly, the barley
water footprint has been reduced, evolving from 581m3 Mkg-1 of the SD to 531m3 Mkg-1 of the
T80.
The analysis of the results has revealed the fact that, generating the same total production in the
province of Albacete (155,000 tons of barley coming from irrigated land) and applying irrigation
strategy T80 instead of SD, the need for blue water (irrigation water) would get to be reduced by
a 24%, and in the same way, the water footprint grey component as well, which would be
benefited by a 9% reduction. Thus, the reduction of the total water footprint in the area would be
around 9%, even though it would be necessary to cultivate 30,800 ha, 24% more than the current
number. Nevertheless, since a high percentage of the irrigable surface has to be left for fallowing
or cultivated with rainfed species such as barley, due to lack of available water, this drawback is
perfectly affordable. Therefore not only ORDI is beneficial for the environment but it also
improves the competitiveness of this product.
When the grain quality reaches the malt category, that is to say, apt for making malt for beer, the
price of the grain increases 15% on average. Regulated water deficits, applying ORDI, along with
a nitrogenous fertilization orientated towards the expected production, can promote the size of
grains and their protein concentration, upgrading thus the malting capacity. During all three
campaigns, every treatment fulfilled the quality requirements demanded by malt industry, at grain
level, as well as malt and wort. The methodology didn’t make any significant differences on the
quality parameters, even though in many cases, the average parameters obtained by deficit
treatments overtook those by the SD treatment.
The physiological parameters at which a monitoring was carried out were photosynthesis and
stomatal conductance, revealing that the water deficit affects this last factor more rapidly.
Abstract
Moreover, samples of plant material were gathered, with which the biomass evolution and leaf
area index, which reached up to 11m2 m-2 in 2015 for the SD, were obtained.
The analysis of the results reveals that the ORDI methodology may help increase the profitability
of farms (up to 30 € ha-1 year-1 on average with a T80, for the last ten years, on a type farm of 20
ha and 35,000 m3 available, what means 7% more in respect of the average profitability of this
crop in the area) located in low water availability areas, although what is really meaningful is the
economic impact that the use of ORDI can have in terms of water saving when dealing with this
crop. Just within the scope of the “Unidad Hidrogeológica Mancha Oriental”, located between
the provinces of Cuenca and Albacete, where 15,000 ha year-1 of irrigated barley have been
cultivated, on average, during the three campaigns of this Thesis, the economic impact of the
volume of water saved and made available to be used by other more profitable crops, managing
barley with the T80 treatment instead of the SD, would have increased more than 30 million euros
the total income in the area.
i
Índice General
CAPÍTULO 1. LA CEBADA DE REGADÍO EN CASTILLA-LA MANCHA
1.1. GEOGRAFÍA FÍSICA DE CASTILLA-LA MANCHA ................................... 3
1.2. GESTIÓN ADMINISTRATIVA DEL AGUA Y EL SECTOR DEL REGADIO
EN CASTILLA-LA MANCHA .................................................................................... 5
1.3. LA GESTIÓN DEL AGUA DE RIEGO EN LAS PRINCIPALES ZONAS
REGABLES DE CASTILLA-LA MANCHA .............................................................. 8
1.4. MODELO DE OPTIMIZACIÓN ECÓNOMICA DEL AGUA DE RIEGO
(MOPECO). ................................................................................................................ 12
1.5. EL CULTIVO DE LA CEBADA CERVECERA ............................................ 14
1.6. OBJETIVOS .................................................................................................... 15
1.7. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................. 16
CAPÍTULO 2. CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO MOPECO
PARA EL CULTIVO DE CEBADA
2.1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................... 27
2.2. MATERIAL Y MÉTODOS ............................................................................. 28
2.2.1. Datos utilizados para la calibración y validación del modelo MOPECO. 28
2.2.2. MOPECO ................................................................................................. 30
2.2.3. Calibración y validación de la relación “Rendimiento vs. Agua neta total”
33
2.3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ...................................................................... 36
2.3.1. Duración de las etapas Kc y Ky en función de GDD ................................ 36
2.3.2. Valores de Kc, Ky, rendimiento potencial y relaciones ETa/ETm ............. 37
2.4. CONCLUSIONES ........................................................................................... 42
2.5. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................. 43
CAPÍTULO 3. PRODUCTIVIDAD DEL AGUA EN LA CEBADA
3.1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................... 53
3.2. MATERIALES Y MÉTODOS ........................................................................ 55
3.2.1. Descripción del ensayo ............................................................................. 55
3.2.2. Año Meteorológico Típico (TMY) ........................................................... 63
3.2.3. Seguimiento de la humedad en el suelo.................................................... 65
ii
3.2.4. Estrategia de riego deficitario controlado optimizado por etapas (ORDI) 67
3.2.5. Obtención de las funciones “Margen bruto vs. Agua bruta total” ............ 70
3.2.6. Productividad del agua ............................................................................. 70
3.2.7. Determinación de la huella hídrica de la cebada ...................................... 71
3.3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ...................................................................... 72
3.3.1. Duración de las etapas Kc y Ky en función de GDD ................................ 72
3.3.2. Análisis de los calendarios de riego óptimos............................................ 74
3.3.3. Evolución de la humedad del suelo .......................................................... 84
3.3.4. Efecto de la metodología ORDI sobre el rendimiento de la cebada ......... 87
3.3.5. Validación de las simulaciones con MOPECO ........................................ 89
3.3.6. Margen bruto ............................................................................................ 91
3.3.7. Productividad del agua ............................................................................. 93
3.3.8. La huella hídrica de la cebada .................................................................. 95
3.4. CONCLUSIONES ........................................................................................... 97
3.5. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................. 98
CAPÍTULO 4. EFECTO DE LA METODOLOGÍA ORDI SOBRE LOS
PARÁMETROS DE CALIDAD EN LA CEBADA
4.1. INTRODUCCIÓN ......................................................................................... 109
4.2. MATERIALES Y MÉTODOS ...................................................................... 115
4.2.1. Parámetros de calidad del grano de cebada ............................................ 115
4.2.2. Parámetros de calidad de la malta y el mosto ......................................... 116
4.3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN .................................................................... 117
4.3.1. Parámetros de calidad del grano de cebada ............................................ 117
4.3.2. Parámetros de calidad de la malta y mosto............................................. 123
4.4. CONCLUSIONES ......................................................................................... 125
4.5. BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................... 125
CAPÍTULO 5. EFECTO DE LA METODOLOGÍA ORDI SOBRE LA
RESPUESTA FISIOLÓGICA DE LA CEBADA
5.1. INTRODUCCIÓN ......................................................................................... 135
5.2. MATERIAL Y MÉTODOS ........................................................................... 138
5.2.1 Descripción del ensayo ........................................................................... 138
5.2.2. Análisis del desarrollo vegetativo........................................................... 139
iii
5.2.3. Análisis de conductancia estomática ...................................................... 142
5.2.4. Análisis de la fotosíntesis neta................................................................ 143
5.3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN .................................................................... 144
5.3.1. Efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas en la
evolución de la biomasa ........................................................................................ 144
5.3.2. Efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas en la
evolución del índice de área foliar (IAF) .............................................................. 149
5.3.3. Efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas en la
evolución de la relación del área foliar (RAF) ...................................................... 153
5.3.4. Efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas en la
conductancia estomática ........................................................................................ 155
5.3.5. Efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas en la
fotosíntesis neta ..................................................................................................... 159
5.4. CONCLUSIONES ......................................................................................... 164
5.5. BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................... 164
CAPÍTULO 6. REPERCUSIÓN DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS Y
FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
6.1. REPERCUSIÓN EN EL SECTOR PRODUCTIVO ...................................... 177
6.1.1. Huella hídrica ......................................................................................... 177
6.1.2. Mejora de la competitividad de la cebada .............................................. 178
6.1.2.1. Escenario 1. .......................................................................................... 179
6.1.2.2. Escenario 2. .......................................................................................... 181
6.1.2.3. Escenario 3. .......................................................................................... 184
6.2. FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN ................................................ 186
6.3. BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................... 187
iv
Índice de Figuras
Figura 1.1. Región de Castilla-La Mancha. ..................................................................... 3
Figura 1.2. Diagrama de flujo del modelo MOPECO. .................................................. 13
Figura 2.1. Rendimientos obtenidos en los ensayos de riego en función del agua recibida.
................................................................................................................................. 30
Figura 2.2. Evolución de los valores de Kc y Ky por etapas (año 2013). ...................... 38
Figura 2.3. Relaciones ETa/ETm en cada etapa Ky para cada uno de los 6 tratamientos (a,
2011; b, 2012; c, 2013). .......................................................................................... 39
Figura 2.4. Rendimiento simulado (Ys) vs. Rendimiento observado (Yo). ................... 41
Figura 2.5. Determinación de la máxima diferencia de ETa/ETm acumulada entre dos
etapas consecutivas de Ky por cada tratamiento y año de ensayo. .......................... 42
Figura 3.1. Esquema del ensayo. ................................................................................... 56
Figura 3.2. Obtención en laboratorio de las curvas de retención de humedad del suelo: a)
ollas de presión, b) muestras en agua. ..................................................................... 58
Figura 3.3. Curva de retención de humedad característica de los suelos utilizados en los
tres años de ensayo experimental. ........................................................................... 58
Figura 3.4. a) Evolución de temperaturas medias de medias (Tmm), de máximas (TMM)
y de mínimas (tmm) mensuales durante los 7 primeros meses de los años 2015, 2016
y 2017; b) Evolución de la precipitación (P) y la evapotranspiración de referencia
acumulada (ETo) durante los 7 primeros meses de los años 2015, 2016 y 2017. ... 60
Figura 3.5. a) Tensiómetros Watermark y sensores de humedad volumétrica PR-2 (Delta
T) instalados en campo; b) Esquema de la distribución de las parcelas. ................ 62
Figura. 3.6. Evolución diaria acumulada de la evapotranspiración de referencia (ETo) y
de la precipitación (P) de los años meteorológicos típicos secos, intermedios y
húmedos (TMY); meses de los años que forman cada TMY; ETo total (mm), P total
(mm), índice de déficit de precipitación (PD) (adimensional); e índice PD
estandarizado (Z) (adimensional). ........................................................................... 64
Figura 3.7. Instalación del lisímetro de pesada continua. ............................................. 66
Figura 3.8. Vista del lisímetro de pesada continua durante la campaña 2017. .............. 66
Figura 3.9. Procedimiento para establecer el calendario de riegos optimizado para un
volumen limitado de agua de riego. ........................................................................ 69
Figura 3.10. Relaciones ETa/ETm propuestas por ORDI para las etapas Ky (factor de
respuesta al rendimiento del cultivo) durante los años 2015 (a), 2016 (b) y 2017 (c)
en los diferentes tratamientos de riego (SD: Sin déficit; T100: Tratamiento con un
volumen de agua disponible igual al 100% de las necesidades de riego durante un
TMY-intermedio “IN”; T90: Tratamiento con 90% de las necesidades de un TMY-
intermedio; T80: Tratamiento con 80% de las necesidades de un TMY-intermedio;
T70: Tratamiento con 70% de las necesidades de un TMY-intermedio). ............... 76
Figura 3.11. Evolución de los valores de ETm acumulados, de la precipitación efectiva
acumulada, del agua total aplicada y de la temperatura media para los años 2015 (a),
2016 (b) y 2017 (c). ................................................................................................. 82
v
Figura 3.12. Relaciones ETa/ETm reales para las etapas de Ky durante los años 2015 (a),
2016 (b) y 2017 (c); y ratio entre las relaciones ETa/ETm reales y las propuestas por
ORDI durante 2015 (a’), 2016 (b’) y 2017 (c’) en los diferentes tratamientos de riego.
................................................................................................................................. 83
Figura 3.13. Comparación entre los valores de humedad volumétrica y el potencial
mátrico obtenido con los sensores del suelo. .......................................................... 84
Figura 3.14. Comparación entre la curva de agua en el suelo propuesta por el modelo y
los valores de humedad del suelo reales obtenidos a partir de los tensiómetros para
el tratamiento T80 en el año 2016. .......................................................................... 85
Figura 3.15. Comparación entre la curva de Kc utilizada en MOPECO en el año 2017 y
los valores de Kc obtenidos en función de los registros del lisímetro en 2017. ...... 86
Figura 3.16. Comparativa entre los rendimientos simulados por MOPECO y los
observados en campo en las campañas 2015 (a), 2016 (b) y 2017 (c). ................... 90
Figura 3.17. Relación entre el margen bruto y el riego bruto recibido por el cultivo. .. 92
Figura 4.1. Equipos utilizados para determinar los parámetros de calidad del grano, a)
Pffeufer Sortimat®, b) FOSS Infratec Grain Analyzer Model 1241®. ................ 116
Figura 5.1. Esquema de la distribución de las parcelas (P). ........................................ 139
Figura 5.2. Recogida de datos para el seguimiento de crecimiento del cultivo: a)
profundidad de las raíces en campo; b) secado de las muestras............................ 140
Figura 5.3. Medidor de área foliar LI-3000. ................................................................ 141
Figura 5.4. Porómetros utilizados en el ensayo de riego deficitario: a) AP4 de Delta T;
b) SC-1 Leaf porometer de Decagon Devices. ...................................................... 142
Figura 5.5. Medición de fotosíntesis neta utilizando el LI-6400XT. .......................... 143
Figura 5.6. Evolución de la biomasa seca (modelo de Gompertz) para los años 2015 (a),
2016 (b) y 2017 (c). Donde SD: Tratamiento sin déficit; T100, T90, T80 y T70:
Tratamientos con diferentes niveles de riego. ....................................................... 145
Figura 5.7. Evolución del índice del área foliar (modelo de Peak-Gaussian) para los años
2015 (a) y 2016 (b). Donde SD: Tratamiento sin déficit; T100, T90, T80 y T70:
Tratamientos con diferentes niveles de riego. ....................................................... 150
Figura 5.8. Evolución del índice de relación del área foliar (RAF) en 2015 (a), 2016 (b)
y 2017 (c). Donde SD: Tratamiento sin déficit; T100, T90, T80 y T70: Tratamientos
con diferentes niveles de riego. ............................................................................. 154
Figura 5.9. Conductancia estomática en la cebada para los años 2015 (a), 2016 (b, c) y
2017 (d, e) y porcentaje del valor de la conductancia de cada tratamiento con respecto
al SD para los años 2015 (a’), 2016 (b’ y c’) y 2017 (d’ y e’). Las lecturas obtenidas
mediante el porómetro AP4, Delta-T corresponden a (a, a’), (b, b’) y (d, d’), y del
porómetro SC-1, Decagon Devices a (c, c’) y (e, e’). Donde SD: Tratamiento sin
déficit; T100, T90, T80 y T70: Tratamientos con diferentes niveles de riego. ..... 157
Figura 5.10. Comparación entre los datos de conductancia obtenidos en los dos
porómetros en las campañas 2016 y 2017. ............................................................ 159
Figura 5.11. Fotosíntesis neta para los años 2015 (a), 2016 (b) y 2017 (c) y porcentaje
del valor de la fotosíntesis de cada tratamiento con respecto al SD para los años 2015
vi
(a’), 2016 (b’) y 2017 (c’).Donde SD: Tratamiento sin déficit; T100, T90, T80 y T70:
Tratamientos con diferentes niveles de riego. ....................................................... 161
Figura 5.12. Relación entre la reducción en porcentaje de la tasa fotosintética frente a la
reducción de conductancia estomática en los tres años de ensayo comparados con el
tratamiento sin déficit en las distintas etapas de desarrollo de cultivo y las distintas
ETa/ETm alcanzadas. ............................................................................................. 163
Figura 5.13. Relación entre la reducción en porcentaje de la tasa fotosintética frente a la
reducción de conductancia estomática en los tres años de ensayo comparados
respecto al tratamiento sin déficit durante todo el ciclo de cultivo (a), y a partir de la
etapa Ky (ii) (b). .................................................................................................... 163
vii
Índice de Tablas
Tabla 1.1. Recursos hídricos en régimen natural en CLM por cuencas hidrográficas. ... 6
Tabla 1.2. Principales cultivos de Castilla-La Mancha. Año 2014 ................................. 8
Tabla 2.1. Dosis de abonado aplicadas en los ensayos de riego. ................................... 29
Tabla 2.2. Duración de las etapas Kc y Ky de la cebada en Castilla-La Mancha (días). 31
Tabla 2.3. Duración de las etapas Kc y Ky en grados día acumulados (GDD). ............. 37
Tabla 2.4. Estadísticos para los tres años de experimentación. ..................................... 41
Tabla 3.1. Análisis físico-químico del suelo para los años 2015, 2016 y 2017............. 57
Tabla 3.2. Dosis de abonado aplicadas en los ensayos de riego. ................................... 59
Tabla 3.3. Precipitación efectiva (Pe), evapotranspiración de referencia (ETo) y
evapotranspiración máxima del cultivo (ETm) acumuladas durante los ciclos de
cultivo. ..................................................................................................................... 61
Tabla 3.4. Volumen de agua de riego disponible por cada tratamiento. ....................... 61
Tabla 3.5. Valores de Kc y Ky de cada etapa, e Ym para el cultivo de cebada bajo las
condiciones climáticas de Castilla-La Mancha. ...................................................... 65
Tabla 3.6. Días después de la siembra “DDS” y grados día acumulados “GDD” (ºC) al
final de cada etapa de desarrollo. ............................................................................ 73
Tabla 3.7. Caracterización del año meteorológico típico al finalizar cada etapa de Ky para
los años de ensayo. .................................................................................................. 74
Tabla 3.8. Caracterización de cada etapa de Ky para los años de ensayo. ..................... 75
Tabla 3.9. Volumen de agua aplicada en cada riego por tratamiento durante 2015. ..... 77
Tabla 3.10. Volumen de agua aplicada en cada riego por tratamiento durante 2016. ... 78
Tabla 3.11. Volumen de agua aplicada en cada riego por tratamiento durante 2017. ... 79
Tabla 3.12. Volumen de agua de riego aplicado, ETm acumulada, duración en días y
precipitación efectiva recibida por el cultivo en cada etapa de desarrollo Ky durante
los tres años de ensayo. ........................................................................................... 80
Tabla 3.13. Comparación intraanual entre los rendimientos obtenidos en los diferentes
tratamientos para los tres años de ensayo. .............................................................. 87
Tabla 3.14. Comparación interanual entre los rendimientos obtenidos en los diferentes
tratamientos en función de la ETa/ETm global. ....................................................... 88
Tabla 3.15. Costes para los cinco tratamientos ensayados durante las tres campañas bajo
las condiciones de Castilla-La Mancha. .................................................................. 91
Tabla 3.16. Productividad del agua de riego en los años 2015, 2016 y 2017................ 94
Tabla 3.17. Huella hídrica en la producción de la cebada en los años 2015, 2016 y 2017.
................................................................................................................................. 95
Tabla 4.1. Distribución por calibres de todos los tratamientos en los tres años de ensayo.
............................................................................................................................... 117
Tabla 4.2. Contenido en proteínas y humedad de todos los tratamientos en los tres años
de ensayo. .............................................................................................................. 120
viii
Tabla 4.3. Peso de los mil granos y peso específico en los años 2016 y 2017. ........... 122
Tabla 4.4. Parámetros de calidad de la malta y mosto................................................. 123
Tabla 5.1. Coeficientes de los modelos de la evolución de biomasa generados para cada
tratamiento a partir de la ecuación de Gompertz en los años 2015, 2016 y 2017. 144
Tabla 5.2. Análisis estadístico de la evolución de la biomasa seca total (g m-2) del cultivo
de cebada durante cada etapa de desarrollo Ky en los años 2015, 2016 y 2017. .. 147
Tabla 5.3. Coeficientes de los modelos del índice de área foliar generados para cada
tratamiento a partir de la ecuación de Peak-Gaussian en el año de 2015, 2016 y 2017.
............................................................................................................................... 149
Tabla 5.4. Análisis estadístico de la evolución del índice de área foliar (m2 m-2) del
cultivo de cebada durante cada etapa de desarrollo Ky en los años de 2015, 2016 y
2017. ...................................................................................................................... 151
Tabla 5.5. Días después de la siembra (DDS) de las mediciones de la conductancia
estomática. ............................................................................................................. 155
Tabla 6.1. Mejora de la huella hídrica de la cebada en la provincia de Albacete con la
metodología ORDI. ............................................................................................... 177
Tabla 6.2. Comparativa de margen bruto (MB) entre manejar 20 ha y 35.000 m3 de agua
disponible utilizando la estrategia SD, la T100, la T90, la T80 y la T70 para los tres
tipos de TMY. ....................................................................................................... 180
Tabla 6.3. Diferencia de margen bruto (MB) anual entre la estrategia SD y el resto en
una explotación de 20 ha y 35.000 m3 de agua de riego disponible situada en la
“Mancha Oriental” con volúmenes estimados, y la T100 y el resto en la “Mancha
Occidental” con volúmenes limitados (valores positivos significan menor
rentabilidad del tratamiento SD) para una serie de 10 años. ................................. 181
Tabla 6.4. Comparativa de margen bruto (MB) entre manejar 20 ha y 35.000 m3 de agua
disponible utilizando la estrategia SD, la T100, la T90, la T80 y la T70 en los años
2015, 2016 y 2017. ................................................................................................ 182
Tabla 6.5. Diferencia de margen bruto (MB) anual entre la estrategia SD y el resto en
una explotación de 20 ha y 35.000 m3 de agua de riego disponible situada en la
“Mancha Oriental” con volúmenes estimados, y la T100 y el resto en la “Mancha
Occidental” con volúmenes limitados, bajo condiciones del escenario 2. ............ 183
Tabla 6.6. Superficie cultivada de cebada y agua de riego teórica y total aplicada en la
“Mancha Oriental” en las campañas 2015, 2016 y 2017. ..................................... 184
Tabla 6.7. Superficie cultivada y márgenes brutos (MB) de cebada comparando
estrategias SD y T80 en la “Mancha Oriental” durante las campañas 2015, 2016 y
2017. ...................................................................................................................... 184
Tabla 6.8. Comparativa de margen bruto (MB) entre manejar 20 ha y 35.000 m3 de agua
disponible utilizando la estrategia SD, la T100, y combinación de T80 con T100 de
ajo morado de Las Pedroñeras (estrategia 3). ....................................................... 185
Tabla 6.9. Diferencia de margen bruto (MB) anual entre la estrategia SD y la
combinación T80 cebada y T100 de ajo morado de Las Pedroñeras (estrategia 3) en
una explotación de 20 ha y 35.000 m3 de agua de riego disponible situada en la
“Mancha Oriental” con volúmenes estimados, y la T100 y estrategia 3 en la “Mancha
Occidental” con volúmenes limitados. .................................................................. 185
Capítulo 1. La cebada de
regadío en Castilla-La Mancha
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
3
1.1. GEOGRAFÍA FÍSICA DE CASTILLA-LA MANCHA
Castilla-La Mancha (CLM) (Figura 1.1) se encuentra situada en el centro de la Península
Ibérica, ocupando la mayor parte de la Submeseta sur. Según Datum ETRS89 proyección
UTM 30N, sus límites se localizan en las coordenadas 4.575.157,76 y 4.208.508,95 para
la componente Y (Norte – Sur), y en 294.267,66 y 681.274,62 para la componente X
(Oeste –Este). Con una superficie de 79.463 km2 es la tercera Comunidad Autónoma de
España por extensión, representando un 16% del territorio nacional.
Figura 1.1. Región de Castilla-La Mancha.
El 70% de la región está situada entre los 600 m y 1.000 m de altitud, ocupada en su
mayor parte por la planicie de la Submeseta Meridional, donde se encuentra más del 90%
de la superficie regada (Figura 1.1).
Según la clasificación agroclimática de Papadakis el clima es Mediterráneo Templado
(MeTE) con invierno tipo Avena fresco (av), verano Maíz (M), con régimen térmico
Templado cálido (TE) y de humedad Mediterráneo seco (Me) (Martín de Santa Olalla,
1994). También se puede clasificar, por sus características en conjunto, como
mediterráneo, con un marcado matiz continental, con contrastes térmicos notables, diarios
y estacionales, de verano largo, seco y caluroso e invierno con muchos días de heladas,
especialmente en tierras altas y hondonadas, y con una distribución estacional
desequilibrada de las escasas lluvias. Las épocas más lluviosas son el otoño y la
primavera, con sequía secundaria en la mitad del invierno; el verano, marcado por la
sequía, puede registrar precipitaciones de origen convectivo (de Juan et al., 2003).
TOLEDO
GUADALAJARA
ALBACETE
CIUDAD
REAL
Río Tajo
Río Júcar
Río Segura
Río Guadiana Campo de
Montiel
Zonas regables
CASTILLA-LA MANCHA
FRANCIA
ESPAÑA
Mancha
OrientalMancha
Occidental
Límite Unidad Hidrogeológica
CUENCA
Estación agroclimática
LA GINETA
EL PEDERNOSO
EL SANCHÓN
MANZANARESDAIMIEL
MONTIEL
CIUDAD
REAL
HELLÍN
ONTUR
ALMANSA
MAGÁN
LAS TIESAS ALBACETE
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
4
El análisis de las isotermas medias anuales en el territorio castellano-manchego revela
variaciones en función de la topografía, influenciadas por la diferencia de altitud y por la
acusada continentalidad de las zonas centrales del territorio regional. La mayor parte del
mismo queda englobado dentro de la isoterma de 14ºC, notándose un apreciable descenso
en las áreas serranas de Cuenca y Guadalajara, donde los valores se sitúan entre 8 y 9ºC,
no existiendo esta diferencia tan marcada en las áreas de montaña de Castilla-La Mancha.
Se encuentra así, la Sierra de Alcaraz, con una temperatura media de 13ºC, mientras que
en el extremo noroccidental de Toledo no baja de los 15ºC.
Las heladas empiezan a registrarse a partir de septiembre, para aquellas zonas situadas
por encima de los 1.100 m, siendo su periodo de finalización las últimas semanas de mayo
o los primeros días de junio. Por debajo de los 1.000 m, las primeras heladas aparecen a
partir de la segunda quincena de octubre o, como muy tarde, a primeros de noviembre,
finalizando en abril, si bien, en las zonas más septentrionales, pueden continuar hasta bien
entrado mayo (Elías y Ruiz Beltrán, 1981; de León et al., 1988a; 1988b; 1988c; 1988d;
de Juan et al., 2003).
En CLM, la escasez y la irregularidad son los aspectos más destacables de las
precipitaciones registradas en su espacio geográfico. Las precipitaciones mínimas medias
anuales son de 400 mm recibidos casi en su totalidad en forma líquida. En el sector N y
noroccidental de la comarca de la Mancha, se llega a los 1.000 mm de las zonas
montañosas de Guadalajara y Cuenca y el extremo oeste de Toledo, quedando la mayor
parte de la región en la isoyeta de 500 mm. Existe un mínimo muy acusado en las
comarcas limítrofes con la Región de Murcia en Albacete, de 300 mm, o incluso inferior,
de media anual, en torno a Hellín.
En las zonas de regadío, la mayoría de las características físicas de CLM, como la
topografía y el clima, son bastante homogéneas (Martín de Santa Olalla et al., 2003). Las
temperaturas medias varían entre un mínimo de 5°C en enero a un máximo de 24 °C en
julio. Los suelos son poco profundos con un lecho de piedra caliza. La textura es muy
variable, con suelos franco arenosos, francos y franco arcillosos, a menudo pedregosos
pero fáciles de cultivar y de buena fertilidad bajo manejo agronómico adecuado
(FATIMA, 2015). Con una precipitación media anual inferior a 400 mm y una ETo
superior a 1.200 mm, el clima de estas zonas se clasifica como semiárido, con inviernos
fríos y veranos cálidos. Además, la distribución espacio-tiempo de las precipitaciones es
irregular, con frecuentes periodos de sequía interanuales y con épocas del año, como el
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
5
verano, en el que las precipitaciones son muy bajas, con menos de 100 mm acumulados
de junio a septiembre.
1.2. GESTIÓN ADMINISTRATIVA DEL AGUA Y EL SECTOR DEL
REGADIO EN CASTILLA-LA MANCHA
CLM es una región relativamente despoblada, con sólo 25,8 habitantes km-2 (JCCM,
2017), muy por debajo de la media nacional, que es de 91,8 habitantes km-2 (INE, 2017a).
Este hecho se debe a que la población española se concentra principalmente en las zonas
costeras, y algunas zonas del interior, con más de 200 habitantes km-2 (INE, 2017a). Dado
que las regiones del interior de España, a excepción de Madrid, se dedican
tradicionalmente a la producción agrícola, la industria y el turismo se establecen sobre
todo en las zonas periféricas. Las demandas de agua de las regiones costeras para
satisfacer a estos sectores y a la población restringen la disponibilidad de recursos hídricos
para la agricultura en las regiones del interior.
En España, todas las cuencas hidrográficas compartidas por dos o más regiones están
gestionadas por el Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio Ambiente
(MAPAMA) a través de las Confederaciones Hidrográficas. Sólo las cuencas
intracomunitarias pueden ser gestionadas directamente por las regiones, aunque pueden
ceder su gestión a una agencia del gobierno nacional. Las Confederaciones Hidrográficas
son las encargadas de la elaboración de los planes hidrológicos de las demarcaciones
hidrográficas. Estos documentos recogen, entre otros datos, cuál es el volumen de agua
que se genera dentro de las cuencas, y cuáles son las demandas y la cantidad de recursos
dedicados a cubrir dichas demandas.
Administrativamente, CLM pertenece a siete demarcaciones hidrográficas,
correspondiendo la mayor parte del territorio a los ríos Tajo, Guadiana y Júcar, por este
orden, estando presentes en menor medida las del Segura, Guadalquivir, y de forma
testimonial las del Duero y Ebro. La extensión de las cuencas en el territorio de CLM,
junto con el porcentaje que representa sobre el total, y los recursos hídricos generados
dentro de CLM, se muestran en la Tabla 1.1 (CES, 2006).
CLM posee unos recursos hídricos considerables, si bien con una distribución espacial
irregular tal y como se recoge en la Tabla 1.1, destacando el hecho de que en la cuenca
del Tajo, que ocupa un tercio del territorio regional, se concentran el 57% de los recursos,
mientras que en el Guadiana, de extensión similar, solo se generan el 16% de los recursos
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
6
totales (Tarjuelo et al., 2003). La media total de recursos hídricos generados se aproxima
a 9.258 hm3 año-1. Sin embargo, más del 70% de estos recursos están comprometidos para
usos fuera de la región. La cantidad de agua asignada por los distintos planes de cuenca
para satisfacer la demanda en CLM es la siguiente: 1.680 hm3, 240 hm3 y 35 hm3, para la
agricultura, abastecimiento de la población e industria respectivamente (INE, 2017b); y
816 hm3 para la generación de energía (CES, 2006).
Tabla 1.1. Recursos hídricos en régimen natural en CLM por cuencas hidrográficas.
Cuenca
Superficie de la
cuenca en la región
Recursos hídricos totales
(escorrentías superficiales y subterráneas)
(hm3 año-1)
km2 % Superficiales Subterráneos Totales %
Tajo 26.699 33 3.204 1.108 4.312 46,5
Júcar 15.736 73 1.161 1.011 2.172 23,5
Segura 4.721 25 509 254 763 8,2
Guadiana 26.431 37 1.189 625 1.814 19,6
Guadalquivir 4.428 8 45 25 70 0,8
Ebro 1.063 1 50 68 118 1,3
Duero 48 <1 Sin datos 9 >9 0,1
TOTAL 79.226 6.158 3.100 9.258 100
Fuente: Martínez-Romero (2010).
En CLM el 70% del agua consumida es de origen subterráneo (CES, 2006), lo cual
repercute en costes energéticos y ambientales. En la región se han definido 55 unidades
hidrogeológicas (UH), de las que cerca de la mitad se ubican en las cuencas de los ríos
Júcar y Segura. La superficie total ocupada por los acuíferos es de 50.807 km2 (CES,
2006), con reservas de alrededor de 65.000 hm3. Los acuíferos con mayor volumen de
agua disponible anualmente son los que soportan cerca del 50% de la actividad de riego
(PNR, 2008). Así, el 08.29 “Mancha Oriental” (Figura 1.1) de la cuenca del río Júcar
destina a la agricultura alrededor de 275 hm3 año-1 (CHJ, 2017), mientras que el 04.04
“Mancha Occidental” (Figura 1.1) y el 04.06 “Campo de Montiel” (Figura 1.1) de la
cuenca del río Guadiana, 197 y 9 hm3 año-1 respectivamente (CHG, 2017). La rápida
conversión de grandes áreas en regadío durante los últimos 40 años, además de una
planificación inadecuada y de una legislación incompleta, permitió que el volumen de
agua extraída de estas masas de agua subterránea superase el volumen de recarga. Como
resultado, los dos grandes acuíferos de la cuenca del Guadiana se declararon
sobreexplotados en 1987 y el de la cuenca del Júcar estuvo próximo a una situación
similar. Por lo tanto, hay una necesidad real de reducir la presión sobre estos recursos
mediante un uso más racional y eficiente del agua utilizada para el riego (Martín de Santa
Olalla et al., 2007).
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
7
En CLM el sector agrícola es el mayor consumidor de agua, en torno al 90% del total
utilizado (CES, 2006). La transformación de grandes extensiones de secano en regadío,
principalmente durante las décadas de los años 70 y los años 80, ocasionó un aumento de
la renta en la zona, permitiendo que un elevado porcentaje de la población permanezca
en el medio rural. La superficie agraria de CLM consta de 3.782.068 ha, 522.588 ha de
las cuales son de regadío (MAPAMA, 2017a). Aunque el porcentaje regado es sólo del
13,8%, comparado con el promedio nacional que es del 22,2% (MAPAMA, 2017a), el
riego juega un importante papel social y económico en la región, ya que esta actividad
genera el 40% de la renta agraria regional (JCCM, 2008). Por lo tanto, el regadío aumenta
la rentabilidad de las explotaciones y aporta un mayor grado de seguridad económica para
los agricultores. Sin embargo, el volumen medio de agua suministrada por hectárea de
zona regable es baja, de alrededor de 3.300 m3 ha-1 año-1, mientras que el promedio
nacional es de 5.400 m3 ha-1 año-1 (INE, 2017b; MAPAMA, 2017a).
El coste del agua en la región varía entre 0,06 y 0,15 € m-3, dependiendo de si el origen
de ésta es superficial o subterránea y, en este último caso, de la profundidad a la que se
encuentre el recurso (Carrión et al., 2014). El incremento de los costes se debe
principalmente al aumento en el precio de la energía, la cual es utilizada en el bombeo de
las aguas subterráneas y en la presurización de los sistemas de riego. La reducción de la
rentabilidad de la actividad agrícola como consecuencia del rápido incremento del precio
de la energía en los últimos años implica que hay una necesidad de aumentar la eficiencia
del uso del agua en el riego también desde un punto de vista económico y de consumo
energético.
Los sistemas de riego presurizados son los más utilizados en CLM y representan el 94%
de la superficie de riego (58% riego por goteo, 20% riego por aspersión permanente, 16%
sistemas de pivote central) (ESYRCE, 2017). Esto hace que CLM sea una de las regiones
de España en la cual la eficiencia en el uso del agua es más alta, y donde gracias a la
versatilidad que permite la utilización de estos equipos, puede seguir avanzándose en esta
línea mediante el desarrollo de nuevas técnicas de manejo y de herramientas de ayuda a
la toma de decisiones relacionadas con la gestión del agua a nivel de parcela y/o
explotación.
Los cultivos más representativos de la zona son herbáceos extensivos como el trigo, la
cebada y el maíz, junto con algunos cultivos industriales como el girasol y otros cultivos
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
8
hortícolas como el ajo y la cebolla. Entre los leñosos, la viña es la que ocupa una mayor
superficie (Tabla 1.2).
Tabla 1.2. Principales cultivos de Castilla-La Mancha. Año 2014 (MAPAMA, 2017a).
Cultivo
Regadío Secano Total
ha % ha % ha
Cebada 95.320 11,24 752.473 88,76 847.793
Viña 132.784 29,98 310.145 70,02 442.929
Olivo 16.041 4,34 353.838 95,66 369.879
Trigo 37.736 12,79 257.192 87,21 294.928
Girasol 7.430 3,80 187.942 96,20 195.372
Avena 10.023 6,87 135.829 93,13 145.852
Maíz 36.372 98,99 381 1,04 36.753
Alfalfa 13.792 97,86 302 2,14 14.094
Ajo 11.116 84,68 2.011 15,32 13.127
Otros 161.974 11,40 1.259.367 88,60 1.421.341
Total 522.588 13,82 3.259.480 86,18 3.782.068
1.3. LA GESTIÓN DEL AGUA DE RIEGO EN LAS PRINCIPALES ZONAS
REGABLES DE CASTILLA-LA MANCHA
Generalmente, los agricultores se asocian en comunidades de regantes (CCRR) donde la
fuente de agua, y las infraestructuras de almacenamiento y distribución son comunes, lo
que mejora el rendimiento del sistema y el control del volumen demandado y aplicado a
los cultivos. En otros casos, los agricultores forman parte de CCRR que no cuentan con
instalaciones comunes, como es el caso del uso de aguas subterráneas, que incluyen a
todos los usuarios individuales de un determinado territorio, y donde el control y la
administración de los recursos lo realiza la Confederación Hidrográfica correspondiente,
con ayuda de las CCRR
La superficie regable situada sobre la Unidad Hidrogeológica Mancha Oriental (UHMO)
(Figura 1.1) pertenece a la cuenca del río Júcar y su principal fuente de agua (80%) son
los recursos subterráneos del acuífero “Mancha Oriental”. Su extensión es de 8.500 km2
y cuenta con una superficie regable de unas 105.000 ha con una dotación media de unos
4.500 m3 ha-1 (JCRMO, 2017). La institución responsable de la gestión de los recursos
hídricos de la zona es la Confederación Hidrográfica del Júcar (CHJ) (www.chj.es) y lo
hace ayudándose de la Junta Central de Regantes de la Mancha Oriental (JCRMO)
(www.jcrmo.org), que es una Corporación de Derecho Público adscrita a la CHJ, a la
cual, todos los usuarios de las aguas adscritas al territorio que ocupa la UHMO están
obligados a pertenecer. Los objetivos de la JCRMO son esencialmente dos: gestionar el
uso del agua, en colaboración con la CHJ, para lograr un uso sostenible de los recursos,
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
9
y, representar y defender los intereses de sus asociados ante las autoridades públicas y
privadas en lo consistente al uso y disponibilidad del agua de la zona.
Para evitar la sobreexplotación del acuífero “Mancha Oriental”, la CHJ anualmente
determina el volumen máximo a extraer del acuífero, basándose fundamentalmente en la
evolución de los niveles piezométricos del mismo. Así, en los años en los que los
piezómetros descienden, en la/s campaña/s siguiente/s la dotación total disminuye hasta
recuperar un cierto nivel objetivo. La dotación establecida por la CHJ es repartida entre
los regantes de la JCRMO en función a una serie de derechos adquiridos a lo largo del
tiempo (JCRMO, 2017).
La JCRMO junto con la CHJ son los encargados de supervisar la adecuada utilización de
los recursos asignados. Para ello cuentan con el apoyo de la sección de teledetección del
Instituto de Desarrollo Regional (IDR) de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM)
y con el Servicio de Asesoramiento de Riegos, gestionado por el Instituto Técnico
Agronómico Provincial de Albacete (ITAP) (www.itap.es). Antes del inicio de la
campaña de riegos, los regantes deben presentar un Plan de Explotación (JCRMO, 2017)
en el que indican la superficie que van a dedicar a cada cultivo, que multiplicada por el
consumo por unidad de superficie durante su ciclo anual previamente acordado, evita que
se supere el volumen de agua asignada a cada explotación agrícola, realizando
posteriormente una supervisión de la indicada superficie mediante teledetección. En base
a las condiciones climáticas y la experimentación previamente realizada en la zona, se ha
consensuado entre la CHJ y los regantes la cantidad de agua que consume cada cultivo, a
lo que se denomina consumo teórico, evitando tener que medir el agua realmente aplicada
por cada regante. En esta estimación del consumo teórico de agua se tiene en cuenta que
la posible agua aplicada en exceso drenaría, volviendo a recargar el acuífero, así como
que el elevado coste del agua ligado a la energía, al tener que extraerla a profundidades
de entre 60 y más de 200 m, supone un incentivo para evitar el uso abusivo de este recurso.
Con este sistema de gestión, se desconoce la cantidad real de agua que cada agricultor
aplica a los cultivos y el volumen total utilizado por la explotación. Normalmente, en años
secos y calurosos el volumen aplicado suele ser mayor que el asignado y en húmedos y
frescos menor, lo que ayuda a equilibrar el balance entre recargas y extracciones
interanuales, completando las estrategias de gestión definidas por la CHJ.
Progresivamente, algunos agricultores están instalando contadores en sus explotaciones
con los que medir la cantidad de agua utilizada. Esta opción permite a los agricultores
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
10
regar la superficie que tienen asignada como regadío, sin someterse al Plan de cultivos,
pero sin sobrepasar el volumen de agua asignado. El inconveniente es no poder utilizar
un volumen extra de agua en caso de año seco. Por este motivo, la gran mayoría de los
regantes prefieren la opción de los Planes de Explotación.
Precisamente, la gestión por volúmenes fijos de agua y la instalación de contadores en las
explotaciones de regadío es la estrategia de control del agua utilizada en las otras dos
grandes zonas regables de CLM, las situadas sobre las Unidades Hidrogeológicas
“Mancha Occidental” y “Campo de Montiel” (Figura 1.1). Estas UH pertenecen a la
cuenca del río Guadiana y su principal fuente de agua son los recursos subterráneos de
los acuíferos del mismo nombre. Sus extensiones son de 5.500 km2 y 2.800 km2 y la
dotación media es alrededor de 2.000 m3 ha-1 (CHG, 2017). El principal motivo de la baja
dotación de los regadíos en estas zonas regables es que las masas de agua de las que
dependen fueron declaradas sobreexplotadas en 1987. La institución responsable de la
gestión de los recursos hídricos de la zona es la Confederación Hidrográfica del Guadiana
(CHG) (www.chguadiana.es), siendo sus objetivos similares a los de la CHJ.
Dados los problemas en la zona de escasez de agua, el alto coste de la misma y el riesgo
de sobreexplotación de acuíferos locales, son necesarias herramientas que les ayuden a
determinar el volumen de agua que deben aplicar a los cultivos en función del estado de
los mismos, de las condiciones climáticas y de la calidad de agua de riego utilizada.
Con el fin de resolver estos problemas, en CLM se están llevando a cabo diferentes
actuaciones coordinadas en las que está involucrada la UCLM y cuyo objetivo principal
es el de mejorar la gestión del agua a través de las diferentes administraciones públicas y
los usuarios del agua.
Los Servicios de Asesoramiento al Regante (SAR) pueden desempeñar un papel
importante en la asistencia a los usuarios en la adopción de nuevas técnicas y tecnologías
para aumentar la productividad (económica o social), lo que minimiza los riesgos
ambientales y contribuye a la sostenibilidad del sector agrario (Smith y Muñoz, 2002). El
objetivo general de los SAR es ayudar a los agricultores a lograr un uso eficiente de sus
herramientas de producción, en especial el agua, fertilizantes y energía. Para ello se
proporciona apoyo científico y técnico adecuado a los agricultores con el fin de optimizar
la gestión, para que la agricultura pueda ser una actividad sostenible y compatible con el
medio ambiente. Estos servicios pueden ser prestados por empresas privadas, organismos
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
11
públicos o cooperativos. La sostenibilidad financiera es el punto crítico en la promoción
de servicios de asesoramiento de riego.
En CLM, han coexistido dos SAR. El primero en entrar en funcionamiento fue el SAR
de Albacete en 1987, coordinado por el Instituto Técnico Agronómico Provincial de
Albacete (ITAP), perteneciente a la Diputación Provincial de Albacete. En consecuencia,
su ámbito de aplicación es provincial, y asesora sobre todo a los regantes de UH 08.29.
Entre 1999 y hasta 2014, el Servicio Integral de Asesoramiento al Regante (SIAR) de
CLM, coordinado por el Centro Regional de estudios del Agua (CREA) de la UCLM, se
encargó del asesoramiento en el resto del ámbito territorial.
Acciones complementarias para ayudar a gestionar de modo más eficiente las
explotaciones de regadío en la región están relacionadas con mejorar el funcionamiento
y el manejo de las instalaciones de bombeo y de los sistemas de riego presurizados, con
el fin de minimizar el consumo de agua y de la energía. Algunos de los trabajos realizados
en este sentido son:
• Análisis y mejora del diseño y funcionamiento de las instalaciones de riego a
presión, contemplando el sistema en su conjunto, desde la fuente de agua hasta el
emisor, incluido el uso de energía fotovoltaica, integrando el modelo fotovoltaico
y el modelo hidráulico para el correcto funcionamiento del riego (Moreno et al.,
2010; 2012; Carrión et al., 2013; 2014; Izquiel et al., 2015; Carrión et al., 2016;
Izquiel et al., 2016).
• Mejora de la gestión y la eficiencia en el uso del agua en la agricultura y reducción
de la huella hídrica del regadío mediante la determinación de las necesidades de
riego de los cultivos y la aplicación de técnicas de riego deficitario controlado así
como el desarrollo de herramientas y modelos de ayuda a la toma de decisiones
como MOPECO “Modelo de OPtimización ECOnómica” (de Juan et al., 1996;
Ortega et al., 2004; Martín de Santa Olalla et al., 2007; López-Mata et al., 2010;
Domínguez et al., 2011; 2012a; 2012b; 2012c; 2013; Leite et al., 2015a; 2015b;
López-Mata et al., 2016).
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
12
1.4. MODELO DE OPTIMIZACIÓN ECÓNOMICA DEL AGUA DE RIEGO
(MOPECO).
MOPECO es un modelo desarrollado por los grupos de investigación del CREA (de Juan
et al., 1996; Ortega et al., 2004) concebido para maximizar la rentabilidad de las
explotaciones de regadío situadas en zonas con áridas y semiáridas con escasez de
recursos hídricos, mediante un uso eficiente del agua de riego (Domínguez et al., 2012b)
y de la superficie regable disponible (López-Mata et al., 2010).
Los manejos de riego convencionales suelen plantearse sin estrategias de riego deficitario,
a pesar de que el óptimo económico implica un cierto grado de déficit hídrico (López-
Mata et al., 2016), el cual depende del cultivo, de sus necesidades de riego y del margen
bruto que puede llegar a generar (Tarjuelo y de Juan., 1999; Ortega et al., 2004).
MOPECO optimiza el margen bruto de las explotaciones mediante el uso de estrategias
de riego deficitario controlado optimizado por etapas de desarrollo del cultivo
(Domínguez et al., 2012b; Leite et al., 2015a).
Para la implementación del modelo MOPECO en una zona regable es necesario disponer
de los datos climáticos, de los parámetros calibrados de los cultivos para su simulación,
y de los datos económicos asociados a los cultivos. Actualmente, para las condiciones de
CLM el modelo está calibrado para el maíz (Domínguez et al., 2012a), la cebolla
(Domínguez et al., 2012c), el ajo (Domínguez et al., 2013) y el melón (Leite et al., 2015b),
así como para la zanahoria (Carvalho et al., 2014) y el melón (Leite et al., 2015b) en
Brasil, y la patata en El Líbano (Domínguez et al., 2011).
El modelo se basa en las metodologías FAO-33 (Doorenbos y Kassam, 1979) y FAO-56
(Allen et al., 1998) para realizar el balance de agua en el suelo y determinar el efecto del
déficit hídrico sobre el rendimiento de los cultivos. Para la simulación del rendimiento,
el modelo utiliza la función de producción de Stewart et al. (1977), que estima el
rendimiento del cultivo en base a la relación entre la evapotranspiración real (ETa) y la
evapotranspiración máxima (ETm) para cada etapa de crecimiento (Domínguez et al.,
2011). La distribución del agua de riego durante el periodo de crecimiento está
determinada por la metodología ORDI (riego deficitario controlado optimizado por
etapas), que obtiene el máximo rendimiento para un cierto nivel de déficit hídrico objetivo
para todo el ciclo del cultivo (Domínguez et al., 2012b) estableciendo las relaciones ETa/
ETm que deben ser aplicadas en cada etapa de crecimiento. Los rendimientos obtenidos
en función de la cantidad de agua de riego suministrada al cultivo se utilizan para
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
13
determinar la función "Rendimiento vs. Agua neta total". En la obtención de esta función
se tienen en cuenta los efectos de la uniformidad del riego (López-Mata et al., 2010) y de
la conductividad del agua de riego (Domínguez et al., 2011). Además, para una adecuada
representatividad de dicha función, es necesario que ésta se obtenga bajo las condiciones
típicas de la zona. Para ello, Domínguez et al. (2013) adaptaron la metodología propuesta
por Hall et al. (1978) para la generación del “Año Meteorológico Típico (TMY)”. Un
TMY consiste en 12 meses estadísticamente seleccionados de años individuales y
concatenados para formar un año completo, dando como resultado una buena correlación
entre los valores diarios de las variables climáticas tales como, la temperatura, la
precipitación y la radiación solar. Mediante los datos económicos asociados a cada
cultivo, las funciones "Rendimiento vs. Agua neta total" se traducen en funciones
"Margen bruto vs. Agua bruta total". Estas funciones son utilizadas por el optimizador
para determinar la superficie que debe ser ocupada por cada cultivo y el volumen de riego
a aplicar a cada uno de ellos para maximizar el margen bruto de una explotación (López-
Mata et al., 2016) dadas una serie de restricciones establecidas por el usuario del modelo
(Figura 1.2).
ETo: evapotranspiración de referencia diaria (mm); Pe: precipitación efectiva diaria (mm); ECei:
conductividad eléctrica del agua del extracto de suelo saturado al inicio de la temporada de riegos (dS m-
1); Ym: rendimiento potencial del cultivo en la zona (kg ha-1); Kc: coeficiente de cultivo (Allen et al., 1998);
Ky: factor de respuesta del cultivo al estrés (Doorenbos and Kassam, 1979); ECet: conductividad eléctrica
del agua del extracto de suelo saturado que hace disminuir la capacidad de evapotranspiración del
cultivo(dS m-1); grupo de ET: condiciona el valor diario de la fracción de agua total disponible (TAW) que
el cultivo puede extraer sin sufrir estrés hídrico (Danuso et al., 1995); CU: coeficiente de uniformidad del
sistema de riego; ECiw: conductividad eléctrica del agua de riego (dS m-1).
Figura 1.2. Diagrama de flujo del modelo MOPECO.
DATOS
- Climáticos:ETo, Pe
- Suelo:Profundidad, Textura, ECei
- Cultivo:Ym, Kc, Ky, Duración de las
etapas, Profundidad radicular,
grupo de ET, ECet
- Riego:CU, ECiw
MANEJO DEL RIEGO
(ORDI)
Funciones de rendimiento
(cultivos: 1,…, n)
Agua neta total (Riego neto + Pe) (TWN) (mm)
Ren
dim
ien
to (
Y)
(kg
ha-1
)
DATOS
- Económicos:Precio de venta, Coste del agua,
Costes variables, Ayudas
-Riego:Pérdidas por evaporación y
arrastre (%)
Funciones de margen bruto
(cultivos: 1,…, n)
Agua bruta total (Riego bruto + Pe) (TWG) (mm)
Mar
gen
bru
to (
MB
) (€
ha-1
)
RESTRICCIONES
- Cultivos:Máxima superficie regable, Lámina
máxima bruta de riego, Barbecho
- Explotación:Máxima superficie regable, Volumen
de agua de riego disponible
OPTIMIZADOR
Cultivo 2
Cultivo 7
Cultivo 3
Barbecho
RESULTADO
Distribución de cultivos (en
términos de superficie y volumen de
agua para riego) que maximiza el
margen bruto bajo las condiciones
climáticas del año x
Función “Y vs. TWN”
Función “MB vs. TWG”
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
14
1.5. EL CULTIVO DE LA CEBADA CERVECERA
La cebada (Hordeum vulgare L.) es el duodécimo cultivo por producción del mundo y el
quinto en superficie cosechada, con 144 millones de toneladas y 49 millones de hectáreas
respectivamente. Europa aporta más del 60% de la producción mundial con un 50% de la
superficie (FAOSTAT, 2017).
Castilla-La Mancha, con una producción de 2.006.398 Mkg (29% nacional) es el segundo
productor de cebada en España. En esta Comunidad Autónoma se cultivan 847.793 ha,
de las que 95.320 ha son en regadío (MAPAMA, 2017a) (Tabla 1.2). Pese a ser una
región con escasez de recursos hídricos, la gran diferencia de rendimiento entre secano y
regadío (hasta 3 veces mayor) junto con las bajas necesidades de agua de riego de este
cultivo (entre 2.450-2.500 m3 ha-1; JCRMO, 2017) si se comparan con las de otros
cultivos herbáceos de la región, justifican la implantación de este cultivo en regadío. Sin
embargo, el incremento de los costes de producción y la baja rentabilidad del cultivo, así
como el hecho de disponer de dotaciones limitadas de agua por campaña de riego, está
ocasionando que los agricultores se planteen la posibilidad de aplicar riego deficitario a
este cultivo.
El periodo de siembra abarca los meses de noviembre a enero, con dosis de siembra
recomendadas de 350-400 semillas/m2 (ITAP, 2017). Se trata de una planta de
crecimiento esencialmente primaveral, manifestando su actividad metabólica sensible a
partir de los 5-6 °C, y alcanzando la madurez fisiológica en el periodo comprendido entre
mayo y julio, según la precocidad de la planta y el medio (López-Bellido, 1991).
El impacto del estrés hídrico en los rendimientos de la cebada depende de su intensidad
y de la etapa de crecimiento en la que ésta ocurre. Day et al. (1987), Francia et al. (2011)
y Setter y Waters (2003) informaron de una reducción del rendimiento cuando se
encuentra inundada (incluso por pocas horas) durante su etapa temprana, entre 2 y 6
semanas después de la siembra. En general, el déficit hídrico durante el periodo de
crecimiento y alrededor de la antesis causa pérdidas debido a las reducciones en el número
potencial de granos por unidad de superficie (Fischer, 1985; Savin y Slafer, 1991; Giunta
et al., 1993; Cossani et al., 2009; Abrha et al., 2012), mientras que el déficit hídrico junto
con altas temperaturas durante el periodo de llenado del grano, reducen el peso medio de
los granos (Carter y Stoker 1985; Oweis et al., 2000; Acevedo et al., 2002; Ugarte et al.,
2007;. Abrha et al., 2012). Carter y Stoker (1985) y Qureshi y Neibling (2009) llegaron a
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
15
la conclusión de que la calidad del grano de cebada para la producción de malta también
se ve afectada por el déficit hídrico, sobre todo durante la formación del grano.
Los parámetros más importantes en términos de calidad de la cebada son aquellos que le
permiten alcanzar la calidad maltera. Si éste es el caso, el precio de la cosecha aumenta
considerablemente, pasando de 182,5 € Mkg-1 para cebada maltera a 158,8 € Mkg-1 para
cebada pienso, lo que supone alrededor de un 15% más (MAPAMA, 2017b). Por ello, a
los productores les interesa conocer las técnicas de manejo del cultivo, incluido el riego,
que permitan cumplir con los requisitos impuestos por la industria.
La asociación “Malteros de España” se encarga de promover y asegurar la calidad del
cultivo de la cebada cervecera en nuestro país (CE, 2017). Esta asociación, en
colaboración con los cerveceros, lleva a cabo una serie de ensayos agronómicos con
distintas variedades de cebada. Fruto de estos ensayos y de la experiencia a escala
comercial, se publica una ficha donde se distinguen dos categorías, una en la cual se
indican las variedades de cebada más recomendadas para elaborar cerveza, y otra donde
se engloban las aconsejadas como variedades en observación por poseer potencial de
desarrollo agronómico y cualitativo. Para los años 2015-2018, las variedades “Pewter”,
“Shakira”, “Scrabble” y “Traveler” fueron incluidas dentro del primer grupo, siendo las
variedades más apreciadas para la elaboración de cerveza (CE, 2017).
Los fabricantes de cerveza están interesados en reducir la huella hídrica del producto que
elaboran para ser más competitivos en los mercados internacionales, que muestran una
demanda creciente de productos respetuosos con el medio ambiente.
1.6. OBJETIVOS
El objetivo principal de esta Tesis Doctoral es determinar las estrategias de riego
deficitario controlado optimizado por etapas que maximizan el rendimiento de la cebada
cervecera bajo las condiciones de Castilla-La Mancha para cuatro volúmenes limitados
de agua de riego, manteniendo una gran calidad del producto final, con el fin de mejorar
la competitividad tanto de las explotaciones agrarias como de la industria transformadora.
Para lograr este objetivo se proponen los siguientes objetivos parciales:
- Calibración del modelo MOPECO para la cebada.
Capítulo 1 La cebada de regadío en Castilla-La Mancha
16
- Determinación de los volúmenes de agua de riego a aplicar al cultivo en cada una
de las etapas de desarrollo, en función del volumen total de agua de riego
disponible al inicio de la campaña de riegos.
- Evaluación del efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas sobre
los parámetros fisiológicos y de calidad del cultivo.
- Determinación de la estrategia de riego más adecuada.
- Determinación de la huella hídrica ligada al cultivo de cebada.
1.7. BIBLIOGRAFÍA
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Capítulo 2. Calibración y
validación del modelo MOPECO
para el cultivo de cebada
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
27
2.1. INTRODUCCIÓN
En la agricultura de regadío, la programación de riegos es uno de los procesos más
complejos que debe realizar el agricultor debido a la multitud de factores implicados en
el manejo del agua, requiriendo de información técnica para el conocimiento preciso entre
el agua aplicada y el rendimiento de los cultivos (García-Vila et al., 2009; Domínguez et
al., 2012b).
Los modelos basados en el balance de agua en el suelo son apropiados para ayudar en las
programaciones de riegos, como es el caso del BUDGET (Raes et al., 2006) y SIMDualKc
(Rosa et al., 2012a; 2012b), mientras que los modelos de crecimiento y rendimiento del
cultivo son útiles para predecir los rendimientos en respuesta al agua aplicada y a su
distribución en el tiempo. Para analizar la respuesta de la cebada al riego se han utilizado
distintos modelos de cultivos como CERES-Cebada (Nain y Kersebaum, 2007), CropSyst
(Donatelli et al., 1997; Belhouchette et al., 2008) y, más recientemente, el modelo
AquaCrop desarrollado por la FAO (Araya et al., 2010; Abrha et al., 2012; Pereira et al.,
2015). Abi Saab et al. (2015) compararon los modelos AquaCrop y CropSyst en cebada
para condiciones mediterráneas resolviendo que los modelos simulaban suficientemente
bien, aunque con mejores niveles de ajuste para AquaCrop, apuntando que las
condiciones de manejo del cultivo (agua aplicada y fertilización) eran más influyentes
que las condiciones climáticas específicas de cada zona. Rötter et al. (2012) probaron
varios modelos para la predicción de producción de cebada de primavera en varios lugares
de Europa del norte y central, concluyendo que ningún modelo destacaba sobre otro y
que, debido al alto número de incertidumbres en las simulaciones, es necesario calibrar
cada modelo para la zona y variedad donde se vaya a desarrollar.
Existen otros modelos más simples que también se pueden utilizar para predecir las
respuestas de rendimiento en función del agua, destacando entre ellos, la función de
producción propuesta por Stewart et al. (1977). Esta ecuación es la utilizada por el modelo
MOPECO para determinar las funciones de “Rendimiento vs. Agua neta total”, siendo su
objetivo maximizar la rentabilidad de las explotaciones de regadío mediante un manejo
más eficiente del agua de riego.
El objetivo principal del trabajo presentado en este capítulo fue calibrar y validar el
modelo MOPECO para simular un cultivo de cebada bajo las condiciones de Castilla-La
Mancha (CLM). Para alcanzarlo, se propusieron los siguientes objetivos parciales:
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
28
• Determinar la duración de las etapas de desarrollo del cultivo.
• Determinar el rendimiento potencial de la cebada en la zona (Ym).
• Determinar los valores del coeficiente de sensibilidad al déficit hídrico (Ky) de
cada etapa de desarrollo.
2.2. MATERIAL Y MÉTODOS
2.2.1. Datos utilizados para la calibración y validación del modelo MOPECO
Para la determinación de la duración de las etapas de desarrollo de cultivo se utilizaron
23 seguimientos fenológicos realizados por el SIAR de CLM durante las campañas de
2002 a 2013 en parcelas con diferentes cultivares, así como otros 5 seguimientos
realizados por el ITAP durante los años 2002, 2004, 2011, 2012 y 2013. Los datos
climáticos utilizados fueron los registrados por las estaciones agroclimáticas de la red
SIAR (Servicio de Información Agroclimática para el Regadío, del MAPAMA) más
cercanas a las parcelas de evaluación y la propia del ITAP situada en su finca
experimental (Figura 1.1).
Para calibrar y validar los valores del rendimiento potencial (Ym) y del factor de respuesta
de cultivo al estrés (Ky) requeridos por la función de Stewart et al. (1977) se utilizaron
los datos de los ensayos experimentales llevados a cabo por el ITAP durante las campañas
2011, 2012 y 2013 en la finca experimental de “Las Tiesas” (Barrax, Albacete). En ellos
se utilizó la variedad “Cierzo” certificada R2, con una dosis de siembra de 220 kg ha-1,
siendo las fechas de siembra 21/01/2011, 30/01/2012 y 30/01/2013.
Según el Soil Taxonomy (Soil Survey Staff, 1999), el tipo de suelo de la parcela donde
se realizaron los ensayos de riego se catalogó como Petrocalcic Calcixerepts. La
profundidad media del suelo fue de 40 cm limitado por el desarrollo del horizonte
petrocálcico que se encuentra más o menos fragmentado. La textura fue franco-arcillo-
limosa, con un 13,4 % de arena, un 48,9 % de limo y un 37,7 % de arcilla, pH básico,
pobre en materia orgánica y en nitrógeno total y con un alto contenido en caliza activa y
potasio.
Estos ensayos consistieron en un diseño completo de bloques al azar donde se aplicaron
6 tratamientos de riego con cuatro repeticiones de cada uno para todos los años. Cada
parcela elemental disponía de un sistema de riego por goteo, con tuberías portagoteros de
polietileno de 16 mm, con separación entre emisores de 0,5 m y con un caudal nominal
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
29
de 3,5 l h-1. Los tratamientos de riego fueron: T1: 50% de la evapotranspiración del cultivo
(ETm) desde siembra hasta recolección; T2: 75% de ETm desde siembra hasta recolección;
T3: 100% de ETm desde siembra hasta recolección; T4: 50% de ETm desde siembra hasta
máxima cobertura vegetal (inicio de floración), y el 100% de la ETm desde máxima
cobertura vegetal hasta recolección; T5: 75% de la ETm desde siembra hasta máxima
cobertura vegetal, y el 100% de la ETm desde máxima cobertura vegetal hasta recolección;
T6: 100% de ETm desde siembra hasta máxima cobertura vegetal; y el 75% de la ETm
desde máxima cobertura vegetal hasta recolección.
Para la programación de riego de los ensayos se realizó un balance simplificado del agua
del suelo siguiendo la metodología propuesta por FAO, utilizando para ello los datos
climáticos obtenidos de una estación agrometeorológica situada en la estación de
lisimetría de la finca experimental de “Las Tiesas” (Doorenbos y Pruitt, 1977; Doorenbos
y Kassam, 1979; Allen et al., 1998).
Nn = ETc – Pe (2.1)
donde: Nn son las necesidades netas de riego (en mm); Pe la precipitación efectiva (en mm); ETc la
evapotranspiración de cultivo (en mm). La precipitación efectiva se calculó siguiendo la metodología del
Bureau of Reclamation de los Estados Unidos (Villalobos et al., 2002).
Durante los ensayos se llevaron a cabo las técnicas culturales habituales en el cultivo de
cebada (Tabla 2.1).
Tabla 2.1. Dosis de abonado aplicadas en los ensayos de riego.
Fecha Tipo de abonado Descripción
18/01/11 Fondo 370 kg ha-1 de 4-16-10, siendo: 14,8 UF N - 59,2 UF
P2O5 - 37,0 UF K2O
29/03/11 Cobertera 50 UF de N ha-1 de N-26% líquido
23/01/12 Fondo 220 kg ha-1 de 8-16-8, siendo: 17.6 UF N - 35.2 UF
P2O5 - 17.6 UF K2O
08/05/12 Cobertera 50 UF N ha-1 de 25% de riqueza
29/01/13 Fondo 220 kg ha-1 de 8-16-8, siendo: 17.6 UF N - 35.2 UF
P2O5 - 17.6 UF K2O Donde: UF son unidades fertilizantes.
Los valores de rendimiento obtenidos en las tres campañas fueron bastante similares en
función de la cantidad de agua recibida por el cultivo. Los rendimientos oscilaron desde
los 5.700 kg ha-1 de media en los tratamientos más deficitarios del año 2012 hasta cerca
de los 9.000 kg ha-1 de media que lograron los tratamientos sin déficit (Figura 2.1).
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
30
Figura 2.1. Rendimientos obtenidos en los ensayos de riego en función del agua
recibida.
2.2.2. MOPECO
MOPECO utiliza la ecuación propuesta por Stewart et al. (1977) para estimar el
rendimiento del cultivo en función de la relación entre la evapotranspiración real y la
máxima (ETa/ETm) alcanzadas en las diferentes etapas de crecimiento. Doorenbos y
Kassam (1979) consideran cuatro etapas de crecimiento de acuerdo a la distinta
sensibilidad de los cultivos a déficit hídrico (desarrollo vegetativo, floración, formación
de rendimiento y periodo de maduración). El factor de respuesta del rendimiento del
cultivo al estrés (Ky) expresa lo sensible que es el cultivo al déficit hídrico en cada etapa
de crecimiento. Cuando el contenido de humedad del suelo está por debajo de un cierto
valor, el cultivo entra en estrés por déficit hídrico y responde reduciendo su capacidad
evapotranspirativa, lo cual puede ocasionar que el rendimiento real (Ya) obtenido sea
inferior al máximo (Ym) estimado para esa variedad en la zona bajo condiciones óptimas
para el desarrollo del cultivo.
(2.2)
donde: Ya e Ym, son el rendimiento real y máximo del cultivo (kg ha-1); k, es la etapa de crecimiento real;
Kyk, es el factor de respuesta del rendimiento al estrés por déficit hídrico de cada etapa de crecimiento; ETa
y ETm, se corresponden con las evapotranspiraciones acumuladas real y máxima en cada etapa de
crecimiento Ky (mm).
La ETm diaria se calcula multiplicando el coeficiente de cultivo (Kc) diario por la
evapotranspiración de referencia (ETo) diaria (Allen et al., 1998). La ETa diaria requiere
un balance diario del contenido de agua en el suelo basado en FAO-56 (Allen et al., 1998),
el cual se calcula como la diferencia entre las entradas (precipitaciones y riego, no
considerándose ascensión capilar en este caso) y salidas (ETa y percolación profunda)
(Domínguez et al., 2011).
Para la simulación de la cebada es necesario conocer la duración de las etapas de Kc y Ky
en grados día (GDD), considerándose que este cultivo tiene cuatro etapas de Kc (Allen et
0
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
12.000
275 325 375 425 475 525 575
Ren
dim
ien
to (
kg
ha
-1)
Agua total (Riego neto + Precipitación efectiva) (mm)
2011 2012 2013
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
31
al., 1998) y otras tantas de Ky (Doorenbos y Kassam, 1979). La definición del estado
fenológico que corresponde a cada etapa de desarrollo se ha obtenido de la escala
Biologische Bundesanstalt, Bundessortenamt und CHemische Industrie (BBCH)
(Bleiholder et al., 2001) (Tabla 2.2).
Tabla 2.2. Duración de las etapas Kc y Ky de la cebada en Castilla-La Mancha (días).
Etapa fenológica Fechas
Kc (I) Kc (II) Kc (III) Kc (IV) Ky (i) Ky (ii) Ky (iii) Ky (iv) Total Primer
día
después
de
siembra
Madura-
ción
Inicio 0 21 39 83 0 37 71 85 00
Fin 21 39 83 89 37 71 85 89 89
Duración (días)
2002a 49 60 22 17 102 22 11 13 148 31-ene. 28-jun.
2002b 55 54 26 24 94 34 14 17 159 10-ene. 18-jun.
2002c 76 40 25 23 110 25 11 18 164 5-ene. 18-jun.
2003b 66 47 21 17 103 24 11 13 151 14-ene. 14-jun.
2003b 76 43 22 20 113 23 11 14 161 2-ene. 12-jun.
2003d 74 43 23 18 110 23 10 15 158 2-ene. 9-jun.
2003c 73 45 24 19 114 22 10 15 161 10-ene. 20-jun.
2004a 51 64 23 18 108 24 11 13 156 30-ene. 4-jul.
2004c 49 62 32 17 100 35 14 11 160 12-ene. 20-jun.
2004c 56 58 24 16 108 23 11 12 154 17-ene. 19-jun.
2005b 59 41 24 19 95 23 11 14 143 21-ene. 13-jun.
2005e 68 47 23 17 106 25 11 13 155 7-ene. 11-jun.
2005c 67 38 22 23 98 23 13 16 150 15-ene. 14-jun.
2005f 63 43 22 19 99 22 12 14 147 15-ene. 11-jun.
2007c 45 47 23 21 84 25 12 15 136 7-feb. 23-jun.
2008c 46 52 26 23 85 34 12 16 147 24-ene. 19-jun.
2009g 48 50 20 18 91 20 12 13 136 1-feb. 17-jun.
2009h 39 55 21 20 82 26 15 12 135 5-feb. 20-jun.
2009i 39 53 23 19 87 22 12 13 134 6-feb. 20-jun.
2009c 55 55 24 18 103 24 12 13 152 19-ene. 20-jun.
2010h 67 44 26 22 101 26 16 16 159 11-ene. 19-jun.
2010j 69 51 21 21 113 22 11 16 162 17-ene. 28-jun.
2010g 52 53 21 17 99 22 10 12 143 2-feb. 25-jun.
2010k 52 42 22 24 87 24 11 18 140 5-feb. 25-jun.
2010l 45 41 31 20 81 30 13 13 137 5-feb. 22-jun.
2011a 61 37 27 26 87 32 17 15 151 21-ene. 21-jun.
2012a 61 42 24 20 93 26 13 15 147 30-ene. 25-jun.
2013a 62 40 29 21 92 32 13 15 152 30-ene. 1-jul.
Donde: Kc (I): Inicial; Kc (II): Desarrollo vegetativo; Kc (III): Etapa media; Kc (IV): Etapa final; Ky (i):
Desarrollo vegetativo; Ky (ii): Periodo de floración; Ky (iii): Formación de rendimiento; Ky (iv): Periodo de
maduración; 00: Primer día después de la siembra; 21: Comienzo del ahijamiento: 1º hijuelo visible; 37:
Aparece la última hoja (hoja bandera) aún enrollada; 39: Estadio hoja bandera: hoja bandera completamente
desenrollada, lígula recién visible; 71: Estadio de madurez acuosa: los primeros granos han alcanzado la
mitad de su tamaño final; 83: Pastoso temprano; 85: Pastoso blando: contenido del grano, blando, pero
seco; no se mantiene la huella de la uña del dedo; 89: Madurez completa: grano duro, difícil de dividir con
la uña del pulgar. Estaciones agroclimáticas a: Las Tiesas; b: Manzanares; c: El Sanchón; d: Daimiel; e:
Ciudad Real; f: Magán; g: Almansa; h: Montiel; i: Hellín; j: La Gineta; k: Ontur; l: El Pedernoso.
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
32
MOPECO utiliza el método del triángulo doble (Sevacherian et al., 1977) para determinar
la duración en GDD de cada etapa, el cual requiere de la temperatura umbral mínima para
el desarrollo (TL) y de la temperatura umbral máxima a la que la tasa de desarrollo
comienza a disminuir (TU). Para establecer los valores de TL y TU de la cebada en el
área de estudio, se han utilizado los valores propuestos por otros autores en condiciones
climáticas similares. Así, TL puede variar de 0 a 10ºC, y TU, de 20 a 38ºC (Kirby et al.,
1982; López-Bellido, 1991; Juskiw et al., 2001; Araya et al., 2010; Abrha et al., 2012).
La combinación de TL y TU que obtuvo la menor desviación estándar (DE) y menor
coeficiente de variación (CV) con los datos de los 28 seguimientos utilizados (Tabla 2.2)
fue la seleccionada para realizar las simulaciones.
Además de calibrar los parámetros necesarios para simular la respuesta del cultivo a la
disponibilidad de agua en el suelo es necesario calibrar otros parámetros relacionados con
la metodología ORDI (Optimized Regulated Deficit Irrigation), la cual es utilizada por
MOPECO para establecer las estrategias de riego deficitario controlado que maximizan
el rendimiento para una relación ETa/ETm global objetivo (Domínguez et al., 2012b), o
para un volumen limitado de agua de riego (Leite et al., 2015a). La metodología ORDI
determina el valor que deben alcanzar las relaciones ETa/ETm de la Ec. (2.2) para lograr
los objetivos anteriores. Hay que tener en cuenta que la optimización de una ecuación
matemática puede ofrecer resultados inaceptables tanto desde un punto de vista de
sobreestimación de rendimientos como bajo un punto de vista fisiológico, por lo que
deben establecerse un conjunto de restricciones. Así, la tasa de ETa/ETm acumulada en
cada etapa debe ser mayor o igual que 0,5, de acuerdo con las directrices de Doorenbos y
Kassam (1979) y Allen et al. (1998). Sin embargo, esto no implica que no se puedan
permitir valores inferiores a 0,5 para el cálculo diario de ETa/ETm. Además, se debe fijar
una diferencia máxima entre las ETa/ETm acumuladas de dos etapas consecutivas
(Domínguez et al., 2012b; 2012c; 2013; Carvalho et al., 2014; Leite et al., 2015b) para
que el cultivo llegue en buenas condiciones a las últimas etapas de su ciclo y que el
modelo no sobreestime los rendimientos en sus simulaciones. La forma de establecer este
valor consiste en determinar el nivel de máximo de diferencia de relaciones ETa/ETm
acumuladas entre etapas consecutivas, a partir de la cual el modelo no consigue simular
adecuadamente un porcentaje suficiente de tratamientos observados (Domínguez et al.,
2012b).
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
33
2.2.3. Calibración y validación de la relación “Rendimiento vs. Agua neta total”
Los procesos de calibración y validación del modelo MOPECO siguen los siguientes
pasos (Domínguez et al., 2012a):
• Establecer el valor de Ym de acuerdo con los resultados de los ensayos de campo.
• Determinar los valores de Kc. En este caso se utilizaron los empleados por el SIAR
de CLM para la determinación de las necesidades de riego de este cultivo, que son
los mismos que los propuestos por el Servicio de Asesoramiento de Riegos de
Albacete (SAR) perteneciente al ITAP (ITAP, 2004).
• Obtener las relaciones ETa/ETm de cada etapa Ky en cada uno de los 18
tratamientos (6 tratamientos por año) durante los años 2011-2013.
• Calibrar los valores de Ky (Doorenbos y Kassam, 1979) para encontrar el mejor
ajuste entre los rendimientos observados y simulados en los ensayos de 2011-
2013.
• Validar los valores asignados a cada parámetro mediante la simulación de los
calendarios de riego de las campañas 2011-2013, y comparar los rendimientos
observados con los simulados.
• Definir la máxima diferencia de relación ETa/ETm objetivo entre dos etapas de
desarrollo consecutivas para aplicar la metodología ORDI (Domínguez et al.,
2012b).
La relación “Rendimiento vs. Agua neta total” (Ya-TWN) se considera calibrada cuando
la diferencia entre los rendimientos observados y simulados es igual o menor que un 10%,
y cuando el porcentaje de rendimientos simulados que cumplan el requisito anterior es
igual o mayor al 70% (Farahani et al., 2009; Heng et al., 2009; Domínguez et al., 2012a,
2012c).
Además, para determinar la bondad de ajuste del modelo, se utilizaron los parámetros
estadísticos: la raíz del error cuadrático medio (RMSE), la raíz del error cuadrático medio
normalizado (NRMSE), la eficiencia del modelo de Nash-Sutcliffe (EF), la desviación
media (DM), y el índice de agregación de Willmott o estadístico “d”.
La RMSE es uno de los indicadores estadísticos más ampliamente utilizados (Jacovides
y Kontoyiannis, 1995). Esta variable tiene como ventaja que mide la magnitud media de
la diferencia entre los valores observados y los simulados en las mismas unidades,
aplicándose para evaluar el rendimiento del modelo. Toma valores desde 0 hasta +∞,
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
34
indicando un buen ajuste con el primer valor y pobre con el segundo. Sin embargo no
diferencia entre sobrestimaciones y subestimaciones:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = [𝑛−1 ∑(𝑆𝑖 − 𝑂𝑖)2
𝑛
𝑖=1
]
1/2
(2.3)
donde: RMSE es la raíz del error cuadrático medio; n, es el número de observaciones; Si y Oi son los valores
simulados y observados, respectivamente.
Se ha considerado que la calibración y validación del modelo cumplen en cuanto a este
estadístico, si el valor obtenido es igual o inferior al 20% del valor máximo observado.
Debido a que la RMSE es expresada en las unidades de la variable de estudio, esto no
permite que el modelo sea comprobado bajo un amplio rango de condiciones climáticas
(Jacovides y Kontoyiannis, 1995). Por tanto, RMSE puede ser normalizada (NRMSE)
usando el valor medio de la variable observada. Este valor normalizado se expresa como
porcentaje, y es una indicación de la diferencia relativa entre los datos obtenidos por el
modelo y las observaciones.
𝑁𝑅𝑀𝑆𝐸 = 100 (𝑅𝑀𝑆𝐸
𝑂𝐴𝑉) (2.4)
donde: NRMSE, es la raíz del error cuadrático medio normalizado; OAV es el valor medio de la variable
observada.
Un NRMSE inferior al 10% puede ser considerado como excelente, bueno si se encuentra
entre un 10% y un 20%, aceptable para un porcentaje entre un 20% y 30% y malo si es
mayor de un 30% (Jamieson et al., 1991; Bannayan y Hoogenbom, 2009; Raes et al.,
2012).
La EF determina la magnitud relativa de la varianza de los residuos comparado con la
varianza de los valores observados (Nash y Sutcliffe, 1970; Greenwood et al., 1985;
Loague y Green, 1991). Otra forma de ver el estadístico es cómo de bien se ajusta la
representación de los datos observados frente a los simulados en la relación 1:1 (Moriasi
et al., 2007). Es una medida de la robustez del modelo y cuyo rango va de -∞ a 1. Un EF
de 1 indica una coincidencia perfecta entre los datos observados y simulados, un EF de 0
indica que las predicciones del modelo son tan próximos como el valor medio observado
y un EF negativo ocurre cuando la media de las observaciones tienen una mejor
predicción de lo que resulta en el modelo (Raes et al., 2012).
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
35
𝐸𝐹 = 1 − ∑ (𝑆𝑖 − 𝑂𝑖)
2𝑛𝑖=1
∑ (𝑂𝑖 − 𝑂𝐴𝑉)2𝑛𝑖=1
(2.5)
donde: EF, es la eficiencia del modelo; n, es el número de observaciones; Si y Oi son los valores simulados
y observados, respectivamente; y OAV es el valor medio de la variable observada.
El estadístico EF es muy usado, pero este indicador no es muy sensible a las
sobrestimaciones o subestimaciones del modelo. El criterio utilizado para este estadístico
es que, en la calibración y la validación de los modelos, se obtengan valores de EF
superiores a 0 para las variables de estudio (Montoya, 2013).
La DM es un indicativo de si el modelo tiende a sobrestimar o subestimar en sus
simulaciones a los datos observados. Las unidades de medida son las mismas que las de
la variable de estudio. Cuanto más se aproxima a 0, los resultados del modelo se ajustan
mejor a la realidad
𝐷𝑀 = 𝑛−1 ∑(𝑆𝑖 − 𝑂𝑖)
𝑛
𝑖=1
(2.6)
donde: DM, es la desviación media; n, es el número de observaciones; Si y Oi son los valores simulados y
observados, respectivamente.
Al igual que el RMSE, en este estadístico se impone el mismo criterio indicado con un
límite superior del ±20% (Montoya, 2013).
El índice de agregación de Willmott o estadístico “d” representa la relación entre el error
cuadrático medio y el error potencial (Willmott, 1982). El rango de este estadístico se
encuentra entre 0 y 1, donde 0 indica que no se tiene ajuste alguno y 1 indica un ajuste
perfecto entre los datos observados y los predichos por el modelo
𝑑 = 1 − ∑ (𝑆𝑖 − 𝑂𝑖)
2𝑛𝑖=1
∑ (|𝑆𝑖 − 𝑂𝐴𝑉| + |𝑂𝑖 − 𝑂𝐴𝑉| )2𝑛𝑖=1
(2.7)
donde: d, es el índice de agregación de Willmott; n, es el número de observaciones; Si y Oi son los valores
simulados y observados, respectivamente; y OAV es el valor medio de la variable observada.
La desventaja que ofrece este estadístico es que se pueden obtener valores relativamente
altos (sobre 0,65) incluso cuando la robustez del modelo es pobre. Así mismo, d no es
muy sensible a las sobrestimaciones o subestimaciones sistemáticas (Krause et al., 2005).
En este sentido, el criterio establecido es de obtener valores superiores a 0,65 en la
calibración y validación de los modelos.
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
36
2.3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
2.3.1. Duración de las etapas Kc y Ky en función de GDD
Entre los valores considerados de TL y TU, los que alcanzaron una menor variabilidad en
términos de DE y CV fueron 2 y 28ºC, respectivamente. Éstos son iguales a los propuestos
por Abrha et al. (2012) y muy similares a los propuestos por otros autores como López-
Bellido (1991), Juskiw et al. (2001), Qureshi y Neibling (2009) y Araya et al. (2010).
La progresión de los GDD acumulados en las etapas de Kc y Ky fue similar en todos los
casos, reduciéndose la variabilidad conforme el ciclo de cultivo iba avanzando, como
suele ser habitual en la utilización de GDD (Lancaster et al., 1996; Ruiz-Corral et al.,
2002; Piccinni et al., 2009; Marinaccio et al., 2015; Pereira et al., 2015) (Tabla 2.3). Así,
traduciendo esta variabilidad en días desde el primer día después de la siembra, implica
una diferencia de 9, 8, 8, y 7 días y 11, 8, 7 y 7 días en la duración de las etapas de Kc y
Ky respectivamente. Esta variación es inferior al 7,3% con respecto a la duración total en
días de todo el ciclo de crecimiento y puede aceptarse.
La duración total del ciclo de la cebada obtenida por otros autores es similar a la de este
trabajo, estando condicionada tanto por la variedad estudiada como por los valores de TL
y TU utilizados. Así, Juskiw et al. (2001) para 5 variedades distintas cultivadas en Alberta
(Canadá) obtuvieron entre 1.268 y 1.702 GDD, Araya et al. (2010) para la variedad
“Birguda” cultivada en Mekele (Etiopía) establecieron 1.105 GDD, Abrha et al. (2012)
para 5 variedades distintas cultivadas en regiones de Etiopía, Siria, Italia y Estados
Unidos, obtuvieron entre 1.198 y 1.520 GDD, y, Qureshi y Neibling (2009) para la
variedad “Moravian 37” en Idaho (Estados Unidos) dispusieron 1.221 GDD.
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
37
Tabla 2.3. Duración de las etapas Kc y Ky en grados día acumulados (GDD).
GDD (ºC)
Año Kc (I) Kc (II) Kc (III) Kc (IV) Ky (i) Ky (ii) Ky (iii) Ky (iv)
2002a 296,28 891,70 1.214,30 1.560,86 792,63 1.124,73 1.287,98 1.560,86
2002b 255,64 740,32 1.051,03 1.472,65 559,18 952,15 1.164,70 1.472,65
2002c 384,32 753,84 1.030,67 1.400,18 662,47 950,80 1.101,05 1.400,18
2003b 333,86 792,80 1.116,61 1.459,92 666,09 1.006,53 1.190,09 1.459,92
2003b 357,32 751,38 1.076,10 1.447,75 677,35 987,95 1.167,09 1.447,75
2003d 383,17 793,68 1.149,46 1.490,18 705,96 1.019,12 1.206,30 1.490,18
2003c 350,21 771,31 1.134,45 1.521,46 731,64 1.041,54 1.208,18 1.521,46
2004a 296,90 834,69 1.227,26 1.598,82 747,98 1.119,82 1.317,98 1.598,82
2004c 231,54 664,79 1.054,00 1.377,10 550,50 918,32 1.171,71 1.377,10
2004c 278,46 704,51 1.031,16 1.335,61 656,98 908,62 1.111,35 1.335,61
2005b 228,18 659,90 1.008,77 1.387,78 581,95 911,78 1.108,71 1.387,78
2005e 216,44 729,00 1.062,32 1.404,56 603,13 950,75 1.143,36 1.404,56
2005c 289,60 672,39 999,66 1.438,03 576,89 913,82 1.126,39 1.438,03
2005f 259,04 754,35 1.092,90 1.487,70 647,42 985,85 1.192,73 1.487,70
2007c 295,37 693,49 1.011,13 1.376,73 609,62 935,75 1.111,39 1.376,73
2008c 253,19 704,72 1.032,99 1.373,53 563,55 971,73 1.119,23 1.373,53
2009g 283,92 754,94 1.077,36 1.411,96 660,82 965,40 1.171,01 1.411,96
2009h 222,06 694,60 1.019,31 1.401,54 551,44 904,84 1.153,00 1.401,54
2009i 272,20 797,71 1.175,23 1.549,74 731,49 1.073,07 1.289,15 1.549,74
2009c 297,48 793,30 1.177,77 1.524,42 691,05 1.055,04 1.266,47 1.524,42
2010h 285,37 734,09 1.020,81 1.361,13 594,06 864,27 1.124,38 1.361,13
2010j 334,18 814,03 1.165,00 1.491,76 756,56 1.041,21 1.241,07 1.491,76
2010g 283,44 788,75 1.136,73 1.397,53 733,49 1.037,90 1.217,68 1.397,53
2010k 327,61 775,74 1.086,56 1.505,81 708,36 1.000,37 1.211,71 1.505,81
2010l 226,16 660,40 1.052,55 1.363,22 577,91 950,19 1.194,91 1.363,22
2011a 276,09 687,18 1.061,59 1.512,94 566,65 960,92 1.232,44 1.512,94
2012a 282,75 704,02 1.116,39 1.496,31 562,79 962,02 1.206,41 1.496,31
2013a 327,03 727,71 1.058,88 1.437,14 599,95 959,73 1.174,05 1.437,14
Media 290,28 744,48 1.087,18 1.449,51 645,28 981,22 1.186,09 1.449,51
DE 46,43 57,16 64,37 69,38 73,29 64,43 58,90 69,38
CV (%) 15,99 7,68 5,92 4,79 11,36 6,57 4,97 4,79
Donde: Kc (I): Inicial; Kc (II): Desarrollo vegetativo; Kc (III): Etapa media; Kc (IV): Etapa final; Ky (i):
Desarrollo vegetativo; Ky (ii): Periodo de floración; Ky (iii): Formación de rendimiento; Ky (iv): Periodo de
maduración; DE: desviación estándar; CV: coeficiente de variación; Estaciones agroclimáticas: a: Las
Tiesas; b: Manzanares; c: El Sanchón; d: Daimiel; e: Ciudad Real; f: Magán; g: Almansa; h: Montiel; i:
Hellín; j: La Gineta; k: Ontur; l: El Pedernoso.
2.3.2. Valores de Kc, Ky, rendimiento potencial y relaciones ETa/ETm
Los valores de Kc utilizados (Figura 2.2) son similares a los propuestos por Allen et al.
(1998) durante las etapas Kc (I) y Kc (III), pero ligeramente superior en la etapa final de
Kc (IV) (0,45 frente a 0,25). Los coeficientes también son parecidos a los establecidos por
Tarantino y Caliandro (1984) en Italia: valores de 0,55 (Kc (I)), 1,15 (Kc (III)) y 0,5 (final
de Kc (IV)), y de los propuestos por Araya et al. (2011) (0,6-0,8, 1,0-1,05 y 0,3-0,4,
respectivamente) en una investigación llevada a cabo en Etiopía.
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
38
Los rendimientos obtenidos oscilaron entre 5.700-9.300 kg ha-1 siendo el rendimiento
promedio de los tratamientos sin estrés hídrico de 9.000 kg ha-1 con una media de 460
mm de agua total aplicada (Figura 2.1). En consecuencia, se han considerado 9.000 kg
ha-1 como Ym para realizar las simulaciones. Este rendimiento potencial es inferior al
observado por Jamieson et al. (1995) para la variedad “Triumph” en Nueva Zelanda
(9.670 kg ha-1), es similar al obtenido por Domínguez et al. (2017) en CLM con la
variedad “Scarlett” (9.236 kg ha-1), se sitúa dentro del rango de los valores obtenidos por
Cossani et al. (2009) en Agramunt (Lérida) para tres variedades distintas en tratamientos
sin déficit hídrico (entre 3.800 y 10.200 kg ha-1), y es superior al obtenido por Abrha et
al. (2012) en distintas localizaciones mediterráneas para 5 variedades en condiciones de
no déficit hídrico (entre 2.000 y 6.000 kg ha-1).
Figura 2.2. Evolución de los valores de Kc y Ky por etapas (año 2013).
Utilizando el módulo de simulación de balance de agua en el suelo y evapotranspiración
del modelo MOPECO, así como los datos climáticos registrados por la estación de
lisimetría situada junto a las parcelas experimentales, se calcularon las relaciones
ETa/ETm en cada una de las etapas de Ky (Figura 2.3).
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1.000 1.100 1.200 1.300 1.400
va
lore
s d
e K
cy
Ky
Grados día acumulados
Kc Ky
Kc (II): Desarrollo vegetativo
Kc (III): Etapa media
Kc (IV): Etapa final
Ky (iii): Formación de rendimiento
Ky (ii): Periodo de floración
Ky (i): Desarrollo vegetativo Ky (iv):
Maduración
Kc (I): Inicial
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
39
Figura 2.3. Relaciones ETa/ETm en cada etapa Ky para cada uno de los 6 tratamientos
(a, 2011; b, 2012; c, 2013).
Los tratamientos con la ETa/ETm global más baja tuvieron lugar en 2012 (Figura 2.3).
En ninguno de los tres años, durante la primera etapa de Ky el cultivo se encontró bajo
condiciones de estrés (ETa/ETm=1) por lo que no se pudo realizar una correcta calibración
del valor de Ky para esta etapa. Este hecho suele ser frecuente en la mayoría de los cultivos
que se siembran en invierno en la zona, por ser una época lluviosa y por la baja demanda
evaporativa de la atmósfera durante este periodo (Domínguez et al., 2012c; 2013).
También en 2012 hubo un mayor rango de las tasas globales de ETa/ETm, sufriendo todos
los tratamientos estrés hídrico en por lo menos dos etapas de crecimiento. En los años
2011 y 2013, el máximo estrés hídrico tuvo lugar durante Ky (iii) mientras que en 2012
fue durante la etapa Ky (ii) (Figura 2.3).
La combinación de valores de Ky que logra un mejor ajuste entre los rendimientos
observados y los simulados son los mostrados en la Figura 2.2. Así, con los datos
utilizados para la calibración (2012, por ser el año que mayor variabilidad de ETa/ETm
presentó), 21 de 24 simulaciones han presentado una diferencia en rendimiento igual o
inferior al 10% con respecto al observado, lo que se traduce en un 88% de aciertos por
parte del modelo (Figura 2.4). Utilizando los mismos valores de Ky para los años 2011 y
2013, el porcentaje de valores simulados dentro del 10% ha sido del 92 y 88%
respectivamente, lo que termina por validar el modelo, ya que son porcentajes muy
superiores al 70% establecido por Domínguez et al. (2012a).
El impacto del estrés hídrico en los rendimientos de la cebada depende de su intensidad
y de la etapa de crecimiento del cultivo donde se aplica (Carter y Stoker 1985; Fischer,
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
40
1985; Day et al., 1987; Savin y Slafer, 1991; Giunta et al., 1993; Oweis et al., 2000;
Acevedo et al., 2002; Setter y Waters 2003; Ugarte et al., 2007; Cossani et al., 2009;
Qureshi y Neibling, 2009; Francia et al., 2011; Abrha et al., 2012). En ninguno de los
tratamientos hubo déficit hídrico en la etapa Ky (i), por lo que no se puede analizar la
sensibilidad del cultivo a éste durante dicha etapa. En la bibliografía no se han encontrado
estudios basados en la ecuación de Stewart et al. (1977) para la cebada, por lo tanto no se
han podido contrastar los resultados de Ky para las distintas etapas de desarrollo de este
cultivo con los de otros trabajos. Sin embargo, sí hay referencias para el trigo de
primavera. En este sentido, Albrizio et al. (2010) consideran que el trigo tiene una
respuesta al déficit hídrico similar a la cebada de primavera, por lo que se ha establecido
como valor de Ky (i) el valor recomendando por Doorenbos y Kassam (1979) (Figura
2.2). No ha habido tratamientos donde solamente la etapa Ky (iv) sufriera déficit hídrico,
no siendo así en el caso de las etapas Ky (ii) y Ky (iii). En este aspecto, la etapa más
sensible al déficit hídrico ha sido la etapa Ky (ii), seguida de Ky (iii). Esto se pone de
manifiesto si se analiza el rendimiento obtenido por el tratamiento 4 de 2013, donde
únicamente hubo déficit hídrico durante la etapa Ky (ii), y que supuso unas pérdidas de
rendimiento del 18% comparado con el tratamiento sin déficit, mientras que, para un
déficit similar ocurrido tan solo en la etapa Ky (iii), los tratamientos 2 y 6 del año 2011
tuvieron unas pérdidas del 10% y 7% respectivamente comparados con el tratamiento sin
déficit de ese año. Finalmente, la etapa de maduración resultó ser la menos sensible al
déficit hídrico, logrando un buen nivel de ajuste en las simulaciones con un valor de Ky
(iv) = 0,15.
Pereira et al. (2015) hicieron una revisión bibliográfica exhaustiva y, según ésta y los
resultados de su propia experimentación, establecieron un valor global de Ky para todo el
ciclo de cultivo de 1,25. MOPECO utiliza la Ky global para simular la respuesta del
cultivo bajo condiciones de salinidad, siendo el valor que mejor ajusta a los datos
observados en la experimentación igual a 1,10, que es ligeramente inferior al propuesto
por estos autores.
El modelo presenta un buen ajuste para el rango de agua neta aplicada durante las tres
campañas, mostrando la mayoría de los tratamientos simulados una desviación inferior al
5% con respecto a los observados (64% del total de repeticiones). En cuanto a la
capacidad de lograr simulaciones adecuadas con valores crecientes de déficit, el modelo
presentó un buen ajuste para los tratamientos con una tasa global de ETa/ETm superior a
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
41
0,73, y de 0,54 para las etapas individuales. Estos valores son ligeramente más elevados
que los obtenidos por Domínguez et al. (2012a) para el maíz. Por lo tanto, para la variedad
analizada y la condiciones del ensayo, la respuesta del modelo es adecuado hasta esos
niveles de estrés pero debe aplicarse con precaución para situaciones más restrictivas.
Figura 2.4. Rendimiento simulado (Ys) vs. Rendimiento observado (Yo).
Según los valores de RMSE, NRMSE, EF, DM y d (Tabla 2.4), se ha conseguido un buen
ajuste entre los rendimientos observados y los simulados para los tres años de
experimentación, estando dentro de los límites establecidos para cada uno de los distintos
estadísticos utilizados. En consecuencia, puede considerarse validada la calibración de
MOPECO para un cultivo de cebada bajo las condiciones de CLM.
Los niveles de ajuste de este estudio son mejores que los obtenidos por Rötter et al. (2012)
en los 9 modelos analizados, o los conseguidos por Abi Saab et al. (2015) con CropSyst
y Aquacrop, aunque han sido ligeramente peores a los logrados por Abrha et al. (2012)
con Aquacrop.
Tabla 2.4. Estadísticos para los tres años de experimentación.
2011 2012 2013
RMSE (kg ha-1) 619,32 435,20 400,48
NRMSE (%) 7,27 5,51 5,09
EF 0,57 0,84 0,77
DM (kg ha-1) -208,42 5,31 34,04
d 0,89 0,96 0,95
Para aplicar la metodología ORDI es necesario establecer la máxima diferencia de déficit
que se puede admitir entre etapas consecutivas de desarrollo, para permitir que el cultivo
exprese todo su potencial en cada una de ellas bajo condiciones sin déficit. El análisis de
0,80
0,85
0,90
0,95
1,00
1,05
1,10
1,15
1,20
T1
A
T1B
T1
C
T1
D
T2
A
T2
B
T2
C
T2
D
T3
A
T3
B
T3
C
T3
D
T4
A
T4
B
T4
C
T4
D
T5A
T5
B
T5
C
T5
D
T6
A
T6
B
T6
C
T6
D
2011 2012 2013
Tratramiento
Ys/
Yo
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
42
los resultados de las simulaciones puso de manifiesto que hasta una diferencia de ETa/ETm
máxima entre etapas consecutivas igual o menor a 0,23 se simularon correctamente 57 de
60 tratamientos, mientras que solo 7 de 12 tratamientos entraron dentro del rango del 10%
cuando esta diferencia fue mayor de 0,27 (Figura 2.5). Por esta razón se determinó que,
para que la metodología ORDI sea capaz de extraer el máximo potencial de desarrollo de
cada una de las etapas de crecimiento de este cultivo, la máxima diferencia de déficit entre
etapas consecutivas debe ser inferior a 0,25. Este valor es inferior al establecido para otros
cultivos herbáceos en CLM como el maíz (0,3) y la cebolla (0,4) (Domínguez et al.,
2012b, 2012c), poniendo de manifiesto la importancia de mantener el déficit controlado
en todas las etapas de desarrollo con el fin de evitar que un déficit excesivo en una de
ellas pueda afectar notablemente al rendimiento final obtenido.
Figura 2.5. Determinación de la máxima diferencia de ETa/ETm acumulada entre dos
etapas consecutivas de Ky por cada tratamiento y año de ensayo.
2.4. CONCLUSIONES
MOPECO es una herramienta válida para simular la relación “Rendimiento vs. Agua neta
total” (Ya-TWN) de la cebada bajo las condiciones climáticas de CLM y diferentes
escenarios de aplicación de agua de riego.
Se ha logrado un alto porcentaje de aciertos global, consiguiendo que 64 de los 72
tratamientos simulados (89%) mostraran una diferencia de rendimiento inferior al ±10%
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
T1A
T1B
T1C
T1D
T2A
T2B
T2C
T2D
T3A
T3B
T3C
T3D
T4A
T4B
T4C
T4D
T5A
T5B
T5C
T5D
T6A
T6B
T6C
T6D
Má
x. d
ifer
enci
a d
e E
Ta
/ET
m
Tratamiento
2011 Bien simulado 2011 Mal simulado
2012 Bien simulado 2012 Mal simulado
2013 Bien simulado 2013 Mal simulado
Capítulo 2 Calibración y validación del modelo MOPECO para el cultivo de cebada
43
con respecto a los rendimientos observados. En este sentido, fue 2011 el año que mejor
porcentaje de aciertos obtuvo (92%), pese a conseguir los peores valores en los
estadísticos.
Según los estadísticos utilizados, el modelo ha conseguido un nivel de ajuste elevado. La
máxima RMSE se obtuvo con los datos de 2011, alcanzado un valor de 619,32 kg ha-1, lo
que supone una variación del 6,2% del valor máximo observado, muy por debajo del valor
máximo considerado como aceptable que es del 20%. El resto de parámetros también han
mostrado resultados excelentes: NRMSE < 7,3%; EF > 0,54 y en algunos casos muy
cercanas a 1; DM < 2%; y d > 0,89 y muy próximos a 1.
En ninguno de los tratamientos hubo déficit hídrico en la etapa Ky (i), por lo que no se
pudo analizar la sensibilidad del cultivo a éste durante dicha etapa, asumiendo el valor de
0,2 propuesto en la bibliografía. En cuanto a las etapas que sí lo sufrieron, la más sensible
al déficit hídrico fue la etapa Ky (ii) (0,55) seguida de Ky (iii) (0,3). Por lo tanto, en el
caso de aplicar estrategias de riego deficitario, es recomendable que ambas etapas estén
sometidas al menor déficit hídrico posible. La última etapa resultó ser la menos sensible,
lográndose un buen nivel de ajuste con Ky (iv) = 0,15.
El efecto del déficit hídrico de una etapa de desarrollo sobre la siguiente puede ser
relevante. Desde un punto de vista conservador y para evitar sobrestimaciones de
rendimiento se ha establecido una diferencia máxima entre ETa/ETm acumuladas de dos
etapas consecutivas igual a 0,25.
2.5. BIBLIOGRAFÍA
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Capítulo 3. Productividad
del agua en la cebada
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
53
3.1. INTRODUCCIÓN
En zonas con escasez de agua, las autoridades que gestionan y regulan los
aprovechamientos hídricos limitan la cantidad de agua de riego que pueden usar los
agricultores (Martín de Santa Olalla et al., 2007). Por tanto, se corre el riesgo de que en
años secos se agote prematuramente dicha cantidad de agua, no cubriéndose las
necesidades netas del cultivo, provocando así, una caída del rendimiento y, en
consecuencia, de la rentabilidad final (Leite et al., 2015). Una adecuada distribución de
esa cantidad de agua es esencial para minimizar o evitar el riesgo antes mencionado. Para
lograrlo se requiere una metodología que permita distribuir el agua de riego de la forma
que más beneficie al desarrollo del cultivo y a la generación de cosecha, tratando de
aumentar la productividad del agua.
Hay muchas razones para el aumento de la productividad del agua en el sector agrícola,
pudiendo clasificarlas en tres grandes grupos: (a) las relacionados con la sostenibilidad y
la mejora del medio ambiente (Martín de Santa Olalla et al., 2007); (b) las relacionadas
con la seguridad alimentaria, aumento de la población y el cambio climático (Rosenzweig
y Parry, 1994; González, 2010); y (c) las relacionadas con el agua como factor de
producción que condiciona la rentabilidad de las explotaciones y la demanda de este
recurso por otras actividades que pueden ganar un mayor beneficio económico (Martínez-
Valderrama et al., 2011).
Una forma de aumentar la productividad del agua es mediante la aplicación de técnicas
de riego deficitario (DI) (Assaf et al., 1974). La sensibilidad de los cultivos al déficit
hídrico depende de la etapa de desarrollo (Doorenbos y Kassam, 1979). Para una misma
lámina de riego total, el rendimiento final será mayor si se evita o reduce el déficit hídrico
durante las etapas de crecimiento más sensibles, compensando con mayores restricciones
en el aporte de agua en las menos sensibles. Esta técnica se denomina riego deficitario
controlado (RDI) (Jordan, 1983; English, 1990), e implica el control del nivel de déficit
hídrico a través del riego en las distintas etapas del cultivo para minimizar su efecto sobre
el rendimiento.
La aplicación de RDI se puede conseguir utilizando diferentes estrategias. Algunos
autores suministraron una cantidad de agua de riego igual a una porción de la
evapotranspiración máxima (ETm) a lo largo del periodo de cultivo (Boland, 1993; Martín
de Santa Olalla et al., 2004; Ahmadi et al., 2011), mientras que otros mantuvieron el
contenido de humedad del suelo dentro de un intervalo controlando el potencial mátrico
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
54
del agua en el suelo (Kang et al., 2002; Bethke et al., 2009). Esta última estrategia no
permite un control riguroso del estrés ya que, para el mismo potencial mátrico, el cultivo
puede estar o no bajo estrés hídrico, dependiendo de las condiciones climáticas y del
estado fenológico en el que se encuentre (Jones, 1990; Danuso et al., 1995; Allen et al.,
1998).
Otras herramientas para ayudar a mejorar la productividad del agua son los modelos de
simulación de cultivos (Jones y Kiniry, 1986; Jones et al., 2003; Keating et al., 2003;
Hsiao et al., 2009). A través del análisis de diferentes escenarios, estos modelos pueden
actuar como sistemas de ayuda en la toma de decisiones para la mejora de la planificación
y gestión de los recursos de producción disponibles.
Leite et al. (2015) proponen combinar las metodologías del “Año Meteorológico Típico”
(TMY) (Hall et al., 1978; Domínguez et al., 2013) y del “riego deficitario controlado
optimizado por etapas” (ORDI) (Domínguez et al., 2012b) para determinar el calendario
de riegos que maximiza el rendimiento de los cultivos anuales extensivos, cuando se
dispone de un volumen limitado de agua de riego inferior a las necesidades típicas del
cultivo.
En la región mediterránea, la cebada (Hordeum vulgare L.), al igual que otros cereales de
invierno-primavera, se suele cultivar en secano, donde los rendimientos son inferiores a
los potenciales. Sin embargo, cuando es posible, se aplican riegos para aumentar la
producción, aunque la cantidad de agua necesaria es muy variable interanualmente (Yau
et al., 2011).
Factores como la temperatura, la disponibilidad de nutrientes, salinidad o las prácticas
culturales afectan a la productividad. Varios estudios han evaluado los efectos del déficit
hídrico y la temperatura sobre la biomasa y el rendimiento de la cebada (Ugarte et al.,
2007; Yau y Ryan, 2013). Por otro lado, los efectos interactivos de agua y nitrógeno
fueron estudiados por Albrizio et al. (2010), mientras que Katerji et al. (2009) se centraron
en el efecto combinado de la escasez de agua y la salinidad. Cantero-Martínez et al. (2003)
o Sarkar y Singh (2007) observaron la influencia del abonado nitrogenado, déficit hídrico
y distintas prácticas culturales sobre el crecimiento, rendimiento y productividad del agua
en cebada.
El impacto del estrés hídrico en el rendimiento depende de su intensidad y de la etapa de
crecimiento donde éste ocurre (Day et al., 1987; Francia et al., 2011). En general, en el
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
55
caso de la cebada, el déficit hídrico durante el periodo de crecimiento, especialmente
alrededor y hasta la antesis, causa pérdidas debido a las reducciones en el número
potencial de granos por unidad de superficie (Fischer, 1985; Savin y Slafer, 1991; Giunta
et al., 1993; Cossani et al., 2009; Abrha et al., 2012), mientras que el estrés hídrico junto
a altas temperaturas durante el periodo de llenado del grano, reducen el peso medio de
los granos (Carter y Stoker 1985; Oweiss et al., 2000; Acevedo et al., 2002; Ugarte et al.,
2007;. Abrha et al., 2012). Carter y Stoker (1985) y Qureshi y Neibling (2009) informaron
que la calidad del grano de cebada para la producción de malta también se ve afectada
por el déficit hídrico, sobre todo durante la formación del grano.
El objetivo principal del trabajo presentado en este capítulo fue determinar el efecto de la
metodología ORDI para un volumen limitado de agua sobre el rendimiento y la
productividad del agua de un cultivo de cebada cervecera. Para alcanzarlo, se propusieron
los siguientes objetivos parciales:
1. Establecer los calendarios de riegos ORDI que maximizan el rendimiento de la
cebada para cuatro volúmenes limitados de agua de riego, y el que cubre las
necesidades hídricas del cultivo.
2. Determinar la estrategia de riego que genera un mayor margen bruto y una mayor
productividad del agua.
3. Determinar la huella hídrica de la cebada bajo condiciones de riego sin déficit y
ORDI.
3.2. MATERIALES Y MÉTODOS
3.2.1. Descripción del ensayo
Los ensayos tuvieron lugar en la finca experimental del Centro Integrado de Formación
Profesional de Aguas Nuevas (Albacete), durante las campañas 2015, 2016 y 2017. Las
parcelas de ensayo se situaron en las coordenadas UTM X: 595368, Y:4311310, a una
altitud de 695 m sobre el nivel del mar (Figura 3.1).
Esta zona se caracteriza por una acusada variación estacional, donde la temperatura media
de medias anual del mes más frío es de 4,4 ºC (enero) y en los meses más cálidos oscila
entre 20,9 a 24,2 ºC. La temperatura media de mínimas en el mes más frio es de -1,0 ºC
y la media máxima del mes más cálido (julio) es de 33,0 ºC (Montoya, 2013).
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
56
Presenta una sequía prolongada durante los meses de julio y agosto, no alcanzando los 10
mm de precipitación media acumulada, siendo las precipitaciones medias anuales de unos
345 mm, con media mensual de 44,8 mm en el mes más lluvioso (octubre) y de 8,9 mm
en el más seco (julio) (Montoya, 2013).
La evapotranspiración de referencia media anual acumulada, determinada con la
metodología de FAO Penman-Monteith, está en torno a unos 1.490 mm, alcanzando un
valor medio entre los meses de verano de 205 mm mes-1 (Montoya, 2013).
De esta manera, la clasificación climática de la zona, según Papadakis (1966), es de
Mediterráneo Templado (MeTE), régimen térmico Templado cálido (TE) y de humedad
Mediterráneo seco (Me).
Figura 3.1. Esquema del ensayo. Fuente: ©2018 Google. Elaboración propia.
Los suelos de las parcelas experimentales son los característicos de la zona, clasificados
como Calcixerrollic-Petrocalcic-Xerochrepts (USDA-NCRS, 2006). Tienen textura
franco-arcillosa en los 50 cm superiores del perfil del suelo. La profundidad efectiva de
la raíz está limitada por el desarrollo de horizontes petrocálcicos, que se encuentran más
o menos fragmentados a partir de unos 40 cm (Camargo, 2013). El suelo de las parcelas
donde se realizaron los ensayos presenta un pH muy básico y tiene características
ligeramente salinas, lo que puede conducir a problemas de disponibilidad de algunos
micronutrientes (Tabla 3.1).
Según el Servicio de Asesoramiento a la Fertilización (SAF) del ITAP, el contenido de
materia orgánica se encuentra dentro de los valores normales (entre 1,8-3,0%). El
contenido de nitrógeno presenta un valor de entre 0,14 y 0,16% para los tres años, estando
dentro de los valores considerados adecuados (0,02-0,40%). La relación carbono-
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
57
nitrógeno indica que hay un buen nivel de humificación de la materia orgánica del suelo
y una adecuada liberación de nitrógeno. El contenido de caliza activa fue alto para los dos
primeros años y muy alto para el tercero, los valores de carbonatos fueron muy altos para
las tres campañas. Respecto al calcio y al magnesio, el contenido de ambos se considera
muy alto, el de potasio alto, y el de sodio entre bajo y muy bajo.
Tabla 3.1. Análisis fisico-químico del suelo para los años 2015, 2016 y 2017.
Determinaciones 2015 2016 2017
% de arena 35,10 42,00 39,40
% de limo 34,70 31,00 31,10
% de arcilla 30,00 27,00 29,50
pH 8,70 8,70 8,50
CE (mmhol cm-1) 0,41 0,28 0,29
Cloruros (ppm) 21,00 11,00 16,00
Sulfatos (mg yeso 100g-1) 31,00 21,00 42,00
Materia orgánica total (%) 3,12 1,85 2,55
Nitrógeno total (%) 0,16 0,14 0,15
Relación C/N 11,30 8,00 9,90
Nitrógeno nítrico (ppm) 23,00 35,00 18,00
Fósforo asimilable (ppm) 43,00 31,00 45,00
Carbonatos totales (%) 55,50 51,10 43,30
Caliza activa (%) 21,70 16,40 25,30
Potasio asimilable (meq 100g-1) 1,31 1,22 1,45
Sodio asimilable (meq 100g-1) 0,58 0,56 0,10
Calcio asimilable (meq 100g-1) 48,98 37,59 36,65
Magnesio asimilable (meq 100g-1) 4,59 4,39 4,58
Relación K/Mg 0,30 0,30 0,30
Relación Ca/Mg 9,72 8,60 8,00
Capacidad Intercambio Catiónico 15,08 9,10 10,97
Textura (USDA) FAr1 F2 FAr1
pH: (1:2,5 agua); CE: conductividad eléctrica (1:5 o pasta saturada); materia orgánica (Walkley-Black);
nitrógeno total (Kjeldahl); nitrógeno nítrico (Extracción con sulfato cálcico); fósforo asimilable (Olsen);
carbonatos totales (calcímetro Bernard); caliza activa (oxalato amónico; calcímetro Bernard); potasio,
calcio, sodio y magnesio asimilable (acetato amónico, espectrofotometría absorción atómica); 1Franco
arcillosa. Textura (Bouyoucos). 2Franca. Textura (Bouyoucos)
Para la caracterización hidráulica del perfil del suelo se determinó la curva de retención
de agua, empleando el método de placa de presión (o membrana Richards) (Vanderlinden
et al., 2003; Carducci et al., 2012). Este método se compone de un juego de ollas y platos
de presión, un compresor de aire y un conjunto de manómetros que miden y controlan la
misma (Figura 3.2a). Todas las muestras de suelo pasaron por un tamiz de 2 mm de
tamaño de rejilla. Posteriormente, fueron puestas en anillos de goma y colocadas sobre
agua hasta que alcanzaron la saturación (Figura 3.2b). Después de realizar este proceso,
se introdujeron los anillos de goma con el suelo saturado en las ollas de presión (Figura
3.2a). Una vez cerrada y comprobada su estanqueidad, se reguló el paso del flujo de aire
comprimido hacia el interior de la misma, hasta que se alcanzó la presión deseada.
Pasadas 24 horas, las muestras se extrajeron, se pesaron y se colocaron en el interior de
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
58
una estufa a 105°C hasta que alcanzaron peso constante. Este fue el procedimiento que se
siguió para determinar el contenido de humedad del suelo para distintos niveles de
presión: 0,33, 0,50, 1,00, 2,00, 5,00, 8,00, 12,00 y 15,00 bar. Con estos valores se cubre
el rango desde saturación hasta el punto de marchitez permanente, posibilitando la
construcción de las curvas de retención y de la tensión con la que las partículas del suelo
retienen la humedad (Figura 3.3).
Figura 3.2. Obtención en laboratorio de las curvas de retención de humedad del suelo:
a) ollas de presión, b) muestras en agua.
Figura 3.3. Curva de retención de humedad característica de los suelos utilizados en los
tres años de ensayo experimental.
Para el abonado se siguieron las recomendaciones propuestas por López-Bellido (1991)
de fraccionar las necesidades de nitrógeno al 50% (50% fondo y 50% entre ahijamiento
y comienzo del encañado), y todo el P2O5 y K2O en fondo. En función al rendimiento
esperado, las extracciones del cultivo (Boyeldiu, 1980; Domínguez Vivancos, 1989) y los
resultados de los análisis de suelo previos a la siembra se calculó el abonado (Tabla 3.2).
De este modo, el rendimiento esperado para la campaña 2015 fue el previsto por
MOPECO para cada uno de los tratamientos bajo condiciones climáticas de un Año
a b
y = 0,1887x-0,116
R² = 0,821
0,00
0,03
0,06
0,09
0,12
0,15
0,18
0,21
0,24
0,27
0,30
0 2 4 6 8 10 12 14 16
Hu
med
ad (
m3
m-3
)
Ψ mátrico (bar)
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
59
Meteorológico Típico (TMY) intermedio, mientras que para las campañas 2016 y 2017
se consideró como rendimiento esperado el rendimiento real en campo de la campaña
anterior.
Tabla 3.2. Dosis de abonado aplicadas en los ensayos de riego.
Fecha Tipo de abonado Descripción
09/01/15 Fondo 1.450 kg ha-1 de 5-10-20, siendo: 72,5 UF N – 145,0 UF
P2O5 – 289,9 UF K2O
27/03/15 Cobertera
Para los tratamientos Sin Déficit y T100, 75,0 UF N ha-1;
para el T90, 70,6 UF N ha-1; para el T80 50,8 UF N ha-1 y
para el T70 33,0 UF N ha-1 de nitrato amónico 27%
12/01/16 Fondo
436 kg ha-1 de 18-46, 87 kg ha-1 de Nitrato amónico 27% y
545 kg ha-1 de potasa al 50%, siendo: 102,0 UF N – 200,4
UF P2O5 – 163,4 UF K2O
23/02/16 Cobertera
Para los tratamientos Sin Déficit y T100, 103,9 UF N ha-1;
para el T90, 61,9 UF N ha-1; para el T80 42 UF N ha-1 y
para el T70 23,0 UF N ha-1 de nitrato amónico 27%
13/01/17 Fondo 1.089 kg ha-1 de 8-15-15, siendo: 87,2 UF N – 163,4 UF
P2O5 – 163,4 UF K2O
08/03/17 Cobertera
Para los tratamientos Sin Déficit y T100, 85,6 UF N ha-1;
para el T90, 51,9 UF N ha-1; para el T80 34,1 UF N ha-1 y
para el T70 16,3 UF N ha-1 de nitrato amónico 27% Donde UF: unidades fertilizantes.
La caracterización climática durante de los años de ensayo (2015-2017) se realizó con los
datos meteorológicos proporcionados por la estación agrometeorológica completa
“Albacete” de la red SIAR del Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio
Ambiente (http://www.mapama.gob.es/es/), la cual está situada a unos 100 m de la
parcela experimental (Figura 3.1).
La evolución de las condiciones climáticas durante las tres campañas de ensayo se
representa en la Figura 3.4. En 2015, las temperaturas durante la etapa inicial y de
desarrollo vegetativo del cultivo fueron inferiores al resto de campañas, sin embargo
durante la etapa de máximas necesidades fueron superiores, volviendo a ser las más bajas
durante la etapa de maduración. En 2016, la tendencia fue inversa, durante la etapa inicial
y de desarrollo vegetativo del cultivo tuvieron lugar temperaturas más elevadas que en el
resto de campañas, pero fueron inferiores durante el periodo de máximas necesidades,
igualándose prácticamente con las de 2015 para la etapa de maduración. En 2017, el mes
de enero fue el más frio, sin embargo, desde febrero hasta mayo, que engloba desde la
siembra hasta la mitad de la etapa de máximas necesidades del cultivo, tuvo lugar el
periodo más caluroso. El mes de mayo fue ligeramente más suave que en 2015 pero junio,
que cubre la etapa de maduración, fue el más caluroso de las tres campañas con diferencia.
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
60
En cuanto a la precipitación acumulada mensual (Figura. 3.4b), en los tres primeros
meses de los años 2015 y 2017 se registró el 63 y 75% respectivamente de toda la
precipitación acontecida durante el ciclo de cultivo, siendo ésta muy escasa durante la
etapa de máximas necesidades del cultivo. En 2016, las precipitaciones de los tres
primeros meses supusieron el 40% del total del ciclo, concentrándose el otro 60% durante
los meses de abril y mayo, coincidiendo con el final de la etapa de desarrollo vegetativo
y con la etapa de máximas necesidades. Durante la etapa de maduración no llovió nada
ese año.
Con respecto a la ETo acumulada mensual (Figura. 3.4b) es de destacar, como es propio
de la zona donde se ubicaron los ensayos, que ha sido muy similar durante los meses de
cultivo, especialmente hasta abril. Aparecieron diferencias en el mes de mayo de 2016,
donde fue sensiblemente inferior, y en el mes de junio de 2015 donde también fue
sensiblemente menor que en el resto de campañas, debido, ambos casos, a que las
temperaturas y la radiación fueron menores, y las precipitaciones sensiblemente
superiores.
Figura 3.4. a) Evolución de temperaturas medias de medias (Tmm), de máximas
(TMM) y de mínimas (tmm) mensuales durante los 7 primeros meses de los años 2015,
2016 y 2017; b) Evolución de la precipitación (P) y la evapotranspiración de referencia
acumulada (ETo) durante los 7 primeros meses de los años 2015, 2016 y 2017.
0
50
100
150
200
250
0
10
20
30
40
50
60
70
80
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio
ET
o(m
m)
Pre
cip
itaci
ón
(m
m)
P 2015 P 2016 P 2017 ETo 2015 ETo 2016 ETo 2017
-10
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio
Tem
per
atu
ra (
ºC)
Tmm 2015 tmm 2015 TMM 2015 Tmm 2016 tmm 2016
TMM 2016 Tmm 2017 tmm 2017 TMM 2017
a
b
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
61
A modo de resumen, se muestran los valores acumulados de las principales variables
utilizadas para la determinación de los calendarios de riego (Tabla 3.3).
Tabla 3.3. Precipitación efectiva (Pe), evapotranspiración de referencia (ETo) y
evapotranspiración máxima del cultivo (ETm) acumuladas durante los ciclos de cultivo.
Año Pe (mm) ETo (mm) ETm (mm)
TMY-INT. 127,7 492,1 387,6
TMY-HUM. 153,1 502,8 394,6
2015 106,0 513,0 387,7
2016 103,9 527,1 433,4
2017 142,4 548,5 448,8
Se analizó el efecto de 5 tratamientos de riego sobre el rendimiento, los parámetros de
calidad de la cosecha (Capítulo 4) y la respuesta fisiológica de la cebada cervecera
(Capítulo 5). Los tratamientos planteados fueron: uno sin déficit (SD), y los otros cuatro
con distintos volúmenes máximos de agua de riego disponible, correspondientes al 100
(T100), 90 (T90), 80 (T80), y 70% (T70) de las necesidades netas de riego en cebada para
las condiciones climáticas de un año meteorológico típico (TMY) intermedio, fijadas en
2.500 m3 ha-1 (Tabla 3.4). Este valor se obtuvo tras la calibración de los datos requeridos
por el modelo MOPECO (Capítulo 2) para la cebada bajo las condiciones de CLM,
aplicando la metodología TMY (Domínguez et al., 2013) (Sección 3.2.2).
Tabla 3.4. Volumen de agua de riego disponible por cada tratamiento.
Volumen de agua de riego disponible por tratamiento (m3 ha-1)
Sin Déficit (SD) T100 T90 T80 T70
Necesidades del cultivo 2.500 2.250 2.000 1.750
El uso del modelo MOPECO con las metodologías ORDI (Sección 3.2.4) y TMY
permitieron establecer, para un volumen de agua disponible, el nivel de déficit a aplicar
en cada fase de desarrollo, así como el calendario de riegos para cada uno de los
tratamientos planteados que maximiza el rendimiento (Leite et al., 2015). Los objetivos
de déficit y los calendarios de riegos se fueron actualizando en función de la evolución
de los parámetros climáticos del año en curso y de la disponibilidad de agua de riego al
final de cada etapa fenológica del cultivo, haciendo nuevas optimizaciones en cada
cambio de fase y permitiendo redistribuir el agua de la manera más eficiente posible,
respetando siempre el volumen de agua de riego inicialmente fijado para cada tratamiento.
Se utilizó la variedad “Shakira” certificada R2 en todos los años, con una dosis de siembra
de 210 kg ha-1. Las fechas de siembra fueron 12/01/2015, 13/01/2016 y 13/01/2017. Para
cada año de ensayo, se cultivó un área de 918 m2 (Figura 3.1) dividida en 18 subparcelas
de 2,5 x 18 m, y dos de 3 x 18 m (correspondientes a los bordes). Las 18 subparcelas se
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
62
distribuyeron al azar tal como se esquematiza en la Figura 3.5b, realizando cuatro
repeticiones de cada tratamiento, salvo en los tratamientos sin déficit y T100, que tuvieron
tres. Sin embargo, sólo en los años más secos que el TMY intermedio se daría el caso de
diferencias entre los calendarios de riego de estos dos últimos tratamientos, ocurriendo
en cualquier caso al final de ciclo de cultivo, por lo que para cualquier otra situación se
dispondría de seis repeticiones para el mismo tratamiento.
Figura 3.5. a) Tensiómetros Watermark y sensores de humedad volumétrica PR-2
(Delta T) instalados en campo; b) Esquema de la distribución de las parcelas.
El agua se aplicó mediante un sistema de riego por goteo de marco cuadrado (0,5 x 0,5 m
de separación entre ramales y emisores) con solape total entre bulbos. Los emisores eran
autocompensantes, con un caudal nominal de 3,8 L h-1. En cada sector de riego, que se
corresponde con un tratamiento, se instaló un caudalímetro de ±2% de error para controlar
el volumen de agua aplicada en cada riego. Además, se realizaron evaluaciones de la
uniformidad de aplicación de agua del sistema de riego antes de la siembra y
periódicamente a lo largo del ciclo de cultivo siguiendo la metodología de Merriam y
Keller (1978).
b
a
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
63
3.2.2. Año Meteorológico Típico (TMY)
Para poder determinar la estrategia de riego más adecuada bajo volúmenes limitados de
agua de riego con la metodología ORDI se necesita una serie de datos climáticos diarios
de partida. Un TMY consiste en un año construido a partir de datos diarios de 12 meses
seleccionados de años individuales y concatenados para formar un año completo. Esta
metodología se propuso para determinar las necesidades de aislamiento térmico de los
edificios, por lo que para seleccionar los 12 meses "típicos" se evaluaron nueve
elementos: temperatura mínima y máxima (Tmin y Tmax), humedad relativa mínima y
máxima, radiación neta y global, velocidad y dirección del viento, y la lluvia (P) (Hall et
al., 1978). Un TMY no es necesariamente un buen indicador de las condiciones que van
a tener lugar durante el año siguiente o condiciones extremas, pero ofrece condiciones
representativas para un periodo de tiempo largo (Marion y Urban, 1995). Esta
metodología se utiliza ampliamente para el cálculo de los sistemas de control climático
aunque en la agricultura su uso se había limitado al diseño de invernaderos (Heinemann
y Walker, 1986; Marbis, 2001). Por tanto, era necesaria una adaptación de esta
metodología para la predicción de programaciones de riego. Domínguez et al. (2013)
adaptaron la metodología anterior para la programación de riego, seleccionando
únicamente los siguientes índices:
- ETo y P (mm), por su importancia en las necesidades de riego.
-Tmin y Tmax (◦C), debido a sus efectos sobre la ETo y el desarrollo fenológico de los
cultivos.
Por otro lado, Leite et al. (2015) adaptaron la metodología ORDI y TMY para establecer
calendarios de riego deficitario considerando un volumen de agua de riego limitado para
toda la campaña de riegos. A su vez, estos autores consideraron que se pueden plantear
tres escenarios: 1) las necesidades de agua de riego de un cultivo son similares a las de
un año medio, y por tanto, se usará toda el agua disponible sin que haya estrés por déficit
hídrico en el cultivo (año típico caracterizado como intermedio); 2) las necesidades de
agua de riego son mayores que la cantidad de agua disponible, pudiendo agotar el agua
prematuramente, lo que conllevaría pérdidas más o menos considerables de rendimiento
(condiciones climáticas caracterizadas como un año típico seco); 3) las necesidades de
riego del cultivo son inferiores al volumen disponible y sobra agua (año típico
caracterizado como húmedo).
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
64
Para determinar si un año es seco, intermedio o húmedo se utiliza el índice de déficit de
precipitación (PD) (mm) (de Pauw, 2002; Harmsen et al., 2009). Este índice determina si
las precipitaciones son capaces de satisfacer las necesidades de agua del cultivo de
referencia [festuca (Festuca arundinacea Schreb., cv. Asterix)] en la zona (López-Urrea
et al., 2009).
Utilizando los datos diarios de la estación climática “Los Llanos” (Albacete), ubicada a
unos 3 km de la zona de ensayos, para la serie 1951-2004, Domínguez et al. (2013)
determinaron tres tipos de TMY (seco, intermedio y húmedo) (Figura. 3.6) en función
del índice de déficit de precipitación (PD) mediante estas tres ecuaciones (Ec 3.1) (Leite
et al., 2015):
𝑃𝐷 = 𝑃 − 𝐸𝑇𝑜 𝑍 =𝑃𝐷−𝑃𝐷𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜
𝐷𝐸 𝑅 =
𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑜𝑍−𝑚í𝑛𝑖𝑚𝑜 𝑍
𝑛º 𝑑𝑒 𝑔𝑟𝑢𝑝𝑜𝑠 (3.1)
siendo DE la desviación estándar
quedando divididos los 3 grupos de la siguiente manera:
Años secos: mínimoZ ≤ Z ≤ mínimoZ + R.
Años intermedios: mínimoZ + R ≤ Z ≤ máximoZ - R.
Años húmedos: máximoZ - R ≤ Z ≤ máximoZ.
Meses E F M A M J J A S O N D ETo P PD Z
Añ
o Seco 2003 1995 1952 1985 1961 1954 1985 1954 1981 1961 1970 1983 1.282,3 221,8 -1.060,5 -1,47
Intermedio 1956 1987 1986 1991 2002 1951 2002 1956 1968 1956 1990 2004 1.212,1 289,1 -923,0 -0,41
Húmedo 1960 1975 1979 1989 1962 1976 1974 1997 1984 1984 1993 1971 1.181,8 409,4 -772,4 0,76
Figura. 3.6. Evolución diaria acumulada de la evapotranspiración de referencia (ETo) y
de la precipitación (P) de los años meteorológicos típicos secos, intermedios y húmedos
(TMY); meses de los años que forman cada TMY; ETo total (mm), P total (mm), índice
de déficit de precipitación (PD) (adimensional); e índice PD estandarizado (Z)
(adimensional). Fuente: Leite et al. (2015)
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
550
0
125
250
375
500
625
750
875
1,000
1,125
1,250
1,375
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 280 300 320 340 360
Pre
cip
itaci
ón
(m
m)
ET
o(m
m)
Días del año
ETo secoETo intermedioETo humedoP secoP intermedioP humedo
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
65
3.2.3. Seguimiento de la humedad en el suelo
En tres de cada cuatro repeticiones se instalaron sensores de potencial mátrico del agua
en el suelo (Watermark®) y sondas de humedad volumétrica (Delta-T® PR2) para
determinar la evolución de la humedad del suelo a distintas profundidades.
Cada parcela dispuso de 2 Watermark® a 20 y 40 cm de profundidad y una PR2 con
sensores a 10, 20, 30 y 40 cm de profundidad (Figura 3.5a).
Para establecer una programación de riegos que alcanzara el nivel de déficit objetivo
(ETa/ETm) en cada etapa Ky del cultivo, se utilizó el módulo de programación de riegos
de MOPECO, así como los datos climáticos registrados por la estación agroclimática
completa ubicada en el campo de ensayos. Los datos registrados por los sensores de
humedad instalados en el suelo se utilizaron para corroborar que la cantidad de agua
disponible en el suelo era similar a la estimada por el modelo.
Los valores iniciales de los coeficientes de cultivo (Kc) utilizados fueron los propuestos
por el ITAP para este cultivo en la zona, mientras que los coeficientes de sensibilidad al
estrés hídrico (Ky) fueron los calibrados para MOPECO en el Capítulo 2.
Tabla 3.5. Valores de Kc y Ky de cada etapa, e Ym para el cultivo de cebada bajo las
condiciones climáticas de Castilla-La Mancha.
Etapa Kc Etapa Ky Otros Parámetros Valores
I 0,3 i 0,20 Grupo ET 3
II 0,3-1,15 ii 0,55 Ym (kg ha-1) 9.000
III 1,15 iii 0,30 TL (ºC) 2
IV 1,15-0,45 iv 0,15 TU (ºC) 28
Donde Kc: coeficiente del cultivo (Allen et al., 1998); Ky: coeficiente de sensibilidad al estrés hídrico
(Doorenbos y Kassam, 1979); Ym: rendimiento potencial máximo; TL: temperaturas umbral inferior; TU:
temperatura umbral superior.
En la campaña 2017, en una de las parcelas del tratamiento sin déficit (número 5) se
instaló un prototipo de lisímetro de pesada continua de alta precisión (Figura 3.7),
desarrollado por la Spin-off Telenatura (TELENATURA, 2017). Las dimensiones
efectivas del lisímetro son 1,00 x 0,50 x 0,40 m de largo, ancho y profundo,
respectivamente. El control de la variación de peso se realiza mediante 4 células de carga
que se ubican en las esquinas del armazón de protección, con una capacidad máxima de
150 kg cada una y una sensibilidad de 30 g. El control del agua de drenaje se realiza
mediante otra célula de carga conectada a un depósito de 4 L de capacidad con una
sensibilidad de 0,01 kg.
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
66
Figura 3.7. Instalación del lisímetro de pesada continua.
Las lecturas de peso se realizan cada 10 segundos, almacenando los promedios por
minuto. El borde de protección de cultivo mínimo fue de 9,5 m (Figura 3.8).
Figura 3.8. Vista del lisímetro de pesada continua durante la campaña 2017.
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
67
3.2.4. Estrategia de riego deficitario controlado optimizado por etapas (ORDI)
ORDI determina la relación ETa/ETm para cada etapa de crecimiento que produce el
mayor rendimiento para un determinado objetivo de déficit global objetivo (ETa/ETm
global) utilizando software de optimización no lineal (Solver; Microsoft, 2010). Los datos
necesarios para lograr este objetivo son: la relación ETa/ETm objetivo, el rendimiento
potencial de la cebada en la zona (Ym), la evapotranspiración potencial (ETm) acumulada
teórica en cada una de las 4 etapas de diferente sensibilidad al déficit (Ky) consideradas
(establecimiento (i’), desarrollo vegetativo (i’’), floración (ii), formación de rendimiento
(iii) y maduración (iv)), y los valores de Ky de cada etapa. Esta metodología requiere un
conjunto de restricciones para evitar resultados inaceptables desde una perspectiva
fisiológica y/o de sobreestimaciones de rendimiento. Algunas de éstas fueron limitar a
0,5 el mínimo valor que puede alcanzar la relación ETa/ETm objetivo en cada etapa
(Doorenbos y Kassam, 1979), limitar a 0,8 el máximo estrés durante la etapa de
establecimiento para garantizar una adecuada nascencia, así como establecer la máxima
diferencia aceptable de déficit entre etapas consecutivas en 0,25 para evitar que el
excesivo déficit de una etapa pueda condicionar el desarrollo del cultivo en la siguiente
etapa (Dominguez et al., 2012b).
Esta metodología utiliza un volumen de agua de riego diferente para lograr una misma
relación ETa/ETm objetivo, dependiendo de las condiciones climáticas de cada año. Para
solucionar este problema y adaptar esta metodología a las condiciones reales de
disponibilidad de agua en las explotaciones, Leite et al. (2015) desarrollaron la
metodología ORDI para volúmenes limitados de agua, la cual se recoge en la Figura 3.9,
y puede resumirse en los siguientes pasos:
1. 1ª Optimización: En base a los datos climáticos desde el inicio del año hidrológico
hasta el momento de la siembra del año en curso, éste se caracteriza como seco,
intermedio o húmedo. Después, para el volumen de agua disponible en cada
tratamiento y con los datos climáticos correspondientes al TMY que caracteriza
al año en curso, se establece un calendario de riegos aplicando la metodología
ORDI, obteniéndose las relaciones ETa/ETm objetivo para cada etapa Ky del ciclo
que maximizan el rendimiento con un volumen limitado de agua.
2. En función de los datos climáticos y de cultivo registrados en el año en curso, se
calcula un calendario de riegos que permite obtener la relación ETa/ETm objetivo
en la etapa de Ky (i’).
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
68
3. 2ª Optimización: una vez finalizada la etapa de Ky (i’), como es lógico que las
condiciones climáticas acontecidas hayan sido distintas a las del TMY utilizadas
en la 1ª optimización, el volumen de agua de riego utilizado probablemente habrá
sido también distinto. Así, se caracteriza de nuevo el año en curso (desde el inicio
del año hidrológico hasta el fin de la etapa Ky (i’)), y partiendo del volumen agua
de riego restante, se realiza una nueva optimización, estableciéndose nuevas
ETa/ETm para el resto de etapas en función de los datos climáticos del TMY
característico. En esta 2ª Optimización se reserva cierta cantidad de agua para la
última etapa, con el objetivo de evitar que, en esa etapa final, el cultivo pueda
quedarse sin agua si en las anteriores se ha aplicado un volumen excesivo como
consecuencia de un desfase entre las condiciones climáticas previstas y las que
realmente han sucedido. El volumen de agua que se reserva es equivalente al
necesario para obtener la relación ETa/ETm que marcaba la primera optimización
en dicha etapa bajo las condiciones del TMY característico en el final de la etapa
Ky (i’). Esta reserva de agua de riego se mantiene en el resto de etapas.
4. Se calcula un calendario de riegos que permita obtener la ETa/ETm objetivo en esa
etapa, en función del desarrollo del cultivo y los datos climáticos del año en curso.
5. Se repite el proceso de optimización al final de cada etapa, ajustando de esta
manera las relaciones ETa/ETm objetivo a la disponibilidad real de agua de riego,
utilizando los datos climáticos del TMY que corresponda al año en curso en cada
optimización.
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
69
Figura 3.9. Procedimiento para establecer el calendario de riegos optimizado para un
volumen limitado de agua de riego.
Serie de Datos
Índices: Tmín, Tmáx., ETo, P
Calculo del TMY-seco, TMY-intermedio y TMY-húmedo
Primera optimización:
Datos fijos: Ym; Ky; In Disponible
Datos variables: ETm y P para el TMY seleccionado
Resultados: ETa/ETm objetivo para Ky (i’), Ky (i’’), Ky (ii), Ky (iii) y Ky (iv); Ya esperado
Programación de riego que alcanza la ETa/ETm objetivo propuesta por la primera optimización para la etapa Ky (i’) bajo
condiciones climáticas reales utilizando MOPECO
La cantidad de agua de riego disponible para el resto de las etapas de Ky es: In – In de Ky (i’)
Segunda optimización:
Datos fijos: Ym; Ky; In – In de Ky (i’) – In de Ky (iv) (se reserva el volumen de agua para Ky (iv) que permite alcanzar la ETa/ETm
objetivo de dicha etapa propuesta en la primera optimización); ETm, ETa, y P durante Ky (i’)
Datos variables: ETm y P para TMY seleccionado
Resultados: ETa/ETm objetivos para la etapa Ky (i’’), Ky (ii), Ky (iii), y Ky (iv); Ya esperado
Programación de riego que alcanza la ETa/ETm objetivo propuesta por la segunda optimización para la etapa Ky (i’’) bajo
condiciones climáticas reales utilizando MOPECO
La cantidad de agua disponible para el resto de las etapas de Ky es: In – In de Ky (i’) – In de Ky (i’’) – In de Ky (iv)
Tercera optimización:
Datos fijos: Ym; Ky; In – In de Ky (i’) – In de Ky (i’’) – In de Ky (iv); ETm, ETa y P durante Ky (i’) y Ky (i’’)
Datos variables: ETm y P para TMY seleccionado.
Resultados: ETa/ETm objetivo para la etapa Ky (ii), Ky (iii) y Ky (iv); Ya esperado
Programación de riego que busque la ETa/ETm objetivo propuesta por la quinta optimización para la última etapa, bajo condiciones
climáticas reales utilizando MOPECO
Alcanzar o mejorar la relación ETa/ETm final objetivo está condicionada por la disponibilidad de agua de riego durante la última
etapa y de las condiciones climáticas reales.
Caracterización de los meses antes de la etapa Ky (i’’) como "seco", "intermedio" o "húmedo"
Caracterización de los meses antes de la etapa Ky (ii) como "seco", "intermedio" o "húmedo"
Programación de riego que alcanza la ETa/ETm objetivo propuesta por la tercera optimización para la etapa Ky (ii) bajo condiciones
climáticas reales utilizando MOPECO
La cantidad de agua disponible para las dos últimas etapas de Ky es: In – In de Ky (i’) – In de Ky (i’’) – In de Ky (ii) – In de Ky (iv)
Caracterización de los meses antes de la etapa Ky (iii) como "seco", "intermedio" o "húmedo"
Domínguez et al. (2013)Paso 1
Paso 2
Paso 3
Paso 4
Paso 5
Paso 6
Paso 7
Paso 8
Paso 9
Paso 10
Paso 11
Paso 12
MOPECO
MOPECO
MOPECO
Cuarta optimización:
Datos fijos: Ym; Ky; In – In de Ky (i’) – In de Ky (i’’) – In de Ky (ii) – In de Ky (iv); ETm, ETa y P durante Ky (i’), Ky (i’’), y Ky (ii)
Datos variables: ETm y P para el TMY seleccionado
Resultados: ETa/ETm objetivos para las etapas Ky (iii) y Ky (iv); Ya esperado
MOPECO
Caracterización de los meses antes de la siembra como "seco", "intermedio" o "húmedo"
Paso 13
Programación de riego que alcanza las ETa/ETm objetivo propuesta por la cuarta optimización para la etapa Ky (iii) bajo condiciones
climáticas reales utilizando MOPECO
La cantidad de agua disponible para la última etapa de Ky es: In – In de Ky (i’) – In-Ky (i’’) – In de Ky (ii) – In de Ky (iii)
Caracterización de los meses antes de la etapa Ky (iv) como "seco", "intermedio" o "húmedo"
Quinta optimización:
Datos fijos: Ym; Ky; In – In de Ky (i’) – In de Ky (i’’) – In de Ky (ii) – In de Ky (iii); ETm, ETa y P durante Ky (i’), Ky (i’’), Ky (ii) y
Ky (iii)
Datos variables: ETm y P para el TMY seleccionado
Resultados: ETa/ETm objetivo para la etapa Ky (iv); Ya esperado
Paso 14
Paso 15
Paso 16 MOPECO
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
70
3.2.5. Obtención de las funciones “Margen bruto vs. Agua bruta total”
Para determinar la distribución de cultivos que maximiza el margen bruto de una
explotación, MOPECO necesita transformar las funciones “Rendimiento vs. Agua neta
total” (Ya-TWN) en funciones “Margen bruto vs. Agua bruta total” (MB-TWG). Hay que
tener en cuenta que el módulo del calendario de riegos trabaja con agua neta, siendo
necesaria traducirla a agua bruta considerando las pérdidas por evaporación y arrastre
(Ortiz et al., 2009) y la uniformidad del sistema de riego (López-Mata et al., 2010) a la
hora de realizar el análisis económico.
𝑀𝐵 = 𝑌𝑎 𝑃𝑉 + 𝑌𝑎′ 𝑃𝑉′ − 𝐶𝑣 − 𝐼𝐺 𝐶𝑤 + 𝑆𝑢𝑏𝑠 (3.2)
donde MB: margen bruto (€ ha-1); Ya: rendimiento del producto principal (kg ha-1); PV: precio de venta de
la cosecha del producto principal (€ kg-1); Ya': rendimiento del subproducto (kg ha-1); PV': precio de venta
de la cosecha del subproducto (€ kg-1); Cv: costes variables (€ ha-1), obtenidos siguiendo la metodología
propuesta por de Juan et al. (2003) y actualizado para este estudio; IG: lámina bruta de riego aplicada por
el sistema de riego (m3 ha-1); Cw: coste del agua de riego, considerando 0,12 € m-3 en este estudio (Carrión
et al, 2016); Subs.: ayudas a la producción (€ ha-1), que son 200€.
Los precios de venta de la cebada fueron obtenidos a partir de los Informes semanales de
coyuntura del Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio Ambiente
(http://www.mapama.gob.es/es/estadistica/temas/publicaciones/informe-semanal-
coyuntura/). Para poder analizar el efecto del riego y/o la metodología sobre el MB, se
consideró el precio medio durante el periodo que abarcó las tres campañas,
estableciéndose en 182,5 € Mkg-1para cebada maltera y 158,8 € Mkg-1 para cebada pienso.
Para la paja se fijó un precio de 4 € Mkg-1.
3.2.6. Productividad del agua
Para evaluar en los distintos escenarios alternativos de riego la productividad del agua y
del rendimiento económico, se utilizaron como indicadores la productividad del agua total
(YWP) y el índice de productividad económica de agua (EWP).
𝑌𝑊𝑃 = 𝑌𝑎
𝑇𝑊𝐺 (3.3)
donde: Ya, es el rendimiento obtenido; TWG, el volumen de riego bruto aplicado.
𝐸𝑊𝑃 = 𝑀𝐵
𝑇𝑊𝐺 (3.4)
donde: MB, es el margen bruto; TWG, el volumen de riego bruto aplicado.
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
71
3.2.7. Determinación de la huella hídrica de la cebada
La huella hídrica del proceso realizado para obtener un producto agrícola se calcula como
la suma de los componentes verde, azul y gris (Hoekstra et al., 2009) (Ec. 3.5) expresados
como volumen de agua por unidad de rendimiento del cultivo. El agua verde se define
como la cantidad de agua evapotranspirada durante el desarrollo del cultivo que ha sido
puesta a su disposición de forma natural. En este caso se trata del agua que se encuentra
almacenada en el suelo en el momento de la siembra y de la procedente de las
precipitaciones que rellena de humedad la zona radicular. El agua azul hace referencia a
la cantidad de agua superficial y subterránea, evapotranspirada durante el desarrollo del
cultivo, que ha sido puesta a su disposición con intervención humana, es decir, mediante
el riego. Por último, el agua gris es la cantidad de agua necesaria para reducir la
concentración de los contaminantes que pueda arrastrar el agua de riego hacia zonas más
profundas, durante la percolación de la misma, hasta niveles legalmente aceptables.
𝑊𝐹𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑜 = 𝑊𝐹𝑣𝑒𝑟𝑑𝑒 + 𝑊𝐹𝑎𝑧𝑢𝑙 + 𝑊𝐹𝑔𝑟𝑖𝑠 (3.5)
𝑊𝐹𝑣𝑒𝑟𝑑𝑒 = 𝐸𝑇𝑎𝑣𝑒𝑟𝑑𝑒
𝑌𝑎 (3.6)
𝑊𝐹𝑎𝑧𝑢𝑙 = 𝐸𝑇𝑎𝑎𝑧𝑢𝑙
𝑌𝑎 (3.7)
𝑊𝐹𝑔𝑟𝑖𝑠 =
𝛼 𝐴𝑅𝐶𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑎 − 𝐶𝑛𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑙
𝑌𝑎
(3.8)
Donde WF: huella hídrica (m3 kg-1); ETa: cantidad de agua evapotranspirada por el cultivo, que es diferente
a la cantidad de agua puesta a disposición del cultivo (m3 ha-1); α: fracción de producto químico que es
lixiviado (adimensional); AR: cantidad de producto químico aportado al cultivo (kg ha-1); Cmáxima:
concentración máxima aceptable del producto químico en el agua según la legislación (kg m-3); Cnatural:
concentración natural del producto químico en el agua (kg m-3); Ya: rendimiento real (kg ha-1).
Se ha utilizado el módulo de evolución de agua del suelo de MOPECO para calcular el
agua azul y verde. El agua verde se ha definido como la cantidad de lluvia efectiva caída
durante el ciclo del cultivo menos la cantidad de agua del suelo que ha percolado fuera
de la zona radicular durante una lluvia, sumando también la cantidad de agua útil existente
en el suelo en el momento de la siembra y restando la que queda en el suelo en el momento
de la cosecha.
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
72
La cantidad de agua azul se ha calculado como la cantidad de agua de riego neta aplicada
al cultivo menos la percolada durante un riego, según el módulo de evolución de agua del
suelo de MOPECO.
La determinación del agua gris se ha calculado para la dilución de los nitratos arrastrados
por el agua percolada, dado que es el contaminante más frecuente en los trabajos de huella
hídrica por su alta capacidad de disolución y aplicación en la agricultura (Mekonnen y
Hoekstra, 2010). La concentración máxima permisible en las masas de agua de la que se
abastecen núcleos de población es de 50 mg L-1 (Directiva 91/676/CEE, de 12 de
diciembre de 1991), del mismo modo, el R.D. 1514/2009, de 2 de octubre, por el que se
regula la protección de las aguas subterráneas contra la contaminación y el deterioro,
establece ese mismo valor umbral en sus normas de calidad de las aguas subterráneas. La
concentración media de nitratos en las aguas de la Mancha Oriental en el periodo 2009 a
2016 fue de 37,6 mg L-1 (CHJ, 2017). Para determinar la concentración de nitratos que
ha abandonado la zona radicular se utilizó un valor de α = 0,08, tal y como proponen
Franke et al. (2013). El valor de AR fue diferente para cada tratamiento, calculándose la
dosis de abonado para cada uno de ellos en función de los análisis de suelo realizados al
inicio de la campaña y las extracciones de nitrógeno estimadas para el cultivo en función
del rendimiento esperado (Boyeldiu, 1980; Domínguez Vivancos, 1989).
3.3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
3.3.1. Duración de las etapas Kc y Ky en función de GDD
A efectos de duración de las etapas Kc y Ky en función de GDD, se ha tomado como
referencia el tratamiento SD en todas las campañas, si bien es cierto que en el resto
tratamientos y para los tres años de ensayo, la última etapa de Kc y Ky se vio ligeramente
reducida (entre 1-3 días que supusieron unos 20 GDD de media), por lo que no se ha
considerado necesario diferenciar entre tratamientos dentro de una misma campaña ya
que el resto de etapas permanecieron prácticamente invariables con respecto al SD. Los
GDD en los ciclos vegetativos en las campañas 2015 y 2016 (Tabla 3.6) fueron similares
a los determinados en la calibración (Capítulo 2), aunque en 2017 se contabilizaron
aproximadamente 80 GDD más, que es ligeramente superior a los 69,4 GDD de
desviación estándar obtenidos con los 28 seguimientos utilizados en la calibración (Tabla
2.3). Al analizar las etapas se registraron mayores diferencias. Cabe reseñar que las etapas
de Kc (I) y Ky (i’) se completaron con una media de 234 GDD para los tres años, frente a
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
73
los 290 GDD determinados en la calibración, posiblemente debido a que la variedad
utilizada en los ensayos es más precoz que las empleadas en los ensayos utilizados para
la calibración. La diferencia se atenúa en las siguientes etapas, finalizando éstas con
valores casi idénticos a los designados (Tabla 3.6), exceptuando las dos últimas etapas
de Kc y Ky del año 2017, donde se produjo una diferencia media de un 7,67%, debida
fundamentalmente a la evolución de las temperaturas durante el desarrollo de estas etapas
y a que fue necesario efectuar un tratamiento fitosanitario en 2017 que ralentizó el cultivo.
Comparando los tres años de ensayos entre sí, las diferencias extremas en GDD
acumulados por etapas no han alcanzado el 8,45% de media, aunque sí que aparecieron
diferencias significativas entre algunas etapas analizadas individualmente, como por
ejemplo entre la etapa Kc (III) de 2015 y 2017 con un 22,25% y entre la etapa Ky (iii) de
esos mismos dos años con un 11,94%. La diferencia media de todas las etapas entre los
valores de GDD calibrados y los valores observados en este ensayo fue del 5,20%, 6,26%,
y 1,70%, para los años 2015, 2016 y 2017 respectivamente, viéndose afectados por las
diferencias en las primeras etapas, aunque siendo aceptables según lo propuesto por
Domínguez et al. (2012c; 2013).
Tabla 3.6. Días después de la siembra “DDS” y grados día acumulados “GDD” (ºC) al
final de cada etapa de desarrollo.
Calibración 2015 2016 2017
Etapa DDS GDD DDS GDD DDS GDD DDS GDD
Siembra - 0 12 ene 0 13 ene 0 13 ene 0
Kc (I) 58 290 56 239 42 229 49 235
Kc (II) 106 744 111 757 107 706 108 749
Kc (III) 130 1.087 127 1.020 140 1.122 140 1.247
Kc (IV) 150 1.450 153 1.451 157 1.452 153 1.530
Ky (i’) 58 290 56 239 42 229 49 235
Ky (i’’) 98 645 107 694 99 622 97 645
Ky (ii) 124 981 123 956 129 959 125 985
Ky (iii) 136 1.186 136 1.147 147 1.254 142 1.284
Ky (iv) 150 1.450 153 1.451 157 1.452 153 1.530
Cosecha --- --- 167 --- 164 --- 160 ---
En cuanto a la duración en días de las etapas Kc y Ky, en 2015 y 2017 se necesitaron tres
días más que en la calibración para completarse, mientras que en 2016 se necesitaron siete
más. Analizando individualmente cada etapa, 2015 fue muy similar a la calibración,
mientras que en 2016 y 2017, los días necesarios para completar las etapas Kc (I) y Ky (i’)
fueron significativamente menores, igualándose a partir de Kc (II) y Ky (i’’) e
incrementándose en el resto de etapas. En 2016 las condiciones climáticas propiciaron
este desajuste, las temperaturas medias fueron elevadas para las primeras etapas,
superando las temperaturas mínimas en numerosos días el umbral de crecimiento, y se
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
74
suavizaron en el resto de etapas (Figura 3.4). En 2017, tanto las condiciones climáticas
de los primeros meses de desarrollo del cultivo y de las últimas etapas, como el
tratamiento fitosanitario efectuado durante Kc (III) que ralentizó al cultivo, fueron las
causas de estas variaciones. La diferencia media entre los valores de días calibrados para
todo el ciclo y los valores observados en este ensayo fue del 0,72%, 5,20%, y 2,20%, para
los años 2015, 2016 y 2017, respectivamente.
3.3.2. Análisis de los calendarios de riego óptimos
En 2015 y 2016, el periodo previo a la siembra fue caracterizado como TMY-intermedio,
mientras que en 2017 como TMY-húmedo (Tabla 3.7). En consecuencia, las necesidades
del cultivo del tratamiento sin déficit deberían haber sido similares al volumen disponible
para el tratamiento T100 durante 2015 y 2016, y ligeramente inferiores para el 2017. Sin
embargo, a lo largo de las tres campañas las condiciones climáticas fueron derivando
hacia TMY-seco, especialmente en 2016 y 2017, lo que ocasionó un cierto déficit en el
tratamiento T100 al final de la campaña y un mayor déficit del previsto en el resto de
tratamientos. Como consecuencia, en 2016 al finalizar la etapa Ky (i’) se utilizó el TMY-
seco para determinar las relaciones ETa/ETm objetivo optimizadas para la etapa Ky (i’’).
Al concluir ésta, se volvió a la situación de TMY-intermedio que se mantuvo hasta
terminar Ky (ii), donde ya volvió a cambiar a TMY-seco hasta el final del ciclo. En 2017
hubo que cambiar de TMY-húmedo a TMY-intermedio al finalizar Ky (ii).
Tabla 3.7. Caracterización del año meteorológico típico al finalizar cada etapa de Ky para
los años de ensayo.
Tipo de año meteorológico típico
Etapa 2015 2016 2017
Pre-siembra Intermedio Intermedio Húmedo
Ky (i') Intermedio Seco Húmedo
Ky (i'') Intermedio Intermedio Húmedo
Ky (ii) Intermedio Intermedio Húmedo
Ky (iii) Intermedio Seco Intermedio
Ky (iv) Seco Seco Intermedio
Uno de los problemas de esta metodología es que la caracterización de los años se hace
en función del PD acumulado desde el inicio del año hidrológico. Esto puede derivar en
que la lluvia acumulada en los meses previos a la siembra o en las primeras etapas de
desarrollo del cultivo hagan que en las optimizaciones para las etapas donde el cultivo
tiene unas necesidades hídricas mayores, el año sea caracterizado como un tipo de TMY
que no representa la realidad de las condiciones donde se está desarrollando el cultivo.
Un claro ejemplo de esto es lo que sucedió durante 2017, cuando hasta la penúltima
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
75
optimización la metodología indicaba que el año se definía como un TMY-húmedo. Sin
embargo, si se analiza cómo se comportó cada etapa de manera individual, se observa que
las tres últimas etapas estuvieron englobadas dentro de un TMY-seco (Tabla 3.8). Esto
hace que la metodología proponga unas ETa/ETm objetivo superiores a las que realmente
se pueden conseguir con un volumen limitado de agua y bajo las condiciones climáticas
reales. El reservar un cierto volumen de agua para la última etapa a partir de la segunda
optimización (Leite et al., 2015) suaviza este problema, y pone de manifiesto el potencial
de esta metodología a la hora de gestionar volúmenes limitados de agua bajo condiciones
climáticas adversas.
Tabla 3.8. Caracterización de cada etapa de Ky para los años de ensayo.
Tipo de año meteorológico típico durante cada etapa
Etapa 2015 2016 2017
Pre-siembra Intermedio Intermedio Húmedo
Ky (i') Seco Seco Intermedio
Ky (i'') Húmedo Húmedo Húmedo
Ky (ii) Seco Húmedo Seco
Ky (iii) Seco Seco Seco
Ky (iv) Seco Seco Seco
Los calendarios de riego (Tablas 3.9, 3.10 y 3.11) estuvieron condicionados tanto por la
diferente evolución de las características climáticas como por los volúmenes de agua
disponibles, lo que a su vez modificó los niveles de déficit a aplicar (Figura 3.10). La
Figura 3.10 representa las relaciones ETa/ETm propuestas por ORDI según la
optimización que se realiza al inicio de cada una de las etapas Ky.
Como era de esperar, la metodología ORDI propone menor déficit hídrico en las etapas
con mayor Ky, aunque ha habido excepciones, principalmente debidas a las restricciones
aplicadas en la metodología y a las condiciones climáticas en las que se desarrolló el
cultivo. En la etapa Ky (i’) existe la limitación de que como máximo se aplique un estrés
hídrico del 20% para asegurar la nascencia (Domínguez et al. 2012b; 2012c). Aunque
esta etapa tiene un coeficiente de Ky igual a 0,2, supone poca ETm acumulada (aplicar
mucho déficit hídrico supondría ahorrar poca agua). En los tres tipos de TMY, las lluvias
superan la ETm acumulada, por tanto, la relación ETa/ETm siempre fue 1, superando a
etapas con mayor sensibilidad al déficit hídrico. La etapa Ky (ii) es la más sensible al
déficit hídrico, dado que durante esta etapa es cuando se define el número potencial de
granos por unidad de superficie y se produce parte del llenado del grano, que son los
componentes más importantes que definen el rendimiento final (Carter y Stoker 1985;
Fischer, 1985; Savin y Slafer, 1991; Giunta et al., 1993; Oweis et al., 2000; Acevedo et
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
76
al., 2002; Ugarte et al., 2007; Cossani et al., 2007; 2009; Albrizio et al., 2010; Abrha et
al., 2012).
Figura 3.10. Relaciones ETa/ETm propuestas por ORDI para las etapas Ky (factor de
respuesta al rendimiento del cultivo) durante los años 2015 (a), 2016 (b) y 2017 (c) en
los diferentes tratamientos de riego (SD: Sin déficit; T100: Tratamiento con un volumen
de agua disponible igual al 100% de las necesidades de riego durante un TMY-
intermedio “IN”; T90: Tratamiento con 90% de las necesidades de un TMY-intermedio;
T80: Tratamiento con 80% de las necesidades de un TMY-intermedio; T70:
Tratamiento con 70% de las necesidades de un TMY-intermedio).
Obviando la etapa Ky (i’), en todas las optimizaciones salvo en dos, la metodología ORDI
propone mantener la etapa Ky (ii) con el menor déficit hídrico posible (Figura 3.10).
Ambas excepciones tuvieron lugar en 2016, en los tratamientos T90 y T70. En el caso del
T90 se debió a que la precipitación real durante esta etapa fue mayor a la marcada por el
TMY, por lo que se dispuso de mayor volumen de agua de riego para las siguientes etapas,
buscando el optimizador una relación ETa/ETm lo mayor posible en la etapa Ky (iii) para
maximizar el rendimiento. En el caso del T70, debido a la restricción de que la diferencia
máxima entre ETa/ETm acumuladas de dos etapas consecutivas no puede superar 0,25
(Capítulo 2). La etapa Ky (iii) engloba parte del llenado del grano, es por tanto una de las
etapas más sensibles al déficit hídrico a la hora de definir el rendimiento final (Carter y
Stoker 1985; Ugarte et al., 2007; Cossani et al., 2009; Abrha et al. 2012; Thameur et al.,
2012). Lo lógico es que para esta etapa el optimizador, como en la etapa anterior, buscase
relaciones ETa/ETm elevadas, pero no siempre ha sido así. En los tres años de ensayos, y
en los tratamientos más restrictivos, se ha visto penalizada por disponer de poca agua de
riego debido a la reserva de agua para la siguiente (y última) etapa, y por no poder aplicar
mucho estrés en la etapa Ky (i’’) (menos sensible) por la limitación de máximas
diferencias entre ETa/ETm acumuladas de dos etapas consecutivas. Los valores de
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
0,75
0,99
0,73
0,86
1,00
0,75
0,98
0,73
0,63
1,00
0,75
0,92
0,67 0,66
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
1,1
i' i'' ii iii iv i' i'' ii iii iv i' i'' ii iii iv i' i'' ii iii iv i' i'' ii iii iv
SD T100 T90 T80 T70
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
0,75
0,83
0,93
0,50
1,00
0,75 0,76 0,75
0,50
1,00
0,75
0,640,59
0,50
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
1,1
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
0,75
1,00
0,76 0,77
1,00
0,75
0,96
0,60
0,50
1,00
0,75
0,84
0,540,50
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
1,1
ETa/E
T mob
jetiv
o
Etapa Ky:
Tratamiento:
a
c
b
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
77
ETa/ETm objetivo más restrictivos fueron para la etapa Ky (iv) que es la menos sensible
(Tabla 3.5). La distribución del déficit hídrico propuesta por ORDI, teniendo en cuenta
la diferente sensibilidad al déficit hídrico de las distintas etapas de desarrollo, salvo por
algunas excepciones justificadas anteriormente, está en sintonía con los resultados y las
recomendaciones publicadas por otros autores (Giunta et al., 1993; Oweis et al., 2000;
Acevedo et al., 2002; Arisnabarreta y Miralles, 2008; Katerji et al., 2009; Tavakoli, 2014).
Aunque en la Figura 3.10 se muestra un salto de 0,43 entre las relaciones ETa/ETm de las
etapas Ky (iii) y Ky (iv) del T90 del año 2016, en las optimizaciones nunca se superó la
máxima diferencia de 0,25 entre etapas consecutivas de Ky. Ese 0,43 se debió a que en la
etapa Ky (iii) no se alcanzó realmente el objetivo planteado de 0,93 por una avería en el
sistema de bombeo, quedándose realmente en una relación ETa/ETm de 0,68, hecho que
tuvo en cuenta el optimizador a la hora de plantear el objetivo de la siguiente etapa.
En el año 2015, el agua total aplicada como riego osciló entre 285,6 mm en el tratamiento
sin déficit, y 175,3 mm para el tratamiento T70. Por lo tanto, el tratamiento no deficitario
aplicó un 14% más de agua que el tratamiento T100; un 27% más de agua de riego que el
tratamiento T90, un 43% más que el T80 y un 63% más que el T70.
Tabla 3.9. Volumen de agua aplicada en cada riego por tratamiento durante 2015.
Fecha
Lámina de riego aplicada (mm)
Sin déficit T100 T90 T80 T70
07/04/2015 17,8 17,8 -- -- --
14/04/2015 -- -- 12,8 13,1 13,1
17/04/2015 17,6 17,6 -- -- --
21/04/2015 13,4 13,4 11,6 11,7 11,4
27/04/2015 17,5 17,5 11,5 11,5 8,7
30/04/2015 17,2 17,2 17,0 17,2 17,2
06/05/2015 21,5 21,5 16,9 -- --
07/05/2015 14,3 14,3 21,1 21,4 21,2
08/05/2015 8,4 8,4 7,7 20,6 21,7
11/05/2015 17,1 17,1 20,1 17,5 15,8
13/05/2015 23,7 23,7 23,6 25,9 17,3
15/05/2015 12,7 12,7 13,1 11,9 11,7
18/05/2015 8,5 8,5 19,6 19,7 7,9
21/05/2015 25,5 25,5 -- -- --
22/05/2015 -- -- -- -- 9,2
25/05/2015 19,9 19,9 -- -- --
26/05/2015 -- -- 6,5 6,8 6,9
28/05/2015 15,5 15,5 -- -- --
29/05/2015 -- -- 12,8 10,8 13,2
02/06/2015 16,7 -- 18,6 12,1 --
05/06/2015 18,3 -- 12,2 -- --
Total 285,6 250,6 225,1 200,2 175,3
ETa/ETm global 1,00 0,94 0,87 0,82 0,76
Donde ETa: evapotranspiración real; ETm: evapotranspiración máxima.
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
78
En 2016, la ETm acumulada para completar el ciclo de cultivo fue mayor que en 2015
(Tabla 3.3). Además, la distribución temporal del agua disponible se vio condicionada
por unas características climáticas más secas que en 2015 (Tabla 3.7). Esto propició una
mayor variación en el volumen total de riego a aplicar entre el tratamiento no deficitario
y el resto, suponiendo 157,9 mm con el T70, que traducida en porcentaje significó un
90% (Tabla 3.10).
Tabla 3.10. Volumen de agua aplicada en cada riego por tratamiento durante 2016.
Fecha
Lámina de riego aplicada (mm)
Sin déficit T100 T90 T80 T70
05/02/2016 12,0 14,8 2,4 -- --
11/02/2016 9,8 6,6 17,8 16,3 17,8
25/02/2016 15,1 15,2 11,6 11,8 11,6
28/03/2016 12,1 12,4 -- -- --
12/04/2016 23,4 21,1 -- -- --
14/04/2016 -- -- 14,8 15,0 14,3
18/04/2016 15,8 14,8 11,5 11,4 11,4
22/04/2016 22,1 24,6 -- -- --
25/04/2016 -- -- 10,8 11,2 11,2
27/04/2016 -- -- 17,0 16,9 --
28/04/2016 24,2 25,3 -- -- --
02/05/2016 -- -- 15,7 12,1 11,9
05/05/2016 14,4 15,7 11,1 9,1 7,7
06/05/2016 15,1 15,0 -- -- 7,9
18/05/2016 18,3 20,7 -- -- --
20/05/2016 22,5 20,4 15,5 15,8 15,6
23/05/2016 15,8 10,4 21,6 14,0 8,0
27/05/2016 -- -- -- -- 8,0
30/05/2016 -- -- -- -- 8,0
01/06/2016 36,2 29,0 31,3 34,3 35,0
04/06/2016 17,9 12,4 16,0 16,1 --
07/06/2016 18,5 -- -- -- --
08/06/2016 -- -- 16,2 -- --
09/06/2016 18,5 -- -- -- 7,2
10/06/2016 -- -- -- 16,3 --
14/06/2016 21,9 -- 11,8 -- --
Total 333,4 258,4 225,0 200,4 175,5
ETa/ETm global 0,96 0,84 0,83 0,78 0,73
Donde ETa: evapotranspiración real; ETm: evapotranspiración máxima.
En la campaña 2017, las diferencias entre el volumen aplicado en el tratamiento sin déficit
y el resto se acrecentaron aún más, llegando a suponer 193,1 mm (111%) con el T70
(Tabla 3.11). Estas diferencias se debieron a varios factores, uno de ellos fue la ETm
acumulada para completar el ciclo, que superó sensiblemente a los otros dos años, sobre
todo si se compara con 2015, el cual necesitó 61,1 mm menos para completar el ciclo
(Tabla 3.3). Otro factor destacable fueron las condiciones climáticas acontecidas durante
esa campaña ya que, aparte de las altas temperaturas durante la última mitad del ciclo de
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
79
cultivo (Figura 3.4), el 73% de toda la precipitación del ciclo se concentró durante la
etapa Ky (i), y de este 73%, un 58% se perdió por percolación.
Tabla 3.11. Volumen de agua aplicada en cada riego por tratamiento durante 2017.
Fecha
Lámina de riego aplicada (mm)
Sin déficit T100 T90 T80 T70
29/03/2017 17,0 14,6 -- -- --
03/04/2017 14,7 -- -- -- --
04/04/2017 -- 14,4 -- -- --
05/04/2017 7,1 6,8 9,2 9,2 9,3
12/04/2017 19,3 19,5 13,9 13,8 14,0
18/04/2017 20,8 21,2 13,9 13,8 13,9
21/04/2017 20,8 21,2 13,9 13,8 13,9
26/04/2017 14,7 12,6 13,8 13,8 14,5
03/05/2017 16,0 16,2 19,6 19,6 13,6
06/05/2017 22,0 19,0 19,6 19,6 13,6
09/05/2017 20,0 20,9 19,4 13,4 13,6
11/05/2017 14,3 17,1 19,4 19,3 14,9
16/05/2017 18,8 19,3 19,6 14,7 8,4
19/05/2017 18,6 19,0 19,5 14,7 8,2
22/05/2017 19,5 9,0 7,5 6,5 6,9
24/05/2017 19,2 9,9 -- -- --
25/05/2017 -- -- -- 6,2 7,0
26/05/2017 -- 9,5 -- -- --
27/05/2017 19,3 -- -- -- --
29/05/2017 19,2 -- -- -- --
01/06/2017 14,2 -- 14,2 7,9 14,4
04/06/2017 14,2 -- -- 7,7 --
05/06/2017 -- -- 13,8 -- --
07/06/2017 12,8 -- -- 7,6 8,6
08/06/2017 -- -- 7,8 -- --
10/06/2017 12,8 -- -- -- --
14/06/2017 12,8 -- -- -- --
Total 367,9 250,0 225,1 201,7 174,8
ETa/ETm global 1,00 0,85 0,81 0,77 0,71
Donde ETa: evapotranspiración real; ETm: evapotranspiración máxima.
Al emplear esta metodología, la cantidad de agua de riego aplicada a los tratamientos
limitados fue la definida inicialmente, a pesar de que las condiciones climáticas fueron
distintas en los tres años. Con otra metodología como la de buscar una ETa/ETm objetivo,
el agua utilizada habría sido distinta, lo que puede ocasionar problemas en la gestión del
agua, sobre todo en zonas con escasez de este recurso.
Por etapas, la Ky (ii), además de ser la más sensible, suele ser la que mayor demanda
evaporativa y menores precipitaciones recibe, por lo que, salvo alguna excepción, fue en
la que se aplicó el mayor volumen de agua de riego (Tabla 3.12). La excepción se produjo
en el T70 del año 2016, donde los objetivos de ETa/ETm y las necesidades de las etapas
Ky (ii) y Ky (iii) fueron muy parecidos, con el apunte de que durante la etapa Ky (ii) hubo
una precipitación efectiva de 52,5 mm mientras que durante la etapa Ky (iii) no llovió
nada. Esta diferencia propició que el riego en el periodo de Ky (iii) representase el mayor
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
80
volumen (Tabla 3.12). Las lluvias invernales y las bajas temperaturas evitaron que en
2015 y 2017 fuese necesario regar durante Ky (i’). Sin embargo, si hubo que aplicar riegos
durante esta etapa en 2016, debido a las bajas precipitaciones (Tabla 3.12) y a una mayor
demanda evaporativa de la atmósfera (Figura 3.4).
Tabla 3.12. Volumen de agua de riego aplicado, ETm acumulada, duración en días y
precipitación efectiva recibida por el cultivo en cada etapa de desarrollo Ky durante los
tres años de ensayo.
Volumen de agua (mm)
Año Etapa Días ETm Pe SD T100 T90 T80 T70
2015
Ky (i') 57,0 30,5 29,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
Ky (i'') 51,0 111,9 59,7 66,3 66,3 35,9 36,2 33,2
Ky (ii) 16,0 102,0 0,0 115,0 115,0 119,5 114,6 105,0
Ky (iii) 13,0 76,3 3,9 69,3 69,3 26,1 26,5 23,9
Ky (iv) 17,0 66,9 12,6 35,0 0,0 43,6 22,9 13,2
Total 154,0 387,7 106,0 285,6 250,6 225,1 200,2 175,3
Total riego + Pe 391,6 356,6 331,1 306,2 281,3
N° riegos 17,0 15,0 13,0 13,0 13,0
2016
Ky (i') 43,0 19,9 5,6 21,8 21,3 20,1 16,3 17,8
Ky (i'') 57,0 116,1 45,9 66,3 63,5 37,9 38,2 37,3
Ky (ii) 30,0 132,4 52,5 116,5 121,7 70,1 65,2 54,3
Ky (iii) 18,0 123,5 0,0 106,8 51,8 68,9 64,4 59,0
Ky (iv) 10,0 41,4 0,0 21,9 0,0 27,9 16,3 7,2
Total 158,0 433,4 103,9 333,4 258,9 225,0 200,4 175,5
Total riego + Pe 437,6 362,3 328,9 304,3 279,5
N° riegos 18,0 15,0 15,0 13,0 14,0
2017
Ky (i') 50,0 24,8 54,7 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
Ky (i'') 48,0 105,7 49,4 78,8 76,5 37,0 36,9 37,2
Ky (ii) 28,0 134,2 25,8 126,5 126,2 125,3 114,3 92,5
Ky (iii) 17,0 122,3 12,6 124,2 47,3 27,0 27,4 22,2
Ky (iv) 11,0 61,9 0,0 38,4 0,0 35,8 23,3 22,9
Total 154,0 448,8 142,4 367,9 250,0 225,1 201,7 174,8
Total riego + Pe 510,3 392,4 367,5 344,1 317,2
N° riegos 22,0 16,0 15,0 16,0 15,0
Donde SD: tratamiento sin déficit; ETm: evapotranspiración máxima; Pe: precipitación efectiva.
En los tres años, la distribución temporal de las lluvias fue distinta (Tabla 3.12). En 2015
las precipitaciones efectivas de mayor relevancia se concentraron durante la etapa Ky (i’)
y en el inicio de la etapa Ky (i’’), suponiendo el 84% (89,5 mm) del total del ciclo de
cultivo, siendo prácticamente inexistentes en las dos etapas siguientes (Figura 3.11a).
Durante 2016 las precipitaciones se concentraron en las etapas Ky (i’’) y Ky (ii),
suponiendo el 95% del total (98,4 mm), mientras que el 5% restante se produjo en la etapa
Ky (i’), no teniendo lugar lluvias a lo largo de Ky (iii) y Ky (iv) (Figura 3.11b). En 2017,
al igual que en 2015, las precipitaciones se concentraron en la etapa Ky (i’) y en el inicio
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
81
de la etapa Ky (i’’), suponiendo un 73% (104,1 mm), pero como se ha comentado
anteriormente, de ese 73%, un 58% (60,4 mm) se perdió por percolación profunda. El
resto de precipitaciones tuvieron lugar durante las etapas Ky (ii) y Ky (iii), siendo muy
puntuales y espaciadas, llegando a pasar 44 y 29 días consecutivos sin ninguna lluvia. La
precipitación efectiva (Pe) supuso frente al agua total recibida por el cultivo, el 38% en
el tratamiento más deficitario y al 27% para el SD en 2015, al 37% y 24% para los mismos
tratamientos en 2016, y al 45% y 28% para los mismos tratamientos en 2017.
El año que presentó los valores acumulados más elevados de ETm al final del ciclo fue
2017 (448,8 mm frente a 433,4 mm en 2016 y 387,7 mm en 2015) (Tabla 3.12). Estos
valores fueron superiores a los 300 mm obtenidos por Tubiello et al. (2000) en Italia y a
los 350-377 mm en Portugal por Pereira et al. (2015) con la variedad “Publican”.
Similares a los 434 mm alcanzados por Jamieson et al. (1995) en Nueva Zelanda con la
variedad “Triumph” y a los 421-446 mm para la variedad “Scarlett” en Castilla-La
Mancha por Martínez-Romero et al. (2017). También parecidos a los obtenidos por
Broner et al. (1997) en Idaho y Colorado (EE.UU.) (entre 350 y 400 mm). Asimismo, se
encontraron dentro de los rangos estimados por Zhao-Fei et al. (2013) para la variedad
“Highland” en varias regiones del Tibet (entre 322 y 462 mm), y por Abrha et al. (2012)
(276-566 mm) para 5 variedades distintas en Italia, Etiopia, Siria y Montana (EE.UU.).
La diversidad de ETm junto con la distribución de las precipitaciones justifica la
diferencia de agua de riego aplicada en el tratamiento SD en los tres años, llegando a
suponer un 29% más en 2017 con respecto a 2015 (Tabla 3.12). La cantidad de agua total
recibida por los tratamientos deficitarios (Pe + riego) comenzó a diferenciarse a partir del
vigésimo octavo y vigésimo segundo día de la etapa Ky (i’’) en 2015 y 2017 (Figura
3.11a, c), mientras que, en 2016, la diferenciación comenzó al inicio de Ky (i’’) (Figura
3.11b).
La cantidad de agua de riego aplicada coincide con la empleada por otros autores bajo
condiciones similares a las de la zona de estudio. Martínez-Romero et al. (2017) en la
misma zona de estudio con la variedad “Scarlett” suministraron entre 322 y 383 mm para
tratamientos no deficitarios, y entre 218 y 270 mm para tratamientos deficitarios (entre
0,70-0,8 de ETa/ETm), encontrando diferencias significativas en los rendimientos de los
tratamientos con volúmenes de riego menores. Jamieson et al. (1995), en Nueva Zelanda,
para la variedad “Triumph”, con condiciones similares de temperatura y 126 mm de
precipitación, aplicaron 384 mm en el tratamiento no deficitario y 117 mm en el más
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
82
deficitario (0,56 de ETa/ETm), obteniendo también diferencias significativas de
rendimientos. Broner et al. (1997) con precipitaciones de 58 mm usaron entre 318 y 450
mm de agua de riego en Idaho y Colorado (EEUU).
Figura 3.11. Evolución de los valores de ETm acumulados, de la precipitación efectiva
acumulada, del agua total aplicada y de la temperatura media para los años 2015 (a),
2016 (b) y 2017 (c).
0
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
33
36
39
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
550
13 28 43 58 73 88 103 118 133 148 163 178
Tem
per
atura
med
ia ( C
)
ET
mac
um
ula
da,
Pre
cipit
ació
ny A
gua
tota
l (m
m)
Día del año
ETm Acumulada Pe Acumulada T100 Agua total acumulada SD Agua total acumulada
T90 Agua total acumulada T80 Agua total acumulada T70 Agua total acumulada T.med
Ky (i’’): Desarrollovegetativo
Ky (ii): Periodo de floración
Ky (iii): Formación
de rendimiento
Ky (iv): Maduración
Ky (i’): Inicial
0
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
33
36
39
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
550
13 28 43 58 73 88 103 118 133 148 163 178
Tem
per
atura
med
ia ( C
)
ET
mac
um
ula
da,
Pre
cipit
ació
ny A
gua
tota
l (m
m)
Día del año
ETm Acumulada Pe Acumulada T100 Agua total acumulada SD Agua total acumulada
T90 Agua total acumulada T80 Agua total acumulada T70 Agua total acumulada T.med
Ky (i’’): Desarrollovegetativo
Ky (ii): Periodo
de floración Ky (iii): Formación
de rendimiento
Ky (iv): MaduraciónKy (i’): Inicial
0
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
33
36
39
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
550
12 27 42 57 72 87 102 117 132 147 162 177
Tem
per
atura
med
ia ( C
)
ET
mac
um
ula
da,
Pre
cipit
ació
ny A
gua
tota
l (m
m)
Días del año
ETm Acumulada Pe Acumulada T100 Agua total acumulada SD Agua total acumulada
T90 Agua total acumulada T80 Agua total acumulada T70 Agua total acumulada T.med
Ky (i’): Inicial Ky (i’’): Desarrollovegetativo
Ky (ii): Periodo
de floración
Ky (iii): Formación
de rendimiento
Ky (iv): Maduración
a
c
b
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
83
En condiciones reales es difícil alcanzar los valores ETa/ETm objetivo exactos (Figura
3.10), debido principalmente a dos aspectos. Por una parte, la distribución del agua de
lluvia en el tiempo, que condiciona la capacidad de alcanzar el nivel de déficit deseado,
siendo menos determinante cuando el objetivo es mantener al cultivo bajo condiciones de
no déficit. Por otra, no siempre es posible programar el riego para el momento más
adecuado o aplicar la dosis de riego óptima para ese riego. Pese a esto, los valores
realmente alcanzados (Figura 3.12a, b, c) fueron similares a los propuestos (Figura
3.12a’, b’, c’).
Figura 3.12. Relaciones ETa/ETm reales para las etapas de Ky durante los años 2015 (a),
2016 (b) y 2017 (c); y ratio entre las relaciones ETa/ETm reales y las propuestas por
ORDI durante 2015 (a’), 2016 (b’) y 2017 (c’) en los diferentes tratamientos de riego.
1,00 1,00 0,99 0,99 1,00 1,00 1,00 0,99 0,99
0,67
1,00
0,87 0,900,81
0,87
1,00
0,87 0,850,80
0,60
1,00
0,86 0,84
0,65
0,44
0,1
0,3
0,5
0,7
0,9
1,1
1,00 1,00 1,00
0,87
1,00 1,00 1,00 1,00
0,73
0,18
1,00
0,89 0,88
0,680,76
1,00
0,87 0,85
0,59
0,70
1,00
0,87
0,77
0,580,50
0,1
0,3
0,5
0,7
0,9
1,1
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
0,84
0,26
1,00
0,78
0,97
0,65 0,67
1,00
0,78
0,97
0,590,51
1,00
0,78
0,91
0,39
0,50
0,1
0,3
0,5
0,7
0,9
1,1
0,1
0,3
0,5
0,7
0,9
1,1
1,3
1,5
1,7
0,1
0,3
0,5
0,7
0,9
1,1
1,3
1,5
1,7
0,1
0,3
0,5
0,7
0,9
1,1
1,3
1,5
1,7
i' i'' ii iii iv i' i'' ii iii iv i' i'' ii iii iv i' i'' ii iii iv i' i'' ii iii iv
SD T100 T90 T80 T70
ET
a/E
Tm
Rea
les
/ E
Ta/
ET
mO
pti
miz
acó
nE
Ta/
ET
mR
eale
s
a
c
b
a’
c’
b’
Etapa Ky:
Tratamiento:
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
84
El tratamiento que mostró las mayores diferencias con respecto al objetivo fue el T100
en 2016 y 2017, ya que al ser un tratamiento no optimizado y como las necesidades de
riego del cultivo fueron mayores al volumen disponible, agotó el agua de manera
prematura (en la etapa Ky (iii)). En el T100 de 2015 también se agotó el agua disponible
para el riego, pero en este caso en la última etapa (Ky (iv)), ya que las condiciones globales
de este año, pese a finalizar el ciclo como TMY-seco, fueron bastante similares a las del
TMY-intermedio. En el resto de casos, aún con unas condiciones climáticas de alta
demanda evaporativa y baja lluvia, pasando de intermedio a seco, y de húmedo a
intermedio, la metodología empleada logró llegar hasta el final del ciclo de desarrollo sin
ocasionar grandes situaciones de déficit a ninguno de los tratamientos, superando en todos
los casos, menos en dos (T70 en 2015 y T70 en 2017), el valor mínimo de ETa/ETm = 0,5
establecido por Allen et al. (1998) y Domínguez et al. (2013). En el año 2016, todos los
tratamientos salvo el T70 presentaron valores inferiores al objetivo durante Ky (iii)
(Figura 3.12b, b’). Esta circunstancia fue ocasionada por una avería en el sistema de
bombeo.
3.3.3. Evolución de la humedad del suelo
Las lecturas de tensión mátrica obtenidas por los sensores de humedad se analizaron en
función de la profundidad a la que estaban instalados en el suelo y del tratamiento. Para
comprobar la relación entre los valores de tensión y de humedad volumétrica, se generó
una curva de regresión entre ambos datos (Figura 3.13).
Figura 3.13. Comparación entre los valores de humedad volumétrica y el potencial
mátrico obtenido con los sensores del suelo.
y = 0,0006x2 + 0,2226x + 47,62
R² = 0,9133
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
-250 -200 -150 -100 -50 0
Hum
edad
volu
mét
rica
(D
EL
TA
T)
(%)
Potencial mátrico (WATERMARK) (cbar)
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
85
Con el fin de corroborar la evolución del contenido teórico de agua en el suelo simulado
por MOPECO, los valores ofrecidos por el modelo se compararon con las lecturas
recogidas por los sensores de humedad instalados en las parcelas de seguimiento. A modo
de ejemplo se muestra la evolución del contenido de humedad del suelo simulada y la
medida por los sensores de humedad tipo tensiómetro, la relación ETa/ETm calculada al
final de cada etapa de desarrollo, y la distribución de las lluvias y del agua de riego neta
para el tratamiento T80 durante la campaña 2016 (Figura 3.14).
Donde Pe: precipitación efectiva; 1-p: nivel de agotamiento permisible del suelo.
Figura 3.14. Comparación entre la curva de agua en el suelo propuesta por el modelo y
los valores de humedad del suelo reales obtenidos a partir de los tensiómetros para el
tratamiento T80 en el año 2016.
Como se puede observar en la Figura 3.14, MOPECO simula bastante bien la evolución
del contenido de agua en el suelo.
En la campaña 2017, con los datos registrados por el lisímetro de pesada continua de alta
precisión en una de las parcelas del tratamiento sin déficit (Figura 3.8), se calculó el valor
de Kc diario (Figura 3.15).
0
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
13
21
29
37
45
53
61
69
77
85
93
101
109
117
125
133
141
149
157
165
Agu
a n
eta (
mm
)
Part
es p
or
un
idad
Día del año
Agua útil simulada 1-pETa/ETm acumulada por etapa Agua util según sensores huemdad sueloPe Riego neto
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
86
Figura 3.15. Comparación entre la curva de Kc utilizada en MOPECO en el año 2017 y
los valores de Kc obtenidos en función de los registros del lisímetro en 2017.
Se observa como la evolución de Kc obtenida a partir de los datos del lisímetro es muy
parecida a la empleada por MOPECO (ITAP, 2004). La principal diferencia se encuentra
en la etapa Kc (I) donde según el lisímetro el valor medio de esta etapa es de 0,36 mientras
que según la curva teórica es de 0,3. Esta discrepancia se puede deber principalmente a
la componente evaporativa del suelo, ya que durante esa etapa hay un gran porcentaje de
superficie con suelo desnudo, y a su vez, a que la ETo y la ETc durante esta etapa son
bajas, y pequeños errores en la determinación ETo repercuten mucho en el cálculo de Kc,
quedando ésta mayorada si se ha infraestimado la ETo. Estas pequeñas diferencias no son
relevantes ya que la etapa Kc (I) supone en torno a un 6% de la evapotranspiración total
del cultivo para todo el ciclo. Según el lisímetro el cultivo evapotranspiró 475,70 mm,
mientras que MOPECO estimó la evapotranspiración total en 448,79 mm, lo que se
traduce en un RMSE de 0,53 mm día-1, un NRMSE de 17,26% y una EF de 0,95, que son
estadísticos similares a lo obtenido por López-Urrea (2004). También hay que tener en
cuenta que la parcela de protección que rodea al minilisímetro no cumple con lo
establecido en la bibliografía para determinar los valores de Kc, por lo que los resultados
obtenidos presentan un cierto nivel de error debido fundamentalmente a la advección
(Lecina y Martínez Cob, 2000).
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
1,80
2,00
14
19
24
29
34
39
44
49
54
59
64
69
74
79
84
89
94
99
10
4
10
9
11
4
11
9
12
4
12
9
13
4
13
9
14
4
14
9
15
4
15
9
16
4
16
9
Va
lore
s d
e K
c
Día del año
Kc diaria según lisímetro Evolución Kc teórica
Evolución Kc según lisímetro Kc medio de la etapa según lisímetro
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
87
3.3.4. Efecto de la metodología ORDI sobre el rendimiento de la cebada
Como era de esperar, el tratamiento no deficitario fue el que logró un mayor rendimiento
en las tres campañas, y el T70 el menor, encontrando diferencias significativas entre
algunos tratamientos (Tabla 3.13). En el año 2015, el tratamiento T100 no mostró
diferencias significativas en cuanto al rendimiento obtenido con respecto al SD al cubrirse
casi completamente las necesidades de agua con el volumen disponible (ETa/ETm = 0,94).
Por el contrario, en 2016 y 2017, donde las últimas etapas se desarrollaron bajo
condiciones predominantemente secas (Tabla 3.8), el agua disponible para el T100 quedó
lejos de cubrir las necesidades reales del cultivo (ETa/ETm = 0,84 y 0,85 respectivamente),
ocasionando un estrés por déficit hídrico elevado en la última etapa. Este estrés se tradujo
en una pérdida de rendimiento con respecto al tratamiento SD y al obtenido por el T100
en 2015. Por otro lado, los tratamientos T90 y T80 no mostraron diferencias significativas
entre ellos en ninguna de las tres campañas, aunque el rendimiento medio fue siempre
superior en el T90.
Tabla 3.13. Comparación intraanual entre los rendimientos obtenidos en los diferentes
tratamientos para los tres años de ensayo.
Año
Trata-
miento
Agua de riego
(m3 ha-1)
Agua total
(m3 ha-1)
ETa/ETm
global
Rendimiento
(kg ha-1)
Desviación
estándar (kg)
CV
(%)
2015
SD 2.856 3.915 1,00 9.199a 619,11 6,73
T100 2.506 3.565 0,94 8.614a 457,53 5,31
T90 2.251 3.311 0,87 7.620b 362,37 4,76
T80 2.002 3.061 0,82 7.362b 169,17 2,30
T70 1.753 2.812 0,76 6.404c 492,17 7,69
2016
SD 3.334 4.373 0,96 8.877a 295,38 3,33
T100 2.584 3.623 0,84 7.973b 300,84 3,77
T90 2.250 3.290 0,83 7.691bc 443,71 5,77
T80 2.004 3.043 0,78 7.224c 215,29 2,98
T70 1.755 2.795 0,73 6.331d 148,24 2,34
2017
SD 3.679 4.718 1,00 9.071a 510,89 5,63
T100 2.250 3.539 0,85 8.028b 398,41 4,96
T90 2.251 3.291 0,81 7.621bc 250,28 3,28
T80 2.017 3.057 0,77 7.311c 231,45 3,17
T70 1.748 2.787 0,71 6.282d 295,26 4,70
ETa: evapotranspiración real. ETm: evapotranspiración máxima. Significancia (p < 0.05). Test de Duncan.
CV: Coeficiente de variación.
Intraanualmente, diferencias de ETa/ETm global del 6% registradas entre el T70 y T80,
supusieron unas diferencias de rendimiento entre los 900 y 1.000 kg ha-1. Sin embargo,
diferencias del 5% registradas entre las ETa/ETm globales de los T80 y T90 implicaron
diferencias de entre 258 y 467 kg ha-1. Esto se debe a que, aunque globalmente las
diferencias son del 10% en cuanto a la disponibilidad de agua de riego, en las etapas más
importantes a la hora de definir el rendimiento (Ky (ii) y Ky (iii)), las diferencias entre las
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
88
ETa/ETm acumuladas entre T80 y T90 fueron mínimas, pero, entre T80 y T70, superaron
el 15% en algunos casos (Figura 3.12).
Interanualmente, la influencia de las características climáticas en los tres años de ensayo
(Figura 3.4) es bastante evidente en el tratamiento no optimizado con volumen limitado
de agua de riego (T100), donde la ETa/ETm global fue mucho menor en las últimas dos
campañas implicando un descenso de la producción de 614 kg ha-1 de media (7%) (Tabla
3.14). Sin embargo, aunque las diferencias de ETa/ETm globales entre similares
tratamientos optimizados han rondado el 5% de media, los rendimientos apenas han
variado un 1% (Tabla 3.14). Que el rendimiento se haya mantenido prácticamente
invariable en estos casos puede explicarse por el hecho de que la media de las ETa/ETm
en las etapas que definen el rendimiento ha sido similar en los tres años de ensayo.
Tabla 3.14. Comparación interanual entre los rendimientos obtenidos en los diferentes
tratamientos en función de la ETa/ETm global.
Año Tratamiento ETa/ETm global Rendimiento (kg ha-1)
2017 T70 0,71 6.282f
2016 T70 0,73 6.331f
2015 T70 0,76 6.426f
2015 T80 0,82 7.106e
2016 T80 0.78 7.224e
2017 T80 0,77 7.311de
2015 T90 0,87 7.620cde
2017 T90 0,81 7.621cde
2016 T90 0,83 7.691cde
2016 T100 0,84 7.973cd
2017 T100 0,85 8.028bc
2015 T100 0,94 8.614ab
2016 SD 0,96 8.877a
2015 SD 1,00 9.199a
2017 SD 1,00 9.071a
ETa: evapotranspiración real. ETm: evapotranspiración máxima. Significancia (p < 0.05). Test de Duncan.
Todos los tratamientos, en los tres años, presentaron rendimientos superiores o cerca del
promedio de la zona, que está alrededor de 6.000 kg ha-1 (MAPAMA, 2017), alcanzando
e incluso superando ligeramente los 9.000 kg ha-1 de rendimiento potencial utilizado en
la calibración de las Ky (Capítulo 2). Los valores de rendimiento máximo en todas las
campañas fueron similares a los obtenidos por Domínguez et al. (2017) en la misma zona
de estudio con la variedad “Scarlett”. Pereira et al. (2015) en Portugal, con una dosis de
siembra y precipitación similar a la de estos ensayos, obtuvieron un rendimiento de 7.194
kg ha-1 con la variedad “Publican” aplicando un volumen de riego de 145 mm. La
diferencia en el volumen empleado se puede deber principalmente a las variedades
utilizadas y a que los suelos son más profundos y con mayor almacén de agua en sus
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
89
ensayos. Jamieson et al. (1995), para la variedad “Triumph” en Nueva Zelanda,
obtuvieron 9.670 kg ha-1 en su tratamiento no deficitario aplicando una lámina de riego
384 mm. Por otro lado, los rendimientos obtenidos son superiores a los logrados por
Broner et al. (1997) en unos ensayos llevados a cabo en Idaho y Colorado (EE.UU.), que
con una variedad maltera no especificada y con lluvias entre 40 y 58 mm consiguieron
rendimientos entre 5.000 y 8.500 kg ha-1 aplicando láminas de riego comprendidas entre
308 y 450 mm. También se mejoraron los resultados logrados por Cossani et al. (2009)
con la variedad “Sunrise” (aproximadamente 5.000 kg ha-1) en Lérida (España), que bajo
condiciones climáticas y dosis de siembra similares, aplicaron una lámina de riego de 222
mm.
En comparación con el tratamiento SD, el tratamiento más deficitario (T70) mostró una
disminución del rendimiento del 30,4% en 2015, del 28,7% en 2016 y del 30,8% en 2017.
No obstante, la reducción del agua de riego aplicada fue del 38,6%, del 47,4%, y del
52,5% respectivamente. La menor caída del rendimiento, en comparación con la
reducción de agua de riego aplicada, pone de manifiesto que el riego deficitario
controlado, y en concreto la metodología ORDI, reduce el efecto del déficit hídrico sobre
el rendimiento final. Este resultado coincide con el obtenido por otros autores en éste y
otros cultivos (Hanson et al., 2003; Martín de Santa Olalla et al., 2004; Domínguez et al.,
2012b; Forey et al., 2016; Lellis, 2017; Martínez-Romero et al., 2017; Phogat et al.,
2017).
3.3.5. Validación de las simulaciones con MOPECO
Utilizando los parámetros establecidos en la calibración (Capítulo 2), así como los
mismos calendarios de riego y duración de las etapas del cultivo que los aplicados y
observadas en campo, los rendimientos simulados por MOPECO fueron ligeramente
inferiores a los observados en todos los casos salvo en dos (T90 y T70 de 2015) (Figura
3.16). Las máximas diferencias se produjeron en el T100 de los años 2016 y 2017 (9,9 y
5,4% respectivamente). En estos dos años, el T100 se quedó sin agua de riego a mitad de
la penúltima etapa, por lo que las ETa/ETm calculadas por el modelo en la última etapa
fueron muy bajas (0,18 y 0,26%), penalizando en gran medida el rendimiento previsto. A
pesar de que se recomienda que no se use la ecuación de Stewart cuando la relación
ETa/ETm es inferior a 0,5, ya que se puede perder precisión en la estimación (Doorenbos
y Kassam, 1979), la diferencia entre los valores observados y los simulados no superó el
10% en ningún caso. Para el resto de tratamientos las diferencias fueron menores. Así, la
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
90
diferencia entre los valores reales y los simulados para los tratamientos SD fue del 2,2%
de media, del 3,7% en el T90, del 5,2% en el T80 y menor del 1% en el T70. Dado que
se aceptan diferencias entre el rendimiento simulado y el observado de hasta el 10%
(Domínguez et al., 2012a), y que el modelo se considera bien ajustado cuando esto se
cumple en al menos el 70% de las simulaciones, puede concluirse que la calibración de
los valores de Ky propuesta en el Capítulo 2 ha sido validada también con estos
resultados.
Figura 3.16. Comparativa entre los rendimientos simulados por MOPECO y los
observados en campo en las campañas 2015 (a), 2016 (b) y 2017 (c).
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
8.000
9.000
10.000
2.000 2.250 2.500 2.750 3.000 3.250 3.500 3.750 4.000 4.250 4.500 4.750 5.000
Ren
dim
iento
(kg h
a-1)
Agua total (m3 ha-1)
Real MOPECO
Polinómica (Real) Polinómica (MOPECO)
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
8.000
9.000
10.000
2.000 2.250 2.500 2.750 3.000 3.250 3.500 3.750 4.000 4.250 4.500 4.750 5.000
Ren
dim
iento
(kg h
a-1)
Agua total (m3 ha-1)
Real MOPECO
Polinómica (Real) Polinómica (MOPECO)
a
b
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
8.000
9.000
10.000
2.000 2.250 2.500 2.750 3.000 3.250 3.500 3.750 4.000 4.250 4.500 4.750 5.000
Ren
dim
iento
(kg h
a-1)
Agua total (m3 ha-1)
Real MOPECO Polinómica (Real) Polinómica (MOPECO)
c
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
91
3.3.6. Margen bruto
Los costes asociados al cultivo de cebada se estimaron a partir de datos reales de
explotaciones de la zona (Domínguez et al., 2017), a partir del rendimiento esperado y la
lámina de agua empleada (Tabla 3.15). Los principales costes en este cultivo son el agua
de riego y la fertilización. Ambos suponen entre el 42 y el 53% de los costes totales, de
ahí la importancia de buscar la mayor eficiencia en el uso del agua y de una fertilización
ajustada a las extracciones del cultivo en función del rendimiento esperado, tanto por las
connotaciones medioambientales como por las económicas.
Tabla 3.15. Costes para los cinco tratamientos ensayados durante las tres campañas bajo
las condiciones de Castilla-La Mancha.
Total costes (€ ha-1)
Año Componente SD T100 T90 T80 T70
2015
Semilla 111,00 111,00 111,00 111,00 111,00
Fertilizantes
Fijos 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00
Variables 199,98 187,26 165,65 160,04 139,22
Fitosanitarios 170,00 170,00 170,00 170,00 170,00
Maquinaria
Fijos 127,50 127,50 127,50 127,50 127,50
Variables (incluye alquiler) 162,31 149,44 127,58 121,91 100,84
Seguros y amortizaciones 146,18 136,89 121,09 116,99 101,77
Agua 343,20 300,00 270,00 240,00 210,00
TOTAL 1.360,17 1.282,09 1.192,83 1.147,44 1.060,32
2016
Semilla 111,00 111,00 111,00 111,00 111,00
Fertilizantes
Fijos 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00
Variables 192,98 173,33 167,20 157,04 141,65
Fitosanitarios 170,00 170,00 170,00 170,00 170,00
Maquinaria
Fijos 127,50 127,50 127,50 127,50 127,50
Variables (incluye alquiler) 155,23 135,55 129,14 118,87 103,30
Seguros y amortizaciones 141,07 126,70 122,22 114,80 103,55
Agua 400,02 310,07 270,03 240,51 210,65
TOTAL 1.397,79 1.253,94 1.197,09 1.139,72 1.067,65
2017
Semilla 111,00 111,00 111,00 111,00 111,00
Fertilizantes
Fijos 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00
Variables 197,20 174,52 165,67 158,93 136,57
Fitosanitarios 170,00 170,00 170,00 170,00 170,00
Maquinaria
Fijos 127,50 127,50 127,50 127,50 127,50
Variables (incluye alquiler) 159,39 136,55 127,60 120,79 98,15
Seguros y amortizaciones 144,15 127,58 121,11 116,18 99,83
Agua 441,48 300,02 270,16 242,09 209,78
TOTAL 1.450,82 1.247,18 1.193,05 1.146,49 1.052,83
Partiendo de estos costes, de los rendimientos obtenidos, y los precios medios de venta
del grano y la paja para las tres campañas, se calcularon los valores de MB para cada
tratamiento en los tres años de ensayo y se determinó la función de ajuste a esos datos
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
92
(Figura 3.17). El ajuste se realizó a partir de 5 puntos que corresponden a los 5
tratamientos de riego definidos en la metodología (SD, T100, T90, T80 y T70).
Figura 3.17. Relación entre el margen bruto y el riego bruto recibido por el cultivo.
El MB aumentó en función del agua aplicada al cultivo, coincidiendo el valor más alto
con el del máximo rendimiento del cultivo (Figura 3.17). Las necesidades de riego fueron
mayores en 2016 que en 2015, y a su vez en 2017 que en 2016, aplicando en el tratamiento
sin déficit, 285,6 mm, 333,4 mm y 367,9 mm, respectivamente (Tabla 3.12).
Hay que destacar que pese a la variabilidad climática de los tres años, los MB entre
tratamientos optimizados similares han permanecido casi invariables (Figura 3.17). Esto
pone de manifiesto que la metodología minimiza las diferencias en el margen bruto
debidas a la variación de las condiciones climáticas.
Las diferencias interanuales de MB obtenidas para un mismo tratamiento y un mismo
precio de venta oscilaron entre el 1% (T90) y el 23% (SD). Los tratamientos no
optimizados (SD y T100) fueron los que presentaron mayor variación (21 y 18% de media
respectivamente al comparar los tres años), mientras que los tratamientos optimizados se
mantuvieron casi constantes (2% de variación media en T90 y T80, y 5% en T70). En el
caso de los no optimizados, estas diferencias están justificadas por las mayores
necesidades de agua de riego en los tratamientos SD en las campañas 2016 y 2017, que
aumentó los costes, y en el caso del T100, por un descenso en los beneficios debidos a
una caída importante de rendimiento, causada por un agotamiento temprano del agua de
riego (durante Ky (iii)) que derivó en ETa/ ETm globales más bajas (0,84 y 0,85 frente a
y = -7E-05x2 + 0,5263x - 363,74R² = 0,9433
y = -6E-05x2 + 0,3881x - 122,36R² = 0,8999
y = -1E-04x2 + 0,5896x - 401,3
R² = 0,9061
0
100
200
300
400
500
600
0 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 3.500 4.000
Mar
gen
bru
to (€
ha-1
)
Riego bruto (m3 ha-1)
2015 2016 2017
Polinómica (2015) Polinómica (2016) Polinómica (2017)
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
93
0,94 de 2015). En los no optimizados, las diferencias son mínimas porque los
rendimientos obtenidos y los volúmenes de agua de riego aplicados han sido similares.
Intraanualmente, las máximas diferencias entre tratamientos distintos se produjeron en
2015, el MB del T80 y T90 fue un 30% menor comparado con el del SD, y el del T70 un
66%, mientras que el MB del T100 cayó un 6%. Sin embargo, aunque el ahorro de agua
en el T100 fue mayor que la pérdida de MB (12%), en el resto de tratamientos sólo supuso
un ahorro de agua menor (del 21% para el T90 y del 30 y 39% para el T80 y T70). El
hecho de que el porcentaje de ahorro de agua fuese menor al de las pérdidas de MB se
debió a que, en 2015, el tratamiento SD tuvo unas necesidades de riego muy bajas
comparadas con los otros años. Por el contrario, en las otras dos campañas, las diferencias
de MB entre el SD y los tratamientos optimizados fueron mucho menores que el ahorro
de agua conseguido, así, en el caso de T90 y T80, las caídas de MB fueron entre el 4 y el
13%, y el ahorro de agua entre el 32 y el 45%.
Todo esto pone de manifiesto que cuando las condiciones climáticas son más
desfavorables para el cultivo es cuando la metodología ORDI para volúmenes limitados
de agua muestra todo su potencial, obteniendo elevados rendimientos para los volúmenes
de agua de riego utilizados. En esta misma línea hay que destacar que los MB de los
tratamientos optimizados han sido prácticamente idénticos en las tres campañas, pero no
las ETa/ETm globales (diferencias de un 5%), qué, al tener un volumen de agua de riego
limitado, se ven muy afectadas por las condiciones climáticas. La metodología empleada
ha permitido que, para un mismo volumen de agua, pese a obtener ETa/ETm globales
distintas, los rendimientos (y por tanto el MB) permanezcan casi constantes. Esto se ha
debido a que en las etapas principales que definen el rendimiento (Ky (ii) y Ky (iii)) la
metodología ha buscado ETa/ETm acumuladas similares en las tres campañas.
3.3.7. Productividad del agua
En las tres campañas, la productividad del agua en términos de rendimiento (YWP)
aumentó con el déficit, alcanzando el máximo en el T80 en 2015 y 2017, y en el T70 en
2016. De este modo, la productividad del T80 fue un 14,4%, un 35,4% y un 47,0%
superior a la del SD para 2015, 2016 y 2017, respectivamente (Tabla 3.16). Del mismo
modo, la productividad económica del agua de riego (EWP) siguió la misma tendencia,
por lo que la rentabilidad de cada unidad de volumen de agua de riego aplicada al cultivo
se vio incrementada con ORDI, produciéndose unas diferencias del 9,6%, 47,0% y 69,2%
entre el SD y el T80 para los años 2015, 2016 y 2017, respectivamente.
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
94
Tabla 3.16. Productividad del agua de riego en los años 2015, 2016 y 2017.
Año Tratamiento YWP (kg m-3) EWP (€ m-3)
2015
SD 3,22b 0,19a
T100 3,45ab 0,21a
T90 3,39ab 0,19a
T80 3,68a 0,21a
T70 3,66a 0,19a
2016
SD 2,66c 0,14c
T100 3,09b 0,17bc
T90 3,42a 0,20ab
T80 3,60a 0,20a
T70 3,61a 0,20ab
2017
SD 2,47c 0,12c
T100 3,21b 0,18b
T90 3,39b 0,19ab
T80 3,62a 0,21a
T70 3,59a 0,18b
Significancia (p < 0.05). Test de Duncan. Donde YWP: productividad del agua de riego en términos de
rendimiento; EWP: productividad del agua de riego en términos económicos.
Los valores YWP y EWP se han mantenido constantes en los tratamientos optimizados
en todas las campañas, ya que los volúmenes de agua de riego aplicada y los rendimientos
obtenidos han sido similares, mientras que los no optimizados se han visto mermados en
los años 2016 y 2017 debido a que el volumen de agua total aplicado al cultivo fue mayor
en el caso del SD y los rendimientos menores en el caso de T100.
Estos resultados vuelven a ponen de manifiesto que, con volúmenes limitados de agua y
cuanto más severas son las condiciones, más interesa aplicar riego deficitario siguiendo
las recomendaciones de la metodología ORDI. En consecuencia, en explotaciones donde
el factor limitante es el agua de riego y no la superficie regable, puede resultar
económicamente rentable regar una mayor superficie de la explotación aplicando ORDI.
Esta estrategia se ha valorado en el Capítulo 6.
Otros autores también constataron un aumento de la YWP aplicando técnicas de riego
deficitario en cebada. Singh y Kumar (1981) lograron valores entre 0,8 y 1,5 kg m-3,
correspondiendo el máximo al tratamiento más deficitario. Cossani et al. (2012)
observaron la misma tendencia en unos ensayos llevados a cabo en Lérida (España), con
un valor máximo de 0,23 kg m-3. Martínez-Romero et al. (2017), en Castilla-La Mancha,
consiguieron unas diferencias entre un 6 y un 20% a favor de los tratamientos deficitarios,
con WPY comprendidas entre 1,38 y 2,69 kg m-3. Qureshi y Neibling (2009) y Albrizio
et al. (2010) también observaron un aumento de la WPY cuando se disminuía la cantidad
de agua aplicada.
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
95
3.3.8. La huella hídrica de la cebada
Para cada uno de los tratamientos de riego en los tres años de ensayo se calcularon las
huellas hídricas verde, azul, gris y la total del proceso productivo (Tabla 3.17).
Tabla 3.17. Huella hídrica en la producción de la cebada en los años 2015, 2016 y 2017.
Año Tratamiento WFverde (m3 Mkg-1) WFazul (m3 Mkg-1) WFgris (m3 kg-1) WFproceso (m3 kg-1)
2015
SD 96 310 103 510
T100 109 291 110 510
T90 120 295 121 536
T80 125 272 108 505
T70 143 274 106 523
2016
SD 98 373 150 621
T100 112 321 167 600
T90 145 293 137 575
T80 155 277 129 561
T70 178 277 127 583
2017
SD 93 397 123 612
T100 118 300 139 557
T90 138 286 118 542
T80 145 274 107 526
T70 169 278 106 554
Donde WFverde: huella hídrica del agua verde; WFazul: huella hídrica del agua azul; WFgris: huella hídrica
del agua gris; WFproceso: huella hídrica total del proceso.
En las tres campañas, los valores de WFverde más elevados correspondieron al tratamiento
T70, disminuyendo progresivamente hasta el tratamiento SD. Este resultado pone de
manifiesto que la metodología ORDI aprovecha en mayor medida el agua aportada por la
lluvia, reduciendo las necesidades de riego. Este hecho puede justificarse por un menor
contenido de humedad del suelo de los tratamientos deficitarios, lo que permite utilizar
un mayor porcentaje de lluvias copiosas que ocasionan percolación. Algunos autores
proponen un valor de 1.213 m3 Mkg-1 para el componente del agua verde en la cebada
(Mekonnen y Hoekstra, 2010). Este valor está determinado por las condiciones climáticas
de la zona para la que se obtuvo, siendo prácticamente imposible de alcanzar en zonas
semiáridas como la de este estudio donde la precipitación es escasa y, además, los suelos
son poco profundos.
Los valores obtenidos de WFazul están relacionados con la cantidad de agua de riego
aplicada al cultivo y su rendimiento final. En consecuencia, cuanto mayor fue la YWP,
menor fue la WFazul. Como era de esperar, este resultado se ha observado en los tres años
de ensayo, además de evidenciarse que en los años más secos (2016 y 2017) la WFazul es
mayor en el caso de los tratamientos SD ya que las necesidades de riego son mayores.
Hay que tener en cuenta que el agua azul lleva implícito un consumo de energía, la cual,
si no es de origen renovable, implica huella de carbono. Mekonnen y Hoekstra (2010)
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
96
proponen un valor de WFazul = 79 m3 Mkg-1 que, en este caso, es muy inferior a los valores
obtenidos en este trabajo. Esto se debe a que en la zona de ensayos la precipitación es
inferior y los suelos son menos profundos que en las estudiadas por estos autores, lo que
implica mucho mayor riego y por tanto mayor WFazul.
La menor percolación de los tratamientos deficitarios, así como una menor aplicación de
fertilizantes nitrogenados por esperar rendimientos más bajos, provocaron que la WFgris
fuera menor cuanto más deficitario fuese el tratamiento (salvo en 2015 donde se siguió
esa misma tendencia pero el menor valor lo obtuvo el tratamiento SD, aunque similar al
T70). Por esa misma razón, el T100, al abonarse como un sin déficit pero sufrir estrés en
las últimas etapas de desarrollo (con sus correspondientes pérdidas de rendimiento),
alcanzó los mayores valores de WFgris. En este caso, el valor propuesto por Mekonnen y
Hoekstra (2010) (131 m3 Mkg-1) es similar al calculado en este estudio, posiblemente
debido a que la cantidad de abono aplicada y la concentración de nitratos en el agua
utilizada en los ensayos es parecida a la considerada por estos autores.
Como consecuencia de los resultados anteriores, el T80 fue el tratamiento con menor
WFproceso en las tres campañas, seguido del T90 y del T70. Es decir, hubo una tendencia
de descenso de la huella hídrica conforme más deficitario era el tratamiento, apareciendo
un punto de inflexión en el T80, ya que en el T70 aumentaba con respecto a T80 y T90.
2015 fue la excepción, ya que el tratamiento SD obtuvo WFproceso inferior a la de los
tratamientos T90 y T70, debido fundamentalmente a su WFazul, que fue la más baja de las
tres campañas porque las necesidades de riego fueron las menores. Los valores de
WFproceso obtenidos en este estudio son inferiores en todos los casos al propuesto por
Mekonnen y Hoekstra (2010) (1.423 m3 Mkg-1), debido a que la WFverde de estos ensayos
fue significativamente menor y la cantidad de agua de riego necesaria para compensar la
falta de agua de lluvia no fue capaz de revertir la situación.
Estos resultados ponen de manifiesto que, en términos de huella hídrica, la metodología
ORDI es beneficiosa para el medio ambiente y mejora la competitividad de este producto
en el mercado. El mejor aprovechamiento del agua de lluvia, la mayor productividad del
agua de riego en términos de rendimiento, y el menor impacto de esta metodología sobre
la calidad de las aguas subterráneas, son las ventajas que aporta ORDI frente a la huella
hídrica que genera la cebada cuando el manejo del riego es no deficitario.
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
97
3.4. CONCLUSIONES
La metodología ORDI para volúmenes limitados de agua ha demostrado ser capaz de
lograr elevados rendimientos al final de la campaña, siendo éstos proporcionales al
volumen de agua de riego aplicado al cultivo.
Validar una metodología capaz de garantizar un adecuado rendimiento, incluso con
volúmenes inferiores a las necesidades del cultivo y desconociendo las condiciones
climáticas en las que éste se va a desarrollar, es fundamental para una región como
Castilla-La Mancha, con baja disponibilidad de recursos hídricos para la agricultura, y
donde las principales masas de agua subterránea se encuentran sobreexplotadas o con
elevado riesgo de estarlo.
ORDI ha incrementado la productividad del agua de riego tanto en términos de
rendimiento como económicos. La estrategia T80 fue la que mejores resultados obtuvo,
incrementando de media un 32% la YWP y un 42% la EWP con respecto al tratamiento
no deficitario.
La metodología ORDI ha reducido la huella hídrica de la cebada, en mayor medida cuanto
más deficitario fue el tratamiento, produciéndose un punto de inflexión con el tratamiento
T80, al ser con el que se alcanza la máxima productividad del agua de riego. Por lo tanto,
esta metodología es beneficiosa para el medio ambiente y mejora la competitividad de
este producto en el mercado.
El lisímetro de pesada de pequeño tamaño utilizado en este trabajo se presenta como una
herramienta útil y versátil para estimar las necesidades de riego de los cultivos bajo
condiciones reales de explotación. Los datos generados pueden ayudar a establecer un
primer nivel de aproximación de los valores de Kc con los que calcular la demanda del
cultivo, siendo especialmente útil para variedades o cultivos de los que no se disponga
información validada para la zona de cultivo.
MOPECO es una herramienta válida para simular el rendimiento de la cebada bajo las
condiciones climáticas de la zona de estudio, habiendo logrado un porcentaje de aciertos
(diferencia entre rendimientos observados y simulados < 10%) del 100%.
Capítulo 3 Productividad del agua en la cebada
98
3.5. BIBLIOGRAFÍA
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Capítulo 4. Efecto de la
metodología ORDI sobre los
parámetros de calidad en la
cebada
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
109
4.1. INTRODUCCIÓN
Los principales parámetros cualitativos que se han analizado en este trabajo son los
relacionados con la aptitud maltera de este cereal ya que, de alcanzarse esta catalogación,
el precio del grano se incrementa de media en un 15% (MAPAMA, 2017a). De las cerca
de 7.000.000 de toneladas de cebada que se producen anualmente en España (MAPAMA,
2017b) en torno a 1.000.000 (CE, 2018) corresponden a variedades cerveceras. La
industria maltera nacional produce alrededor de 485.000 toneladas de malta, para lo cual
necesita unas 631.000 toneladas de cebada cervecera con calidad maltera (CE, 2018). Con
las producciones nacionales actuales, esta demanda no queda cubierta, obligando a
realizar importaciones de en torno a un 10% (CE, 2018). Este porcentaje es mayor durante
campañas secas, como la de 2017, donde la calidad se ve más penalizada y el índice de
rechazo de las producciones de cebada cervecera nacional llega a superar el 50%. En
consecuencia, el incremento de precio del grano de cebada cuando éste alcanza los
requisitos de calidad establecidos por la industria queda justificado.
La aptitud cervecera de un lote de cebada se caracteriza por una serie de índices
representativos de los análisis realizados en diferentes etapas de la elaboración de la
cerveza (Coles et al., 1991). Los análisis se inician en el propio grano de cebada (tamaño
de los granos, contenido en proteína, humedad) y continúan en la malta y en el mosto que
se extrae de ésta (humedad de la malta, nitrógeno y proteínas solubles, extracto fino,
contenido en β-glucanos, viscosidad, friabilidad, pH, color, poder diastásico, índice de
Kolbach, actividad de α-amilasa) durante el proceso de elaboración. La definición y
rangos globalmente aceptados de los principales parámetros son los siguientes:
Tamaño de los granos. El tamaño influye en el proceso de malteado y elaboración de
cerveza (Grashoff y d’Antuono, 1997). Por lo tanto, los lotes de cebada deben separarse
por calibres (Burger y Laberge, 1985). Los granos de mayor tamaño suelen garantizar una
tasa de germinación elevada y uniforme (Passarella et al., 2003), además suelen contener
una mayor concentración de almidón, lo que aumenta la eficiencia del proceso de
extracción (volumen de mosto obtenido por kilogramo de malta). Sin embargo, si éstos
tienen un alto contenido en proteína, se dificulta la acción de las enzimas diastáticas sobre
los gránulos de almidón, reduciendo así la eficiencia del extracto, y aumentando la
viscosidad e inestabilidad del mosto (Grashoff y d’Antuono, 1997; Gianinetti et al.,
2005). La industria maltera exige por tanto granos uniformes, redondeados y de buen
calibre, con un contenido en proteína relativamente bajo.
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
110
Respecto al tamaño de los granos, la European Brewery Convention, (EBC, 2006)
distingue seis categorías principales:
- Fracción I: granos con calibre superior a 2,8 mm.
- Fracción II: granos con calibre superior a 2,5 mm.
- Fracción III: granos con calibre entre 2,2 y 2,5 mm.
- Fracción IV: granos con calibre inferior a 2,2 mm.
- Fracción V y VI: granos partidos e impurezas.
El tamaño mínimo de los granos exigido por la mayoría de empresas del sector a nivel
internacional es de 2,5 mm. Sin embargo, la EBC establece que la fracción de cribado por
encima de 2,2 mm también es adecuada para maltear en el caso de cebadas cultivadas en
el sur de Europa (EBC, 2007). Cada maltería determina el porcentaje mínimo de granos
con calibre superior a 2,5 mm, así como el porcentaje máximo tolerable de calibres <2,2
mm y de grano partido e impurezas que puede contener cada lote de cebada.
Generalmente, el mínimo requerido de granos con calibre >2,5 mm es del 80% (He et al.,
1993; Savin y Molina-Cano, 2002). En este sentido, la asociación “Malteros de España”,
en colaboración con el Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio
Ambiente, publicaron unas especificaciones orientativas de calidad conforme a estudios
independientes donde establecen que el mínimo de granos con calibre >2,5 mm debe ser
del 65% (CE, 2018). Por otro lado, la empresa Intermalta, situada en Albacete y
perteneciente al grupo Malteurop, establece que los lotes deben contener más de un 90%
de granos con calibre superior a 2,5 mm y menos de un 2,5% de granos con calibre por
debajo de 2,2 mm (Intermalta, 2015).
Proteínas totales. Altos valores, indican una mayor dificultad en la transformación de
cebada en malta, ya que primero hay que disolver la matriz proteica que rodea los
gránulos de almidón, para que luego otras enzimas puedan llegar a las paredes del almidón
y disolverlas. Normalmente, altos valores se asocian a bajos contenidos de extracto,
mientras que bajos valores, por ejemplo menores a 9%, pueden implicar menores
cantidades de sustancias formadoras de espuma y de aminoácidos que son alimento para
las levaduras. Muchas industrias establecen su rango entre 9,5-11,5% (He et al., 1993;
Zhang et al., 2001; Grashoff y d’Antuono, 1997; Pettersson y Eckersten, 2007; Abeledo
et al., 2008). Con respecto al porcentaje de proteína, Intermalta acepta de forma general
un rango de entre el 9,5 y el 12%, llegando a aceptar en ocasiones, según el cliente al que
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
111
vaya dirigida la malta, lotes con un porcentaje de proteína de hasta el 12,5% (Intermalta,
2015).
La concentración de proteína de los granos de cebada se ve afectada por el genotipo, el
ambiente y las prácticas culturales (Bathgate, 1987; Smith, 1990). La alta disponibilidad
de nitrógeno (Varvel y Severson, 1987; Weston et al., 1993; Eagles et al., 1995), el déficit
hídrico (Morgan y Riggs, 1981; Coles et al., 1991; Grant et al., 1991; Birch et al., 1997),
o la combinación de altas temperaturas con estrés hídrico (Macnicol et al., 1993; Savin y
Nicolas, 1996) pueden hacer que el porcentaje de proteína de los granos supere el límite
establecido por las malterías. Especies con muchos hijuelos y bien desarrollados son más
susceptibles a que un estrés por déficit hídrico justo después de la antesis incremente en
mayor medida el contenido en proteínas del grano (Fathi et al., 1997). Por otro lado, en
hijuelos poco desarrollados que sufren estrés hídrico, el porcentaje de carbohidratos en el
grano puede verse incrementado y reducirse el riesgo de alto contenido proteico (Chafai
El Alaoui et al., 1992). Fernandez-Figares et al. (2000) sostienen que el estrés hídrico,
sobre todo durante el llenado del grano, produce maltas de baja calidad debido a un alto
contenido proteico del grano por insuficiente acumulación de carbohidratos. Wu et al.
(2015) también registraron una caída significativa en el peso de los granos acompañada
de un aumento de contenido en proteína en los ensayos sometidos a estrés hídrico.
Humedad granos cebada. Los criterios de humedad están más claramente definidos, con
un límite máximo del 12%. Esto se debe a que los granos de cebada deben germinar
completamente en la maltería, y cualquier hecho que pueda alterar la capacidad
germinativa es negativo, de ahí que se busquen granos con poca humedad para que no
lleguen pregerminados (Intermalta, 2015).
Humedad malta. Está considerada como un parámetro económico “no de calidad”
(Intermalta, 2015), ya que su influencia se centra en el tiempo en que las maltas pueden
ser almacenadas, aunque un alto contenido de humedad puede influir en el color (a mayor
tostación, mayor color), y a que la molienda sea más gruesa de lo normal, lo que afecta
negativamente a los rendimientos en la sala de cocido. Los valores de referencia oscilan
entre 4 y 5% (Intermalta, 2015).
Proteínas solubles. Es la cantidad de proteína que es solubilizada durante la maceración
y que está disponible en el mosto. Está influenciada tanto por el nivel total de proteína
como por el grado de modificación de la malta. La proteína soluble (mosto) contribuye a
la formación de color durante la ebullición del mosto y provee de aminoácidos para la
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
112
nutrición de la levadura durante la fermentación. De igual manera, la proteína soluble
residual contribuye a darle cuerpo y palatabilidad a la cerveza, así como aumenta el
potencial de formación de espuma, aunque niveles excesivos de la misma pueden
contribuir a la formación de turbidez. Los valores normales aceptados oscilan entre 4 y
6% según el tipo de malta buscada (Intermalta, 2015).
Extracto fino. Proviene de una malta molida fina, principalmente está dado por azúcares
solubles que son transformados a alcohol en la cervecería. Se persiguen valores altos para
lograr más cantidad de litros de cerveza por kg de malta utilizado. Depende a su vez de
la naturaleza de la cebada original y del grado de modificación logrado durante el malteo.
Se aceptan como valores de extracto buenos cuando están por encima del 80%
(Intermalta, 2015).
Índice de Kolbach. Es la relación entre proteína soluble y proteína total en la malta.
Depende de la degradación del endospermo y de la actividad enzimática de la proteólisis.
Altos valores son indicativos de maltas muy modificadas, con un potencial de enzimas
bastante elevado. Los parámetros normales aceptados como buenos son entre 35-45
(Intermalta, 2015).
Poder Diastásico. Es una medida de las enzimas que degradan el almidón presente en la
malta. Los valores están influenciados por la variedad de cebada y el contenido de
proteína. El resultado se expresa en WK (Windisch-Kolbach) y representa la cantidad de
maltosa que se obtiene de 100 gramos de malta. Las malterías exigen valores por encima
de 250 WK (Intermalta, 2015).
Contenido en β-glucanos solubles. Los β-glucanos son cadenas largas de moléculas de
glucosa, que se encuentra unidas entre sí en enlaces 1→3 y, más a menudo, en enlaces β-
1→4. Por lo general, valores extremadamente elevados (>400 mg L-1) pueden traer
problemas de formación de geles/gomas durante la elaboración de mosto, así como
problemas durante las filtraciones de mosto y cerveza y turbidez. Sin embargo, cierta
cantidad de β-glucanos es siempre beneficiosa para la cerveza, brindándole cuerpo a la
misma y estabilidad a la espuma. En el caso de Intermalta (2015), se buscan contenidos
por debajo de 175 mg L-1 aunque toleran hasta 200 mg L-1.
El contenido de β-glucanos, al igual que el proteico, está asociado con el genotipo, y
altamente influenciado por factores ambientales y culturales (Stuart et al., 1988; Güler,
2003). Varios autores han documentado diferencias en el contenido de β-glucanos según
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
113
la localización (Aman, 1986; Lehtonen y Aikasalo, 1987; Aman et al., 1989). Pérez-
Vendrell et al. (1996) encontraron diferencias significativas entre la viscosidad y el
contenido en β-glucanos entre diez cultivares, cultivados en siete localizaciones españolas
diferentes durante tres años consecutivos. Lehtonen y Aikasalo (1987) observaron que el
contenido de β-glucanos de las cebadas finesas difería con respecto a la variedad, tipo de
espiga y condiciones de crecimiento. Los niveles de nitrógeno en suelo y la fertilización
nitrogenada son algunos de los factores más importantes que afectan al contenido de β-
glucanos (Jackson et al., 1994; Güler, 2003). Henry (1985) reportó una correlación
positiva entre el contenido de β-glucanos y el contenido de nitrógeno en el grano. En esta
misma línea, Jansen et al. (2013) detectaron un incremento de β-glucanos al aumentar la
fertilización nitrogenada. La temperatura es otro factor que afecta al contenido en β-
glucanos. Anker-Nilssen et al. (2008) informaron sobre la influencia de la temperatura
durante el llenado del grano en el contenido total de β-glucanos, el cual varió del 4,0% al
7,4% para un cierto rango de temperaturas. Se ha comprobado que el estrés hídrico puede
influir tanto reduciendo como incrementando el contenido en β-glucanos. En unos
ensayos llevados a cabo por Güller (2003), el tratamiento con mayor estrés hídrico tuvo
el mayor grado de β-glucanos. Del mismo modo, Jansen et al. (2013) no encontraron
diferencias significativas en el contenido de β-glucanos en función del estrés hídrico,
aunque sí que fue superior en los tratamientos sometidos a estrés. Perez-Vendrell et al.
(1996) también detectaron mayor contenido en β-glucanos en los tratamientos sometidos
a mayor estrés hídrico. Por el contrario, Coles et al. (1991) y Wu et al. (2015) detectaron
que los β-glucanos descendían según se incrementaba el estrés hídrico en la variedad
“Triumph”.
Friabilidad (índice de Chapon). Indica la aptitud para desagregarse los gránulos del
almidón del endospermo y su facilidad para dar elementos solubles tras la actuación de
las enzimas amilolíticas y proteolíticas. Los valores de friabilidad están influenciados por
la variedad de cebada, contenido de humedad, tamaño y forma del grano, grosor de la
cascarilla y contenido de proteína. Se expresa en porcentaje de materias friables sobre el
total, debiendo ser mayor al 80% (Intermalta, 2015).
Viscosidad. Influye en el proceso de filtración. Valores altos son indicativos de una
modificación deficiente, así como de la presencia de β-glucanos no degradados, los cuales
pueden causar problemas de filtración de mosto y cerveza. Se mide en centipoises (cP) y
debe ser inferior a 1,55 cP, pudiéndose aceptar hasta 1,57 cP (Intermalta, 2015).
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
114
FAN (Free Amino Nitrogen). En la práctica, constituye la fracción de aminoácidos,
resultantes de la degradación de proteínas de alto peso molecular, que las levaduras
utilizan como alimento en su proceso de multiplicación durante la fase inicial del proceso
fermentativo. Valores de FAN por encima de 150 mg L-1 se consideran buenos
(Intermalta, 2015).
Color. El método EBC de medida del color se basa en espectrofotometría (EBC, 2006),
la intensidad del color en el mosto refleja el grado de modificación y secado de la malta.
El color post-ebullición da una idea del color que tendrán el mosto y la cerveza final. Se
suelen buscar valores por debajo de 4,5 EBC tras el tostado de la malta y por debajo de 7
EBC para post-ebullición (Intermalta, 2015).
No hay un consenso generalizado sobre el óptimo de cada uno de estos parámetros, los
cuales quedan definidos por los distintos fabricantes de malta y cerveza del mundo.
Tampoco hay unanimidad con respecto al factor más determinante en la calidad final de
la cebada maltera, por lo que hay que analizarlos todos en su conjunto. En este aspecto,
Coles et al. (1991) sostienen que el extracto fino es el indicador principal de la calidad
maltera, aunque hacen mención a que el contenido de proteínas de los granos es un buen
indicador de la calidad así como de la influencia de los β-glucanos en el proceso de
extracción de mosto de la malta y por ende en la calidad. Para Grashoff y d’Antuono
(1997) el tamaño, uniformidad de los granos y su contenido en proteína son los factores
más importantes, mientras que para Guerin et al. (1992) y Qi et al. (2006) el poder
diastásico es el factor clave. Bertholdsson (1998) y Pettersson y Eckersten (2007) se
centraron en el contenido en proteína del grano como factor determinante de la calidad.
Por otro lado, Váňová et al. (2006) consideran que los factores más importantes son el
nitrógeno, sacáridos, polifenoles y enzimas. Passarella et al. (2003) sostienen, junto con
Fox et al. (2003) y Palmer (1989) que el endospermo de la cebada tiene que ser harinoso,
con alta energía germinativa, actividad enzimática adecuada, bajo contenido en β-
glucanos, contenido en proteína relativamente bajo y alto contenido en almidón. Algunos
autores han encontrado una relación directa entre el contenido en proteína del grano y los
β-glucanos con varios de los índices de calidad que suele utilizar la industria. Entre ellos,
Wang et al. (2004) hallaron una alta correlación entre los β-glucanos y: la viscosidad, el
extracto, el índice de Kolbach y el poder diastásico.
Intermalta, somete los lotes de cebada cosechados por el agricultor a una primera criba
de calidad del grano que consiste en un análisis de calibres, contenido en proteína y
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
115
porcentaje de humedad. Si se cumplen los requisitos establecidos por la empresa, el
agricultor recibe una prima por calidad, que supone en torno a un 20% sobre el precio de
la cebada pienso. En caso contrario, se deriva el lote directamente a pienso y no percibe
prima alguna. A partir de ahí se toman muestras para realizar micromalteos y analizar los
parámetros de calidad de la malta y el mosto.
El objetivo principal de este capítulo es determinar si la metodología ORDI es capaz de
mejorar la productividad del agua de riego en la cebada (Capítulo 3) sin afectar
negativamente a los parámetros de calidad definidos por la empresa Malteurop, a la que
pertenece Intermalta. Para lograrlo se han propuesto los siguientes objetivos parciales:
1. Analizar el efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad
del grano cosechado.
2. Analizar el efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad de
la malta y el mosto.
4.2. MATERIALES Y MÉTODOS
4.2.1. Parámetros de calidad del grano de cebada
Siguiendo las recomendaciones de Intermalta (2015) para valorar la calidad maltera de la
cosecha, se evaluaron tres parámetros del grano: tamaño, porcentaje de proteína y
porcentaje de humedad. Para determinar el efecto de la metodología ORDI, de cada
tratamiento del ensayo se analizaron dos muestras de grano por subparcela de 0,3 kg cada
una.
Para determinar las fracciones, se utilizó un clasificador de calibres modelo Sortimat de
Pffeufer ® (Fig. 4.1a). Se introdujeron 100 gramos de muestra de cosecha de cada
subparcela, obteniendo la clasificación en las cuatro fracciones principales además del
porcentaje de impurezas y granos partidos. Para el contenido en proteína y humedad se
utilizó el analizador de granos FOSS Infratec Grain Analyzer Model 1241® (Fig. 4.1b).
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
116
Figura 4.1. Equipos utilizados para determinar los parámetros de calidad del grano, a)
Pffeufer Sortimat®, b) FOSS Infratec Grain Analyzer Model 1241®.
Aunque los parámetros “Peso de los 1000 granos” y “Peso específico” no son utilizados
como factor de calidad por las empresas malteras, en las campañas 2016 y 2017 se
midieron en laboratorio para comparar los resultados de los tratamientos. En 2015 no se
midieron estos parámetros, aunque posteriormente se constató su importancia para
completar el análisis cualitativo. En el primer caso, se pesó la masa de 1.000 granos
elegidos al azar de cada una de las muestras obtenidas en cosecha tras secado en estufa a
70ºC hasta peso constante. En el segundo, se pesó la masa de granos elegidos al azar de
cada una de las muestras obtenidas en cosecha que completaba un volumen conocido
(ISO, 2009).
4.2.2. Parámetros de calidad de la malta y el mosto
Para medir los parámetros de calidad de la malta y el mosto se enviaron muestras de cada
tratamiento y año a la sucursal que posee Malteurop en San Adrián (Navarra). Allí se
sometieron a programas de micromalteos para después determinar los parámetros según
la metodología oficial (EBC, 2006). Los parámetros analizados fueron:
- Para la cosecha de 2015: Humedad, Extracto fino, Proteínas totales, Proteínas
solubles, Índice de Kolbach, Friabilidad, Viscosidad, FAN, contenido de β-
glucanos, y Color.
- Para las cosechas de 2016 y 2017: Humedad, Extracto fino, Proteínas totales,
Proteínas solubles, Índice de Kolbach, Friabilidad, Viscosidad, y contenido de
β-glucanos.
a b
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
117
4.3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
4.3.1. Parámetros de calidad del grano de cebada
Durante los tres años y en todos los tratamientos se superó el mínimo exigido de que más
del 90% de los granos cosechados tuviesen un calibre superior a 2,5 mm (Tabla 4.1). En
los años 2015 y 2017 se obtuvo el mayor porcentaje de calibre de granos de Fracción II,
con más del 96,5% en todos los tratamientos, mientras que en 2016 osciló entre el 90 y
92%. Estos resultados son similares a los obtenidos por Martínez-Romero et al. (2017)
con la variedad “Scarlett” en Castilla-La Mancha (90-96%), y superiores a los observados
por Pržulj et al. (2014) en Serbia con ocho variedades malteras (79-91%) o por Pettersson
y Eckersten (2007) para dos variedades malteras bajo diferentes dosis de fertilización
nitrogenada en Suecia (82-91%). Por otra parte, los porcentajes logrados fueron muy
superiores a los alcanzados por Högy et al. (2013) en Alemania con la variedad “Quench”
(73-81%) o Marconi et al. (2011) en Italia con seis variedades distintas (47-84%).
Tabla 4.1. Distribución por calibres de todos los tratamientos en los tres años de ensayo.
ETa/ETm
global
(adimensional)
Fracción I
(>2,8 mm)
(%)
Fracción II
(>2,5 mm)
(%)
Fracción III
(2,2-2,5 mm)
(%)
Fracción IV
(<2,2 mm)
(%) Año Tratamiento
2015
SD 1,00 82,18bc 97,75ab 1,55a 0,42a
T100 0,94 76,98d 96,99ab 2,18b 0,66a
T90 0,87 87,97a 97,71ab 1,24a 0,64a
T80 0,82 86,57ab 97,97a 1,31a 0,44a
T70 0,76 81,54c 96,80b 1,78ab 0,50a
p valor * * * ns
2016
SD 0,96 72,48a 91,62a 6,10a 2,28a
T100 0,84 67,04a 90,42a 7,16a 2,42a
T90 0,83 71,63a 91,53a 6,65a 1,82a
T80 0,78 70,48a 91,38a 6,32a 2,30a
T70 0,73 70,92a 91,78a 6,08a 2,14a
p valor ns ns ns ns
2017
SD 1,00 88,85a 97,50a 2,05a 0,40a
T100 0,85 79,97b 97,07a 2,50a 0,40a
T90 0,81 89,73a 97,15a 2,45a 0,43a
T80 0,77 89,58a 97,23a 2,30a 0,48a
T70 0,71 86,63a 97,23a 2,18a 0,40a
p valor * ns ns ns
ETa: evapotranspiración real. ETm: evapotranspiración máxima. ns: no significativo; *: Significancia (p
<0,05). Test de Duncan.
Intraanualmente y por fracciones analizadas, 2015 fue el que más diferencias
significativas registró entre tratamientos (Tabla 4.1), no apreciándose ninguna en 2016 y
solo en la Fracción I en 2017. En este sentido el T100 fue el peor en cuanto a la
distribución de calibres en todas las campañas, poniéndose de manifiesto sobre todo en el
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
118
porcentaje de calibres englobados en la Fracción I. Este resultado puede justificarse por
el estrés incontrolado sufrido por este tratamiento durante la última etapa de desarrollo,
al terminarse el agua de riego disponible. Durante la pre-antesis se define el número de
granos (Fischer, 1985; Savin y Slafer, 1991; Giunta et al., 1993; Ugarte et al., 2007;
Cossani et al., 2009) actuando el estrés hídrico como reductor del número final de éstos
(Albrizio et al., 2010). El tratamiento T100, a diferencia de los tratamientos optimizados,
no sufrió ningún tipo de estrés hídrico hasta el periodo de llenado del grano en ninguna
de las tres campañas, por lo que el número de granos por m2 fue superior. Además, el
agua se agotó sufriendo el cultivo un fuerte estrés hídrico durante esta última etapa,
viéndose penalizados los calibres, ya que un estrés hídrico severo durante el llenado del
grano afecta negativamente al peso final del grano y a su tamaño (Oweis et al., 2000;
Acevedo et al., 2002).
Interanualmente, las campañas 2015 y 2017 obtuvieron una distribución de calibres muy
similar, no habiendo prácticamente diferencias entre tratamientos pese a que las ETa/ETm
globales fueron distintas y cubrieron un amplio rango de valores (desde 0,71 a 1,00). Sin
embargo, los valores obtenidos durante la campaña 2016 fueron claramente peores en
todas las fracciones.
En 2016, el abonado nitrogenado aplicado fue significativamente superior comparado con
los otros dos años y, además, durante el periodo de llenado del grano, todos los
tratamientos estuvieron sometidos a un estrés hídrico severo por una avería en el sistema
de bombeo. En este aspecto Grashoff y d’Antuono (1997) observaron en Holanda, con la
variedad maltera “Prisma”, que cuanto mayor era la fertilización nitrogenada, más
aumentaba el número de granos por m2 reduciéndose el peso y calibre de éstos. Del mismo
modo Qi et al. (2006) en China, para las variedades malteras “Logan” y “Thompson” y
Albrizio et al. (2010), para la variedad “Ponente” en Italia, advirtieron el mismo
comportamiento. Por otro lado, el estrés hídrico desde la antesis hasta la madurez acelera
la senescencia foliar, reduce la duración y la tasa de llenado del grano, disminuye el
tiempo de translocación de las reservas de carbohidratos al grano (Oweis et al., 2000) y
reduce el peso medio y el tamaño del grano (Acevedo et al., 2002). Debido a la
distribución del agua de riego disponible en los tratamientos T100, y en concordancia con
lo observado por los autores anteriormente mencionados, la peor distribución de calibres
de este tratamiento con respecto al resto en todas las campañas queda justificada. Del
mismo modo, que durante la campaña 2016 la proporción de granos de Fracción I y II
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
119
fuese menor, y mayor de Fracción III y IV con respecto a las otras dos campañas, también
queda justificada por la elevada fertilización nitrogenada.
La Fracción I (>2,8 mm), aunque no se establece un valor mínimo para ella, está
considerada como la más interesante para la industria maltera, ya que los granos, al ser
más grandes, suelen tener mayor contenido en almidón y, por tanto, producen un mayor
rendimiento de extracto. Högy et al. (2013) documentaron porcentajes del 32-33% para
esta fracción. Sin embargo, los valores obtenidos en este ensayo fueron muy superiores,
oscilando entre el 77-90% en los años 2015 y 2017, y el 67 y 72% en 2016. Los
tratamientos optimizados, pese a tener un volumen de agua de riego limitado y ser éste
muy inferior a las necesidades de riego del cultivo, han alcanzado unos valores excelentes,
obteniendo en muchas ocasiones valores superiores al tratamiento sin déficit (SD). En
2015, los tratamientos T90 y T80 obtuvieron los mejores porcentajes de granos de
Fracción I (Tabla 4.1), seguidos del SD (con diferencias significativas con respecto al
T90), del T70 y finalizando en el T100. No se distinguieron diferencias estadísticamente
significativas entre el SD y el T70 (más restrictivo), si apareciendo entre el T100 y el
resto pese a disponer de más agua de riego que los tratamientos ORDI. En 2016, no
aparecieron diferencias significativas entre ningún tratamiento debido a la variabilidad de
las muestras, pero se observó que los tratamientos SD y optimizados tuvieron un valor
medio de porcentaje superior al T100 por los motivos antes expuestos. En 2017 se repitió
exactamente la dinámica de 2015, salvo que sólo se advirtieron diferencias significativas
entre el tratamiento T100 y el resto de tratamientos. Durante esta campaña, el T100 se vio
afectado negativamente, además de por lo citado anteriormente, por las altas temperaturas
durante el llenado del grano (Oweis et al., 2000; Acevedo et al., 2002; Högy et al., 2013;
García et al., 2016).
La Fracción II engloba a la Fracción I, y es la que limita en las malterías que un lote de
cebada sea aceptado o no. Todos los tratamientos en todos los años cumplieron los
objetivos mínimos requeridos por la industria. En 2015 los valores medios fueron muy
similares, aparecieron diferencias significativas sólo entre el T80 (el mejor) y el T70. En
2016 y 2017 los valores registrados en todos los tratamientos también fueron muy
parecidos, y no se hallaron diferencias significativas entre ningún tratamiento, aunque el
T100 obtuvo los peores resultados medios en ambos años.
Para el resto de Fracciones, el T100 siempre fue el peor en todos los años (salvo para los
calibres englobados en la Fracción IV del año 2017), pero aunque tuvo el mayor
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
120
porcentaje medio de granos, sólo se distinguieron diferencias estadísticamente
significativas en la Fracción III del año 2015. En ese caso, el T70 se situó tanto en el
grupo del T100 como en el formado por el resto de tratamientos.
Al igual que sucedió con los calibres, durante los tres años y en todos los tratamientos se
cumplieron los requisitos en cuanto a contenido en proteína, ya que éste no superó el
límite del 12% establecido por la maltería (Intermalta, 2015) (Tabla 4.2).
Excepcionalmente, el tratamiento T100 en el año 2017 superó ligeramente el límite con
un valor del 12,05%, aceptando la maltería en cualquier caso el lote, al ser prácticamente
del 12%.
Tabla 4.2. Contenido en proteínas y humedad de todos los tratamientos en los tres años
de ensayo.
Año Tratamiento ETa/ETm global Proteína (%) Humedad (%)
2015
SD 1,00 11,03a 10,08b
T100 0,94 11,19a 9,86ab
T90 0,87 11,62a 10,11b
T80 0,82 11,56a 9,97b
T70 0,76 11,50a 9,64a
p valor ns *
2016
SD 0,96 11,63a 10,40a
T100 0,84 11,94a 10,32a
T90 0,83 11,90a 10,37a
T80 0,78 11,62a 10,38a
T70 0,73 11,85a 10,43a
p valor ns ns
2017
SD 1,00 11,50a 10,57b
T100 0,85 12,05a 10,33a
T90 0,81 11,80a 10,55b
T80 0,77 11,75a 10,43ab
T70 0,71 11,60a 10,43ab
p valor ns *
ETa: evapotranspiración real. ETm: evapotranspiración máxima. ns: no significativo; *: Significancia (p
<0,05). Test de Duncan.
Intraanualmente no se distinguieron diferencias significativas entre ninguno de los
tratamientos en las tres campañas, aunque el tratamiento sin déficit fue el más alejado del
límite máximo en cada una de las tres campañas. Interanualmente, en el año 2015 el
porcentaje de proteína fue el más bajo en cada tratamiento con respecto al resto de años.
Las características climáticas de ese año, que fueron las más adecuadas para el desarrollo
del cultivo tanto por la distribución de las lluvias como por las temperaturas, junto con
los niveles de estrés hídrico alcanzados y la menor cantidad de abono nitrogenado
comparado con las otras campañas, propiciaron esos resultados. Mientras que en 2015, el
T100 fue el segundo tratamiento con menor porcentaje de proteínas, en 2016 y 2017 fue
el de mayor contenido. Esto fue debido a que el temprano agotamiento del agua, provocó
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
121
estrés hídrico severo, que acompañado de las altas temperaturas registradas en la fase de
llenado del grano, hizo que aumentase el contenido en proteína del grano. Esto coincide
con lo indicado por algunos autores como Morgan y Riggs (1981), Varvel y Severson
(1987), Grant et al. (1991), Weston et al. (1993), Eagles et al. (1995), Savin y Nicolas
(1996) o Birch et al. (1997). Aunque algunos autores como Coles et al. (1991) o Macnicol
et al. (1993) observaron que en las variedades “Triumph” y “Schooner”, el estrés hídrico
que aplicaron reducía el contenido en proteína para un mismo nivel de abonado, muchos
otros obtuvieron lo contrario. De este modo, Wu et al. (2015) detectaron diferencias de
más de cuatro puntos porcentuales en el contenido en proteína a favor de los tratamientos
deficitarios, Martínez-Romero et al. (2017) distinguieron diferencias significativas con el
mismo nivel de abonado para un nivel del estrés del 30%, y Albrizio et al. (2010)
superaron los límites establecidos por las malterías en los tratamientos deficitarios. Al
comparar los tratamientos SD y T100 se ha puesto de manifiesto que, para una misma
cantidad de abonado, el estrés hídrico hace que aumente el porcentaje de proteína (Tabla
4.2). Sin embargo, para el resto de tratamientos, que la metodología ORDI reserve agua
para la última etapa, junto con una disminución del abonado nitrogenado orientado a los
rendimientos esperados, ha compensado el aumento de proteínas debido al estrés hídrico.
De este modo, en las campañas con condiciones climáticas más severas, pese a que los
tratamientos optimizados (T90, T80 y T70) sufrieron un estrés hídrico global mayor y
dispusieron de menor volumen de agua que el T100, tuvieron menor porcentaje medio de
proteína. Que no hayan aparecido diferencias significativas entre ningún tratamiento y
que todos los resultados sean muy parecidos ponen en valor esta metodología.
En cuanto a la humedad, todos los tratamientos en las tres campañas estuvieron por debajo
del límite del 12%. Como se observa en la Tabla 4.2, apenas aparecieron diferencias
significativas, siendo el T100 el que menor porcentaje de humedad presentó, ya que es el
no optimizado y se quedó sin agua antes de terminar el ciclo de cultivo. Los tratamientos
optimizados y el sin déficit presentaron humedades similares, exceptuando el T70 de
2015. El mayor o menor porcentaje de humedad, aunque no haya diferencias
significativas, se debe al volumen y fecha del último riego de cada tratamiento.
El peso de los mil granos y el peso específico (Tabla 4.3) estuvieron en consonancia con
los tamaños observados (Tabla 4.2). Así, en 2016, cuando los calibres fueron menores y
la fertilización nitrogenada mayor, se obtuvieron los menores pesos. A diferencia de los
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
122
calibres y las proteínas, en estos dos parámetros sí que aparecieron diferencias
significativas, aunque los valores absolutos fueron prácticamente del mismo orden.
Tabla 4.3. Peso de los mil granos y peso específico en los años 2016 y 2017.
Año Tratamiento Peso mil granos (g) Peso específico (kg hL-1)
2016
SD 45,48a 75,26a
T100 44,87ab 74,23a
T90 45,19ab 74,17a
T80 45,03ab 72,56b
T70 42,88b 72,42b
p valor * *
2017
SD 47,72ab 82,87a
T100 46,58b 84,16a
T90 49,22a 84,83a
T80 49,04a 83,11a
T70 47,59ab 82,79a
p valor * ns
ns: no significativo; *: Significancia (p <0,05). Test de Duncan
Pese a la variabilidad de resultados obtenidos en las dos campañas analizadas, los pesos
de los mil granos fueron similares a los obtenidos por González et al. (1999) en 9
variedades ensayadas en Madrid con distintos tratamientos hídricos (27-47 g), por
Albrizio et al. (2010) con la variedad “Ponente” (41-52 g) en Italia, y por Martínez-
Romero et al. (2017) en CLM con la variedad “Scarlett” (38-50 g), pero superiores a los
alcanzados por Yau et al. (2011) en Líbano para cebada que recibió riego de apoyo (39-
42 g) o Paredes et al. (2017) en Portugal con la variedad “Publican” (30-41 g).
En cuanto al peso específico, solo se detectaron diferencias significativas en la campaña
2016, entre T80 y T70, y el resto de tratamientos. Los valores de peso específico
estuvieron dentro del rango obtenido por Oscarsson et al. (1998) para 10 variedades en
Suecia (65-81 kg hL-1), pero fueron superiores a los registrados por Marinaccio et al.
(2015) en Italia bajo distintos abonados nitrogenados en tres variedades distintas (62-70
kg hL-1) o Martínez-Romero et al. (2017) en CLM con estrés hídrico global del 30% (62-
70 kg hL-1).
El estrés hídrico implica menores pesos de los granos y mayor contenido en proteína
(Carter y Stoker, 1985; Katerji et al., 2009; Albrizio et al., 2010), e influye reduciendo el
número de granos por superficie (Oweis et al., 2000; Acevedo et al., 2002). Algunos
autores sostienen que a mayor fertilización nitrogenada mayor número de espigas y de
granos, pero más pequeños y de menor peso, lo que a su vez provoca mayor contenido en
proteína (Grashoff y d’Antuono, 1997; Qi et al., 2006; Pettersson y Eckersten, 2007; Wu
et al., 2015). A tenor de lo observado por esos autores, la distribución de agua obtenida
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
123
al aplicar la metodología ORDI junto con la planificación de la fertilización nitrogenada
en función del rendimiento esperado, que fue distinta para cada tratamiento, permitió que
no se encuentren diferencias significativas entre el número de espigas por metro cuadrado
y el contenido en proteína. Además, el peso de los granos se ha mantenido prácticamente
invariable entre los tratamientos salvo alguna excepción (Tabla 4.3). Por tanto, las
variaciones en los rendimientos finales de cada tratamiento se han debido principalmente
al número de granos por superficie, tal y como manifiestan Fischer (1985), Savin y Slafer
(1991), Cossani et al. (2009), Albrizio et al. (2010), García et al. (2016) y Paredes et al.
(2017) entre otros.
4.3.2. Parámetros de calidad de la malta y mosto
Los parámetros de calidad de los micromalteos para cada tratamiento se recogen en la
Tabla 4.4.
Tabla 4.4. Parámetros de calidad de la malta y mosto.
Hume-
dad
(%)
Proteínas
solubles
(%)
Proteínas
totales
(%)
Extracto
Fino
(%)
Índice
de
Kolbach
β-
glucanos
(mg L-1)
Friabi-
lidad
(%)
Viscosi-
dad
(cP)
FAN
(mg L-1)
Color
(EBC) Año
Trata-
miento
2015
SD 4,7 4,6 10,2 83,9 45 131 91 1,51 190 3,0
T100 4,9 4,7 11,2 82,9 41 133 90 1,49 185 2,8
T90 4,6 5,7 11,4 80,0 50 86 91 1,46 230 3,3
T80 4,8 5,0 11,1 83,3 45 135 90 1,49 207 3,0
T70 4,8 6,0 11,7 84,3 52 81 94 1,48 254 4,1
2016
SD 5,2 4,2 10,9 81,3 39 97 86 1,48 - -
T100 5,4 4,5 11,3 81,8 40 56 89 1,45 - -
T90 5,4 4,1 11,3 80,8 38 * 89 1,46 - -
T80 5,3 4,1 10,8 81,0 38 138 85 1,50 - -
T70 5,3 4,2 10,9 81,0 39 133 83 1,49 - -
2017
SD 5,8 4,4 11,3 82,3 39 50 92 1,47 - -
T100 5,9 4,4 12,1 81,1 36 61 84 1,49 - -
T90 5,8 4,2 11,7 81,7 36 117 86 1,53 - -
T80 5,9 4,0 11,1 82,0 36 110 82 1,51 - -
T70 5,8 4,2 11,6 81,7 36 71 89 1,49 - -
*No se pudo realizar por falta de muestra al tener que repetir los análisis dos veces por cambio en el software de
micromalteo.
El estrés hídrico manejado mediante ORDI no afectó negativamente a la calidad ya que
todos los parámetros estuvieron englobados dentro de los rangos exigidos por la maltería
en las tres campañas. No se observó ninguna correlación entre los parámetros medidos,
como por ejemplo hicieron Wang et al. (2004), con los β-glucanos y viscosidad, extracto,
índice de Kolbach y poder diastásico. Tampoco entre el estrés hídrico al que fueron
sometidos los tratamientos y algunos parámetros, como si relacionaron Jansen et al.
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
124
(2013) con los β-glucanos. Estos autores detectaron mayor contenido en β-glucanos en
los tratamientos sometidos a mayor estrés hídrico, hecho que no se observa en función de
los resultados obtenidos. Por el contrario, Coles et al. (1991) y Wu et al. (2015), también
advirtieron una relación entre β-glucanos y estrés hídrico pero, al contrario que Jansen et
al. (2013), estos autores revelaron que los β-glucanos descendían según se incrementaba
el estrés hídrico, tendencia que tampoco se ha percibido en este ensayo, al igual que una
relación positiva entre contenido en proteína del grano y de β-glucanos señalado por
Henry (1985) y Jansen et al. (2013).
Interanualmente sí se observa que, en líneas generales, y al igual que sucedía con los
calibres, 2016 fue el año con los parámetros menos favorables, aunque dentro de las
exigencias de la maltería. Así, parámetros como el extracto fino (mayor cantidad de litros
de cerveza por kg de malta), o friabilidad (facilidad para desagregarse los gránulos de
almidón) tuvieron valores más adecuados en las campañas 2015 y 2017, al igual que el
índice de Kolbach (mayor potencial enzimático) si se compara con 2015, o los β-glucanos
si se hace con 2017. Por otro lado, aunque siendo buenos los valores de viscosidad de
2015 y 2017, los de 2016 fueron ligeramente mejores en algunos casos.
Al comparar los tratamientos optimizados por ORDI con el tratamiento sin déficit, se
obtuvieron valores similares en casi todos los parámetros, mejorando incluso algunos
como Índice de Kolbach (solo en 2015), friabilidad y viscosidad, destacando FAN, donde
los valores obtenidos por los tratamientos optimizados fueron muy superiores a los no
optimizados. En cuanto al color, todos los tratamientos han obtenido un valor inferior a
4,5, no pudiéndose valorar porque depende del tipo de cerveza buscado.
Los parámetros de calidad de malta y mosto obtenidos en este ensayo han sido mejores a
los obtenidos por Nielsen y Munk (2003) en unos ensayos de la EBC con 25 variedades
en Dinamarca (extracto entre 79-83%, Índice de Kolbach entre 32-39%, friabilidad entre
46-84%, viscosidad entre 1,61-1,91 cP y β-glucanos entre 267 y 853 mg L-1), a los
obtenidos por Marconi et al. (2010) con seis variedades en Italia (humedad entre 4,2-
4,8%, extracto entre 78-80%, friabilidad entre 55-78%, viscosidad entre 1,52-1,68 cP,
FAN entre 130-166 mg L-1 y β-glucanos entre 245 y 452 mg L-1), y parecidos o
ligeramente mejores a los obtenidos por Pržulj et al. (2014) en Serbia para ocho
variedades distintas (extracto entre 76 y 80%, Índice de Kolbach entre 33-43%,
viscosidad entre 1,44 y 1,61 cP).
Capítulo 4 Efecto de la metodología ORDI sobre los parámetros de calidad en la cebada
125
4.4. CONCLUSIONES
Los tratamientos optimizados mediante ORDI, pese a disponer menor volumen de agua
de riego que los no deficitarios o los T100, no han mostrado diferencias significativas en
parámetros de calidad del grano. De este modo, los calibres de más de 2,5 mm siempre
han superado el 90% del total de los granos, o el contenido en proteína y porcentaje de
humedad se han hallado por debajo del 12%.
Los parámetros de calidad de la malta y mosto han estado dentro de las exigencias de la
maltería en todos los casos, mejorando los tratamientos optimizados algunos parámetros
como el índice de Kolbach, la friabilidad o la viscosidad con respecto a los tratamientos
sin déficit o T100.
Por lo tanto, la distribución de volúmenes limitados de agua mediante la metodología
ORDI, junto con una planificación de la fertilización nitrogenada en función del
rendimiento previsto al inicio de campaña, ha permitido mantener la calidad maltera de
la cebada en todos los tratamientos y años estudiados con respecto a los tratamientos no
deficitarios.
4.5. BIBLIOGRAFÍA
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Rajaram, S., Gómez Macpherson, H. (Eds.), Bread Wheat, Improvement and
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Capítulo 5. Efecto de la
metodología ORDI sobre la
respuesta fisiológica de la
cebada
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
135
5.1. INTRODUCCIÓN
Uno de los principales factores ambientales que limita la producción agrícola es la sequía
(Cattivelli et al., 2008). La selección de especies y variedades de cultivos que consigan
una mayor eficiencia en el uso del agua (EUA) puede ayudar a garantizar el
abastecimiento mundial de alimentos y conseguir que la agricultura sea una actividad
sostenible a largo plazo. La EUA ha sido definida desde distintos puntos de vista
(Ceulemans et al., 1980; Kumar et al., 2007; Egea et al., 2011; Badr et al., 2012; Motzo
et al., 2013), estableciéndose normalmente como la relación entre el rendimiento de los
cultivos y la cantidad de agua utilizada y, también, como la relación entre la fotosíntesis
y la transpiración del cultivo (Blum, 2009; Li et al., 2017).
El momento del riego se puede establecer mediante balances teóricos, medidas directas
(lisimetría) o indirectas (sensores de capacitancia) del contenido de agua en el suelo, o
mediante medidas del potencial mátrico en el suelo (Benli y Kodal, 2006; López-Urrea et
al., 2009; 2012), aunque lo más preciso sería determinarlo en función del estado de la
planta. Por ello, algunos autores proponen el uso de descriptores fisiológicos del estado
hídrico de la planta para determinar con mayor precisión el momento óptimo del riego
(Medici et al., 2014).
El agua juega un papel crucial en los procesos fisiológicos de la planta, tales como el
mantenimiento de la presión de turgencia, y el transporte de nutrientes y minerales con la
transpiración. Durante este último proceso, más del 90% del agua tomada del suelo se
pierde por los estomas, abiertos durante el proceso de fotosíntesis para la absorción de
CO2 (Larcher, 2003). En consecuencia, en la fijación de CO2 atmosférico se produce la
transpiración de una elevada cantidad de agua.
Cuando la planta está sometida a estrés por déficit hídrico, el normal funcionamiento de
muchos procesos fisiológicos, tales como la abertura de los estomas, la conductancia
estomática, la síntesis de proteínas, la fotosíntesis, y la actividad enzimática y hormonal,
se pueden ver afectados. Entre todos ellos, presentan especial relevancia los relacionados
con el intercambio de gases (vapor de agua y CO2), ya que influyen directamente en el
crecimiento de la planta. La intensidad de este efecto sobre las actividades fisiológicas de
la planta depende directamente del momento de desarrollo del ciclo fenológico en el que
se encuentre el cultivo (Hsiao, 1973). Cada especie vegetal genera una respuesta
morfológica y fisiológica diferente a este tipo de estrés, cuyo objetivo es limitar sus
efectos sobre las funciones de la planta. Estas estrategias de adaptación y tolerancia
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
136
pueden ser detectadas incluso visualmente y ambos mecanismos proporcionan la
capacidad de mantener las funciones vitales y sobrevivir durante un periodo más
prolongado en condiciones adversas (Levitt, 1980).
Para la determinación de los niveles de estrés en el cultivo hay que considerar factores
tanto internos como externos a la planta. La correcta interpretación de la respuesta del
cultivo a las condiciones de estrés a las que está sometido precisa conocer el valor de
ciertas variables ambientales (radiación solar, temperaturas, viento, etc.), de las
características del suelo (tipo del suelo, profundidad, textura, fertilidad, salinidad, etc.) y
los valores de algunas variables fisiológicas de la planta (características de crecimiento,
conductancia estomática, fotosíntesis, etc.) (Chen et al., 2010; Egea et al., 2011; Forey et
al., 2016; Gerhards et al., 2016; Gleason et al., 2016). La relación de todos estos
parámetros permite completar el ciclo suelo-planta-atmósfera, pudiendo ajustar el riego
en condiciones de restricción hídrica, al determinar los momentos óptimos de aplicación
de déficit, para reducir las pérdidas de rendimiento y elevar la EUA.
Analizar el crecimiento y el desarrollo de los cultivos permite determinar la influencia de
las condiciones climáticas y de otros factores ambientales sobre los procesos fisiológicos
que son determinantes para la obtención de un buen rendimiento agrícola, posibilitando
generar un aumento en el mismo (Botella et al., 1997). El incremento del peso seco de la
planta es resultado de la actividad fotosintética neta del aparato asimilador (cubierta
vegetal) y del crecimiento vegetativo de los demás órganos. La toma de datos primarios
de materia seca y superficie foliar a lo largo del ciclo, permite representar el desarrollo
del cultivo durante todo el ciclo biológico o agronómico, observando así la influencia de
las variables fácilmente cuantificables (riego, precipitaciones, temperaturas, etc.) y
posibles modificaciones ambientales (Losavio et al., 1985; Swank et al., 1987; Fabeiro et
al., 1995; Botella et al. 1997; Pereira, 2006).
La conductancia estomática (gs) mide el intercambio de vapor de agua y dióxido de
carbono entre las hojas y la atmósfera, por lo tanto, permite determinar la cantidad y la
eficiencia con la que se utiliza el agua y la productividad de los cultivos (Fisher et al.,
1998; Condon et al., 2002). Su respuesta depende de las variaciones del déficit de presión
de vapor (DPV), de la concentración de CO2 atmosférico, de la temperatura de la hoja (T)
y del nivel de luz (Q) (Sellers et al., 1997; Katul et al., 2012). Asimismo, está relacionada
con la pérdida de agua por transpiración en la hoja, afectando a la asimilación fotosintética
y, consecuentemente, al rendimiento del cultivo. El impacto de la conductancia
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
137
estomática en la transpiración y en la asimilación de CO2 y, por lo tanto, en el uso de la
radiación y de la eficiencia del uso del agua, se puede analizar en la hoja o en la planta
completa. Para la obtención de los valores de gs se utiliza un aparato conocido como
porómetro, el cual determina la conductividad estomática de las hojas mediante medidas
de la presión de vapor y del flujo de vapor sobre la superficie de la hoja (Pask et al., 2013).
La fotosíntesis es un proceso mediante el cual las plantas producen sustancias orgánicas
a partir de dióxido de carbono y agua en presencia de clorofila (captadora de la energía
solar) (Taiz y Zeiger, 2002). El aparato fotosintético se desarrolla gradualmente durante
la expansión de la hoja, mientras que la capacidad fotosintética tiende a aumentar
rápidamente a lo largo del ciclo del cultivo (Sesták, 1985). En general, la mejora en la
capacidad fotosintética está estrechamente asociada con la estructura de la hoja durante
el desarrollo foliar. La reducción de la actividad fotosintética en la cebada está
relacionada con la disminución de la asimilación de carbono atmosférico, indicando que
las plantas están sufriendo algún tipo de estrés. En general, la disponibilidad de menor
CO2 debido al cierre de estomas bajo estrés hídrico leve, disminuye la fotosíntesis
(Mansfield y Davies, 1985). Además, la regulación estomática responde a una interacción
compleja de factores internos y externos (Brodribb y Holbrook, 2003; Lazaridou y
Noitsakis, 2005), por lo que la gran reducción causada en las tasas de fotosíntesis bajo el
estrés hídrico se debe no solo a la limitación estomática sino también al deterioro
metabólico que se deduce del descenso en la eficiencia fotoquímica (Robredo, 2011).
Cuando el déficit hídrico es intenso o prolongado en el tiempo, la reducción de la
fotosíntesis se debe a mecanismos "no estomáticos" de intercambio de gases relacionados
con el daño de las células del mesófilo, membranas y cloroplastos, viéndose afectados la
asimilación y el transporte de nutrientes (Keutgen et al., 1997). Se ha informado que el
estrés por sequía daña la membrana del tilacoidal, altera su función y, en última instancia,
disminuye la fotosíntesis y el rendimiento del cultivo (Huseynova et al., 2007).
Actualmente, tanto para fines comerciales como de investigación, la medición del
intercambio de gases es la técnica más utilizada para medir la fotosíntesis en hojas
individuales y plantas completas. Las mediciones de intercambio gaseoso proporcionan
una medida directa de la tasa neta de asimilación de carbono fotosintético y además tienen
la ventaja de ser instantáneas, no destructivas y directas. El conocimiento de los
mecanismos fisiológicos relacionados con la fotosíntesis en respuesta al estrés hídrico,
puede permitir establecer estrategias de RD que influyan en los procesos de adaptación a
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
138
la sequía en las plantas (Loka et al., 2011), aumentando la EUA en condiciones de agua
limitada.
La recuperación de la fotosíntesis tras un riego es otro descriptor fisiológico que se ha
propuesto para controlar la demanda de agua de las plantas, pues una vez conocido el
potencial fotosintético del cultivo, se pueden establecer valores óptimos de fotosíntesis
neta, utilizando el aporte de agua de riego para lograr alcanzar los niveles deseados
(Flexas et al., 2004; 2006; 2012). Sin embargo, la recuperación está condicionada por
factores como el momento, la duración y la intensidad de la restricción de agua, antes de
la rehidratación de la planta (Xu et al., 2010).
El objetivo principal de este capítulo es analizar la respuesta fisiológica de la cebada al
estrés por déficit hídrico aplicando la metodología ORDI. Para lograrlo se han propuesto
los siguientes objetivos parciales:
3. Analizar el efecto de la metodología ORDI sobre la evolución de la biomasa
y del área foliar.
4. Analizar el efecto de la metodología ORDI sobre la conductancia estomática
y la capacidad fotosintética a lo largo del ciclo de desarrollo del cultivo.
5.2. MATERIAL Y MÉTODOS
5.2.1 Descripción del ensayo
Para analizar la respuesta fisiológica del cultivo de la cebada se propusieron 5
tratamientos de riego: Sin déficit (SD), 100% (T100), 90% (T90), 80% (T80), y 70%
(T70) de las necesidades típicas del cultivo bajo las condiciones climáticas de Albacete.
Las dimensiones y distribución de las parcelas de cada repetición de los distintos
tratamientos están recogidas en el Capítulo 3 y se muestra a modo de recordatorio en la
Figura 5.1.
Las mediciones de los parámetros fisiológicos (fotosíntesis, conductancia estomática), se
realizaron en condiciones estándar: en días claros y sin nubes (Chen et al., 2010); por las
mañanas, entre las 8:00 y 12:00 a.m.; y preferentemente con temperaturas entre 15 y 25°C
(Bondada y Syvertsen, 2005; Bing-Jie et al., 2014). Las mediciones se realizaron en la
última hoja bien desarrollada y completamente expandida que no presentase
deformidades o enfermedades.
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
139
Figura 5.1. Esquema de la distribución de las parcelas (P).
Se registraron datos de dos parcelas de cada tratamiento, alternándose en cada medición,
midiendo en dos plantas representativas de la zona central de muestreo de cada parcela.
La conductancia estomática se midió, con una frecuencia de entre 7 y 14 días, en función
de que se diesen las condiciones propicias indicadas anteriormente para su medida. Las
lecturas de la fotosíntesis se realizaron para cada tratamiento cuando se esperaba que se
diesen condiciones de estrés y en los cambios de etapa fenológica.
Además de los análisis fisiológicos, se tomaron muestras de material vegetal con una
periodicidad de 15 días, y de ellas se obtuvieron la evolución de la biomasa y del índice
de área foliar. Estos datos permitieron comprobar si los niveles de déficit hídrico
aplicados repercuten en una disminución de la actividad fotosintética y, por tanto, en el
desarrollo y crecimiento del cultivo.
5.2.2. Análisis del desarrollo vegetativo
En dos parcelas de cada tratamiento (Figura 5.1) se recogieron muestras cada 15 días, de
0,25 m2 de superficie (0,5 m x 0,5 m) representativas de cada parcela, ubicadas en la zona
central de las mismas.
En las campañas 2015 y 2016, los muestreos comenzaron a partir del establecimiento del
cultivo, después de aparecer la 4ª hoja aproximadamente. Esto sucedió el 16 de marzo en
2015, correspondiendo al día 63 después de la siembra (DDS) y el día 17 de marzo, 64
DDS en 2016. En 2017 el primer muestreo tuvo lugar el 31 de marzo, 77 DDS, con el
cultivo en estadio 4 hojas, pero más desarrollado que en las otras dos campañas. El último
muestreo fue realizado entre 7 y 15 días antes de la finalización del ciclo de cultivo,
correspondiendo al día 2 de junio en 2015 (141 DDS), al 1 de junio en 2016 (140 DDS)
y al 8 de junio en 2017 (146 DDS).
TRATAMIENTO SIN DÉFICIT
TRATAMIENTO T100
TRATAMIENTO T90
TRATAMIENTO T80
TRATAMIENTO T70
BORDE DE PROTECCIÓN
BORDE
BORDE
P 10 P 11 P 12 P 13 P 14 P 15P 0 P 5P 1 P 2 P 3 P 4 P 16 P 17P 6 P 7 P 8 P 9
WATERMARK
PR2
LISÍMETRO
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
140
En cada muestreo se midió in situ la altura de las plantas y la profundidad de las raíces
(Figura 5.2a) y, en el laboratorio, la longitud total de la planta (del extremo de la última
hoja hasta el punto de inserción de las raíces) y la masa fresca de las plantas. La materia
seca (MS) de las muestras se calculó tras el secado de las mismas en una estufa de
ventilación forzada a 70ºC hasta alcanzar peso constante (Figura 5.2b). En los muestreos
de cosecha, además, se midió el calibre de los granos, se pesó la masa de mil granos, se
determinó el peso específico, y se contó el número de espigas.
Figura 5.2. Recogida de datos para el seguimiento de crecimiento del cultivo: a)
profundidad de las raíces en campo; b) secado de las muestras.
Para analizar la evolución de la biomasa total y del índice de área foliar fue utilizado el
método funcional o dinámico, que permite la descripción del crecimiento como un
proceso continuo, ajustando los datos obtenidos en campo a un modelo matemático que
represente la evolución de los parámetros de crecimiento en el tiempo (Castrignano et al.,
1987). La evolución de la materia seca total (MST) se ajustó a un modelo del tipo
sigmoidal de Gompertz (Winsor, 1932). Este modelo fue escogido debido a su buen ajuste
a los datos de campo obtenidos, habiéndose utilizado en diversos cultivos, tales como la
patata, tomate, cebolla, maíz y cebada (Arazi et al., 1993; Koning, 1994; Mills, 2002,
Fleisher et al. 2008; Martínez-Romero et al., 2017), donde la variable dependiente es la
MST y la variable independiente es la duración del periodo en días. El índice de área
foliar (IAF) está relacionado con la capacidad del cultivo para interceptar la radiación
solar y realizar la fotosíntesis. Este índice se calculó a partir de la superficie foliar
fotosintéticamente activa (AF) obtenida con un medidor de área foliar modelo “LI-3000”
de “LI-COR” (Figura 5.3).
La evolución de IAF se representó mediante una función del tipo Peak, utilizando el
modelo de Gaussian de tres parámetros. Esta función ha sido comúnmente utilizada para
representar la evolución del IAF en diversos cultivos tales como la soja, la caña de azúcar,
a b
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
141
el girasol, la patata, el maíz, la cebolla o la cebada, logrando buenos ajustes para este
índice en relación a los datos observados en campo (Teruel et al., 1997; Botella et al.,
1997; Grimm et al., 2007; Hao et al., 2016; Martínez-Romero et al., 2017).
𝐼𝐴𝐹 =𝐴𝐹
𝑆
(5.1)
donde IAF es el índice de área foliar m2 m-2, AF es el área foliar por planta m2 y S es la superficie ocupada
por planta en m².
Figura 5.3. Medidor de área foliar LI-3000.
La relación entre el tejido fotosintéticamente activo y el total de tejido respiratorio es dada
por el índice de relación del área foliar (RAF), que deriva de las curvas que representan
la evolución de la materia seca total (MST) y del IAF. Este índice muestra la integración
de los efectos de la translocación de los fotoasimilados a las hojas y su proporción entre
el área foliar y el peso total de la planta. El descenso del RAF indica que una menor
cantidad de fotoasimilados ha sido destinada para la producción de área foliar, o sea, la
eficiencia fotosintética de la estructura asimiladora que era utilizada para el desarrollo de
las hojas y parte aérea de la planta da lugar al incremento de la materia seca total de la
planta, principalmente en los granos. El descenso del índice continúa hasta valores muy
cercanos a cero, coincidiendo con la senescencia del aparato foliar y la acumulación
máxima de biomasa en los granos (Scott y Batchelor, 1979) (Ec. 5.2).
𝑅𝐴𝐹 =𝐼𝐴𝐹
𝑀𝑆𝑇
(5.2)
donde RAF es la relación de área foliar (cm2 g-1), IAF es el índice de área foliar (cm2) (área foliar por cm2
de suelo), y MST es la materia seca total (g).
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
142
5.2.3. Análisis de conductancia estomática
Para la obtención de los valores de gs se han utilizado dos tipos de porómetros. El primero
fue el “AP4” de “Delta-T” (Figura 5.4a) que permite medir entre 5 y 1.200 mmol m² s-1,
es del tipo que realiza las mediciones utilizando la técnica de difusión dinámica. Mediante
esta técnica se mide la conductividad estomática de las hojas a través de lecturas de la
presión de vapor y el flujo de vapor sobre la superficie de la hoja. La pinza del porómetro,
que incorpora una cámara con un recorrido de difusión de aire conocido, se fija a la
superficie de las hojas. A continuación comienza a medir la presión de vapor entre dos
puntos de esta trayectoria, lo que permite calcular el flujo y el gradiente con las medidas
de presión de vapor y conductancia de difusión conocida (Pask et al., 2013). El segundo,
que se utilizó en las campañas 2016 y 2017, fue el modelo “Leaf Porometer SC-1” de la
marca “Decagon Devices”, más moderno y con un rango de medida de 0 a 1.000 mmol
m² s-1, que utiliza la técnica del estado estacionario y se calibra automáticamente después
de cada toma de datos (Pask et al., 2013, Decagon Devices, 2017) (Figura 5.4b).
Figura 5.4. Porómetros utilizados en el ensayo de riego deficitario: a) AP4 de Delta T;
b) SC-1 Leaf porometer de Decagon Devices.
a b
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
143
5.2.4. Análisis de la fotosíntesis neta
Para analizar la actividad fotosintética se recurrió a un analizador de gas infrarrojo
(IRGA) (Figura 5.5). Los IRGA miden la reducción en la transmisión de las ondas de
radiación infrarroja entre una fuente de radiación y un detector provocada por la presencia
de CO2. Esta reducción de transmisión es función de la concentración de CO2, por lo que
permiten medir la concentración de moléculas de CO2 por unidad de volumen de aire
(LICOR, 2017). Se utilizó un sistema portátil de medición fotosintética modelo “LI-
6400XT” fabricado por “LI-COR Bioscience”, el cual es utilizado con frecuencia para
medir la concentración de gas a nivel tanto de hojas como de copas (Figura 5.5). Los
parámetros fijados en la cámara foliar para la toma de datos fueron determinados de
acuerdo con las características de la zona de ensayo y conforme a otros trabajos (Sugiura
y Tateno, 2014; Wu et al., 2014; Ramírez et al., 2016) como la temperatura del aire y del
bloque (25 ± 0,5°C) y el flujo del aire (650 μmol s- 1). Los valores medios durante las
medidas fueron de 390 μmol mol-1 para la concentración atmosférica de CO2, y 1.500
μmol m-2 s-1 de densidad de flujo de fotones fotosintéticos. La cámara de contacto con las
hojas tenía un área de 6 cm² (cámara estándar del aparato). Como las mediciones se
hicieron en la parte central de hojas, el tamaño de éstas nunca cubría completamente la
superficie de la cámara, por lo que se midió la superficie real de hoja que ocupaba el
interior de la cámara para después corregir los registros mediante un software facilitado
por el fabricante.
Figura 5.5. Medición de fotosíntesis neta utilizando el LI-6400XT.
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
144
5.3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
5.3.1. Efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas en la evolución
de la biomasa
En base a las condiciones climáticas reales de cada año y de los objetivos de ETa/ETm de
cada tratamiento, el comienzo de las campañas de riego se estableció en los días 85 DDS
(7 de abril) en 2015, 23 DDS (5 de febrero) en 2016 y el 75 DDS (29 de marzo) en 2017
(Figura 3.11). En consecuencia, hasta ese momento, todos los tratamientos se
desarrollaron de manera similar. La evolución de la biomasa seca total a lo largo del ciclo
se ajustó, para los tres años de ensayo, a un modelo de regresión no-lineal del tipo
Gompertz. Las variables independientes del modelo de Gompertz son altamente
significativas en todos los casos, y los coeficientes de determinación R2 superan el 89%
(Tabla 5.1).
Tabla 5.1. Coeficientes de los modelos de la evolución de biomasa generados para cada
tratamiento a partir de la ecuación de Gompertz en los años 2015, 2016 y 2017.
2015
Coeficientes
TRATAMIENTOS
SD T100 T90 T80 T70
a 1.909,016 1.763,142 1.646,161 1.539,123 1.434,142
b 16,634 14,654 16,010 16,549 16,622
x0 98,867 97,334 96,499 95,959 94,958
R2 0,952 0,915 0,922 0,930 0,908
Error estándar 179,311 229,763 202,163 176,228 190,789 2016
Coeficientes
TRATAMIENTOS
SD T100 T90 T80 T70
a 1.590,245 1.298,200 1.249,707 1.224,132 1.045,488
b 22,042 16,231 18,754 20,352 18,337
x0 92,685 89,076 90,445 90,281 87,127
R2 0,955 0,955 0,930 0,930 0,894
Error estándar 134,494 118,089 138,298 133,482 146,420
2017
Coeficientes
TRATAMIENTOS
SD T100 T90 T80 T70
a 2.210,981 1.797,285 1.737,774 1.696,514 1.442,151
b 30,188 24,082 24,078 22,254 19,844
x0 100,963 94,490 95,149 94,830 90,941
R2 0,982 0,982 0,973 0,949 0,904
Error estándar 103,737 92,943 112,276 155,059 190,271
Ecuación de Gompertz: f = a*exp(-exp(-(x-x0)/b))
La evolución temporal de la biomasa acumulada fue similar en las tres campañas y en
todos los tratamientos, pasando de un periodo de crecimiento casi nulo durante la etapa
de establecimiento, a otro con un aumento de biomasa exponencial entre la mitad/final de
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
145
la etapa Ky (i’’), y comienzo de Ky (iv) (entre el 90 DDS y el 140 DDS), para después ir
reduciéndose la pendiente hasta casi anularla durante el último periodo (llenado del
grano) (Figura 5.6).
Figura 5.6. Evolución de la biomasa seca (modelo de Gompertz) para los años 2015 (a),
2016 (b) y 2017 (c). Donde SD: Tratamiento sin déficit; T100, T90, T80 y T70:
Tratamientos con diferentes niveles de riego.
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Bio
masa
sec
a (
g m
-2)
Días después de la siembra
SD T100 T90
T80 T70 Ecuación Gompertz SD
Ecuación Gompertz T100 Ecuación Gompertz T90 Ecuación Gompertz T80
Ecuación Gompertz T70
Ky (i’) Ky (i’’) Ky (ii) Ky(iii)
Ky(iv)
cosecha
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Bio
masa
sec
a (
g m
-2)
Días después de la siembra
SD T100 T90
T80 T70 Ecuación Gompertz SD
Ecuación Gompertz T100 Ecuación Gompertz T90 Ecuación Gompertz T80
Ecuación Gompertz T70
Ky (i’) Ky (i’’) Ky (ii) Ky (iii) Ky(iv)
cosecha
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Bio
masa
sec
a (
g m
-2)
Días después de la siembra
SD T100 T90T80 T70 Ecuación Gompertz SDEcuación Gompertz T100 Ecuación Gompertz T90 Ecuación Gompertz T80Ecuación Gompertz T70
c Ky (i’) Ky (i’’) Ky (ii) Ky (iii) Ky(iv)
cosecha
b
a
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
146
En líneas generales, se mantuvo una proporción de mayor a menor biomasa en función
de la cantidad de agua recibida en todas las campañas (Tabla 5.2). Los valores medidos
revelan que el incremento del aporte de agua de riego provoca un mayor acúmulo de
biomasa seca de la cebada, tal y como han puesto de manifiesto estudios similares
realizados en éste y otros cultivos (Jefferies y Marckerron, 1993; Sing et al., 1993; Fabeiro
et al., 2001; Kashyap y Panda, 2003; Fleisher et al., 2008; Nagaz et al., 2008; Cossani et
al., 2009; Albrizio et al., 2010; Yau et al., 2011; Abi Saab et al., 2015; Martínez-Romero
et al., 2017), siendo la biomasa seca total al final del ciclo de los tres tratamientos
optimizados en torno al 58 y el 83% del valor obtenido en el tratamiento SD para los tres
años de ensayo.
Lo valores de biomasa seca total más elevados en las tres campañas los obtuvieron los
tratamientos SD en el muestreo previo a la cosecha, cerca del final del ciclo productivo,
siendo 2.085 g m-2, 1.670 g m-2, y 1.933 g m-2 en 2015, 2016 y 2017 respectivamente
(Tabla 5.2). Estos valores son similares a los obtenidos por Martínez-Romero et al.
(2017) en Castilla-La Mancha con la variedad “Scarlett” (cerca de 2.000 g m-2) o por
Tabarzad et al. (2016) en Irán con una variedad local (1.600-1.800 g m-2), pero superiores
a los observados por Abi Saab et al. (2015) con la variedad “Ponente” en Italia (1.450 g
m-2) o por Wahbi y Sinclair (2005) en Siria con cinco variedades distintas (hasta 1.250 g
m-2). El hecho de que la máxima biomasa se alcance antes de la cosecha para luego verse
reducida ya ha sido constatado por varios autores. De este modo, Petr et al. (2002), Abrha
et al. (2012) y Martínez-Romero et al. (2017) observaron este mismo comportamiento en
cebada y otros cultivos como maíz y cebolla. Otros autores como Cantero-Martínez et al.
(1995) o Tabarzad et al. (2016) documentaron que la máxima biomasa se alcanzaba en
cosecha, aunque los primeros autores distinguieron una caída de biomasa correspondiente
a tallos y hojas desde el muestreo previo a la cosecha hasta la madurez fisiológica.
En las tres campañas, las diferencias significativas de biomasa entre tratamientos se
detectaron en fechas distintas, estando englobadas dentro de la etapa Ky (ii) en las
campañas 2015 y 2016, y en la cosecha en el caso de la campaña 2017, aunque en esa
última ya se detectaron diferencias no significativas entre tratamientos de hasta el 10%
en Ky (ii) (Tabla 5.2).
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
147
Tabla 5.2. Análisis estadístico de la evolución de la biomasa seca total (g m-2) del cultivo
de cebada durante cada etapa de desarrollo Ky en los años 2015, 2016 y 2017.
2015
Ky (i’’) Ky (ii) Ky (iii) Ky (iv) cosecha
Trat./DDS 63* 73* 88* 102* 114* 127* 141* 170
SD 49,22a 132,76a 401,64a 706,60a 1197,84a 1638,20a 2085,10a 1629,08a
T100 49,22a 132,76a 401,64a 706,60a 1197,84a 1638,20a 2085,10a 1385,88ab
T90 49,22a 132,76a 401,64a 692,72a 1052,04b 1537,86ab 1908,40b 1311,42b
T80 49,22a 132,76a 401,64a 628,18a 1002,02b 1467,36b 1720,22c 1250,25b
T70 49,22a 132,76a 401,64a 606,60a 931,18b 1396,32b 1659,48c 1118,71b
p valor ns ns ns ns ** ** ** **
2016
Ky (i’’) Ky (ii) Ky (iii) cosecha
Trat./DDS 64 85 98 110 126 140 161
SD 93,82a 362,94a 757,06a 978,44a 1155,28a 1670,04a 1391,96a
T100 91,40a 364,68a 712,41b 959,12a 1155,28a 1457,12ab 1117,54b
T90 95,04a 357,46a 586,48c 840,66ab 1088,74ab 1388,92ab 1041,16b
T80 90,40a 354,88a 577,50c 801,14b 1000,62ab 1373,70ab 1013,60b
T70 86,83a 352,30a 568,52c 733,42b 930,18b 1267,34b 808,70c
p valor ns ns ** ** ** ** **
2017
Ky (i’’) Ky (ii) Ky (iii) Ky (iv) cosecha
Trat./DDS 77* 98* 111 129 146 160
SD 271,30a 731,66a 1041,76a 1450,94a 1932,90a 1813,46a
T100 271,30a 731,66a 1023,88a 1487,82a 1686,76a 1583,14b
T90 241,16a 688,56a 1024,16a 1322,36a 1727,18a 1492,34b
T80 241,16a 688,56a 970,12a 1401,96a 1776,56a 1401,69b
T70 241,16a 688,56a 926,38a 1285,76a 1671,24a 1117,14c
p valor ns ns ns ns ns **
Trat.: tratamiento; DDS: días después de siembra; ns: no significativo; *:en el caso de no haber
diferencias en los riegos aplicados a los tratamientos, se tomó una muestra de uno de los tratamientos
como representación de todos, de ahí que aparezcan valores iguales; **:Significancia (p <0,05). Test de
Duncan
En los tres años de ensayo, durante Ky (i’’) comenzó la diferenciación de riegos entre los
tratamientos SD y T100, y los optimizados, ya que los objetivos de ETa/ETm eran distintos
(1 en el caso de los primeros, 0,75 en el caso de los optimizados). Sin embargo, hasta la
etapa Ky (ii), donde los objetivos de ETa/ETm de los no optimizados (SD y T100) seguía
siendo 1, pero en los no optimizados era distinto para cada uno de ellos (Figura 3.10), no
aparecieron diferencias significativas en cuanto a la biomasa seca. De esta manera, en
2015, el volumen de agua de riego aplicado hasta el momento en el que aparecieron las
diferencias significativas en biomasa (114 DDS) fue de 1050,0 m3 ha-1 en los tratamientos
SD y T100, mientras que en el T90 fue de 690,0 m3 ha-1, y en los otros dos de 534 m3 ha-
1. En 2016, los volúmenes de agua de riego acumulados hasta la primera diferenciación
(98 DDS) fueron de 881 m3 ha-1 en los tratamientos SD y T100, y de 580, 550 y 545 m3
ha-1 en los tratamientos T90, T80 y T70 respectivamente. En 2017, aparecen diferencias,
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
148
aunque no significativas, de aproximadamente un 10% en el 98 DDS, cuando se habían
aplicado 996 m3 ha-1 en SD y T100, y 511,0 m3 ha-1 en T90, T80 y T70.
Analizando los resultados interanualmente, en 2015 se obtuvieron los valores máximos
de biomasa seca acumulada por tratamiento, debido, principalmente, a que se alcanzaron
las ETa/ETm globales más altas, y que se dieron las condiciones climáticas globales más
favorables para el desarrollo del cultivo, observándose como consecuencia de ello, un
crecimiento exponencial más marcado que en las otras dos campañas (Figura 5.6). En
2016, la biomasa seca acumulada fue significativamente menor en comparación a las otras
dos campañas, además el incremento de biomasa seca total acumulada fue el más lento.
Cabe destacar que, proporcionalmente, los tratamientos optimizados se vieron más
afectados. La caída de biomasa total con respecto al tratamiento SD fue ligeramente
mayor al de la campaña 2017, pese a alcanzar ETa/ETm globales similares (27% en el caso
del T80 de 2016, frente a 23% en el T80 de 2017). En ese año, el periodo de
establecimiento fue muy corto debido a las elevadas temperaturas durante la etapa Ky (i’)
(Figura 3.11b). El cultivo adelantó considerablemente el ahijado y encañado, y la
densidad de planta fue menor que en las otras campañas, por esa razón, los tratamientos
no optimizados, en torno al 100 DDS acumulaban la misma biomasa seca que en las otras
dos campañas pese a ir más adelantado. Las condiciones climáticas en el resto de etapas
junto con un estrés severo sufrido por todos los tratamientos durante unos días debido una
avería en el sistema de bombeo, propiciaron un crecimiento más paulatino del cultivo.
Además, el periodo de llenado del grano fue el más corto de las tres campañas, lo cual
puede justificar que la biomasa en esa campaña fuera sensiblemente inferior a las otras
dos. En 2017, los valores máximos de biomasa de todos los tratamientos, salvo el T100 y
T90, fueron muy parecidos a los de 2015 pese a que las ETa/ETm globales fueron menores
ya que la evapotranspiración acumulada del cultivo fue significativamente mayor (Tabla
3.3). Las temperaturas más suaves en 2017 con respecto a 2015 durante las etapas de
formación y llenado del grano permitieron que éstas fuesen más largas, conduciendo a un
mejor desarrollo de los granos, lo que compensó las diferencias de ETa/ETm globales.
Aunque en 2017 el ratio de crecimiento fue parecido al 2015, el temprano agotamiento
del agua del tratamiento T100 debido a la alta demanda evaporativa, junto con los
calendarios propuestos por ORDI para los tratamientos T90 y T80, derivaron en que las
curvas de estos tres tratamientos prácticamente se igualasen, cosa que no ocurrió en las
otras campañas (Figura 5.6).
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
149
5.3.2. Efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas en la evolución
del índice de área foliar (IAF)
Las variables independientes de la ecuación utilizada para modelar el IAF son altamente
significativas en todos los casos, y los coeficientes de determinación R2 superan el 91%
(Tabla 5.3).
Tabla 5.3. Coeficientes de los modelos del índice de área foliar generados para cada
tratamiento a partir de la ecuación de Peak-Gaussian en el año de 2015, 2016 y 2017.
2015
Coeficientes
TRATAMIENTOS
SD T100 T90 T80 T70
a 11,845 11,845 10,419 9,995 9,040
b 19,236 19,236 20,336 19,065 19,864
x0 110,463 110,463 110,494 108,827 108,394
R2 0,993 0,993 0,990 0,957 0,935
Error estándar 0,391 0,391 0,424 0,862 0,975 2016
Coeficientes
TRATAMIENTOS
SD T100 T90 T80 T70
a 8,257 7,497 5,757 5,381 5,112
b 20,361 20,750 23,365 21,649 20,839
x0 103,060 102,295 102,544 99,536 97,518
R2 0,912 0,933 0,988 0,976 0,966
Error estándar 1,044 0,827 0,268 0,353 0,399
2017
Coeficientes
TRATAMIENTOS
SD T100 T90 T80 T70
a 8,109 8,077 7,243 7,315 6,849
b 22,862 23,198 23,081 23,268 23,097
x0 102,006 102,279 101,865 102,510 99,616
R2 0,926 0,916 0,925 0,917 0,952
Error estándar 1,000 1,067 0,902 0,955 0,675
Ecuación Peak-Gaussian: f = a*exp(-0.5*((x-x0)/b)^2)
La evolución temporal del IAF tuvo forma de campana de Gauss en las tres campañas y
en todos los tratamientos (Figura 5.7) El patrón de evolución fue similar al obtenido para
el análisis de biomasa seca, manteniéndose una proporción de mayor a menor IAF en
función del agua recibida en todas las campañas, produciéndose la máxima separación
entre curvas de distintos tratamientos en los periodos próximos al máximo de IAF, para
después igualarse poco a poco según avanzaba la senescencia foliar (Figura 5.7). El IAF
de los tratamientos optimizados, cuando éste era máximo, supuso en torno al 54 y el 88%
del valor del tratamiento SD para los tres años de ensayo.
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
150
Figura 5.7. Evolución del índice del área foliar (modelo de Peak-Gaussian) para los
años 2015 (a) y 2016 (b). Donde SD: Tratamiento sin déficit; T100, T90, T80 y T70:
Tratamientos con diferentes niveles de riego.
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Índ
ice
de
áre
afo
liar
(m2
m-2
)
Días después de la siembra
SD T100T90 T80T70 Ecuación Peak-Gaussian SDEcuación Peak-Gaussian T100 Ecuación Peak-Gaussian T90
Ky (i’) Ky (i’’)
Ky(ii)
Ky(iii)
Ky(iv)
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Índ
ice
de
áre
afo
liar
(m2
m-2
)
Días después de la siembra
SD T100T90 T80T70 Ecuación Peak-Gaussian SDEcuación Peak-Gaussian T100 Ecuación Peak-Gaussian T90
Ky (i’) Ky (i’’) Ky (ii) Ky (iii) Ky(iv)
0
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180
Índ
ice
de
áre
afo
liar
(m2
m-2
)
Días después de la siembraSD T100T90 T80T70 Ecuación Peak-Gaussian SDEcuación Peak-Gaussian T100 Ecuación Peak-Gaussian T90Ecuación Peak-Gaussian T80 Ecuación Peak-Gaussian T70
Ky (i’) Ky (i’’) Ky (ii) Ky(iii)
Ky(iv)
b
c
a
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
151
En los tres años de ensayo, los valores máximos siempre fueron alcanzados por el
tratamiento SD, y los mínimos por el T70, oscilando los primeros entre 8,25 m2 m-2 y
11,19 m2 m-2 según la campaña (Tabla 5.4). En este sentido, otros autores consiguieron
valores pico muy por debajo de los alcanzados en este estudio. Abi Saab et al. (2015),
obtuvieron valores entre 4,2 y 5,4 m2 m-2 con la variedad “Ponente” en Italia. Cantero-
Martinez et al. (1995), Ugarte et al. (2007) y Martínez-Romero et al. (2017) obtuvieron
valores máximos entre 4 y 6 m2 m-2 en Cataluña, Argentina y Castilla-La Mancha
respectivamente con las variedades “Dobla” y “Tina”, “Quilmes”, y “Scarlett”. Los
momentos de IAF máximo y las máximas diferencias entre tratamientos sucedieron en la
etapa Ky (ii), periodo donde empezaron a distinguirse diferencias significativas de
biomasa seca acumulada entre tratamientos. Tabarzad et al. (2016) también observaron
que tanto la biomasa seca acumulada como el IAF se diferenciaban de igual manera según
el agua disponible, alcanzando el máximo de IAF también en Ky (ii).
Tabla 5.4. Análisis estadístico de la evolución del índice de área foliar (m2 m-2) del
cultivo de cebada durante cada etapa de desarrollo Ky en los años de 2015, 2016 y 2017.
2015
Ky (i’’) Ky (ii) Ky (iii) Ky (iv)
Trat./DDS 63* 73* 88* 102* 114* 127* 141*
SD 0,73a 1,41a 6,24a 10,83a 11,19a 8,82a 2,91a
T100 0,73a 1,41a 6,24a 10,83a 11,19a 8,82a 2,91a
T90 0,73a 1,41a 6,24a 9,27b 10,02b 8,06b 2,97a
T80 0,73a 1,41a 6,24a 8,71b 9,39b 7,72bc 0,88b
T70 0,73a 1,41a 6,24a 7,88c 8,27c 7,44c 0,77b
p valor ns ns ns ** ** ** **
2016
Ky (i’’) Ky (ii) Ky (iii)
Trat./DDS 64 85 98 110 126 140
SD 1,13a 4,76a 9,73a 6,50a 4,21a 2,72a
T100 1,11a 4,78a 8,74b 5,75ab 4,07ab 2,11ab
T90 1,14a 4,65a 5,70c 5,14bc 3,63ab 1,76b
T80 1,10a 4,58a 5,37c 4,43cd 2,97bc 0,77c
T70 1,06a 4,53a 5,22c 3,82d 2,36c 0,73c
p valor ns ns ** ** ** **
2017
Ky (i’’) Ky (ii) Ky (iii)
Trat./DDS 77* 98* 111 129
SD 5,00a 6,97a 8,25a 4,49a
T100 5,00a 6,97a 8,14a 4,78a
T90 4,47a 6,38a 7,17b 4,16a
T80 4,47a 6,38a 7,28b 4,49a
T70 4,47a 6,38a 6,34b 3,46a
p valor ns ns ** ns
Trat.: tratamiento; DDS: días después de siembra; ns: no significativo; *:en el caso de no haber
diferencias en los riegos aplicados a los tratamientos, se tomó una muestra de uno de los tratamientos
como representación de todos, de ahí que aparezcan valores iguales; **: Significancia (p <0,05). Test de
Duncan.
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
152
El análisis de la varianza indica, con algunas excepciones, la existencia de diferencias
significativas para los valores de IAF para las tres campañas y entre los tratamientos
hídricos en la misma etapa que en el caso de la biomasa seca acumulada (Ky (ii)) (Tabla
5.4). En 2015 las diferencias significativas aparecieron justo en el muestreo anterior que
en el caso de la evolución de biomasa seca (102 DDS en lugar de 114 DDS), coincidiendo
con el final de la etapa Ky (i’’), si bien, en el 102 DDS ya se detectaron diferencias, aunque
no significativas, del 14% de biomasa seca acumulada entre tratamientos. En 2016, el
momento de la diferenciación estadísticamente significativa coincidió con la de la
biomasa seca, mientras que en 2017, aunque se observan diferencias entre tratamientos,
al igual que ocurrió con la biomasa seca, sólo en un muestreo fueron significativas. Éstas
se dieron cuando las diferencias, aunque no significativas, de biomasa seca acumulada
entre tratamientos eran del 11% (111 DDS).
Interanualmente, con la excepción de los valores máximos de SD y T100 de 2016, se
alcanzaron los valores máximos en 2015, seguidos de 2017 y 2016, similar a lo que
ocurrió con los valores máximos de biomasa seca. En 2015, la curva de aumento y
decrecimiento de IAF fue mucho más pronunciada que en el resto de campañas, debido
principalmente a las condiciones climáticas más favorables para el desarrollo de cultivo
durante ese periodo, lo que justifica también que los valores máximos del ensayo se
obtuviesen en esta campaña. En dicho año, al igual que en 2017, el máximo IAF coincidió
con la mitad de la etapa Ky (ii) (114-111 DDS), mientras que en 2016, año en el que las
primeras etapas se acortaron y tuvo un rápido desarrollo debido a las condiciones
climáticas, se adelantó al inicio de ésta (98 DDS) (Figura 5.7). En 2016, pese a contar
con menor biomasa, los valores máximos de IAF de los tratamientos SD y T100 fueron
mayores que en 2017. Sin embargo, los valores de los tratamientos optimizados fueron
los más bajos. En el caso de los tratamientos SD y T100, esto se puede justificar porque
la proporción de masa foliar sobre el total fue mayor durante esa campaña (las plantas
eran unos 30 cm más pequeñas de media en ese año comparadas con las otras dos
campañas), y en el caso de los tratamientos optimizados porque la superficie foliar fue
menor debido a que el máximo estrés se originó durante la etapa en la que se produce el
desarrollo vegetativo. Por ello, la diferencia entre los valores pico de los tratamientos SD
y T70 del 2016, fue mucho mayor que en las otras dos campañas (46% frente a 26%, y
23% en 2015 y 2017 respectivamente). En 2017, a diferencia de las otras dos campañas,
en los tratamientos optimizados se registró un rápido crecimiento entre los primeros
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
153
muestreos, para después reducirse ligeramente hasta alcanzar el máximo y disminuir de
forma precipitada en el último muestreo.
5.3.3. Efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas en la evolución
de la relación del área foliar (RAF)
Para relacionar la actividad del tejido fotosintético y el respiratorio de la planta se ha
utilizado el RAF (Ec. 5.2). La evolución del RAF fue similar en todos los tratamientos
para un mismo año, alcanzando el máximo cuando mayor era la tasa de aumento de IAF.
Esto se produjo alrededor de 15 días antes de que se registrasen los valores más altos de
IAF en los dos primeros años de ensayo, y en torno a 34 días en 2017 (Figura. 5.8). En
estudios realizados con patata, los valores máximos del RAF coinciden con el momento
en el cual la planta alcanza los valores máximos de IAF (Castallanos et al., 2010). Sin
embargo, en otros realizados con ajo morado de Las Pedroñeras, el valor máximo se sitúa
en torno a 30 días antes, al final de la Ky (i’’) (Lellis, 2017). En este estudio, al igual que
con el ajo, los valores máximos de RAF sucedieron próximos al final de la etapa de
desarrollo vegetativo (Ky (i’’)) (Figura 5.8). Una vez alcanzado el máximo, lo valores
empiezan a reducirse hasta valores próximos a cero, indicando la translocación de los
asimilados para el desarrollo y llenado de los granos y la senescencia foliar.
El RAF se ve afectado directamente por la disponibilidad hídrica, puesto que durante el
crecimiento vegetativo de las plantas sometidas a déficit se desarrollaron hojas más
pequeñas y en menor número, lo que se ve reflejado en los valores de IAF (Figura 5.7).
Además, en las plantas estresadas hídricamente y por temperaturas más elevadas, durante
la senescencia se acentúa la pérdida de área foliar fotosintéticamente activa (Ladesma et
al., 1997). En líneas generales, no ha habido diferencias de RAF entre tratamientos debido
a que las diferencias de IAF han sido proporcionales a las de biomasa acumulada con
respecto al tratamiento de referencia (SD), aunque los tratamientos SD y T100 siempre
han tenido valores de RAF ligeramente superiores (Figura 5.8).
Interanualmente, la evolución del RAF, aunque con pequeñas variaciones, fue similar en
las tres campañas (Figura 5.8). En 2015, a diferencia de 2016, se aprecia una caída de
RAF entre los dos primeros muestreos de Ky (i’’), para después alcanzar el máximo, como
en las otras dos campañas, al final de Ky (i’’). Después de alcanzar el máximo RAF, a
diferencia de 2017, en las campañas 2015 y 2016, el descenso del RAF se produce antes
en los tratamientos deficitarios. En los no deficitarios, hay una pequeña meseta con
valores próximos al máximo de unos 15 días de duración después de alcanzarlo (entre el
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
154
88 y el 102 DDS en 2015, y el 85 y 98 DDS en 2016) mientras que en los tratamientos
deficitarios, se produce la caída desde el momento que se consiguió dicho máximo. La
caída de RAF en el segundo muestreo de 2015 puede ser justificado porque la planta
estaba muy poco desarrollada, acumulaba muy poca biomasa seca y el IAF era muy
pequeño (Tablas 5.2 y 5.4), por lo que pequeñas diferencias en estos parámetros
repercuten de manera importante en el RAF. En el caso de 2016, como el cultivo estaba
más desarrollado debido a las condiciones climáticas, la biomasa y el IAF eran mayores,
por tanto el RAF era más estable. La meseta del RAF entre Ky(i’’) y Ky (ii) en las
campañas 2015 y 2016 fue debida a que en el 102 DDS en 2015, y en el 98 DDS en 2016,
fue cuando aparecieron diferencias significativas entre tratamientos, tanto en biomasa
seca acumulada como en IAF. Sin embargo, en 2017 no aparecieron diferencias
significativas en la biomasa seca acumulada entre tratamientos hasta la cosecha, y en el
caso de IAF, sólo en el muestreo que se realizó el 111 DDS. Por esa razón, ese día fue
donde se registraron las mayores diferencias en RAF en esa campaña.
Figura 5.8. Evolución del índice de relación del área foliar (RAF) en 2015 (a), 2016 (b)
y 2017 (c). Donde SD: Tratamiento sin déficit; T100, T90, T80 y T70: Tratamientos con
diferentes niveles de riego.
0,00
2,00
4,00
6,00
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10,00
12,00
14,00
16,00
18,00
20,00
22,00
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
RA
F (
m2
kg-1
)
Días después de la siembra
SD T100 T90 T80 T70
aKy (i’) Ky (i’’) Ky (ii) Ky
(iii)Ky(iv)
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4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
18,00
20,00
22,00
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
RA
F (
m2
kg-1
)
Días después de la siembra
SD T100 T90 T80 T70
bKy (i’) Ky (i’’) Ky
(iii)Ky(iv)
Ky (ii)
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
18,00
20,00
22,00
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
RA
F (
m2
kg-1
)
Días después de la siembra
SD T100 T90 T80 T70
cKy (i’) Ky (i’’) Ky
(iii)Ky(iv)
Ky (ii)
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
155
5.3.4. Efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas en la
conductancia estomática
La evolución temporal de la conductancia estomática en los tres años de ensayo para cada
tratamiento se registró con el porómetro AP4 de Delta-T y, adicionalmente para los años
2016 y 2017, también se utilizó un porómetro SC-1 de Decagon (Figura 5.9). En el año
2015, la primera medición de la conductancia estomática se realizó el 108 DDS (30 de
abril), al inicio de Ky (ii) (Tabla 5.5). En el año 2016, las condiciones climáticas
desencadenaron un desarrollo precoz del cultivo con una mayor necesidad de consumo
de agua. En consecuencia, el inicio de los riegos y la diferenciación de éstos se anticiparon
con respecto a un año intermedio, por lo que se adelantaron las mediciones de la
conductancia. Éstas comenzaron el 63 DDS (16 de marzo), lo que supuso una diferencia
de 45 días con respecto al año 2015 (Tabla 5.5; Figura. 3.11). En 2017, las primeras
etapas de desarrollo también fueron más cortas que en 2015, la primera medida tuvo lugar
el 98 DDS (diez días antes que en 2015), justo después de comenzar Ky (ii), al igual que
en 2015.
Tabla 5.5. Días después de la siembra (DDS) de las mediciones de la conductancia
estomática.
2015 2016 2017
Etapas Ky
DDS del
cambio de
etapa
DDS de
medición
DDS del
cambio de
etapa
DDS de
medición
DDS del
cambio de
etapa
DDS de
medición
Ky i' --- --- --- --- --- ---
--- --- --- --- --- ---
--- --- ---
Ky i'' 56 --- 42 --- 49 ---
--- 63 ---
--- 79 ---
--- 90 ---
Ky ii 107 --- 99 --- 97 ---
108 100 98
116 111 110
120 127 115
--- --- 122
Ky iii 123 --- 129 --- 125 --- 130 133 126
--- --- 130
--- --- 136
--- --- 139
Ky iv 136 --- 147 --- 142 ---
137 --- ---
141 --- ---
Fin Ky iv 153 --- 157 --- 153 ---
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
156
El estrés hídrico provoca el cierre estomático y, por tanto, la reducción de la conductancia
estomática. El análisis de la evolución temporal de ésta, asociada al estado fenológico del
cultivo y a los tratamientos de riego permite caracterizar la sensibilidad al estrés en cada
etapa de desarrollo de la cebada. El comportamiento de las curvas obtenidas en los
diferentes tratamientos fue similar (Figura 5.9), diferenciándose principalmente en las
etapas en las que se aplicó un nivel de déficit más elevado en función de la ETa/ETm
objetivo, aumentando la conductancia conforme incrementa la expansión foliar, para
luego disminuir gradualmente con la senescencia foliar, coincidiendo con lo observado
por Wu et al. (2014). En este sentido, otros autores como González et al. (1999) también
registraron valores de conductancia estomática directamente relacionados con la
evolución del área foliar en tratamientos sin déficit, advirtiendo que ésta disminuía
bruscamente en los periodos de máxima sensibilidad en los tratamientos con déficit
hídrico constante.
Los valores máximos de conductancia estomática, se consiguieron en torno al final de la
etapa Ky (ii) y comienzo de la etapa Ky (iii), coincidiendo con el periodo de máximo
crecimiento de la biomasa seca. No hubo diferencias significativas entre los valores
máximos en las tres campañas, aunque los valores medios rondaron, en 2015, los 950
mmol m-2 s-1 mientras que para 2016 y 2017, estuvieron en torno a 800 mmol m-2 s-1. Wall
et al. (2011), con la variedad “Alexis” en EE.UU, midieron conductancia durante un día
en cada etapa de desarrollo del cultivo a lo largo de todo el ciclo. Estos autores, a
diferencia de lo observado en este ensayo, alcanzaron los valores máximos de 700 mmol
m-2 s-1 al inicio de Ky (ii), obteniendo valores de en torno 500 mmol m-2 s-1 al final de
dicha etapa. Por otro lado, Tambussi et al. (2005) publicaron valores con las variedades
“Graphic” y “Kym” de entre 400 y 500 mmol m-2 s-1 en el final del ahijado. En este ensayo
sólo se pudo medir en ese estado fenológico en la campaña 2016, y los valores oscilaron
entre 200 y 400 mmol m-2 s-1 (Figura 5.9).
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
157
Figura 5.9. Conductancia estomática en la cebada para los años 2015 (a), 2016 (b, c) y
2017 (d, e) y porcentaje del valor de la conductancia de cada tratamiento con respecto al
SD para los años 2015 (a’), 2016 (b’ y c’) y 2017 (d’ y e’). Las lecturas obtenidas
mediante el porómetro AP4, Delta-T corresponden a (a, a’), (b, b’) y (d, d’), y del
porómetro SC-1, Decagon Devices a (c, c’) y (e, e’). Donde SD: Tratamiento sin déficit;
T100, T90, T80 y T70: Tratamientos con diferentes niveles de riego.
La tendencia de las curvas, aunque distinta interanualmente, fue similar entre
tratamientos, siguiendo un patrón lógico. Al finalizar la etapa Ky (i’’), los tratamientos
optimizados sufrían estrés hídrico en las tres campañas, su conductancia por tanto fue
sensiblemente menor que la de los tratamientos optimizados (Figura 5.9). Sin embargo,
0
100
200
300
400
500
600
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Co
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om
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ca
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mo
l m
-2s-1
)
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SD T100 T90 T80 T70
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cta
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ca
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mo
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SD T100 T90 T80 T70
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Co
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om
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ca
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mo
l m
-2s-1
)
Días después de la siembra
SD T100 T90 T80 T70
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nd
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cta
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120
130
140
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cta
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resp
ecto
a S
D
Días después de la siembra
SD T100 T90 T80 T70
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c
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Ky (i’’) Ky (ii)Ky(iii) Ky
(iv)
b
Ky(i’)
Ky (i’’) Ky (ii) Ky (iii) Ky(iv)
aKy (i’) Ky (i’’)
Ky(ii) Ky
(iii)
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
158
en la siguiente etapa (Ky (ii)) que es la más sensible al déficit hídrico, se buscó aplicar el
mínimo estrés posible, por lo que las conductancias tendieron a igualarse en todos los
tratamientos hacia mediados y final de ésta (Figura 5.9a, e). Esto se observó tanto en la
campaña de 2015 como en la de 2017, pero en la de 2016 no sé llegaron a igualar las
conductancias durante esa etapa. Esto fue debido a una avería en el sistema de bombeo
que obligó a retrasar la aplicación de algunos riegos, provocando un estrés severo,
generando una rápida respuesta en la planta (Hsiao, 1973). En las dos últimas etapas (Ky
(iii) y Ky (iv)) el estrés hídrico aplicado en los tratamientos optimizados fue de una
intensidad y duración mucho mayor. Para un estrés más severo y prolongado, el cierre
estomático también se prolonga, acelerando la senescencia foliar (Bradford y Hsiao,
1982), lo que reduce el área foliar y, por tanto, la conductancia durante un tiempo de
respuesta significativamente más largo. Esto se observa claramente en la Figura 5.9. Las
diferencias entre conductancias estomáticas de los tratamientos no deficitarios frente a
los deficitarios se van incrementando a lo largo del tiempo. También se observa una clara
caída en la conductancia del T100 cuando éste se queda sin agua hacía el final de Ky (iii)
en 2017 (Figura 5.9d, e). Al comparar las lecturas de ambos porómetros (Figura 5.9),
en general, los valores son similares, siguiendo la misma tendencia, excepto en la
campaña 2017. Entre las lecturas del 115DDS y del 122DDS, el AP4 registra un aumento
de conductancia en todos los tratamientos salvo el T70, mientras que en las lecturas del
SC-1 se observa un descenso de conductancia en todos los tratamientos salvo el T80.
Algo parecido ocurre entre las lecturas del 122DDS y del 126DDS, donde en el AP4 se
registró un aumento de la conductancia en todos los tratamientos, mientras que con el SC-
1 se observó el aumento únicamente en el tratamiento SD, disminuyendo ésta en el resto.
La comparación estadística de las lecturas de ambos porómetros presenta una alta
correlación (R2 = 92%), la pendiente de la línea de tendencia es muy próxima a uno.
Además, se han obtenido muy buenos datos de otros estadísticos como el índice de
similitud, que es del 98%. Gran parte de las lecturas presentaron diferencias inferiores al
10% (Figura 5.10).
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
159
Figura 5.10. Comparación entre los datos de conductancia obtenidos en los dos
porómetros en las campañas 2016 y 2017.
La utilización de la metodología ORDI en este trabajo permitió reducir la caída de la
conductancia estomática en las etapas de mayor sensibilidad al estrés hídrico, lo que
puede justificar menores diferencias entre los tratamientos.
5.3.5. Efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas en la
fotosíntesis neta
Las fechas de referencia para realizar las mediciones de fotosíntesis se establecieron en
función de los cambios de etapa del cultivo y de la disponibilidad del IRGA, pues era
compartido con otros grupos de investigación. En 2015 se realizaron dos medidas durante
la etapa Ky (ii) y una tanto en Ky (iii) como en Ky (iv). En 2016 por otro lado se pudo
realizar una medida en Ky (i’’) y otra en Ky (iv), así como tres durante Ky (ii) pero ninguna
en Ky (iii). En 2017, las medidas estuvieron más concentradas, agrupando las etapas Ky
(ii) y Ky (iii). La evolución de la fotosíntesis neta durante las tres campañas queda
representada en la Figura 5.11.
La evolución de los valores de fotosíntesis fue similar en las tres campañas, alcanzando
el máximo durante Ky (ii) (que es la etapa de crecimiento más rápido de biomasa, mayor
IAF y valores más elevados de conductancia estomática en las tres campañas) para luego
ir disminuyendo conforme avanzaba la senescencia foliar (Figura 5.11). Son escasos los
trabajos en los que se ha medido la evolución de la fotosíntesis durante el ciclo de cultivo
y = 1,0117x
R² = 0,9173
0
100
200
300
400
500
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1.000
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1.000
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-2s-1
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Conductancia estomática DELTA T (mmol m-2 s-1)
+10%
-10%
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
160
de la cebada. Wall et al. (2011) midieron en EE.UU valores de fotosíntesis a lo largo de
días completos en las distintas etapas de desarrollo del cultivo en la variedad “Alexis”,
obteniendo valores máximos en torno a 25-30 µmol CO2 m-2 s-1 durante Ky (ii), siempre
sobre las 10 a.m., para luego ir disminuyendo hasta 8-9 µmol CO2 m-2 s-1 durante la
madurez pastosa del grano, es decir, valores y tendencia similares a las observada en este
ensayo en los tratamientos sin déficit. Por otra parte, aunque los valores en un mismo día
para los distintos tratamientos están generalmente condicionados por el nivel de déficit
hídrico aplicado, permitiendo establecer una jerarquía entre los tratamientos de riego, hay
otros factores externos tales como la distribución de lluvia, déficit de presión de vapor
del aire y concentración de CO2 (Nielsen et al., 2005; Da Costa y Huang, 2006) que
influyen en los valores obtenidos. Así, si cerca del momento en el que se realizaron las
mediciones se aplicó un riego u ocurrió una lluvia, los valores registrados pudieron verse
afectados.
Los valores máximos oscilaron entre 23,2 y 26,6 µmol CO2 m-2 s-1, valores que se
aproximan a los intervalos observados en la mayoría de las plantas C3 para condiciones
sin estrés (entre 20 y 40 µmol CO2 m-2 s-1, Larcher, 2003), que se pueden asociar a una
productividad fotosintética moderada, similar a otros cultivos C3 como la cebolla y la
patata (van Gestel et al., 2005; Kim et al., 2007; Fleisher et al., 2010). En este sentido,
Tambussi et al. (2005), bajo condiciones de no estrés en Lleida, alcanzaron valores
máximos entre 23 y 27 µmol CO2 m-2 s-1 al final del encañado con las variedades
“Graphic” y “Kym”, y Robredo (2011), 22,4 µmol CO2 m-2 s-1 al final del ahijamiento en
el tratamiento control con la variedad “Iranis”. Por otro lado, De Mezer et al. (2014)
analizaron 9 variedades distintas bajo sala de cultivo en Polonia con distintos niveles de
estrés hídrico, obteniendo valores en el estadio de tres hojas desarrolladas, entre 14,3 y
24,4 µmol CO2 m-2 s-1 en los tratamientos sin estrés y entre 0,5 y 4,9 µmol CO2 m
-2 s-1 en
el estrés hídrico más severo (10% del agua útil del suelo). Esto último pone de manifiesto
lo sugerido por Rosen y Tong, (2001) de que el potencial fotosintético puede variar con
el cultivar y también con las prácticas culturales, al igual que por la fase de desarrollo y
por la intensidad y duración del estrés (Szira et al., 2008), por lo que es difícil establecer
unos valores de referencia.
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
161
Figura 5.11. Fotosíntesis neta para los años 2015 (a), 2016 (b) y 2017 (c) y porcentaje
del valor de la fotosíntesis de cada tratamiento con respecto al SD para los años 2015
(a’), 2016 (b’) y 2017 (c’).Donde SD: Tratamiento sin déficit; T100, T90, T80 y T70:
Tratamientos con diferentes niveles de riego.
Siguiendo estas premisas y en función de los resultados obtenidos por distintos autores
nombrados anteriormente, los valores de fotosíntesis registrados en los distintos
tratamientos sometidos a la metodología ORDI, tienen coherencia cuando se comparan
con los valores de ETa/ETm. Esto coincide con el hecho comprobado de que el déficit
hídrico disminuye la capacidad fotosintética (Habash et al., 1995; Lawlor, 2002; Tezara
et al., 2002). Aunque se plantea que la mayor parte de la reducción en la tasa de
fotosíntesis, en respuesta al estrés hídrico, es atribuida al cierre estomático, por otra parte,
el descenso del potencial hídrico también afecta a la capacidad intrínseca fotosintética
(Robredo, 2011). A su vez, también se observa una relación con los valores de biomasa
seca y de rendimiento, ya que la tasa fotosintética determina la asimilación de la biomasa
y, por tanto, la productividad (Sugiura y Tateno, 2014). En este sentido, al finalizar la
etapa Ky (i’’), los tratamientos optimizados estaban sometidos a estrés ya que su ETa/ETm
0
5
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15
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30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160
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Días después de la siembra
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Días después de la siembra
SD T100 T90 T80 T70
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Ky (i’)
Ky (i’’) Ky (ii) Ky (iii) Ky(iv)
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
162
objetivo era 0,75, mientras que los no optimizados buscaban 1. La fotosíntesis se vio
penalizada siendo aproximadamente la mitad en los tratamientos optimizados (Figura
5.11b). Robredo (2011) constató resultados parecidos, ya que tras someter algunas plantas
a 16 días de sequía al final del ahijamiento, la tasa fotosintética fue un 49% menor que la
del tratamiento control. Durante la siguiente etapa (Ky (ii)), donde las ETa/ETm objetivo
son las más altas y se buscaba ningún o mínimo estrés, la fotosíntesis tendió a igualarse.
Sin embargo, la recuperación no fue total en los tratamientos optimizados (Figura 5.11b).
Esto ya fue observado por Robredo (2011), con la variedad “Iranis”, donde después del
restablecimiento del riego tras unos periodos de 9 y 16 días bajo estrés hídrico, los valores
de fotosíntesis fueron del 88% sobre el control en los tratamientos más restrictivos,
mientras que en los menos estresados fueron similares. En esa etapa, cabe destacar que
en 2016, en la segunda medida se observó una caída importante de tasa fotosintética en
todos los tratamientos, ese día en particular. Según MOPECO, ninguno de los
tratamientos estaba sufriendo estrés, pero el balance indicaba que el contenido de agua en
el suelo estaba muy próximo al nivel de agotamiento permisible. Posiblemente, por falta
de precisión de MOPECO, es posible que todos los tratamientos estuvieran sometidos a
estrés durante ese día, lo que justifica las diferencias entre lo simulado y lo medido.
Durante las medidas al final del ciclo, el nivel de estrés de los tratamientos optimizados
estaba muy igualado, se había reservado agua y los objetivos de ETa/ETm eran muy
parecidos, aunque en el T70 era ligeramente más severo, por lo que las tasas fotosintéticas
estuvieron muy igualadas entre estos tratamientos (Figura 5.11a, b) siendo siempre
menores que las del SD, como es lógico. Por otro lado, el T100 había agotado el agua y
también estaba sometido a estrés hídrico, haciendo que su tasa fotosintética cayese incluso
por debajo de los tratamientos optimizados (Figura 5.11b).
James et al. (2002) sostienen que la medición de la conductancia estomática tiene una
ventaja sobre la medición de la fotosíntesis a la hora de determinar el estrés hídrico que
pueda estar sufriendo la planta porque ésta es más sensible a ese parámetro. Estos autores
distinguieron una reducción del 50% de la conductancia estomática inducida por el estrés
hídrico mientras que la tasa fotosintética se vio afectada solo en un 10%. Del mismo
modo, De Mezer et al. (2014) observaron que la conductancia estomática se veía reducida
antes y en mayor proporción que la tasa fotosintética. En este ensayo, comparando los
registros de las tres campañas de conductancia estomática y tasa fotosintética, se ha
puesto de manifiesto la misma proporcionalidad observada por ellos a partir de la etapa
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
163
Ky (ii) siendo la tendencia inversa (mayor caída de tasa fotosintética que de conductancia
estomática) en la etapa Ky (i’) (Figura 5.12). En el resto de etapas, para una caída de tasa
fotosintética de un 10% provocada por déficit hídrico, se han constatado reducciones de
conductancia estomática cercanas al 60% (Figura 5.13b).
Figura 5.12. Relación entre la reducción en porcentaje de la tasa fotosintética frente a la
reducción de conductancia estomática en los tres años de ensayo comparados con el
tratamiento sin déficit en las distintas etapas de desarrollo de cultivo y las distintas
ETa/ETm alcanzadas.
Figura 5.13. Relación entre la reducción en porcentaje de la tasa fotosintética frente a la
reducción de conductancia estomática en los tres años de ensayo comparados respecto al
tratamiento sin déficit durante todo el ciclo de cultivo (a), y a partir de la etapa Ky (ii)
(b).
En la Figura 5.13a se observa como el ajuste de la relación entre la caída de tasas
fotosintética y caída de conductancia estomática para todo el ciclo de cultivo no es muy
bueno (R2 = 0,67), ya que la tendencia durante la etapa Ky (i’) (puntos rojos) es distinta a
0
10
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m (
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Ky (i'') Ky (ii) Ky (iii) Ky (iv)
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Etapa y relación ETa/ETm en el momento de la medida
Pérdida de fotosíntesis con respecto al SD (%)
Pérdida de conductancia estomática con respecto al SD (%)
y = 12,796ln(x) + 13,953
R² = 0,6719
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a e
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Pérdida en porcentaje de tasa fotosintética
y = 14,873ln(x) + 13,212
R² = 0,8304
0
10
20
30
40
50
60
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80
90
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0 10 20 30 40 50 60 70
Pér
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n p
orc
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nd
uct
an
cia
esto
má
tica
Pérdida en porcentaje de tasa fotosintética
ba
Capítulo 5 Efecto de la metodología ORDI sobre la respuesta fisiológica de la cebada
164
la observada en el resto de etapas. Eliminando esos puntos, lo que equivale a realizar el
ajuste a partir de la etapa Ky (ii) (Figura 5.13b), éste es bastante mejor (R2 = 0,83), y
mantiene la tendencia observada por otros autores como James et al. (2002), Robredo
(2011) y De Mezer et al. (2014).
5.4. CONCLUSIONES
El déficit hídrico afecta directamente a los parámetros fisiológicos analizados en este
estudio, reduciendo la biomasa producida, el área foliar, la conductancia estomática y la
fotosíntesis en mayor medida cuanto mayor ha sido el déficit aplicado.
El efecto del riego deficitario es evidente en la evolución del crecimiento del área foliar,
lo que afecta directamente a la producción de asimilados fotosintéticos, provocando una
reducción en la biomasa seca.
La conductancia estomática de la cebada ensayada reacciona rápidamente a las
condiciones hídricas del cultivo y puede reducir o aumentar rápidamente en caso de un
estrés hídrico de corta duración o un aporte elevado de agua a la planta.
A corto plazo, la conductancia estomática es afectada en mayor medida que la
fotosíntesis, al menos a partir de la etapa Ky (i’), por lo que puede ser un método más
rápido para detectar el estrés inmediato en las plantas. Para confirmar la tendencia inversa
observada en la etapa Ky (i’) serían necesarios estudios más profundos y mayores
medidas, ya que a lo largo del desarrollo de esta Tesis sólo se midió en un año de los tres
años de ensayos.
La respuesta de la fotosíntesis al estrés está directamente relacionada con las condiciones
hídricas en las que se encuentre la planta, aunque está muy influenciada por condiciones
climáticas puntuales y de humedad del suelo a las que está sometido el cultivo en el
momento de la medición. La respuesta fisiológica de la cebada al estrés hídrico está
directamente relacionada con la etapa fisiológica en la que se encuentra.
5.5. BIBLIOGRAFÍA
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Capítulo 6. Repercusión de
los resultados obtenidos y
futuras líneas de investigación
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
177
6.1. REPERCUSIÓN EN EL SECTOR PRODUCTIVO
6.1.1. Huella hídrica
La metodología ORDI permitió reducir la huella hídrica en el proceso productivo de la
cebada durante los tres años de ensayo (Capítulo 3). El impacto sobre el medio ambiente
de esta mejora se puede cuantificar si se extrapola al ámbito de la provincia de Albacete.
La superficie cultivada de cebada en regadío en Albacete es de 24.600 ha, siendo el
rendimiento medio de 6,30 t ha-1. Por lo tanto, la producción media anual es de unas
155.000 toneladas (MAPAMA, 2017). El volumen de agua azul necesario para lograr este
resultado es de 55,79 hm3 bajo las condiciones climáticas medias de los tres años de
ensayos y manejando el cultivo sin déficit. Como alternativa, para las mismas condiciones
climáticas si se aplica la metodología ORDI y un manejo del riego correspondiente al
tratamiento T80, que fija en 2.000 m3 ha-1 la cantidad de agua a aplicar a este cultivo,
sería necesario aumentar la superficie un 24% (Tabla 6.1) para lograr la misma
producción total. Sin embargo, pese a este aumento de superficie, el volumen de agua
azul necesario sería de 42,52 hm3, es decir, alrededor de un 24% menos (Tabla 6.1),
gracias en parte a un mejor aprovechamiento del agua verde (Tabla 3.17). Dado que la
componente gris también es inferior con este manejo (Tabla 3.17), el volumen teórico
total de agua necesario para el proceso sería 7,80 hm3 inferior con esta metodología,
reduciendo en un 9% la huella hídrica total pese haber aumentado la superficie regada
(Tabla 6.1). Para la obtención de estos resultados no se han considerado los rendimientos
netos conseguidos en los ensayos, sino los proporcionales con respecto al tratamiento sin
déficit. De esta manera, el tratamiento SD se corresponde con el rendimiento medio
obtenido en la provincia de Albacete, ajustando el rendimiento del T80 teórico para la
provincia en función de la disminución de rendimiento medio observado en los ensayos.
Los consumos de agua utilizados para las estrategias SD y T80 si son los observados en
los ensayos.
Tabla 6.1. Mejora de la huella hídrica de la cebada en la provincia de Albacete con la
metodología ORDI.
Tratamiento
Superficie
regada (ha)
Agua azul
(hm3)
Reducción con
respecto a SD (%)
Agua total
proceso (hm3)
Reducción con
respecto a SD (%)
SD 24.600 55,79 0 90,04 0
T90 29.122 45,15 19 85,39 5
T80 30.498 42,52 24 82,24 9
T70 35.117 42,83 23 85,76 5
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
178
Los resultados anteriores, basados en los obtenidos en el Capítulo 3, cuantifican el ahorro
de agua que supondría la aplicación de la metodología ORDI en la zona.
6.1.2. Mejora de la competitividad de la cebada
Tras analizar los resultados obtenidos en este trabajo, es posible concluir que la
metodología ORDI mantiene las características cualitativas de la cebada para maltería
(calibres, contenido en proteínas y demás parámetros de calidad de la malta y mosto)
(Capítulo 4).
En este apartado se pretende poner de manifiesto el impacto económico de ORDI sobre
el cultivo de la cebada, en el caso de que los agricultores decidieran aplicar esta
metodología.
En este sentido, entre las grandes zonas regables de Castilla-La Mancha hay que distinguir
dos situaciones diferentes. Por un lado, las zonas regables “Mancha Occidental” y
“Campo de Montiel”, pertenecientes a la cuenca del Guadiana, donde los volúmenes de
agua de riego disponibles son bajos por la situación de sobreexplotación de los acuíferos
de los que se abastecen. En estas zonas regables, las explotaciones disponen de un
volumen de agua de riego fijo para toda la campaña que no puede ser superado, estando
controlado por caudalímetros instalados a la salida de los sistemas de bombeo que extraen
el agua de las masas subterráneas. Por otro, la “Mancha Oriental”, perteneciente a la
cuenca del Júcar, donde la disponibilidad de agua, aunque baja, es superior a la de los
casos anteriores, siendo la principal diferencia entre ambas zonas el modelo de gestión
del agua. Así, en esta zona los agricultores trabajan con volúmenes estimados, es decir,
tienen limitada la superficie que pueden cultivar en función del agua que se les asigna
cada año y de los consumos teóricos de los cultivos en la zona. La gran ventaja de esta
metodología es que en años secos, el volumen no está limitado y pueden cubrir las
necesidades de los cultivos sin penalizaciones. Sin embargo, los agricultores pueden optar
por instalar caudalímetros en sus explotaciones y cultivar toda la superficie que deseen,
sin sobrepasar el volumen asignado al inicio de la campaña.
Como ejemplo, se supone una situación en la que un productor está planificando la
distribución de cultivos en su explotación para la próxima campaña. Le quedan
disponibles 35.000 m3 de agua de riego y una superficie regable de 20 ha en las que desea
sembrar cebada, destinando la superficie sobrante a un cultivo en secano.
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
179
Los datos económicos utilizados son los recogidos en el Capítulo 3, considerando que el
cultivo de secano genera 125 € ha-1 de margen bruto. Para transformar las necesidades
netas de riego a necesidades brutas, se ha considerado que las pérdidas por evaporación
y arrastre, junto con la falta de uniformidad del sistema de riego, suponen un incremento
del 12% en los consumos netos.
Se han comparado tres escenarios en los que el agricultor puede optar por aplicar al
cultivo un volumen de agua de riego que cubra totalmente sus necesidades hídricas (SD),
que cubra el 100% de las necesidades teóricas para el año intermedio con el riesgo de
quedarse sin agua al final de la campaña (T100), o un volumen equivalente al 90%, 80%
o 70% de las necesidades típicas del cultivo, siguiendo la metodología ORDI (T90, T80
o T70). A su vez, las distintas combinaciones se han analizado desde el punto de vista en
el que un agricultor tiene su explotación en la cuenca del Júcar y otro en la cuenca del
Guadiana.
En el primer escenario, se han calculado y comparado el margen bruto (MB) que
obtendría cada uno de estos agricultores para cada una de las estrategias de riego bajo las
condiciones climáticas de los años meteorológicos típicos seco, intermedio y húmedo
(Leite et al., 2015). Después se han extrapolado los resultados a la proporción de años
secos, intermedios y húmedos que ocurrirían en una serie temporal de 10 años.
En el segundo escenario, se han calculado y comparado los márgenes brutos de cada una
de las estrategias de riego como si las características climáticas, rendimientos y
necesidades del cultivo fueran una media de los tres años de ensayo de esta Tesis.
También se ha analizado la repercusión tanto económica como de volumen de agua que
hubiese supuesto seguir una estrategia T80 frente a una SD en toda la superficie de cebada
cultivada en la “Mancha Oriental”.
En el tercer escenario, se ha comparado una estrategia SD con una T80, utilizando en esta
segunda la misma superficie que en la SD, pero aplicando el agua sobrante en un cultivo
con mayor productividad económica del agua de riego como es el ajo morado de Las
Pedroñeras bajo una estrategia T100 (Lellis, 2017).
6.1.2.1. Escenario 1.
La superficie que podría dedicar a la cebada en cada una de estas situaciones y el margen
bruto que obtendría, tanto por unidad de superficie como para el conjunto de la
explotación, se han calculado para un año seco, intermedio y húmedo (Tabla 6.2) según
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
180
las características de la explotación planteada. Como era de esperar, la superficie dedicada
a la cebada en regadío es mayor según va siendo más restrictiva la estrategia, con
alrededor de un 43% más en el caso del T70 frente al SD. El margen bruto esperado por
unidad de superficie, según los resultados obtenidos por MOPECO al simular los tres
tipos de años, sería mayor para la estrategia SD en prácticamente todos los casos, salvo
para el T100 en el año seco que es algo superior (Tabla 6.2). Por otro lado, para el
conjunto de las 20 ha, el tratamiento SD es el que menor rentabilidad consigue en los tres
tipos de años, siendo la estrategia T80 la más interesante para los años húmedos (13,73%
de aumento de margen bruto) y la T90 para los años secos e intermedios (por encima de
un 6%) (Tabla 6.2). Esto se debe a que la mayor superficie dedicada en las estrategias
optimizadas compensa el menor margen bruto unitario, destacando los años húmedos
donde los márgenes brutos por unidad de superficie son bastante similares entre las
distintas estrategias (salvo la T70 que es sensiblemente menor).
Tabla 6.2. Comparativa de margen bruto (MB) entre manejar 20 ha y 35.000 m3 de agua
disponible utilizando la estrategia SD, la T100, la T90, la T80 y la T70 para los tres tipos
de TMY.
Estra-
tegia
Área
(ha)
Riego
bruto
(m3
ha-1)
Margen bruto cebada Margen bruto explotación ΔMB frente a SD
Seco
(€ ha-1)
Inter.
(€ ha-1)
Húm.
(€ ha-1)
Seco
(€)
Inter.
(€)
Húm.
(€)
Seco
(%)
Inter.
(%)
Húm.
(%)
SD 12,32 --- 507,68 517,23 544,50 7.215 7.332 7.668 0,00 0,00 0,00
T100 12,32 2.841 516,97 517,23 544,50 7.329 7.332 7.668 1,59 0,00 0,00
T90 13,69 2.557 504,50 511,45 530,05 7.695 7.790 8.044 6,66 6,24 4,91
T80 15,40 2.273 461,65 459,51 528,99 7.684 7.651 8.721 6,51 4,35 13,73
T70 17,60 1.989 407,18 403,42 475,98 7.466 7.400 8.677 3,49 0,93 13,16
Para la serie histórica de los últimos 50 años de la estación de Los Llanos (Albacete), se
ha determinado que el número de años secos, intermedios y húmedos fue de 14, 21 y 15,
respectivamente. Aplicando esta proporción a una serie de 10 años (3 secos, 4 intermedios
y 3 húmedos), se ha comparado la diferencia de margen bruto por unidad de superficie y
año que habría entre aplicar la estrategia SD y el resto en una explotación en la “Mancha
Oriental” (volúmenes estimados), y la T100 y el resto en una explotación situada en la
“Mancha Occidental” (volúmenes fijos) (Tabla 6.3).
En todos los casos, en la “Mancha Oriental” siempre se consigue mayor incremento de
beneficio que en la “Mancha Occidental”. Esto se debe a que el margen bruto por unidad
de superficie de la estrategia T100 siempre es mayor o igual que el de la SD (Tabla 6.2).
En ambas ubicaciones la estrategia T80 generaría el mayor margen bruto, suponiendo una
mejora media, en una serie de 10 años, de más de 550 € año-1 (entre un 6,9 y 7,3% más
de beneficio comparado con la estrategia SD).
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
181
Tabla 6.3. Diferencia de margen bruto (MB) anual entre la estrategia SD y el resto en
una explotación de 20 ha y 35.000 m3 de agua de riego disponible situada en la “Mancha
Oriental” con volúmenes estimados, y la T100 y el resto en la “Mancha Occidental” con
volúmenes limitados (valores positivos significan menor rentabilidad del tratamiento SD)
para una serie de 10 años.
Estrategia
de riego
Ubicación de la
Explotación
Diferencia de MB Explotación (€ ha-1) Diferencia
MB anual
(€)
% de
aumento
de MB Seco Intermedio Húmedo
Media
10 años
SD Mancha Oriental 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Mancha Occidental --- --- --- --- --- ---
T100 Mancha Oriental 5,72 0,00 0,00 1,72 34,34 0,46
Mancha Occidental 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
T90 Mancha Oriental 24,02 22,89 18,82 22,01 440,17 5,62
Mancha Occidental 18,29 22,89 18,82 20,29 405,82 5,18
T80 Mancha Oriental 23,49 15,96 52,66 29,23 584,53 7,32
Mancha Occidental 17,76 15,96 52,66 27,51 550,19 6,89
T70 Mancha Oriental 12,59 3,40 50,45 20,27 405,40 5,20
Mancha Occidental 6,86 3,40 50,45 18,55 371,06 4,76
Los resultados anteriores ponen de manifiesto que la metodología ORDI puede ayudar a
incrementar la rentabilidad de explotaciones situadas en zonas con baja disponibilidad
hídrica y volúmenes limitados de agua.
6.1.2.2. Escenario 2.
En este escenario, se va a considerar que las condiciones en las que se va a desarrollar el
cultivo en ambas ubicaciones serán similares a las de los tres años de ensayo de esta Tesis.
La disponibilidad de agua se ha calculado en función de las necesidades netas típicas del
cultivo (2.500 m3 ha-1), por lo que las superficies cultivadas y el riego neto en las
estrategias con volúmenes limitados son similares a las del escenario 1 (Tabla 6.4).
Durante los tres años de ensayos, los ciclos de cultivo tuvieron características de año seco,
siendo las necesidades netas reales de agua de riego mucho mayores que las estimadas
para las condiciones típicas intermedias. El margen bruto por unidad de superficie,
comparado con el escenario 1, fue menor en todos los casos. En las estrategias SD se
debió a que la cantidad de agua de riego necesaria fue mayor, derivando en un aumento
de los costes que redujo el MB, y para las estrategias con volúmenes limitados, a que el
cultivo sufrió más estrés del esperado, las relaciones ETa/ETm fueron menores, con las
consiguientes pérdidas de rendimiento y por tanto de MB. Al contrario de lo que sucedía
en el escenario 1, la estrategia SD no siempre consiguió el mayor MB unitario. Así, en
2017, el mayor rendimiento obtenido en la estrategia SD no compensó los costes
derivados de aplicar el agua de riego necesaria para cubrir las necesidades netas del
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
182
cultivo (casi 2.000 m3 ha-1 más que en la estrategia T80) (Tabla 6.4). Para el conjunto de
las 20 ha, el tratamiento SD es el que mayor rentabilidad consigue en el año 2015. Esta
campaña fue la menor de las tres en cuanto necesidades de agua de riego, siendo próximas
a las estimadas (2.860 m3 ha-1) y el rendimiento conseguido fue equivalente al potencial,
por lo que el MB unitario del SD estuvo muy próximo al de un TMY-seco (Tabla 6.2).
Sin embargo, el rendimiento del resto de estrategias fue mucho menor al de un TMY-
seco, viéndose muy mermado el MB unitario de éstas, llegando a ser hasta un 60% menor
en el caso del T70. Fue tanta la diferencia entre MB unitarios en esa campaña, que la
mayor superficie dedicada en las estrategias optimizadas no pudo compensar el menor
margen bruto unitario, quedando el MB de la explotación hasta un 22% menor en el caso
del T70 (Tabla 6.4). Por otro lado, en las otras dos campañas, las necesidades de agua de
riego fueron mucho mayores (3.334 m3 ha-1 y 3.679 m3 ha-1 para 2016 y 2017
respectivamente), el MB unitario fue bastante similar entre las distintas estrategias ya que
el coste del agua de la SD compensó la merma de rendimientos de las otras estrategias (a
excepción del T70 que es sensiblemente menor), la mayor superficie dedicada en las
estrategias optimizadas corrigió el menor margen bruto unitario, siendo la estrategia T80
la más interesante (6,34 y 12,77% de aumento de margen bruto de la explotación con
respecto a la SD) (Tabla 6.4).
Tabla 6.4. Comparativa de margen bruto (MB) entre manejar 20 ha y 35.000 m3 de agua
disponible utilizando la estrategia SD, la T100, la T90, la T80 y la T70 en los años 2015,
2016 y 2017.
Estra-
tegia
Área
(ha)
Riego
bruto
(m3
ha-1)
Margen bruto cebada Margen bruto explotación ΔMB frente a SD
2015
(€ ha-1)
2016
(€ ha-1)
2017
(€ ha-1)
2015
(€)
2016
(€)
2017
(€)
2015
(%)
2016
(%)
2017
(%)
SD 12,32 --- 507,23 409,45 390,89 7.209 6.004 5.776 0,00 0,00 0,00
T100 12,32 2.841 482,19 393,54 408,29 6.901 5.808 5.990 -4,28 -3,26 3,71
T90 13,69 2.557 391,10 403,66 396,95 6.143 6.315 6.223 -14,79 5,16 7,74
T80 15,40 2.273 391,71 377,27 385,60 6.607 6.385 6.513 -8,35 6,34 12,77
T70 17,60 1.989 304,40 322,65 287,91 5.657 5.979 5.367 -21,52 -0,43 -7,07
En la Tabla 6.5 se ha comparado la diferencia de margen bruto por unidad de superficie
y año que habría entre aplicar la estrategia SD y el resto en una explotación en la “Mancha
Oriental” (volúmenes estimados), y la T100 y el resto en una explotación situada en la
“Mancha Occidental” (volúmenes fijos) considerando una media de los tres años de
ensayo.
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
183
Tabla 6.5. Diferencia de margen bruto (MB) anual entre la estrategia SD y el resto en
una explotación de 20 ha y 35.000 m3 de agua de riego disponible situada en la “Mancha
Oriental” con volúmenes estimados, y la T100 y el resto en la “Mancha Occidental” con
volúmenes limitados, bajo condiciones del escenario 2.
Estrategia
de riego
Ubicación de la
Explotación
Diferencia de MB Explotación (€ ha-1) Diferencia
MB anual
(€)
% de
aumento
de MB 2015 2016 2017 Media
SD Mancha Oriental 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Mancha Occidental --- --- --- --- --- ---
T100 Mancha Oriental -15,43 -9,80 10,72 -4,84 -96,72 -1,55
Mancha Occidental 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
T90 Mancha Oriental -53,32 15,50 22,35 -5,16 -103,13 -1,66
Mancha Occidental -37,90 25,31 11,63 -0,32 -6,41 -0,10
T80 Mancha Oriental -30,09 19,03 36,87 8,61 172,10 2,65
Mancha Occidental -14,66 28,83 26,15 13,44 268,82 4,13
T70 Mancha Oriental -77,58 -1,29 -20,43 -33,10 -661,98 -11,68
Mancha Occidental -62,15 8,51 -31,14 -28,26 -565,26 -9,97
Observando la Tabla 6.5, se concluye que la única estrategia interesante como alternativa
a la SD en las explotaciones ejemplo es la T80, ya que supone un aumento de margen
bruto entre el 2,65 y 4,14% bajo las condiciones climáticas de los tres años de ensayo,
según donde se sitúen, mientras que las otras estrategias implicarían pérdidas. El
porcentaje de aumento de beneficio en el caso de la “Mancha Oriental” (2,65%) puede
parecer bajo, pero si se analiza cómo repercuten estos datos extrapolándolos a toda la
zona englobada por el acuífero, se observan resultados interesantes.
Según la JCRMO, en las campañas 2015, 2016 y 2017 se aplicaron de media unos 340
hm3 año-1 de agua para regar todos los cultivos dentro de su ámbito de actuación. Así
mismo, se cultivaron de media unas 15.000 ha año-1 de cebada en regadío (en torno a un
14% de la superficie total cultivada) (JCRMO, 2018) (Tabla 6.6). Según las necesidades
que establecen los Planes de Explotación a los que se adscriben los agricultores, el
consumo teórico de la cebada en función de la superficie cultivada, habría sido de 127,7
hm3. Sin embargo, al realizar el control del uso del agua mediante el Plan de Explotación,
no se tiene que justificar el agua realmente consumida, por tanto, en años secos como
estas tres campañas, el consumo es mucho mayor que el previsto. De esta manera, si se
extrapolan las necesidades de riego observadas en los ensayos de esta Tesis a la superficie
total cultivada de la “Mancha Oriental”, el consumo real habría sido de 166,1 hm3, es
decir, unos 38,3 hm3 más de lo previsto para las tres campañas.
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
184
Tabla 6.6. Superficie cultivada de cebada y agua de riego teórica y total aplicada en la
“Mancha Oriental” en las campañas 2015, 2016 y 2017.
Año
Superficie
cebada (ha)
Riego total “Mancha
Oriental” (hm3)
Riego cebada (hm3)
SD (real) Teórico (Plan Explotación)
2015 17.412 338,2 56,7 49,5
2016 14.971 340,1 56,7 42,5
2017 12.584 353,4 52,6 35,8
Total 44.967 1.031,7 166,1 127,7
Si los agricultores hubiesen optado por la estrategia T80 y el uso de contador, la superficie
cultivada de cebada podría haber sido mayor (un 25% más ya que el agua que aplica el
T80 es menor a las necesidades que recoge el Plan de Explotación), de esta manera, no
solo se habrían ahorrado esos 38,3 hm3, sino que el MB, considerando un precio de venta
de la cebada como si el 8% de la producción alcanzase la calidad maltera (proporción
nacional según CE (2018)), habría mejorado en 1,72 millones de euros (13%) en estas
tres campañas tal y como recoge la Tabla 6.7.
Tabla 6.7. Superficie cultivada y márgenes brutos (MB) de cebada comparando
estrategias SD y T80 en la “Mancha Oriental” durante las campañas 2015, 2016 y 2017.
Año
Sup. cebada
SD (ha)
Sup. cebada
T80 (ha)
MB (€ ha-1) MB (Mill. €) Ahorro de agua de
riego (hm3) SD T80 SD T80
2015 17.412 21.765 350,66 266,41 6,11 5,80 7,3
2016 14.971 18.714 258,37 254,32 3,87 4,76 14,2
2017 12.584 15.730 236,50 261,17 2,98 4,11 16,9
Total 44.967 56.209 - - 12,95 14,67 38,3
Además, la CHJ recoge en el Plan Hidrológico de la demarcación hidrográfica del Júcar
para el ciclo de planificación hidrológica 2015-2021 (CHJ, 2018) que la productividad
económica del agua en el sector agrario dentro de la “Mancha Oriental” es de 0,78, 0,80
y 0,81 € m3 para los años 2015, 2016 y 2017 respectivamente. Por lo tanto, esos 38,3 hm3
que se han consumido de más durante esas tres campañas en la cebada, además del
impacto ambiental, podrían haber generado 30,68 millones de euros extra en el conjunto
del acuífero si se hubieran aplicado a cultivos con mayor rentabilidad, mejorando
sustancialmente la economía de la zona.
6.1.2.3. Escenario 3.
En este tercer escenario se va a comparar una estrategia SD, otra T100 y una tercera donde
se va a combinar un T80 de cebada con un T100 de ajo morado de Las Pedroñeras
(estrategia 3). La elección de este cultivo es debida a que Lellis (2017) realizó un ensayo
similar y bajo las mismas condiciones climáticas que en esta Tesis. Las condiciones
climáticas, necesidades netas y márgenes brutos por unidad de superficie van a ser los
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
185
mismos que los considerados en el escenario 1. En el caso del tratamiento T80, los 35.000
m3 disponibles permitirían sembrar la misma superficie de cebada que en los tratamientos
SD y T100 (12,32 ha) y, además, 2,27 ha de ajo morado (Tabla 6.8). El ajo morado de
Las Pedroñeras, al ser un cultivo con una mayor productividad económica del agua que
la cebada, consigue que distribuyendo la misma cantidad de agua mediante la estrategia
3, y pese a que la superficie de ajo solo representa un 16% del total, el margen bruto sea
casi un 300% mayor en comparación con la con estrategia SD (Tabla 6.8).
Tabla 6.8. Comparativa de margen bruto (MB) entre manejar 20 ha y 35.000 m3 de agua
disponible utilizando la estrategia SD, la T100, y combinación de T80 con T100 de ajo
morado de Las Pedroñeras (estrategia 3).
Estrategia
Área
(ha)
Riego
bruto
(m3
ha-1)
Margen bruto cultivo Margen bruto explotación ΔMB frente a SD
Seco
(€ ha-1)
Inter.
(€ ha-1)
Húm.
(€ ha-1)
Seco
(€)
Inter.
(€)
Húm.
(€)
Seco
(%)
Inter.
(%)
Húm.
(%)
SD 12,32 --- 507,68 517,23 544,50 7.215 7.332 7.668 0,00 0,00 0,00
T100 12,32 2.841 516,97 517,23 544,50 7.329 7.332 7.668 1,59 0,00 0,00
T80 12,32 2.273 461,65 459,51 528,99 --- --- --- --- --- ---
T100 (ajo) 2,27 3.080 7.485,03 9.700,00 10.161,00 --- --- --- --- --- ---
Estrategia
3 14,59 2.399 1.555,05 1.898,07 2.028,51 23.367 28.372 30.275 223,88 286,95 294,81
Considerando la proporción de TMY secos, intermedios y húmedos determinada en el
escenario 1, se ha comparado la diferencia de margen bruto por unidad de superficie y
año que habría entre aplicar la estrategia SD y la estrategia 3 en la “Mancha Oriental”
(volúmenes estimados), y la T100 y estrategia 3 en una explotación situada en la “Mancha
Occidental” (volúmenes fijos) (Tabla 6.9).
Tabla 6.9. Diferencia de margen bruto (MB) anual entre la estrategia SD y la
combinación T80 cebada y T100 de ajo morado de Las Pedroñeras (estrategia 3) en una
explotación de 20 ha y 35.000 m3 de agua de riego disponible situada en la “Mancha
Oriental” con volúmenes estimados, y la T100 y estrategia 3 en la “Mancha Occidental”
con volúmenes limitados.
Estrategia
de riego
Ubicación de la
Explotación
Diferencia de margen bruto (€ ha-1) Diferencia
MB anual
(€)
% de
aumento
de MB Seco Intermedio Húmedo
Media
10 años
SD Mancha Oriental 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Mancha Occidental --- --- --- --- --- ---
T100 Mancha Oriental 5,72 0,00 0,00 1,72 34,34 0,46
Mancha Occidental 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Estrategia
3
Mancha Oriental 807,61 1.051,99 1.130,35 1.002,18 20.043,68 270,94
Mancha Occidental 801,88 1.051,99 1.130,35 1.000,47 20.009,34 269,23
En todos los casos, en la “Mancha Oriental” siempre se consigue un ligero mayor
incremento de beneficio que en la “Mancha Occidental”. Esto se debe a que el margen
bruto por unidad de superficie de la estrategia T100 siempre es mayor o igual que el de
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
186
la SD (Tabla 6.8). En ambas ubicaciones la estrategia 3 generaría el mayor margen bruto,
suponiendo una mejora media, en una serie de 10 años, de más de 20.000 € año-1 (en torno
a un 270% de beneficio comparado con la estrategia SD). Dado que el riesgo que debe
asumir el agricultor es cultivar un 18% más de superficie con otro cultivo y que los
beneficios podrían ser hasta un 271% mayores, parece razonable optar por la estrategia 3
(Tabla 6.9).
Los resultados anteriores ponen de manifiesto que la metodología ORDI puede ayudar a
incrementar la rentabilidad del conjunto de explotaciones situadas en zonas con baja
disponibilidad hídrica y volúmenes limitados de agua, y/o a reducir el impacto sobre el
medio ambiente. Así, para cultivos de baja rentabilidad como la cebada, la metodología
ORDI permitiría garantizar la producción, incrementar la rentabilidad en la zona de
aplicación al liberar recursos para otros cultivos más rentables, reducir el nivel de
extracciones, lo que implicaría una elevación de los niveles piezométricos y un menor
coste energético en zonas con recursos subterráneos, y disminuir la percolación de
nutrientes y otros productos químicos que puedan afectar a la calidad de las aguas
subterráneas.
6.2. FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
Los resultados de esta Tesis Doctoral animan a ampliar el conocimiento sobre ciertos
aspectos del riego deficitario en la cebada y a seguir avanzando en el desarrollo de nuevas
metodologías y módulos de cálculo del programa MOPECO:
- Realizar más ensayos específicos sobre la cebada tanto para confirmar la
calibración de los valores de Ky como para ajustar mejor el valor de diferencia
máxima de ETa/ETm entre dos etapas consecutivas de desarrollo.
- Estudiar los efectos de la calibración y calendarios de riego propuestos por
MOPECO en otros modelos más extendidos como Aquacrop para ver si realizan
un mejor ajuste de las experiencias reales en sus simulaciones.
- Mejorar la metodología ORDI considerando el contenido inicial del agua del suelo
en las optimizaciones, así como que la determinación del tipo de TMY en las
optimizaciones se realice en función de la etapa de desarrollo anterior o a partir
del inicio del ciclo de cultivo y no desde el inicio del año hidrológico. También
buscar cambios en el criterio de reserva de volúmenes de agua para la última etapa
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
187
de desarrollo para que no se vean afectadas etapas anteriores más sensibles al
déficit hídrico.
- Estudiar el efecto combinado de la fertilización con la metodología ORDI sobre
los parámetros de calidad y rendimiento en la cebada, buscando un mejor ajuste a
los criterios de calidad y reducir costes y huella hídrica en mayor medida.
- Estudiar la aplicación de las metodologías ORDI y TMY en otros cultivos de
importancia económica en la zona.
- Adaptar esta metodología a la gestión de grandes explotaciones y/o comunidades
de regantes, con el fin de optimizar la distribución del agua disponible entre
diferentes cultivos y periodos del año en función de la evolución climática del año
en curso, relacionándola con la adecuada demanda de energía a lo largo de la
campaña de riegos.
Todos estos avances deben transferirse al sector productivo mediante un adecuado
proceso de información y formación, así como mediante el desarrollo de herramientas
informáticas adaptadas a los conocimientos y necesidades de los técnicos y agricultores
responsables de las explotaciones agrarias. En este sentido, se está trabajando en una
nueva versión del modelo MOPECO que estará disponible a través de la página web del
Centro Regional de Estudios del Agua (http://crea.uclm.es).
6.3. BIBLIOGRAFÍA
CE, 2018. Informe socioeconómico del sector de la cerveza en España 2015.
http://www.cerveceros.org/pdf/CE-informe-economico-2017-FINAL.pdf.
Cerveceros de España. (consulta 19/02/2018).
CHJ, 2018. Plan hidrológico de la demarcación hidrográfica del Júcar. Memoria–anejo 3.
Usos y demandas del Agua. Ciclo de planificación hidrológica 2015-2021.
http://www.chj.es/Descargas/ProyectosOPH/Consulta%20publica/PHC-2015-
2021/PHJ1521_Anejo03_UsosyDemandas_151126.pdf. Confederación
Hidrográfica del Júcar. Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio
Ambiente. (consulta 20/01/2018).
JCRMO, 2018. Memorias Junta de Regantes Mancha Oriental.
http://www.jcrmo.org/index.php?id=38. Junta Central de Regantes de la Mancha
Oriental. (consulta 20/01/2018).
Capítulo 6 Repercusión de los resultados obtenidos y futuras líneas de investigación
188
Leite, K.N., Martínez-Romero, A., Tarjuelo, J.M., Domínguez, A., 2015. Distribution of
limited Irrigation water based on optimized regulated deficit irrigation and typical
meteorological year concepts. Agric. Water Manage., 148, 164-176.
Lellis, B.C., 2017. Efecto del riego deficitario controlado optimizado por etapas, para
volúmenes limitados de agua, en el rendimiento y la calidad del ajo morado de
Las Pedroñeras. Tesis Doctoral, Universidad de Castilla-La Mancha, Albacete,
España.
MAPAMA, 2017. Anuario de estadística 2015.
http://www.mapama.gob.es/estadistica/pags/anuario/2015/AE15.pdf. Ministerio
de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio Ambiente. (consulta 20/01/2017)