Vínculo clima-cultivos: índices y umbrales
Nazareth Rojas Instituto Meteorológico Nacional
Costa Rica
CO2
La producción de cultivos se basa en un balance de temperatura y precipitación, composición del suelo y CO2 atmosférico
Crecimiento de cultivos
potencialmente saludable
Incremento CO2
Crecimiento saludable de los
cultivos
IncrementoPrecipitación
Déficit de aguaCantidades
existentes de precipitación
Efectos del incremento de la Evapotranspiración en tres escenarios
IncrementoEVT
y demanda de agua del cultivo
AumentoTemperatura
Interacciones entre Temperatura y Precipitación
Efectos de la Temperatura en la demanda de agua de cultivos
Niveles de agua de lluvia o del riegoEl área de recarga depende del nivel de agua de lluvia o de riego(considerando de balance de entradas y salidas de agua) con unaumento del nivel de agua, se aumenta el umbral de la capacidad decampo, aumentando también la profundidad de percolación
Umbrales de estrés hídrico
• El nivel de estrés hídrico presenta 2 umbrales
• 1. En el momento que la reducción del nivel de agua baja a la línea verde el cultivo inicia el proceso de estrés hídrico lo que ocasiona la reducción de la expansión de las hojas (sistema foliar)
• Si el nivel (contenido) de agua siguebajando el cultivo siguedisminuyendo el crecimiento de lashojas, si se alcanza el Punto deMarchitez Permanente entonces elcultivo muere
Efectos del cambio climático en los granos básicos (arroz, frijol y maíz)
• La producción de influyen directamente en el desarrollo nutricional ysocioeconómico de las poblaciones rurales
• Este sector productivo vulnerable a la variabilidad, cambio climático y ENOS
• Efectos directos en los cultivos por alteraciones climáticas:o Alteraciones fisiológicas por aumento de temperatura y cambios en
la precipitaciónoModificaciones en los rendimientos esperadosoVariaciones del ciclo productivooRespuestas a nuevas concentraciones de CO2
oCambios en poblaciones de plagas y enfermedades
Efectos del cambio climático en Frijol • Disminución en la viabilidad del polen
• Aborto de la floración
• Reducción de rendimientos, por disminución de vainas,
menor tamaño y número de granos.
Favorecen la aparición de enfermedades foliares y
pudriciones en el tallo, por hongos presentes
en el suelo.
Aumento de plagas y enfermedades
Efectos del cambio climático en Arroz
Dicha condición ocasiona un mayor crecimientovegetativo del cultivo, lo cual no quiere decir que la producción sea mayor (la planta se va en vicio)
Vaneamiento de las espigas y el aumento de plagas yenfermedades
Efectos del cambio climático en Maíz
Pérdidas totales de rendimientos cuando ocurren en torno a la floración
y del 50% cuando afectan el llenado de los granos
Favorecen la aparición de plagas y enfermedades
Recomendaciones generales
1. Utilización de variedades o híbridos que hayan sido validados como los que mejor se ajustan a la región.
2. Revisar y replantear calendarios agrícolas para determinar cambios en las épocas de siembra y cosecha.
3. La adaptación se debe basar en implementación de Buenas Prácticas Agrícolas.
AquaCrop es un modelo de simulación desarrollado por FAO para analizar estrategias de manejo de riego, el planeamiento de
proyectos a distintas escalas y el impacto de diferentes escenarios (clima, manejo agronómico, etc) en el rendimiento
de los cultivos
Uso de herramientas y tecnologías aplicadas a la agricultura
Datos de entrada Aquacrop
Evapotranspiración del cultivo para análisis de lámina de riego
ETc Se define como la profundidad (o cantidad) de agua necesaria paradeterminar las pérdidas de agua debido a la evapotranspiración o bien es lacantidad de agua necesaria para los cultivos para crecer óptimamente
ETc= ETo x KC
ETPo (Referencia) que refiere al poder de la atmósfera de evaporar y se ajusta a las condiciones climáticas
KC Coeficiente del Cultivo (caracteriza la capacidad de transpiración del cultivo e incluso de la etapa de crecimiento
EVT….Historia
• Desde 1850 se han venido realizando esfuerzos para
analizar las perdidas de agua en los cultivos
• 1940 : Penman –Monteith
• 1960 : Christiansen - Hargreaves (tanque evaporación)
• 1980: Hargreaves – Samani
• 2005-2013: Growing Degree Days
Comparación de los datos requeridos según método para calculo de la EVTc
Hargreaves- Samani & GDD
Penman – Monteith
Temperatura diaria(máximo y mínima)
Temperatura
Latitud Radiación
Días Julianos Velocidad del viento
Humedad del aire
EVT Hargreaves- Samani
Ventajas Deficiencia
Esta ecuación requiere poco datos meteorológicos, solamente datos diarios de temperatura máxima y mínima
En algunos casos dependiendo del cultivo se requiere la realización de una calibración
Se puede utilizar para calcular el requerimiento diario e incluso horario de agua de un cultivo
Esta ecuación puede ser aplicada a diferentes lugares alrededor del mundo
Esta ecuación es aplicable a cualquier tipo de cultivo
Método de cálculo: Hargreaves- SamaniET0 = 0,0023 (Temperatura max diaria – Temperatura mínima diaria )^0,5 * Tmed + 17,78) RA
Donde:
ET0 = evapotranspiración potencial diaria, mm/díaTmed = temperatura media °C (promedio entre Tmax y T min)RA = Radiación solar extraterrestre , en mm/día
Siendo RA=((((24*60)/) 𝝅*0.082*Dr)*(((WS*SEN(Latitud)*SEN(S)+COS(Latitud )*COS(S)*SENO(WS)))))/2.45
Donde Latitud : (𝝅/180 *(Lat grados( latitud minutos/60))Dr : Distancia con respecto al sol Dr: 1+0,033* cos(((2* 𝝅)/365* No. de día JulianoS: Declinación solar S: 0,409* sen(((2* 𝝅/365)*No. Día Juliano)-1,39WS: Angulo de la hora al atardecer WS: acos((-tan(latitud)* tan(S)))
Ejemplo de Calculo EVTc para caña de azúcar
Liberia 1/5/2004 122 34.9 25 29.9510 3805 0.19 0.983366621 0.266310971 1.622007787 15.48137209 5.349685584 0.4 2.13987
Liberia 2/5/2004 123 34.9 23 28.9510 3805 0.19 0.982878726 0.271612185 1.623079577 15.47590362 5.740357604 0.4050 2.32484
Liberia 3/5/2004 124 34.2 24.9 29.5510 3805 0.19 0.9823959 0.276832996 1.624138267 15.47007042 5.137851933 0.4100 2.10652
Liberia 4/5/2004 125 32.5 24 28.2510 3805 0.19 0.981918285 0.281971858 1.62518347 15.46389383 4.775136523 0.4150 1.98168
Liberia 5/5/2004 126 35 26 30.510 3805 0.19 0.981446023 0.287027251 1.626214794 15.45739531 5.151486134 0.4200 2.16362
Liberia 6/5/2004 127 35 23.9 29.4510 3805 0.19 0.980979253 0.291997678 1.627231848 15.4505964 5.594179356 0.4250 2.37753
Liberia 7/5/2004 128 34.6 25.9 30.2510 3805 0.19 0.980518113 0.296881667 1.628234237 15.4435187 5.034161138 0.4300 2.16469
Liberia 8/5/2004 129 34.9 26.9 30.910 3805 0.19 0.980062741 0.301677773 1.629221564 15.43618385 4.890370165 0.4350 2.12731
Liberia 9/5/2004 130 34.2 26.9 30.5510 3805 0.19 0.97961327 0.306384575 1.630193431 15.42861346 4.635671397 0.4400 2.03970
Liberia 10/5/2004 131 34.7 26.7 30.710 3805 0.19 0.979169835 0.311000682 1.631149442 15.42082912 4.865441923 0.4450 2.16512
Liberia 11/5/2004 132 36 23.9 29.9510 3805 0.19 0.978732565 0.315524725 1.632089196 15.41285236 5.888123568 0.4500 2.64966
Liberia 12/5/2004 133 35.4 27.4 31.410 3805 0.19 0.978301591 0.319955367 1.633012295 15.40470462 4.930503909 0.4550 2.24338
Liberia 13/5/2004 134 36.3 27.2 31.7510 3805 0.19 0.97787704 0.324291295 1.63391834 15.3964072 5.293118046 0.4600 2.43483
Liberia 14/5/2004 135 35.9 25.7 30.810 3805 0.19 0.977459039 0.328531226 1.634806933 15.38798127 5.493458401 0.4650 2.55446
Liberia 15/5/2004 136 35.9 25.5 30.710 3805 0.19 0.977047709 0.332673905 1.635677678 15.37944782 5.532570889 0.4700 2.60031
Liberia 16/5/2004 137 33.1 23.8 28.4510 3805 0.19 0.976643175 0.336718105 1.636530179 15.37082764 4.986298802 0.4750 2.36849
Liberia 17/5/2004 138 32.1 24.7 28.410 3805 0.19 0.976245554 0.34066263 1.637364043 15.36214127 4.440556763 0.4800 2.13147
Liberia 18/5/2004 139 31.9 23.1 27.510 3805 0.19 0.975854965 0.344506311 1.63817888 15.35340902 4.745393093 0.4850 2.30152
Liberia 19/5/2004 140 30.2 23.7 26.9510 3805 0.19 0.975471523 0.348248011 1.638974303 15.3446509 4.026563628 0.4900 1.97302
Liberia 20/5/2004 141 29 23.7 26.3510 3805 0.19 0.975095343 0.351886622 1.639749927 15.33588661 3.585133792 0.4950 1.77464
City Date Julian days Tmax Tmin Average Latitud LAT Dist. al Sol S" Declinacion solar ws'sunset hour angle' RA calculation ETO KC sugar cane Eto sugar cane
Análisis de Sequías
Sequía Meteorológica
Se produce por escasez significativa de la precipitación (acumulados inferiores a 75% del promedio histórico, elevada cantidad de días sin lluvia, etc.)
Sequía hidrológica
Desigualdad entre la disponibilidad natural de agua y las demandas de agua, altera el balance hídrico anual
Sequía agrícola
Es de corta duración, afecta el ciclo vegetativo de las pasturas y cultivos
Pronóstico SPI Dic-Ene-Feb-Mar 2017-2018www.centro clima.org
El Índice de Precipitación Estandarizado (SPI)
Cuantifica las condiciones de déficit o
exceso de precipitación, para un lapso
determinado de tiempo el cual varía.
Se manejan diferentes escalas de
tiempo. Los más comunes son SPI-3,
SPI-6, SPI-9 e incluso SPI-12
La presencia de sequías en América Central ha causado
impactos devastadores
Canícula o sequía de verano es un evento recurrente en el
cual se reducen las precipitaciones en un 40% durante varias
semanas y afecta negativamente a la población, los
gobiernos y a la economía de la zona.
Se proyecta que por la influencia del cambio climático este
fenómeno se agrave empeorando así el estrés hídrico.
Es necesario reforzar la resiliencia climática, particularmente
en el sector agrícola cuya demanda hídrica es alta.
Atlas de Canícula, 2018
Mayo- Junio máxima precipitación (Período Lluvioso),
(TSM) exceden los 29°C.
Julio TSM decrece alrededor de 1°C, por disminución
radiación solar y al fortalecimiento de los vientos del este
durante julio y
agosto. TSM a 28 °C produce una disminución de la
precipitación. Disminución de la convección tropical,
aumenta la radiación solar incidente y aumentando la
TSM que alcanza un segundo máximo de alrededor de
28,5°C a finales de agosto y principios de septiembre.
Este segundo incremento de la TSM provoca una
convergencia fuerte en bajo nivel que refuerza la
convección y se refleja en un segundo máximo de
precipitación en la zona.
Duración de la canícula con un período de retorno de 10 años
Se generó para TR: 2-5-10-20-50-100 años
Intensidad de la canícula con un período de retorno de 10 años
Magnitud de la canícula con un período de retorno de 10 años
Tecnología de información para extensión agrícola
• Actualmente existen iniciativas para el uso de aplicaciones en telefonosinteligentes para atender la demanda de información de los agricultores, que les permita enfrentar los riesgos de la producción ante eventosclimáticos extremos
• Mediante este tipo de aplicación / sitio web de teléfonos inteligentes (bajo ancho de banda) fácil de usar, se puede brindar a los agricultores información específica con base en su ubicación, que incluye pronósticos del tiempo, alertas meteorológicas, previsiones para reducir el riesgo ante eventos climáticos, consejos agrícolas, información de mercado de productos, seguros agropecuarios, alertas de plagas y enfermedades, entre otros.
• Desarrollo de AgriUp (Guatemala) dirigida a agricultores está basada en tres conceptos: una aplicación móvil ,una red social y un generador de ubicación física
Ejercicio prácticoSe presentan algunos ejemplos de Boletines
Agrometeorológicos reales
Analice
• Enfoque (sector que está dirigido)
• Utilidad (puede ser usado para otros sectores)
• Alcance de la información (cantidad vrs calidad)
• Comunicación efectiva? (Lenguaje)
• Interpretación de datos
• Periodicidad recomendada