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Proyecto “Adaptación y resiliencia de la agricultura familiar del noreste de Argentina ante el impacto del cambio climático y su variabilidad” Impacto de los eventos El Niño y La Niña sobre la precipitación estacional y sobre los rendimientos de los principales cultivos en el NEA: recomendaciones de fechas de siembra óptimas LIC. GERMAN HEINZENKNECHT Consultor
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Proyecto “Adaptación y resiliencia de la agricultura familiar del noreste de Argentina ante el impacto del cambio climático y su variabilidad”
Impacto de los eventos El Niño y La Niña sobre la precipitación estacional y sobre los rendimientos de los principales cultivos en
el NEA: recomendaciones de fechas de siembra óptimas
LIC. GERMAN HEINZENKNECHT Consultor
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Contenido Descripción metodológica de determinación de bimestres asociados con fenómenos El
Niño y La Niña ................................................................................................................. 4
Definiciones .................................................................................................................................... 7
Resultados hallados: inicio, fin, duración, intensidad y magnitud de los eventos El Niño y
La Niña ............................................................................................................................ 8
Descripción metodológica de determinación de terciles y quintiles a partir de las series
pluviométricas disponibles .............................................................................................. 9
Resultados hallados: valores bimestrales de terciles y de primer y último quintil de las
series pluviométricas ..................................................................................................... 10
Descripción metodológica de determinación de impacto ENOS sobre las precipitaciones
bimestrales para todas las estaciones meteorológicas disponibles ................................ 10
EL NIÑO: RESULTADOS .................................................................................................. 12
IMPACTO DE EL NIÑO POR BIMESTRES ........................................................................................ 13
Quintiles ........................................................................................................................................ 17
LA NIÑA: RESULTADOS .................................................................................................. 17
IMPACTO DE LA NIÑA POR BIMESTRES ........................................................................................ 18
Quintiles ........................................................................................................................................ 22
CONCLUSIONES GENERALES .......................................................................................... 22
Descripción metodológica de determinación de tendencias en los rendimientos
departamentales y apartamientos porcentuales ........................................................... 25
Descripción metodológica de determinación de impacto ENOS sobre los rendimientos 28
IMPACTO DEL ENOS SOBRE EL RENDIMIENTO DE LOS CULTIVOS: RESULTADOS............. 29
ALGODÓN ...................................................................................................................................... 29
GIRASOL ........................................................................................................................................ 30
MAÍZ .............................................................................................................................................. 31
SOJA .............................................................................................................................................. 32
TRIGO ............................................................................................................................................ 33
Impacto de los eventos El Niño y La Niña sobre los rendimientos de soja, maíz y girasol
obtenidos por medio de modelos computacionales de estimación de rendimientos. .... 34
Funcionamiento del modelo de simulación de cultivo. ................................................................ 34
Metodología .................................................................................................................................. 36
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Resultados: Impacto del ENOS sobre el rendimiento - Simulación ................................. 38
SOJA .............................................................................................................................................. 38
1- Soja en campañas Neutras ................................................................................................ 38
2- Soja en campañas La Niña ................................................................................................. 39
3- Soja en campañas El Niño ................................................................................................. 39
4- Resumen de los resultados: .............................................................................................. 40
MAÍZ .............................................................................................................................................. 41
1- Maíz en campañas Neutras ............................................................................................... 41
2- Maíz en campañas La Niña ................................................................................................ 41
3- Maíz en campañas El Niño ................................................................................................ 41
4- Resumen de los resultados ............................................................................................... 43
GIRASOL ........................................................................................................................................ 43
1- Girasol en campañas Neutras ........................................................................................... 43
2- Girasol en campañas La Niña ............................................................................................ 43
3- Girasol en campañas El Niño ............................................................................................. 44
4- Resumen de los resultados ............................................................................................... 45
Resultados: Impacto del ENOS sobre la fecha de siembra - Simulación .......................... 45
SOJA .............................................................................................................................................. 45
MAÍZ .............................................................................................................................................. 48
GIRASOL ........................................................................................................................................ 51
Discusión de resultados ................................................................................................. 53
Resumen ....................................................................................................................... 58
BIBLIOGRAFÍA................................................................................................................ 59
ANEXOS ......................................................................................................................... 60
Anexo 1-A ...................................................................................................................................... 60
Anexo 1-B ...................................................................................................................................... 61
Anexo 2 ......................................................................................................................................... 62
Anexo 3 ......................................................................................................................................... 63
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Descripción metodológica de determinación de bimestres asociados con fenómenos El Niño y La Niña Los efectos del ENOS (El Niño – Oscilación del Sur) sobre la precipitación son más marcados en algunos meses y no se observan en otros. También existen zonas del país donde la señal ENOS se vuelve más importante, mientras que otras no presentan relación estadística entre su precipitación y los fenómenos El Niño o La Niña. Lo mismo ocurre con otras variables meteorológicas de directa relación con los rendimientos agrícolas, como la temperatura, y en particular la temperatura mínima. Si ante la aparición de un evento El Niño o La Niña las condiciones climáticas son en general alteradas, es evidente que los niveles de riesgo ante eventos climáticos particulares, como sequía, excesos hídricos o heladas, se verán modificados en consecuencia. Si se dispone, entonces, de un pronóstico de ocurrencia de eventos anómalos en el Pacífico Ecuatorial (El Niño, La Niña) y se conocen las tendencias climáticas asociadas a cada uno de ellos en una región dada, se estará en condiciones de prever mayores o menores niveles de riesgo que en años típicos. Para que esta previsión pueda llevarse a cabo son necesarias las siguientes condiciones: • Disponer de un pronóstico de ocurrencia de fases del ENOS (El Niño – Oscilación del Sur), nombre con el que se designa la aparición conjunta de patrones anormales de temperatura en la superficie del mar (Pacífico Ecuatorial Central) y de circulación atmosférica. • Disponer de evaluaciones objetivas y cuantitativas del impacto del ENOS en las distintas variables meteorológicas relacionadas con los rendimientos agrícolas, que muestren la probabilidad de que los niveles medios de riesgo se vean aumentados o disminuidos en cada caso. • Discriminar zonas dentro de la región de interés donde los fenómenos relacionados con el ENOS muestran una señal importante en cuanto a su influencia sobre las condiciones climáticas locales. • Determinar periodos del año en que la señal del ENOS resulta significativa, relacionándolos con la vulnerabilidad de cada cultivo y variedad, lo cual permitirá evidenciar la probabilidad de mayores o menores riesgos de bajos rendimientos, dependiendo de la variable analizada (precipitación, temperatura, reservas, etc). En cuanto al primero de los puntos señalados, los grandes institutos internacionales de predicción climática poseen actualmente modelos acoplados de simulación del comportamiento del mar y la atmósfera, que permiten predecir la evolución del sistema.
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Los resultados se publican semanalmente y constituyen una herramienta cada vez más utilizada por los meteorólogos para elaborar tendencias a mediano y largo plazo. El fenómeno denominado “El Niño” consiste en un calentamiento anómalo de las aguas superficiales del Océano Pacífico Ecuatorial Central y Oriental. La mancha de agua caliente suele extenderse desde la costa de Perú hasta los 180 grados de longitud sobre el Océano Pacífico, abarcando una faja angosta que va desde 10 grados al norte del Ecuador hasta 10 grados al sur del mismo. Se denomina SST a la temperatura de la superficie del mar. Su "anomalía" indica cuántos grados se halla la temperatura del mar por encima o por debajo de la que es normal para la época. El Niño se caracteriza entonces por determinar anomalías positivas de SST. El fenómeno complementario, denominado "La Niña" o "El Viejo", consiste por contraposición en un enfriamiento anormal de las mismas aguas. La Niña se caracteriza por determinar anomalías negativas de SST, es decir, temperaturas de la superficie del mar inferiores a las normales para la época. Existen modelos numéricos capaces de pronosticar la temperatura de la superficie del mar. Los mayores esfuerzos a este respecto se realizan en la zona del Pacífico Ecuatorial, donde desde hace algunos años se ha instalado un sistema de monitoreo especial que consiste en la medición sistemática de la temperatura del mar y otras variables, no sólo en superficie sino también en profundidad. Así, a partir de las condiciones actuales, se pronostican las condiciones futuras en función de las mediciones realizadas, las corrientes marinas, la circulación atmosférica, etc. Los pronósticos numéricos que actualmente se utilizan pueden ser confiables a unos seis meses, siendo algo conjeturales para plazos mayores, a pesar de los grandes esfuerzos económicos y científicos que la comunidad internacional realiza en pos de obtener estos importantes resultados. Esto se debe a la complejidad de la física del sistema mar - atmósfera que se quiere recrear por medio de estos modelos, llamados "acoplados". Los modelos numéricos pronostican condiciones de temperatura del mar, pero no pronostican lluvias o temperaturas. Para poder hacer una conexión entre estas variables, lo cual es trascendente para poder determinar una tendencia climática, es necesario conocer los impactos regionales que El Niño o La Niña suelen tener. Ya a principios del siglo XX comenzaron a investigarse las consecuencias que los fenómenos El Niño y La Niña producirían, no sólo en zonas directamente influenciadas por la circulación del Pacífico Tropical, sino también en áreas distantes. A estas últimas se las llamó “teleconexiones” y su explicación física dista normalmente de ser trivial. Las teleconexiones halladas se refieren en general a precipitaciones y/o temperaturas por encima o por debajo de lo normal. Son tendencias de comportamiento de estas variables en distintos lugares del mundo, en presencia de eventos cálidos o fríos en el Pacífico Ecuatorial.
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Cada evento del Pacífico es diferente de los demás, posee distinta intensidad y duración, aparecen en diferentes épocas del año, etc. De todos los episodios cálidos (o fríos) tomados en conjunto es posible determinar estadísticamente algunas similitudes en el comportamiento de la temperatura y la precipitación en regiones más o menos distantes, pero estos comportamientos no se dan sistemáticamente en todos los casos ni con la misma intensidad. La condición necesaria para que estos pronósticos resulten de interés es la existencia probada de un impacto de las anomalías de la temperatura del mar sobre las variables meteorológicas en la región de interés. En la región NEA, la mayor parte de los sistemas de producción agrícola no incluyen irrigación, con lo cual la precipitación se convierte en un elemento decisivo de lo que allí ocurrirá. En este punto se discutirá la relación entre la instalación de eventos El Niño o La Niña en el Pacífico Ecuatorial y la precipitación en el noreste de nuestro país. El fenómeno ENOS surge de la interacción de factores oceánicos y atmosféricos y, a su vez, al instalarse produce alteraciones en los patrones normales de las variables oceánicas y atmosféricas. Si bien se asocia al ENOS con una alteración en la temperatura de la superficie del mar, existen otras alteraciones igualmente importantes asociadas al fenómeno, a saber: • SOI (South Oscillation Index – Indice de oscilación sur) La Oscilación Sur es la parte atmosférica del fenómeno. Conceptualmente representa el cambio de altas a bajas presiones que se da en los polos de la célula de Walker durante los episodios ENOS. Una forma de medirlo es mediante el índice SOI: anomalía de la diferencia de presión media mensual entre Tahití (Polinesia Francesa) y Darwin (norte de Australia). • TWI (Trade Wind Inversion – Inversión de los vientos alisios) Como consecuencia de las alteraciones ocurridas en la superficie del mar, la circulación de la atmósfera se ve afectada. Las velocidades normales del viento sobre el Pacífico Ecuatorial pueden verse fortalecidas, debilitadas o incluso pueden cambiar de signo, dando como resultado una circulación inversa a la normal. Los que siguen son algunos indicadores de anomalías en la circulación atmosférica: 200 MB Zonal Winds Equator (165W-110W) Zonally Average 850 MB Trade Wind Index(135E-180W) 5N-5S West Pacific 850 MB Trade Wind Index(175W-140W) 5N-5S Central Pacific 850 MB Trade Wind Index(135W-120W) 5N-5S East Pacific • T’ (Anomalía de la temperatura) No sólo la temperatura del mar se ve modificada durante los eventos El Niño / La Niña, sino también la temperatura de la atmósfera. Sobre la zona del ENOS se monitorea la temperatura atmosférica a una altura aproximada de 5000 metros: 500 MB Temperature Anomalies
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• OLR (Outgoing Longwave Radiation – Radiación de onda larga de salida) Durante El Niño la formación de nubes y precipitación también emigra hacia América pues, como ya se mencionó, en la atmósfera se produce una alteración del patrón de la presión atmosférica, que baja en el lado este del Pacífico (Tahití) y sube en el oeste (Darwin). El aumento de la nubosidad y de la temperatura derivan en un aumento de la energía emitida como “onda larga”. La anomalía de la radiación de onda larga saliente en el Pacífico Ecuatorial es otro índice relacionado con el fenómeno ENOS. Outgoing Longwave Radiation Equator (160E-160W) Se ha desarrollado además un índice que integra distintos indicadores, conocido como MEI (Multivariate Enso Index), calculado en el Climate Diagnostics Center (NOAA). Este índice se basa en una combinación de las principales seis variables observadas sobre el Pacífico Ecuatorial: presión a nivel del mar (P), componentes zonal (U) y meridional (V) del viento en superficie, temperatura de la superficie del mar (T), temperatura del aire (A) y fracción total de cielo cubierto por nubes (C). MEI homepage - http://www.esrl.noaa.gov/psd/enso/mei/index.html Se aplica el método de componentes principales y luego se estandarizan los valores obtenidos con el objetivo de que sean comparables para distintas épocas del año. Se obtienen así valores bimestrales solapados (ENE/FEB, FEB/MER,…, NOV/DIC) de los cuales puede lograrse una definición de estado El Niño o La Niña que engloba los indicadores de los principales aspectos del fenómeno. Los valores de MEI normalizados se hallan disponibles en el sitio: http://www.cdc.noaa.gov/people/klaus.wolter/MEI/table.html Los valores tabulados de MEI bimestral (en 1/1000 de su desviación estándar), comienzan en DIC1949/ENE1950, hasta la actualidad. Los correspondientes al periodo 1970-2014 (últimos 45 años) pueden consultarse en el Anexo 1-A, donde se han consignado en rojo (azul) los bimestres considerados El Niño (La Niña). Los valores pueden cambiar ligeramente en las sucesivas actualizaciones mensuales que realiza la NOAA. Todos los valores están normalizados para cada bimestre, de modo que los 44 valores entre 1950 y 1993 tienen una media de 0 y una desviación estándar de 1.
Definiciones A partir de los valores bimestrales solapados de MEI se establece un rango que permite clasificar cada bimestre como El Niño o La Niña. Para que la clasificación siga siendo compatible con la de trabajos anteriores (Heinzenknecht, 2011), se consideraron periodos El Niño a la secuencia de más de 4 bimestres solapados consecutivos con MEI > 0.7, siempre que en ese lapso se haya alcanzado al menos un valor de MEI > 1. La definición de periodos La Niña es equivalente: secuencias de más de 4 bimestres solapados
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consecutivos con MEI < -0.7, siempre que en ese lapso se haya alcanzado al menos un valor de MEI < -1. Los valores de MEI estandarizados dan una idea de la intensidad del fenómeno. Según la definición asumida, la duración será siempre mayor o igual que 4. Se define la magnitud como el producto entre la mayor intensidad bimestral (en valor absoluto) dentro del periodo de ocurrencia del fenómeno y su duración. Es decir, el fenómeno tendrá mayor magnitud si es más intenso y/o dura más tiempo.
Resultados hallados: inicio, fin, duración, intensidad y magnitud de los eventos El Niño y La Niña El Cuadro 1 muestra los resultados hallados, indicando la fase del evento, el bimestre de inicio, el bimestre de finalización, la mayor intensidad alcanzada (MEI), la duración (en bimestres solapados) y la magnitud resultante. La magnitud se obtuvo como el producto de la máxima intensidad por la duración.
Cuadro 1: Periodos El Niño y La Niña y las magnitudes alcanzadas
Como resultado del análisis se hallaron 10 eventos El Niño, con una intensidad bimestral máxima de MEI = 3.024 (1982-1983), una duración máxima de 18 bimestres solapados (1986-1988) y una magnitud máxima de 45.4 (1982-1983). Para La Niña se hallaron 9
EVENTO INICIO FININTENSIDAD
MÁXIMA
DURACIÓN
(BIMESTRES)MAGNITUD
LA NIÑA MAYJUN 1970 NOVDIC 1971 -1.902 19 -36.1
EL NIÑO MAYJUN 1972 FEBMAR 1973 1.896 10 19.0LA NIÑA MAYJUN 1973 APRMAY 1974 -1.943 12 -23.3LA NIÑA FEBMAR 1975 MARAPR 1976 -2 14 -28.0
EL NIÑO JUNJUL1977 FEBMAR 1978 1.006 9 9.1
EL NIÑO MAYJUN 1982 JULAUG 1983 3.024 15 45.4
EL NIÑO JULAUG 1986 DICENE 1988 2.131 18 38.4
LA NIÑA JUNJUL 1988 MARAPR 1989 -1.574 10 -15.7
EL NIÑO APRMAY 1991 JUNJUL1992 2.271 15 34.1
EL NIÑO DECENE 1993 OCTNOV 1993 1.992 11 21.9
EL NIÑO MAYJUN 1994 FEBMAR 1995 1.434 10 14.3
EL NIÑO ABRMAY 1996 MAYJUN 1998 3.005 14 42.1
LA NIÑA SEPOCT 1998 MARABR 1999 -1.247 7 -8.7
LA NIÑA JULAUG 1999 FEBMAR 2000 -1.252 8 -10.0
EL NIÑO JULAGO 2002 FEBMAR 2003 1.185 8 9.5
LA NIÑA AGOSET 2007 MARAPR 2008 -1.635 8 -13.1
EL NIÑO MAYJUN 2009 MARABR 2010 1.524 10 15.2
LA NIÑA JUNJUL 2010 MARABR 2011 -2.019 10 -20.2
LA NIÑA AUGSEP 2011 JANFEB 2012 -1.045 6 -6.3
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eventos, con una intensidad máxima de MEI = -2.019 (2010-2011), una duración máxima de 19 bimestres solapados (1970-1971) y una magnitud máxima de -36.1 (1970-1971).
Descripción metodológica de determinación de terciles y quintiles a partir de las series pluviométricas disponibles Como primer paso en la búsqueda de indicadores estacionales se procedió a determinar series estacionales de precipitación acumulada para los bimestres DIC-ENE, ENE-FEB, etc, en las localidades del NEA para las cuales se disponía de la información necesaria. Se tomaron en cuenta estaciones con series de 45 años de longitud (periodo 1970-2014). Debido a que, aún en el caso de contar con 30 años de datos, resulta un récord insuficiente para un análisis estadístico, se ha utilizado una distribución Normal – Raíz Cúbica (Stidd C., 1953) para la determinación de terciles y quintiles de probabilidad de ocurrencia. Se observa que la raíz cúbica de la precipitación acumulada frecuentemente se distribuye normalmente. Esto se ha verificado para estaciones de diferentes latitudes, desde cercanas a las regiones polares hasta los trópicos, para regiones extremadamente secas y extremadamente húmedas, y para precipitación acumulada en periodos de 24 horas hasta un año. El ajuste a la función normal – raíz cúbica se realiza sobre la población de valores positivos, dejando la población de ceros (valores nulos de precipitación bimestral) aparte; luego se calcula la probabilidad para la población total teniendo en cuenta la proporción de ceros de la población. Esto se debe a que en algunas localidades para períodos bimestrales aparecen ceros (en localidades del NOA, por ejemplo) y la distribución se haría muy asimétrica, generando errores. No se han presentados casos como estos entre las series del NEA analizadas. Una vez hallada la función de distribución teórica que mejor ajusta a los datos estacionales se procede a determinar los terciles correspondientes. Las lluvias dentro de cada tercil poseen una probabilidad teórica equivalente (33.33%), teniendo en cuenta los bimestres del total de años considerados. Un procedimiento análogo se llevó a cabo para obtener los valores de los quintiles. Las lluvias dentro de cada quintil poseen una probabilidad teórica equivalente (20%), teniendo en cuenta los bimestres del total de años considerados.
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Resultados hallados: valores bimestrales de terciles y de primer y último quintil de las series pluviométricas Para el análisis en el NEA se contó con 21 estaciones correspondientes a las provincias de Formosa (2), Misiones (3), Santiago del Estero (1), Chaco (6), Corrientes (7) y norte de Santa Fe (2). En el Anexo 1-B se muestra el listado de estaciones consideradas y sus fuentes. Se puede ver allí el porcentaje de días con precipitación inferior a 5mm e igual o superior a 5mm para cada estación en el periodo 01/01/1970-31/12/2014. El porcentaje de días con precipitación inferior a 5mm es menor en estaciones de INTA, y mucho menor en pluviómetros de APA, en comparación con estaciones cercanas del SMN. El registro (la no omisión) de días con precipitación escasa constituye un indicador de la calidad de la estación. En adelante, a las lluvias bimestrales dentro del primer tercil se las llamará “escasas” y a las del último tercil “abundantes”. A las lluvias bimestrales dentro del primer quintil se las denominará “muy escasas” y a las del último quintil “muy abundantes”. Luego se verá si, para una fase del ENOS, la probabilidad de que las precipitaciones (muy) escasas o (muy) abundantes es significativamente mayor que 33,33% (20%), evidenciando un impacto.
Descripción metodológica de determinación de impacto ENOS sobre las precipitaciones bimestrales para todas las estaciones meteorológicas disponibles Se ha determinado la probabilidad absoluta de ocurrencia de lluvias escasas, normales o abundantes, para los casos El Niño, por un lado, y para los casos La Niña, por otro. De la probabilidad absoluta de cada una de estas situaciones se ha determinado la probabilidad relativa expresada en porcentaje (número de casos / casos totales). Se expresa la probabilidad como porcentaje de casos con respecto al total para hacer comparables los valores hallados para El Niño y La Niña, ya que de cada uno de ellos se dispone de muy diferente cantidad de eventos.
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LA NIÑA PP ESCASA PP NORMAL PP ABUND CLASIF
DIC-ENE 0.444 0.556 0.000 -
ENE-FEB 0.444 0.222 0.333 -
FEB-MAR 0.333 0.444 0.222 -
MAR-ABR 0.500 0.250 0.250 E
ABR-MAY 0.000 1.000 0.000 -
MAY-JUN 0.000 0.500 0.500 A
JUN-JUL 0.167 0.667 0.167 -
JUL-AGO 0.286 0.143 0.571 A
AGO-SET 0.333 0.111 0.556 A
SET-OCT 0.500 0.200 0.300 E
OCT-NOV 0.600 0.300 0.100 E
NOV-DIC 0.700 0.200 0.100 E
EL NIÑO PP ESCASA PP NORMAL PP ABUND CLASIF
DIC-ENE 0.167 0.417 0.417 -
ENE-FEB 0.100 0.300 0.600 A
FEB-MAR 0.100 0.400 0.500 A
MAR-ABR 0.167 0.333 0.500 A
ABR-MAY 0.286 0.143 0.571 A
MAY-JUN 0.182 0.182 0.636 A
JUN-JUL 0.273 0.182 0.545 A
JUL-AGO 0.385 0.308 0.308 -
AGO-SET 0.250 0.500 0.250 -
SET-OCT 0.250 0.333 0.417 -
OCT-NOV 0.083 0.250 0.667 A
NOV-DIC 0.000 0.500 0.500 A
Figura 1: Casos El Niño y La Niña por bimestre en el periodo 1970-2014
Luego de obtener las frecuencias relativas se identificaron las localidades para las cuales la probabilidad de ocurrencia de lluvias escasas o abundantes resultó ser significativamente superior al 33.3% teórico que representa al tercil. En estos casos podría decirse que existe la evidencia de un impacto de la fase El Niño o La Niña sobre las precipitaciones. Se graficaron así dos tipos de señales:
Se han identificado las localidades para las cuales las precipitaciones resultaron abundantes en un 50% de los casos o más (A).
Se han identificado las localidades para las cuales las precipitaciones resultaron escasas en un 50% de los casos o más (E).
En el Cuadro 2 se pueden ver los resultados de la clasificación para cada bimestre, para El Niño (izquierda) y La Niña (derecha) para la estación Corrientes.
Cuadro 2: Terciles - Resultados de la clasificación para cada bimestre, para El Niño (izquierda) y La Niña (derecha) para la estación Corrientes.
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Se obtuvieron así 12 clasificaciones bimestrales de impacto de El Niño en las precipitaciones y 12 de impacto de La Niña, según la clasificación en terciles, que se muestran en los Cuadro 3 y 4 en la sección de resultados. El mismo proceso se repitió para la clasificación de las lluvias bimestrales según quintiles. Se graficaron así dos tipos de señales más:
Se han identificado las localidades para las cuales las precipitaciones resultaron muy abundantes en un 50% de los casos o más (MA).
Se han identificado las localidades para las cuales las precipitaciones resultaron muy escasas en un 50% de los casos o más (ME).
Se obtuvieron así 12 clasificaciones bimestrales de impacto de El Niño en las precipitaciones y 12 de impacto de La Niña, según la clasificación en quintiles, que se muestran en los Cuadros 5 y 6 en la sección de resultados.
EL NIÑO: RESULTADOS Para cada una de las 21 estaciones disponibles, se analizó la probabilidad de lluvias escasas o abundantes en bimestres El Niño (Cuadro 3). Predominan ampliamente los impactos hacia lluvias abundantes, con excepción de los pluviómetros Gancedo y Santa Sylvina (APA). Ya se ha mencionado que se considera que estas series poseen menor calidad que el resto (INTA, SMN). La Figura 2 muestra la cantidad de estaciones que mostraron una señal hacia lluvias abundantes (o escasas) en eventos El Niño, para cada bimestre.
Cuadro 3: Impacto de El Niño sobre las precipitaciones
A (abundantes) = probabilidad de lluvias en el tercil superior igual o mayor al 50%
E (escasas) = probabilidad de lluvias en el tercil inferior igual o mayor al 50%
EL NIÑO
TERCILES
Gan
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Bre
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ro
DIC-ENE - A A A A A A - A A - A - A A - - - A A A
ENE-FEB E - - - A A A A - A A - A A - A A - - A -
FEB-MAR E - - - - - A A A A - A A - - A A A A - -
MAR-ABR E - - - - - - A A A A A A - A A A A - A -
ABR-MAY - - - - - A - A A - A A A A - A - - - - -
MAY-JUN - - - - - - A A A - A A A - - A - A - - -
JUN-JUL - - - - - - - A - - - - A - - A - A - A -
JUL-AGO - A - - - - - - - - - - - - A - - - - - -
AGO-SET - - - - - E - - - A - A - - A - - - - - -
SET-OCT - E - - - - A - - - - A - - - A - - - A -
OCT-NOV - - - A A A A A A A A A A - E A A A - A -
NOV-DIC A - A A - A A A A A A A A A - A A A A A A
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Se puede ver en la Figura 2 que los bimestres en que más estaciones de la región muestran impacto hacia lluvias abundantes son OCT-NOV y NOV-DIC. Durante el verano la cantidad de estaciones con impacto hacia lluvias abundantes se mantiene relativamente alta, luego va declinando en el otoño y es mínima en el invierno y comienzo de la primavera. Los casos de impacto hacia lluvias escasas son muy pocos: sólo se observaron en Gancedo, Santa Sylvina, Resistencia y Las Lomitas.
Figura 2: número de estaciones con impacto hacia lluvias abundantes o escasas
durante El Niño en cada bimestre
Como se puede ver en el detalle que sigue, los bimestres en que el impacto de El Niño es más claro y generalizado son: NOV-DIC y DIC-ENE. En el bimestre previo (OCT-NOV) y posterior (ENE-FEB), el impacto desaparece del oeste de la región. En FEB-MAR y MAR-ABR sólo se observa al este (Corrientes y Misiones). En el resto de los bimestres el impacto no se evidencia.
IMPACTO DE EL NIÑO POR BIMESTRES
Probabilidad de lluvias abundantes 50%
Probabilidad de lluvias escasas 50%
Sin señal detectada
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DICIEMBRE – ENERO Se observa el predominio de estaciones con tendencia a lluvias abundantes. No se observa tendencia a lluvias abundantes en la provincia de Misiones.
ENERO – FEBRERO Se observa el predominio de estaciones con tendencia a lluvias abundantes sobre la mitad este de la región: Misiones, Corrientes y este de Formosa, Chaco y Santa Fe.
FEBRERO – MARZO Se observa el predominio de estaciones con tendencia a lluvias abundantes sobre las provincias del este de la región: Corrientes y Misiones.
MARZO – ABRIL Se observa el predominio de estaciones con tendencia a lluvias abundantes sobre el este de la región: Corrientes y Misiones.
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ABRIL – MAYO Se observa el predominio de estaciones con tendencia a lluvias abundantes sobre una franja noroeste-sudeste que incluye las estaciones Formosa, Resistencia, Corrientes, Mercedes, Curuzú Cuatiá, Paso de los Libres y Monte Caseros.
MAYO – JUNIO Se observa el predominio de estaciones con tendencia a lluvias abundantes en las provincias de Corrientes y Misiones.
JUNIO – JULIO Sólo se observan algunas estaciones aisladas con tendencia a lluvias abundantes sobre la mitad este de la región.
JULIO – AGOSTO Sólo las estaciones Las Lomitas y Santa Sylvina muestran una tendencia hacia lluvias abundantes.
16
AGOSTO – SETIEMBRE Sólo estaciones aisladas periféricas (Las Lomitas, Iguazú, Monte Caseros) muestran tendencia hacia lluvias abundantes.
SETIEMBRE – OCTUBRE Sólo algunas estaciones aisladas (Iguazú, Corrientes, Reconquista, Monte Caseros) muestran tendencia hacia lluvias abundantes.
OCTUBRE – NOVIEMBRE Se observa el predominio de estaciones con tendencia a lluvias abundantes: todas las estaciones de Corrientes y Misiones, y las estaciones Resistencia, Sáenz Peña, Las Breñas y Reconquista.
NOVIEMBRE – DICIEMBRE Se observa el predominio de estaciones con tendencia a lluvias abundantes en toda la región, con excepción de Las Lomitas, Sáenz Peña y Santa Sylvina.
17
Quintiles La clasificación en quintiles muestra muchos menos resultados de impacto que la que corresponde a terciles, como es de esperar. El Cuadro 5 muestra los bimestres en que se han hallado probabilidades de lluvias muy escasas (ME) o muy abundantes (MA) en más de una estación dentro de las 21 analizadas. Cuadro 5: Bimestres con probabilidad de lluvias muy escasas (ME) o muy abundantes (MA), por
estación. En azul las probabilidades 50%
EL NIÑO QUINTILES
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FEB-MAR ME MA - - - - MA - MA MA - -
MAR-ABR - - - MA MA MA MA MA MA - - -
ABR-MAY - - - MA - - MA MA - - - -
OCT-NOV - - - - - MA - MA - MA MA MA
NOV-DIC - - MA - - - - MA MA - - -
Se destaca la ocurrencia de lluvias muy abundantes en casi todas las estaciones de Corrientes con una probabilidad igual o mayor que 50% en el bimestre MAR-ABR. En el resto de los bimestres las estaciones con probabilidad aumentada de lluvias muy abundantes durante eventos El Niño no muestra un patrón geográfico claro.
LA NIÑA: RESULTADOS Para cada una de las 21 estaciones disponibles, se analizó la probabilidad de lluvias escasas o abundantes en bimestres La Niña (Cuadro 4). Los bimestres en los que predominan claramente la cantidad de estaciones con lluvias escasas son SET-OCT, OCT-NOV y NOV-DIC, como se puede ver en la Figura 3. En el bimestre MAY-JUN se observa un predominio de estaciones con lluvias abundantes durante eventos La Niña. El resto del año el impacto de La Niña hacia lluvias escasas o abundantes no es claro en relación al número de estaciones de la región en una u otra categoría.
18
Cuadro 4: Impacto de La Niña sobre las precipitaciones
A (abundantes) = probabilidad de lluvias en el tercil superior igual o mayor al 50%
E (escasas) = probabilidad de lluvias en el tercil inferior igual o mayor al 50%
Figura 3: número de estaciones con impacto hacia lluvias abundantes o escasas
durante La Niña en cada bimestre
IMPACTO DE LA NIÑA POR BIMESTRES
Probabilidad de lluvias abundantes 50%
Probabilidad de lluvias escasas 50%
Sin señal detectada
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DIC-ENE A - - - E - - - - - - E - - - - - A - - -
ENE-FEB A - - - - - - - - - - - - - A - - - - - A
FEB-MAR A A - - - - - - - - - - - A - - - - - - A
MAR-ABR A A - A E - - E E - E E E A - - - - - E A
ABR-MAY A - - A - - - - E E - E E - E E - E A A -
MAY-JUN A E A A A - - A E - A A - A - - A A A - E
JUN-JUL A E A A E - A - - - - - - - - E A - - E -
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SET-OCT E E - E E - E E E A E E - - - E A - E E -
OCT-NOV E E E E E - E E E E E E E - - E E E E E -
NOV-DIC - E - - E E E E E - E E E - - E E E E E E
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DICIEMBRE – ENERO Sólo dos estaciones muestran mayor probabilidad de lluvias abundantes: Gancedo y Posadas. También son sólo dos las que muestran mayor probabilidad de lluvias escasas: Sáenz Peña y Monte Caseros.
ENERO – FEBRERO Se observa una tendencia hacia lluvias abundantes en las estaciones del noroeste de la región: Las Lomitas, Gancedo y Santiago del Estero.
FEBRERO – MARZO Se observan cuatro estaciones con tendencia a lluvias abundantes: Formosa, Gancedo, Santa Sylvina y Santiago del Estero.
MARZO – ABRIL Se observan estaciones con tendencia a lluvias escasas, mayormente sobre el sudeste de la región. Aparecen algunas estaciones con tendencia hacia lluvias abundantes: Formosa, Las Breñas, Gancedo, Santa Sylvina y Santiago del Estero.
20
ABRIL – MAYO Se observan estaciones con tendencia a lluvias escasas sobre el este de la región. Sobre la franja central se ven estaciones con tendencia a lluvias abundantes: Gancedo, Las Breñas, Ceres y Reconquista.
MAYO – JUNIO Predominan las estaciones con señal hacia lluvias abundantes, aunque sin patrón definido. Hay 3 estaciones con probabilidad de lluvias abundantes o normales igual a 50%: Corrientes, Posadas y Monte Caseros. En Santiago del Estero la probabilidad de lluvias abundantes y de lluvias escasas son iguales a 50%.
JUNIO – JULIO Las estaciones con tendencia hacia lluvias abundantes o escasas son pocas y no muestran un patrón geográfico.
JULIO – AGOSTO Se observa una concentración de estaciones con mayor probabilidad de lluvias abundantes en la provincia de Corrientes.
21
AGOSTO – SETIEMBRE Se mantiene la concentración de estaciones con mayor probabilidad de lluvias abundantes en Corrientes, aunque los casos son menos.
SETIEMBRE – OCTUBRE Predominan claramente las estaciones con mayor probabilidad de lluvias escasas, con un patrón más claro en Chaco, Corrientes y norte de Santa Fe.
OCTUBRE – NOVIEMBRE Todas las estaciones de Misiones, Corrientes y norte de Santa Fe, además de la mayor parte de las de Chaco, muestran tendencia hacia lluvias escasas.
NOVIEMBRE – DICIEMBRE Todas las estaciones de Misiones y norte de Santa Fe, además de la mayor parte de las de Corrientes y algunas de Chaco, muestran tendencia hacia lluvias escasas. En Sáenz Peña y Santiago del Estero la probabilidad de lluvias escasas y normales son iguales a 50%.
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Quintiles La clasificación en quintiles muestra muchos menos resultados de impacto que la que corresponde a terciles, como es de esperar. El Cuadro 6 muestra los bimestres en que se han hallado probabilidades de lluvias muy escasas (ME) o muy abundantes (MA) en más de una estación dentro de las 21 analizadas. Cuadro 6: Bimestres con probabilidad de lluvias muy escasas (ME) o muy abundantes (MA), por
estación. En azul y rojo las probabilidades 50% para MA y ME respectivamente
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NOV-DIC - - - - - ME - - ME - - ME ME -
En el bimestre MAY-JUN se han obtenido 5 casos de probabilidad aumentada de lluvias muy abundantes, aunque las estaciones no muestran un patrón geográfico. Contrariamente, en el bimestre OCT-NOV se hallaron 7 casos de probabilidad aumentada de lluvias muy escasas: 2 en Chaco, 4 en Corrientes, más Reconquista.
CONCLUSIONES GENERALES
1. En primer lugar puede concluirse que en la zona de análisis, el período donde el impacto de los fenómenos ENSO es más evidente, se focaliza en los últimos cuatro bimestres solapados del año, es decir los que van desde SEP-OCT a DIC-ENE.
2. En el bimestre SEP-OCT, el fenómeno La Niña se constituye en un indicador de déficit pluvial, es decir, atrasa el inicio de la temporada de lluvia en la zona algodonera-sojera, y en el NEA en general. Mientras que El Niño tiene una señal
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muy pobre en este período, o sea, en principio la presencia de este fenómeno no alienta a pensar en un anticipo de las lluvias de septiembre.
3. A partir de octubre y hasta diciembre la estadística de los bimestres solapados confirma el impacto deficitario sobre las lluvias del fenómeno de La Niña y la señal positiva sobre el patrón pluvial del fenómeno de El Niño.
4. Así como en SEP-OCT, La Niña tiene un impacto negativo declarado y El Niño no presenta señal, la situación se invierte en DIC-ENE. En este bimestre La Niña se vuelve insignificante como forzante climático negativo, al tiempo que El Niño se sostiene como un indicador relevante para contextualizar lluvias abundantes. Esta situación incluso se proyecta hasta ingresado el otoño, aunque con un claro desplazamiento hacia el este de la región analizada.
5. Durante los bimestres que van desde DIC-ENE hasta AGO-SEP, el fenómeno La Niña mayoritariamente no tiene señal. Sin embargo, aparecen excepciones con impactos invertidos respecto de lo esperado (lluvias abundantes) en los bimestres JUL-AGO y AGO-SEP, en estaciones de la provincia de Corrientes. En bimestres previos, aparecen señales similares en Chaco pero que alternan en zonas vecinas con estaciones que evidencian deficiencias pluviales. Es decir, el impacto no tiene consistencia geográfica homogénea, con lo cual pierde fuerza como indicador. Esta presunta inconsistencia se da en las zonas mediterráneas del NEA, donde normalmente desde mayo a septiembre las precipitaciones retroceden de manera significativa y por lo tanto pueden darse anomalías que se justifican estadísticamente pero que no tienen importancia desde el punto de vista práctico, no al menos como para definir un indicador de peso. Esto nos devuelve al primer punto de estas conclusiones.
6. Este comportamiento es menos dispar en el fenómeno de El Niño. El mismo presenta señal positiva desde DIC-ENE hasta MAY-JUN, pero con un claro desplazamiento hacia el este, y que además no alterna con señales contrarias. Es decir, la señal es en un sentido (positivo) y además tiene un patrón geográfico, básicamente Corrientes y Misiones, pero podríamos decir que el este de Chaco y de Formosa también quedarían incluidos.
7. Los eventos extremos asociados a la sobreabundancia de lluvias causadas por El Niño no muestran un patrón geográfico identificable. Se perfila cierta tendencia entre OCT-NOV y NOV-DIC en estaciones de Corrientes y Misiones. Sí se destacan las estaciones de la provincia de Corrientes durante el bimestre MAR-ABR, las cuales se constituyen en epicentro de eventos pluviales extremos.
8. En cuanto a eventos extremos asociados a escasez de lluvias causadas por La NIÑA, lo más evidente se perfila en el bimestre OCT-NOV, donde muchas estaciones del área de análisis reportan un comportamiento muy escaso de las precipitaciones.
24
Las anomalías extremas observadas en otros bimestres fuera de los cuatro donde se verifica el impacto más evidente, se inscriben en el análisis hecho en el punto 5.
25
Descripción metodológica de determinación de tendencias en los rendimientos departamentales y apartamientos porcentuales Se analizaron series históricas de rendimientos a nivel departamental de los cultivos: algodón, girasol, maíz, soja y trigo. Estos datos se hallan disponibles en las bases de datos del Ministerio de Agroindustria a nivel departamental y provincial desde la campaña 1969-1970 hasta la actualidad, como máximo. Debido a que los cultivos y técnicas de manejo han cambiado mucho en este lapso, se ha decidido tomar como periodo de análisis las campañas 1980-1981 (campaña 1981) a 2009-2010 (campaña 2010). Se podrá decir que también las tecnologías se han modificado mucho desde la década del `80 hasta ahora, pero si se tomara un periodo más corto, no se dispondrían de casos suficientes de El Niño o, sobre todo, La Niña. Para cada uno de los departamentos para los cuales se dispone de esta información se consideraron rendimientos calculados como:
R(kg/ha) = 1000 * P(tn) / SS(ha)
... donde R es el rendimiento, P es la producción y SS es la superficie sembrada (P y SS estimadas por dicho ministerio para cada departamento). En la Figura 4 se puede ver un ejemplo de ajuste de tendencia a una serie de rendimiento. En este caso se trata del cultivo maíz en el departamento Belgrano, en Santiago del Estero.
Figura 4
26
En primera instancia se trató de ajustar a la serie de rendimientos una función polinómica de grado dos (como la de la Figura 4), pero en muchos casos se obtenían periodos recientes decrecientes: en esos casos se optó por una tendencia lineal (como en el caso de la Figura 5). En algunos casos aislados, la tendencia lineal resultaba con tendencia negativa, considerándose entonces los apartamientos a partir del promedio de todos los datos de rendimiento disponibles en la serie.
Figura 5
Para cada serie de rendimientos así obtenida se ajustó una función de tendencia (T) por el método de mínimos cuadrados. Se obtienen así valores de rendimiento esperado para cada una de las campañas, o rendimiento tendencia (RT). Luego se calcularon las diferencias entre los rendimientos de cada campaña (R) y los rendimientos tendencia (RT); a estos valores los llamaremos “diferencia” (DIF). Esta diferencia (positiva cuando se obtuvieron rindes mayores que la tendencia, negativa cuando se obtuvieron rindes menores que la tendencia) puede evaluarse mejor como porcentaje del rendimiento tendencia. A este porcentaje (positivo o negativo) lo llamaremos “apartamiento” (AP):
DIF = R – RT AP = DIF / RT De esta manera se hallaron apartamientos positivos y negativos para cada campaña, clasificándose así las campañas como con “rendimiento normal”, “rendimiento bajo” o
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“rendimiento alto”. El criterio para esta clasificación depende del cultivo y será expuesta más adelante. Luego, se analizó la correspondencia entre la clasificación de los rendimientos y la ocurrencia de El Niño o La Niña durante el periodo más crítico del cultivo. De los ejemplos de las Figuras 4 y 5 quedan en evidencia dos aspectos que se observan en todos los casos analizados:
Las series de rendimiento son en general crecientes en el tiempo, pero también resulta creciente la variabilidad de los mismos en relación a la tendencia.
Las series muestran datos faltantes: se consideraron las series de datos de rendimiento con al menos 20 años de datos y que coincidan con al menos 4 casos El Niño y 4 casos La Niña. No se consideraron series departamentales sin datos posteriores a 2010.
De acuerdo a las condiciones impuestas, la cantidad de departamentos considerados en el análisis fue diferente para cada cultivo. El Cuadro 5 muestra la cantidad de departamentos involucrados en cada análisis.
Cuadro 5: Cantidad de departamentos analizados por cultivo
Algodón Girasol Maíz Soja Trigo
Chaco 24 19 24 19 15
Corrientes El Niño: 16 La Niña: 0
Sin datos Sólo total provincial
Sólo total provincial
Sin datos
Formosa 5 Sólo total provincial
Sólo total provincial
Sólo total provincial
Sólo total provincial
Misiones Sin datos Sin datos Sólo total provincial
Sólo total provincial
Sin datos
Santa Fe (norte) 4 6 6 6 6
Santiago del Estero El Niño: 8 La Niña: 7
3 13 8 8
TOTAL El Niño: 57 La Niña: 39
28 43 33 29
28
Descripción metodológica de determinación de impacto ENOS sobre los rendimientos Del análisis de la correspondencia entre la clasificación de los rendimientos y la ocurrencia de El Niño o La Niña durante el periodo más crítico del cultivo, surge la cantidad de casos que corresponden a cada una de las categorías elegidas. Por ejemplo, para los apartamientos en los rindes de un dado cultivo, en campañas El Niño puede haberse evidenciado que predominan los rindes altos, o bajos, etc. Las categorías elegidas para generar un mapa que grafique los resultados hallados para cada combinación “cultivo-El Niño” o “cultivo-La Niña” (de los numerosos que pueden generarse, de acuerdo a la categorización elegida) son las siguientes:
Cuadro 6: Clasificación de las tendencias identificadas en los rendimientos
TENDENCIA A RENDIMIENTOS…
CANTIDAD DE CAMPAÑAS (CASOS)…
ALTOS Si la mitad o más de las campañas han tenido rinde ALTO
NORMALES A ALTOS Si la mitad o más de las campañas han tenido rinde NORMAL, pero el porcentaje de rindes ALTOS duplica al de BAJOS
NORMALES Si el 70% o más de las campañas han tenido RINDE NORMAL
NORMALES A BAJOS Si la mitad o más de las campañas han tenido rendimiento NORMAL, pero el porcentaje de rindes BAJOS duplica al de ALTOS
BAJOS Si la mitad o más de las campañas han tenido rinde BAJO
INDEFINIDO Ninguno de los casos anteriores (no se evidencia ninguna relación clara)
Debe quedar claro que este criterio para clasificar y graficar los resultados hallados dista mucho de ser el único posible. Con las bases de datos de resultados hallados pueden realizarse numerosas interrogaciones y pueden aplicarse otros criterios de clasificación. El rango para considerar rendimientos bajos o altos se relaciona con la desviación estándar hallada para los rendimientos porcentuales de todos los departamentos y en todas las campañas, en forma conjunta. Las desviaciones estándar resultaron similares para todos los cultivos considerados (alrededor del 30%), con lo cual se tomó el criterio siguiente (resultados en Anexo 2):
Apartamientos porcentuales inferiores a -30% Rendimientos BAJOS
Apartamientos porcentuales superiores a 30% Rendimientos ALTOS
29
IMPACTO DEL ENOS SOBRE EL RENDIMIENTO DE LOS CULTIVOS: RESULTADOS
ALGODÓN Se compararon las tres clases de rendimientos (bajo, normal, alto) con los estados del Pacífico Ecuatorial El Niño y La Niña, para el bimestre enero-febrero, ya que resulta el más relacionado con el periodo crítico del cultivo. ALGODÓN - EL NIÑO
ALGODÓN - LA NIÑA
Predominan las tendencias hacia rendimientos normales o indefinidos.
Un 20% de las series departamentales analizadas muestra tendencia hacia rendimientos de algodón normales a bajos (5 en Chaco, 3 en Corrientes y 3 en Formosa), más una con tendencia hacia rendimientos bajos en Formosa. Esto podría estar relacionado con excesos hídricos, dada la tendencia hacia lluvias abundantes evidenciada durante El Niño en la mitad este de la región NEA en el bimestre enero-febrero.
3 series departamentales de Santiago del Estero muestran tendencia hacia rendimientos de algodón normales a altos.
Predominan las tendencias hacia rendimientos normales.
De las 8 series departamentales analizadas en Santiago del Estero, 3 presentaron tendencia a rendimientos de algodón bajos y 1 a rendimientos normales a bajos. Esto podría estar relacionado con excesos hídricos, dada la tendencia hacia lluvias abundantes evidenciada durante La Niña en el oeste de la región NEA en el bimestre enero-febrero.
En los departamentos de la provincia de Corrientes, los datos faltantes se corresponden con campañas La Niña, lo cual disminuyó a 3 o menos los casos disponibles, excluyéndolos del análisis.
30
GIRASOL Se compararon las tres clases de rendimientos (bajo, normal, alto) con los estados del Pacífico Ecuatorial El Niño y La Niña, para el bimestre diciembre-enero, ya que resulta el más relacionado con el periodo crítico del cultivo. GIRASOL - EL NIÑO
GIRASOL - LA NIÑA
Predominan las tendencias hacia rendimientos indefinidos.
Un 29% de las series departamentales analizadas muestra tendencia hacia rendimientos de algodón normales a bajos (6 en Chaco, 1 en Santa Fe y 1 en Santiago del Estero). Esto podría estar relacionado con excesos hídricos, dada la tendencia hacia lluvias abundantes evidenciada durante El Niño en toda la región NEA en el bimestre enero-febrero, ya que el girasol es sensible a enfermedades propiciadas por el ambiente húmedo.
Los totales provinciales de Formosa muestran tendencia a rendimientos normales de girasol en campañas El Niño.
Predominan las tendencias hacia rendimientos normales.
Un 25% de las series departamentales analizadas muestra tendencia hacia rendimientos de algodón normales a altos (6 en Chaco y 1 en Santa Fe), más 2 con tendencia hacia rendimientos altos, en Chaco y Santa Fe.
Los totales provinciales de Formosa muestran tendencia a rendimientos normales a bajos de girasol en campañas La Niña.
No se había detectado un impacto claro de La Niña en las precipitaciones del bimestre diciembre-enero en la región NEA.
31
MAÍZ Se compararon las tres clases de rendimientos (bajo, normal, alto) con los estados del Pacífico Ecuatorial El Niño y La Niña, para el bimestre diciembre-enero, ya que resulta el más relacionado con el periodo crítico del cultivo. MAÍZ - EL NIÑO
MAÍZ - LA NIÑA
Predominan las tendencias hacia rendimientos normales a altos.
No se hallaron casos de rendimientos de maíz normales a bajos o bajos en campañas El Niño en ninguna serie departamental analizada. Esto puede estar relacionado con la tendencia hacia lluvias abundantes en toda la región NEA en el bimestre diciembre-enero, ya que el maíz se ve favorecido por la mayor disponibilidad de humedad.
En los totales provinciales de Corrientes y Formosa predominan los casos de rendimiento normal en campañas El Niño. En los totales provinciales de Misiones, el 50% de los casos corresponde a rendimientos bajos.
Predominan las tendencias hacia rendimientos indefinidos.
No se encontraron tendencias hacia rendimientos normales a altos o altos en ninguna serie departamental. Esto puede relacionarse con la falta de evidencia de impacto claro de La Niña en las precipitaciones del NEA en el bimestre diciembre-enero.
En el norte de Santa Fe, de los 6 departamentos analizados, 3 muestran tendencia hacia rendimientos de maíz bajos en años La Niña y 2 hacia rendimientos normales a bajos.
Los totales departamentales de Misiones muestran tendencia hacia rendimientos bajos de maíz en campañas La Niña, los de Corrientes hacia rendimientos normales a altos y los de Formosa, normales a bajos.
32
SOJA Se compararon las tres clases de rendimientos (bajo, normal, alto) con los estados del Pacífico Ecuatorial El Niño y La Niña, para el bimestre enero-febrero, ya que resulta el más relacionado con el periodo crítico del cultivo. SOJA - EL NIÑO
SOJA - LA NIÑA
Predominan las tendencias hacia rendimientos normales.
Se clasificaron 3 series departamentales como tendientes a rendimientos de soja normales a bajos, 2 en Chaco y 1 en Santiago del Estero.
Se clasificaron 3 series departamentales como tendientes a rendimientos de soja normales a altos, 2 en Santa Fe y 1 en Santiago del Estero, más un caso de tendencia hacia rendimientos altos, en Santiago del Estero.
En los totales provinciales de Formosa y Misiones predominan los casos de rendimiento bajo en campañas El Niño. En los totales provinciales de Corrientes, el 100% de los casos corresponde a rendimientos normales.
Predominan las tendencias hacia rendimientos indefinidos.
Las únicas 4 series departamentales con tendencia a rendimientos de soja altos en campañas La Niña corresponden a Chaco.
Las únicas 2 series departamentales con tendencia a rendimientos bajos de soja en campañas La Niña corresponden a Santa Fe y Santiago del Estero, más una de esta última provincia con tendencia rendimientos normales a bajos.
Los totales departamentales de Misiones muestran tendencia hacia rendimientos bajos de soja en campañas La Niña, los de Corrientes muestran un comportamiento indefinido y los de Formosa, normales a bajos.
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TRIGO Se compararon las tres clases de rendimientos (bajo, normal, alto) con los estados del Pacífico Ecuatorial El Niño y La Niña, para el bimestre octubre-noviembre, ya que resulta el más relacionado con el periodo crítico del cultivo. TRIGO - EL NIÑO
TRIGO - LA NIÑA
Las tendencias hacia rendimientos normales, normales a altos e indefinidos son aproximadamente iguales (34%, 31% y 28%, respectivamente).
En Chaco, de las 15 series departamentales analizadas, 7 indican tendencia a rendimientos de trigo normales a altos. Esto se corresponde con la tendencia hacia lluvias abundantes durante El Niño en el bimestre octubre-noviembre que se ha detectado en la provincia, al igual que en Corrientes y Misiones (sin datos de rendimientos de trigo).
Tanto en Santa Fe como en Santiago del Estero se detectó 1 serie departamental con tendencia a rendimientos de trigo normales a altos en campañas El Niño, y 1 con tendencia a rendimientos normales a bajos.
Los totales provinciales de Formosa indican tendencia hacia rendimientos normales a bajos en campañas El Niño.
Predominan las tendencias hacia rendimientos indefinidos.
Se obtuvo tendencia hacia rendimientos altos en el 31% de las series departamentales analizadas: 3 casos en la provincia de Chaco, 3 en Santa Fe norte y 3 en Santiago del Estero, coincidiendo con áreas donde el impacto de La Niña en el bimestre octubre-noviembre es hacia lluvias escasas.
Los totales departamentales de Formosa muestran tendencia hacia rendimientos de trigo normales en campañas La Niña. En esta provincia no se evidenció impacto de La Niña en las precipitaciones del bimestre octubre-noviembre.
34
Impacto de los eventos El Niño y La Niña sobre los rendimientos de soja, maíz y girasol obtenidos por medio de modelos computacionales de estimación de rendimientos.
Funcionamiento del modelo de simulación de cultivo. El DSSAT (acrónimo de “Decision Support System for Agrotechnology Transfer”) tiene muchos años en el mundo de los modelos de simulación de cultivos y fue usado por cientos de científicos en todo el mundo (Hoogenboom et al (2012), Jones et al (2003)). Sin embargo, está en un proceso constante de mejoramiento de su diseño. Es una colección de múltiples programas independientes que operan en conjunto, como el CROPGRO para soja y el CERES-Maize para maíz, interconectados a través de DSSAT, que actúa como una carcasa. Como se ve en la figura 6, los módulos de simulación de cultivos son el centro de la atención y tiene alrededor bases de datos meteorológicos, de suelo, condiciones del experimento e información genotípica del cultivo, entre otros factores. El corazón es el DSSAT-CSM (CSM acrónimo de “cropping system model”, sistema de modelado de cultivos en castellano), un módulo que integra todos los cultivos y los refiere a un solo modelo de suelos. Todos los componentes se comunican con y a través del módulo de suelo, y a la vez todo esto es regulado por el DSSAT-CSM. El diseño simplifica la simulación de rotaciones dado que los procesos del suelo operan continuamente, mientras se plantan y cosechan diversos cultivos, acorde a como se diseña cada experimento. Tiene la habilidad de simular 16 cultivos diferentes.
Figura 6: Requerimientos de información para el modelo de simulación de cultivo. (Adaptado al castellano
de Jones et al (2003))
35
El modelo DSSAT requiere datos de entrada del lugar y las condiciones a las que se enfrentan los cultivos. En primer lugar necesita ubicarse espacialmente a través de latitud y longitud del sitio del experimento. Hay que obtener información meteorológica del lugar e información del suelo. También tiene en cuenta otras cuestiones, como el manejo o la variedad a sembrar. La información requerida previa a cualquier simulación se detalla en el Cuadro 7.
Cuadro 7: Información requerida para alimentación del modelo
Tipo Detalle
Geográfica Latitud
Elevación (mts)
Drenaje (tipo, espaciamiento, profundidad)(opcional)
Piedras (cobertura, tamaño)(opcional)
Meteorológica Radiación solar (MJ/m²-día, diaria)
Temperaturas máximas y mínimas (°C, diaria)
Precipitaciones (mm, diaria)
Temperaturas de bulbo seco y húmedo (°C, diaria) (opcional)
Velocidad del viento (m/s, diaria) (opcional)
Temperatura y amplitud media anual (°C)
Suelo Pendiente
Color, permeabilidad y tipo de drenaje del suelo
Profundidad de cada horizonte
Porcentaje de arena, limo y arcilla
Carbono orgánico
pH en agua
Densidad aparente a 0,33 bar
Aluminio
Abundancia de raíces
Manejo Fecha de siembra y variedad elegida
Condiciones previas a la siembra
Densidad y profundidad de siembra
Espaciamiento entre filas
Irrigación y fertilización
El modelo de simulación puede comenzar a trabajar con todos estos parámetros definidos. Muchos otros los parametriza o estima a partir de los datos básicos dados. Otros son opcionales y puede prescindir de ellos. Los opcionales de la componente meteorológica se vinculan con el método de Penman-Monteith para el cálculo de la evapotranspiración. La información meteorológica también debe cubrir todo el ciclo de crecimiento del cultivo. En caso de no disponer de datos en paso diario en un sitio en particular, dispone de generadores de información sintética a partir de las estadísticas del lugar.
36
Metodología Se seleccionaron dos localidades del noreste argentino para la evaluación del impacto del fenómeno ENOS en los rendimientos de maíz, soja y girasol. Se utilizaron los datos meteorológicos de la estación Las Breñas (INTA), ubicada en la provincia de Chaco, y de la estación Reconquista (SMN), ubicada al norte de la provincia de Santa Fe. Se puede establecer una diferencia en los patrones climáticos de cada una: mientras Reconquista se encuentran en una zona en que el clima es subtropical sin estación seca, en Las Breñas el invierno es la estación seca. A partir de la información dada por Red de Evaluación de Cultivares de Soja (RECSO, 2014) se seleccionaron para simular los rendimientos de este cultivo, en la región de estudio, los grupos de madurez VII y VIII. Para el maíz, la información provino de la red de evaluación de maíz de INTA. Se utilizaron dos cultivares de maíz de los cuales se dispone de la información necesaria para que el DSSAT pueda simularlos, similares a los utilizados por las redes de ensayo y los productores. Se trata de una variedad de ciclo largo y otra de ciclo corto. Las simulaciones con girasol se hicieron utilizaron dos variedades con distintas longitudes de su ciclo vegetativo, ciclo largo y ciclo corto. La determinación de las condiciones iniciales para humedad del suelo ofrecidas por el modelo representan dos posibles escenarios:
- simula que al 1 de agosto de cada año los suelos tengan un 40% de su agua útil - simula que al 1 de agosto de cada año los suelos tengan un 70% de su agua útil
En base a las salidas de los balances hídricos para soja, maíz y girasol, elaborados según la metodología de la Oficina de Riesgo Agropecuario (ORA, Basualdo y Occhiuzzi, 2009), se estimó que a mitad de año las condiciones medias de humedad del suelo son aproximadamente de un 50% de agua útil. Entonces el primer escenario otorga una condición hídrica normal a ligeramente inferior a la normal, considerando que las precipitaciones en la región se concentran entre octubre y marzo. En tanto que el segundo es un escenario hídrico normal a superior a lo normal. En cualquiera de los dos casos, la estrategia apunta a que con la evaporación simulada, desde el suelo con barbecho de maíz, girasol o soja, sumada a las lluvias, entre la fecha de inicio de simulación y la siembra del cultivo de la siguiente campaña, el modelo se ajuste a la situación real que tendrá el cultivo a la siembra, dado que en la región las precipitaciones de la estación húmeda comienzan en octubre. Así, los resultados son independientes de las condiciones iniciales y serán dependientes de la recarga hídrica de las lluvias entre el 1 de agosto y la fecha de siembra.
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Para una mejor representación de las condiciones generales en cada sitio de simulación, se optó por elegir una amplia variedad de suelos utilizados para agricultura en los departamentos donde se efectúan los análisis con el modelo. Los suelos utilizados se pueden ver en el Anexo 3. Los rendimientos simulados por el modelo están asociados al peso de los granos cosechados al momento de madurez fisiológica del cultivo. La serie de rendimientos estudiada corresponde a las campañas desde 1970-71 a 2013-14, totalizando 44 campañas. Una fortaleza de estas herramientas de simulación es que estos valores de rendimiento no requieren ser corregidos por cambios tecnológicos o de híbridos y se especifica que el cultivo siempre tenga sus requerimientos nutricionales satisfechos (vía fertilización automática), por lo que el único factor de estrés posible es el meteorológico. Por el contrario, este modelo depende fuertemente de datos de suelo, cultivares e información meteorológica, lo que ocasiona que lo simulado muchas veces no se asemeje a la realidad en un lote o un departamento dadas las suposiciones efectuadas. Para identificar un posible efecto del fenómeno del ENOS, cada campaña tuvo que ser tabulada según qué fase del evento la caracterizó: El Niño, La Niña o Neutro (detallado en “Descripción metodológica de determinación de bimestres asociados con fenómenos El Niño y La Niña” – Anexo 1-A). Para definir el efecto sobre cada campaña se evaluaron los bimestres entre junio/julio de un año y marzo/abril del siguiente, y se determinaron las fases considerando que debía mantenerse en un mismo estado durante al menos el 50% del periodo en forma consecutiva. El resumen de cada campaña se puede ver en el Cuadro 8.
Cuadro 8: Clasificación de campañas según la fase del ENOS
Luego se definieron dos líneas de trabajo:
1- Fecha de siembra fija: Impacto del ENOS sobre rendimientos simulados La fecha de siembra para soja, grupos de madurez VII y VIII, se encuentra dentro de los primeros diez días de diciembre, por lo cual se seleccionó como fecha media de siembra el 5 de diciembre.
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En el caso del maíz las fechas de siembra oscilan entre los últimos días de diciembre y los primeros quince días de enero. Para este trabajo se fijó como 15 de enero. La fecha media de siembra seleccionada para girasol se fijó al 15 de septiembre. Las campañas correspondientes a la fase neutra se usaron para normalizar los rendimientos en el análisis del impacto del ENOS sobre los mismos. Los valores positivos entonces serán rendimientos por encima de la media para campañas neutras, mientras que los negativos serán inferiores a la media de esas campañas.
2- Ventana con fechas de siembras: Impacto del ENOS sobre la fecha de siembra Se hicieron simulaciones con fechas de siembra cada 15 días dentro de los periodos detallados a continuación:
- Soja: 01 de noviembre al 15 de enero - Maíz: 01 de noviembre al 01 de febrero - Girasol: 15 de agosto al 15 de octubre
En el análisis del impacto del ENOS sobre la fecha de siembra, se normalizaron los rendimientos utilizando la media de todas las fechas propuestas y sus 44 campañas simuladas, obteniéndose una media para cada grupo de madurez en soja o para cada variedad en maíz y girasol (ciclos largo y corto). Los valores positivos para cada grupo o variedad corresponden a valores por encima de la media y los negativos a valores por debajo de la misma.
Resultados: Impacto del ENOS sobre el rendimiento - Simulación
SOJA
1- Soja en campañas Neutras Las simulaciones de las campañas Neutras en Las Breñas dieron mayor variabilidad de rendimientos que las simulaciones de Reconquista para esas mismas campañas. A su vez, Las Breñas tiene menor rango intercuartil, en tanto que Reconquista no da una señal clara. En Las Breñas es más probable obtener rendimientos cercanos a la media. En la localidad del norte santafesino el evento neutro más negativo es la campaña 1990/91, donde el cultivo, según las simulaciones, sufrió un gran estrés hídrico entre la
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formación de la primera semilla y la madurez fisiológica, por falta de lluvias en febrero y marzo. En la localidad chaqueña la peor campaña de los eventos neutros corresponde a 2008/09, donde sufrió un gran estrés hídrico en el último mes del ciclo del cultivo (marzo). Mientras en Reconquista no se observaron grandes variaciones al comparar dos grupos de madurez, en Las Breñas el grupo de madurez VIII mostró mayores desvíos positivos que el grupo VII.
2- Soja en campañas La Niña Las simulaciones de rendimientos para las campañas identificadas como La Niña (10 de 44) dieron un apartamiento medio que fue positivo en Reconquista y negativo en Las Breñas. A su vez, en Las Breñas la dispersión de los rendimientos fue mayor comparado con los casos neutros de la misma localidad. Comparando el mismo grupo de madurez en la misma localidad, en las campañas La Niña se ve una mayor tendencia hacia rendimientos menores que en las campañas Neutras, con extremos más catastróficos. En cambio, en Reconquista la dispersión de los rendimientos es menor que en las campañas Neutras. En las simulaciones de Reconquista el grupo de madurez VIII simulado mostró una variabilidad levemente menor que el grupo VII. En ambas estaciones se obtuvieron rendimientos extremos muy inferiores respecto de las campañas Neutras. En Reconquista, los peores rendimientos corresponden a la campaña 2007/08. Esta campaña fue desastrosa desde el punto de vista de las lluvias, tuvo 6 meses (de noviembre a abril) con lluvias muy por debajo de la estadísticamente normal, especialmente marzo 2008. Este evento La Niña no fue característico por su intensidad, magnitud o duración (ver Anexo 1-A), pero sí por el impacto que tuvo en las precipitaciones de la región. En Las Breñas la peor campaña fue 2011/12. Esto se debió a un cuatrimestre (de diciembre a marzo) con lluvias muy por debajo de lo normal.
3- Soja en campañas El Niño En campañas El Niño (11 de 44), el comportamiento entre las localidad simuladas fue disímil. En Reconquista la media de los desvíos con respecto a los casos neutros fue positiva. Un gran porcentaje (80%) de los rendimientos simulados dio desvíos positivos, sólo en dos campañas, 1977/78 (baja intensidad según Anexo 1-A) y 1987/88, se observaron desvíos negativos. La campaña 1977/78 tuvo desvíos levemente negativos y 1987/88 fue la peor campaña, caracterizada por la duración extensa del evento El Niño (18 bimestres solapados). En Las Breñas, las campañas El Niño fueron las de mayor variabilidad. La media de los desvíos fue negativa.
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La distribución de los desvíos con respecto a las campañas Neutras estuvo corrida hacia valores negativos con las simulaciones hechas para grupo de madurez VIII.
Figura 7: Boxplots de apartamientos de soja para la localidad de Las Breñas, Chaco (para grupos
de madurez VII y VIII y fecha de siembra del 05 de diciembre)
Figura 8: Boxplots de apartamientos de soja para la localidad de Reconquista, Santa Fe (para
grupos de madurez VII y VIII y fecha de siembra del 05 de diciembre)
4- Resumen de los resultados:
Soja – La Niña: en Las Breñas es indefinido; en Reconquista es normal a bajo. Soja – El Niño: en Las Breñas es indefinido; en Reconquista es normal a levemente alto.
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MAÍZ
1- Maíz en campañas Neutras Los años Neutros, usados como referencia, para ambas localidades, Las Breñas y Reconquista, tienen una gran variabilidad en maíces de ciclo largo. En Las Breñas, la variedad de ciclo corto tiene menor variabilidad y muestra una tendencia hacia extremos más negativos que la variedad de ciclo largo, aunque es debido a una sola campaña catastrófica: 2008/09. Esta campaña se caracterizó por la poca oferta de agua en los meses previos a la siembra, dado que noviembre y diciembre las lluvias fueron deficitarias, y durante el final del ciclo ocurrió algo similar en el bimestre marzo-abril. En Reconquista el impacto sobre el maíz de ciclo corto tiene un sesgo similar al observado en Las Breñas, aunque de menor intensidad. Las peores campañas reales de esta localidad coinciden con las de peores rendimientos simulados, aunque la magnitud simulada de las mermas de rendimientos es menor.
2- Maíz en campañas La Niña Las campañas correspondientes a La Niña en Reconquista tienen, sistemáticamente, rendimientos medios superiores a los casos neutros. En dicha localidad, el maíz de ciclo corto tiene rendimientos superiores a los casos neutros y menor variabilidad. La campaña 2007/08 fue la de peores rendimientos para todas las variedades de maíz. Esto se debió a que en ambas localidades las lluvias fueron escasas en el semestre noviembre-abril. Las Breñas no se parece a Reconquista. En todos los casos muestra mayor variabilidad que en las campañas Neutras pero mantiene la tendencia a menor variabilidad del maíz de ciclo corto, respecto del maíz de ciclo largo, para campañas en fase La Niña. La media de los apartamiento en las campañas La Niña, en Las Breñas, es menor en todas las variantes simuladas que la referencia de los años Neutros. También se resaltan las campañas con rendimientos desastrosos, inferiores a los años de referencia. La peor campaña simulada fue la 2011/12.
3- Maíz en campañas El Niño Las campañas El Niño en Reconquista también se diferencian de las de Las Breñas. Todas las variantes simuladas en Reconquista muestran menor variabilidad y mayores rendimientos medios simulados que las campañas Neutro y La Niña.
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Los peores rendimientos resultaron ser entre un 50% a un 20% inferiores a la media de los casos Neutros en Las Breñas y corresponden a la campaña 1987/88. En Las Breñas la diferencia en los rendimientos medios no resulta significativa para campañas en fase El Niño. Se pueden rescatar dos resultados favorables:
- El maíz de ciclo largo tienen la menor variabilidad y menor predisposición a rendimientos bajos.
- El maíz de ciclo corto, en campañas desfavorables, muestras rendimientos aún más bajos que el maíz de ciclo largo.
Figura 9: Boxplots de apartamientos de maíz para la localidad de Las Breñas, Chaco (para ciclos
corto y largo y fecha de siembra del 15 de enero)
Figura 10: Boxplots de apartamientos de maíz para la localidad de Reconquista, Santa Fe (para
ciclos corto y largo y fecha de siembra del 15 de enero)
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Los peores resultados de rendimientos simulados corresponden a las campañas 1977/78, 1986/87 y 1987/1988. El maíz de ciclo corto, particularmente, obtuvo muy malos rendimientos en la campaña 1987/88. El Niño de la campaña 1977/78 fue breve y de baja intensidad, con falta de lluvias en diciembre-enero y marzo-abril. En las campañas 1986/87 y 1987/88 hubo lluvias deficitarias en todo el período de cultivo.
4- Resumen de los resultados Maíz – La Niña: en Las Breñas es bajo; en Reconquista es bajo a normal. Maíz – El Niño: en Las Breñas es indefinido; en Reconquista es normal a levemente alto.
GIRASOL
1- Girasol en campañas Neutras El análisis de los años caracterizados como neutrales muestra que, en Las Breñas, el girasol de ciclo largo, tienen menor dispersión que el girasol de ciclo corto. En Reconquista sucede el caso inverso. Las peores campañas en Las Breñas son 1974/75 y 2008/09. En ambas el cultivo sufre un gran estrés hídrico en llenado de granos entre mediados de diciembre y principios de enero. En Reconquista, esas dos campañas también tienen apartamientos de rendimiento negativos, pero la peor campaña es la 1995/96. Tanto en Reconquista como en Las Breñas se observó ese año un gran estrés en noviembre/diciembre durante las fases fenológicas de inicio de floración, antesis o llenado de granos, pero los rendimientos simulados se vieron más afectados en Reconquista. Sin embargo, los rendimientos informados por el Sistema Integrado de Información Agropecuaria (SIIA) dependiente del Ministerio de Agroindustria de la Nación da apartamientos positivos para esa campaña.
2- Girasol en campañas La Niña En todos los casos simulados en campañas La Niña, la característica común son los rendimientos levemente por debajo de lo esperado para campañas neutrales. Las mermas de rendimiento son del 20% al 30%. Los resultados con menor dispersión se observan para la variedad de ciclo largo en Las Breñas y de ciclo corto en Reconquista. Las campañas más catastróficas tienen mermas de rendimiento de 50%. La peor campaña en Las Breñas fue la 1999/00 para ambas variedades, que según el modelo de simulación sufre estrés hídrico en la fase de llenado de granos en diciembre. Sin embargo, los rendimientos informados por el SIIA dan apartamientos positivos para esta campaña.
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En Reconquista sucede algo similar a Las Breñas para la variedad de ciclo corto. En tanto que la peor campaña para ciclo largo es la 2011/12, con estrés hídrico entre mediados de diciembre y mediados de enero. Los datos del SIIA de esa campaña dan rendimientos normales. Las simulaciones realizadas con fechas de siembra de agosto (ver sección de análisis para “Impacto del ENOS sobre la fecha de siembra”) replican este comportamiento y dan apartamientos de rendimientos similares al informado por el SIIA.
3- Girasol en campañas El Niño En las campañas El Niño, los rendimientos no se alejan de los observados en campañas neutrales. Sólo se distinguen por tener mínimos más altos. Los apartamientos en ambas localidades son cercanos a cero o con aumento de rendimiento del 20%. Tanto en Las Breñas como en Reconquista la variedad de ciclo corto tiene poca dispersión de los rendimientos, con valores cercanos a cero, reforzando la idea de que los rendimientos son similares a los años neutros.
Figura 11: Boxplots de apartamientos de girasol para la localidad de Las Breñas, Chaco (para
ciclos corto y largo y fecha de siembra del 15 de septiembre)
Figura 12: Boxplots de apartamientos de girasol para la localidad de Reconquista, Santa Fe (para
ciclos corto y largo y fecha de siembra del 15 de septiembre)
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4- Resumen de los resultados Girasol – La Niña: en Las Breñas normal a bajo; en Reconquista bajo. Girasol – El Niño: en ambas localidades normal.
Resultados: Impacto del ENOS sobre la fecha de siembra - Simulación
Determinación de fechas óptimas de siembra para campañas El Niño o La Niña de acuerdo a los diferentes resultados obtenidos a partir de simulaciones mediante modelos computacionales.
SOJA En Las Breñas (Figura 13) el denominador común es la disminución de la variabilidad para las fechas tardías, en especial el Grupo de Madurez VIII. La presencia de los rendimientos bajos es común en todos los casos, pero para fechas tardías se ve una reducción del máximo rendimiento relativo. Las campañas Neutras dan rendimientos medios más altos en la fecha de siembra cercana al 1 de enero. Para esta fecha, sólo el 16% de las campañas simuladas dieron rendimientos relativos negativos, el resto fueron rendimientos superiores a lo normal. Esto también se puede ver por la importante disminución de los intervalos intercuartiles para las fechas de enero. En las campañas La Niña, los resultados favorecen al Grupo de Madurez VII. Se observa menor variabilidad para la siembra del 15 de enero y medias de los apartamientos levemente positivas para las fechas de siembra del 15 de diciembre y el 01 de enero. En las campañas El Niño los mejores resultados se obtienen para las fechas de siembra de la última quincena de diciembre y la primera quincena de enero con el Grupo de Madurez VII (mayores rendimientos medios aunque con mayor variabilidad). Hay dos casos con poca variabilidad, aunque representan rendimientos levemente negativos. Estos son:
- los sembrados a principios de noviembre con Grupo de Madurez VII
- los sembrados la primera quincena de enero con Grupo de Madurez VIII
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GM VII, campañas Neutras GM VIII, campañas Neutras
GM VII, campañas La Niña GM VIII, campañas La Niña
GM VII, campañas El Niño GM VIII, campañas El Niño
Figura 13: Boxplots de apartamientos de los rendimientos de soja para las diferentes fechas de
siembra en Las Breñas
Las simulaciones efectuadas en Reconquista (Figura 14) resultan con menor variabilidad que las de Las Breñas. Las campañas El Niño tienen rendimientos medios por encima de la media para gran parte de las fechas de siembra simuladas. Tomando la media, los mejores rendimientos corresponden a las fechas de 1 y 15 de noviembre. Sin embargo, en un ejercicio práctico, si se remueve la peor campaña (1987/88), cualquier fecha de siembra posterior al 1 de diciembre devuelve que los rendimientos más bajos simulados son superiores a la media. En las campañas Neutras, la presencia de mínimos de rendimiento altos en las fechas de siembra de enero genera la posibilidad de diferir a fechas posteriores al 15 de diciembre la siembra de soja, dado que hay menos casos simulados con rendimientos desastrosos.
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GM VII, campañas Neutras GM VIII, campañas Neutras
GM VII, campañas La Niña GM VIII, campañas La Niña
GM VII, campañas El Niño GM VIII, campañas El Niño
Figura 14: Boxplots de apartamientos de los rendimientos de soja para las diferentes fechas de
siembra en Reconquista
De las campañas La Niña simuladas, la peor campaña es la 2007/08, como ya se mencionó, debido a la falta de agua. Los valores medios más altos son para las fechas de siembra entre el 01 de noviembre y el 15 de diciembre. Si la peor campaña se saca del análisis, los límites inferiores más altos se obtienen sembrando pasado el 15 de diciembre. Se evaluaron dos enfoques para elegir fecha de siembra (Cuadro 9):
- uno que garantice un mínimo de rendimiento alto usando el primer cuartil, dando una mayor relevancia a la posibilidad de tener un límite inferior o “piso” mayor
- y otro en que la media de rendimientos fuera la más alta
Cuadro 9: Descripción de los valores utilizados para la selección de fechas de siembra para el cultivo de soja (entre paréntesis se menciona la variedad seleccionada)
La Niña Neutro El Niño
Las Breñas Piso: 01/01 (VII) Media: 15/12 (VII)
Piso: 15/01 (VII) Media: 01/01 (VII)
Piso: 15/01 (VIII) Media: 01/01 (VII)
Reconquista Piso: 01-15/12 (VIII) Media: 01-15/12(indist.)
Piso: 01-15/01 (indistinto) Media: 15/12 (VII)
Piso: 01/11 (VII) Media: 01-15/11 (indist.)
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MAÍZ En el caso del maíz, en Las Breñas (figura 15), en las campañas Neutras se observa para ambas variedades de maíz una gran variabilidad en el rendimiento obtenido en las siembras del 1 de febrero.
Ciclo largo, campañas Neutras Ciclo corto, campañas Neutras
Ciclo largo, campañas La Niña Ciclo corto, campañas La Niña
Ciclo largo, campañas El Niño Ciclo corto, campañas El Niño
Figura 15: Boxplots de apartamientos de los rendimientos de maíz para las diferentes fechas de
siembra en Las Breñas Las peores campañas son:
- 2013/14 con fecha de siembra 01 de noviembre - 1974/75 con fecha de siembra 15 de noviembre - 2004/05 con fecha de siembra 01 de diciembre - 2008/09 con fechas de siembra 15 de diciembre y 01 de enero - 2012/13 con fecha de siembra 15 de enero
Los mínimos de rendimiento más altos resultan ser el 01 de diciembre para maíz de ciclo largo. Y entre el 15 de diciembre y el 15 de enero para maíz de ciclo corto.
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La fecha con menor variabilidad es el 15 de enero, aunque es más probable obtener en estas condiciones rindes inferiores a la media. Los máximos valores medios de rendimientos, en cambio, se dan entre el 01 de diciembre y el 01 de enero, según qué variedad se prefiera. En campañas La Niña los límites inferiores de rendimiento son muy bajos justamente en las fechas de siembra más usuales, entre el 15 de diciembre y el 15 de enero. Coincide con las fechas que tienen menor variabilidad, excepto el ciclo largo de maíz, que tiene mucha dispersión para el 15 de diciembre, y menor dispersión para el 01 de febrero. El ciclo corto muestra la mayor variabilidad en la siembra del 01 de febrero. La peor campaña para las siembras entre el 01 de noviembre y el 15 de enero fue la 2011/12. Hubo buena oferta de agua a la siembra pero luego, en los meses posteriores, se produjo estrés hídrico. En tanto que para el 01 de febrero la peor campaña fue la 1975/76, con lluvias inferiores a lo normal en febrero-abril. Los rendimientos medios más altos fueron para maíz de ciclo largo sembrado alrededor del 15 de diciembre. Para campañas El Niño, en los ciclos largos, los rendimientos más bajos se observan en todas las fechas de diciembre y enero. La menor variabilidad puede adjudicarse a las fechas del 01 de noviembre, 01 de diciembre y 15 de enero. La media más alta para ciclo largo resultó ser para la siembra del 01 de enero, mientras que para ciclo corto resultó ser para las siembras alrededor del 01 de noviembre y el 15 de enero. Las peores campañas fueron 1977/78, 1986/87 o 1987/88, variando según la fecha de siembra. En Reconquista (Figura 16), los análisis para todas las fases del ENSO y cualquier variedad de maíz, tienen una gran variabilidad en la fecha de siembra del 01 de febrero. Para campañas Neutras, las fechas de siembra que garantizan límites inferiores altos de rendimiento resultan, para ciclos largos, en noviembre y enero. La media más alta resulta ser para el 01 de diciembre, en el maíz de ciclo largo. Las campañas La Niña tienen una media más alta a partir de mediados de enero con ciclos largos y a principios de enero para ciclos cortos. Las fechas con menor variabilidad coinciden con aquellas que tienen el intervalo intercuartil por debajo de cero y pisos bajos de rendimiento. Las peores campañas fueron 2011/12 para maíces sembrados en noviembre y 2007/08 para los sembrados en enero.
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Ciclo largo, campañas Neutras Ciclo corto, campañas Neutras
Ciclo largo, campañas La Niña Ciclo corto, campañas La Niña
Ciclo largo, campañas El Niño Ciclo corto, campañas El Niño
Figura 16: Boxplots de apartamientos de los rendimientos de maíz para las diferentes fechas de
siembra en Reconquista Las campañas El Niño simuladas con maíces de ciclo largo tienen los mejores pisos de rendimientos tanto a principios de noviembre, como entre el 15 de diciembre y el 15 de enero. Las mejores fechas, por su media y poca variabilidad, son en noviembre y alrededor del 15 de diciembre. Del análisis de resultados con ciclo corto se desprende que la fecha del 15 de diciembre tiene media por encima de lo normal pero con gran variabilidad, aunque tiene un gran porcentaje de rendimientos por encima de cero. En cambio, las fechas de principios de noviembre y diciembre ofrecen poca variabilidad, pero mayor chance de rendimientos por debajo de la media. Al igual que para la soja, se evaluaron dos enfoques para elegir fecha de siembra (Cuadro 10):
- uno que garantice un mínimo de rendimiento alto usando el primer cuartil, dando una mayor relevancia a la posibilidad de tener un límite inferior o “piso” mayor
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- y otro en que la media de rendimientos fuera la más alta
Cuadro 10: Descripción de los valores utilizados para la selección de fechas de siembra para el cultivo de maíz (entre paréntesis se menciona la variedad seleccionada)
La Niña Neutro El Niño
Las Breñas Piso: 15/12 (Largo) Media: 15/12 (Largo)
Piso: 01/12 (Corto) Media: 01/01 (Corto)
Piso: 01/11 (Corto) Media: 01/01 (Largo)
Reconquista Piso: 01/12 (Largo) Media: 01/2 (Largo)
Piso: 15/12 (Largo) Media: 01/02(Corto)
Piso: 15/11 (Largo) Media: 15/11 (Largo)
GIRASOL
Ciclo largo, campañas Neutras Ciclo corto, campañas Neutras
Ciclo largo, campañas La Niña Ciclo corto, campañas La Niña
Ciclo largo, campañas El Niño Ciclo corto, campañas El Niño
Figura 17: Boxplots de apartamientos de los rendimientos de girasol para las diferentes fechas
de siembra en Las Breñas Variar la fecha de siembra del girasol (entre el 15 de agosto y el 15 de octubre) en años neutrales y para la localidad de Las Breñas (figura 17) no produce grandes cambios en los resultados. Los valores medios son estables y el 50% de los casos tienen rendimiento de +/-15%.
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En los casos La Niña se observa una leve merma en rendimientos, con muy poca dispersión, en las fechas de 15 de agosto y 1 de septiembre para el girasol con ciclo largo. En fechas posteriores es más probable que la merma sea mayor para cualquier variedad, pero con rendimientos medios mayores. Con la variedad de ciclo corto la menor dispersión se da para las fechas de siembra del 15 de septiembre. En los casos El Niño los mejores rendimientos se obtienen sembrando entre el 15 de agosto y el 1 de septiembre si la variedad es de ciclo largo y alrededor del 15 de septiembre si es ciclo corto. Fuera de esas fechas la dispersión de los rendimientos esperables es mayor, y en consecuencia aumenta la posibilidad de tener mermas. En Reconquista (Figura 18), en los casos neutrales se ve algo similar a lo visto en la localidad chaqueña: para cualquier fecha el comportamiento es similar.
Ciclo largo, campañas Neutras Ciclo corto, campañas Neutras
Ciclo largo, campañas La Niña Ciclo corto, campañas La Niña
Ciclo largo, campañas El Niño Ciclo corto, campañas El Niño
Figura 18: Boxplots de apartamientos de los rendimientos de girasol para las diferentes fechas
de siembra en Reconquista Los rendimientos aquí también son estables alrededor de cero, aunque en esta localidad hay una mayor tendencia a tener mermas de rendimiento. La mayor parte de las pérdidas corresponden a la campaña 1995/96, donde el modelo de simulación de cultivos arroja valores de estrés hídrico durante la fase reproductiva. Sin embargo los rendimientos
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informados para esa campaña por el SIIA son positivos. Existen otras campañas, como la 1983/84, donde las fechas tardías sufren mayores reducciones de rendimiento. El girasol en Reconquista, durante campañas La Niña, muestra menores reducciones del rinde esperado en fechas cercanas al 15 de agosto para el ciclo corto. El ciclo largo muestra reducciones para el 15 de agosto y el 15 de septiembre. En estos casos se individualiza una campaña, la 1999/2000, en la cual, para todas las fechas simuladas, ocurre déficit hídrico desde antesis en adelante. Este hecho puede adjudicarse al importante déficit de precipitaciones registrado entre septiembre y diciembre en la estación meteorológica. En contraste, la información provista por el SIIA da rendimientos normales. En los años El Niño, los mejores rendimientos se obtienen en las fechas tempranas para ambas variedades. Sembrando entre el 15 de agosto y el 1 de septiembre los resultados de las simulaciones tienen menor dispersión y ofrecen menos chances de mermas que las fechas posteriores. Debe observarse que, para fechas tardías, los valores medios son levemente mayores pero no ofrecen la estabilidad de las fechas tempranas. Esto puede deberse a que sembrando más temprano se evitan las lluvias abundantes durante los meses estivales, características de El Niño en esta zona. Nuevamente, se evaluaron dos enfoques para elegir fecha de siembra (Cuadro 10):
- uno que garantice un mínimo de rendimiento alto usando el primer cuartil, dando una mayor relevancia a la posibilidad de tener un límite inferior o “piso” mayor
- y otro en que la media de rendimientos fuera la más alta
Cuadro 11: Descripción de los valores utilizados para la selección de fechas de siembra para el cultivo de girasol (entre paréntesis se menciona la variedad seleccionada)
La Niña Neutro El Niño
Las Breñas Piso: 15/10 (corto) o 01/9 (largo) Media: 15/08 o 15/10 (corto)
Piso: 15/08 a 1/09 (largo) Media: indiferente.
Piso: 15/09 (corto) Media: 01 a 15/09 (corto)
Reconquista Piso: 15/08 (indistinto) Media: 15/09 (largo)
Piso: 15/09 (corto) Media: 15/08 a 01/10 (corto)
Piso: 01/10 (largo) Media: 01 a 15/09 (largo)
Discusión de resultados Con la simulación del ciclo de los cultivos se espera representar con gran verosimilitud las condiciones planteadas por cada experimento. A continuación se ofrece la posibilidad de comparar la información de las salidas de los experimentos (localidad, suelos
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representativos, datos meteorológicos, variedad del cultivo simulado) con los datos del SIIA para los departamentos de General Obligado (Santa Fe) y 9 de Julio (Chaco).
Figura 19: Comparativas de rendimiento en soja - Las Breñas. Simulaciones (cruces) vs. Información del SIIA (puntos rojos).
Figura 20: Comparativas de rendimiento en soja - Reconquista. Simulaciones (cruces) vs. Información del SIIA (puntos rojos).
Al comparar las salidas para soja del modelo de simulación de cultivos con la información provista por el SIIA, se ve que los resultados son buenos. Hay algunas excepciones, como las campañas 1994/95, 2003/04 o 2007/08 en Las Breñas o 1998/99, 2000/01 o 2011/12 en Reconquista.
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En Las Breñas, en la campaña 1994/95, las fechas de noviembre sufrieron estrés (entre 0.7 y 0.9) durante la formación de la primera vaina, que dependiendo de la variedad y el agua útil inicial pudo haber sido entre fines de enero y algunos días de febrero. En la campaña 2003/04 las primeras fechas de noviembre sufrieron un estrés muy importante entre las etapas de primera vaina y primera semilla, desde mediados de enero y hasta mediados de febrero. Fechas posteriores sufrieron menos estrés para dichas etapas. En la campaña 2007/08 el modelo de simulación muestra estrés hídrico entre primera vaina y madurez fisiológica, lo cual no se ve reflejado en los rendimientos reportados por el SIIA. En Reconquista, en la campaña 1998/99, las siembras de diciembre en adelante sufrieron algo de estrés en madurez fisiológica, que fue entre mediados de marzo y principios de abril. Las más tardías sufrieron el estrés desde etapas previas, desde primera vaina en adelante. El impacto del estrés hídrico en aquello casos que tuvieron poca agua útil al momento de la siembra, fue importante. Esta merma no se deduce de los rendimientos informados por el SIIA. Durante la campaña 2000/01 el cultivo de soja sufrió, según el modelo, estrés hídrico a fines de febrero y durante todo marzo. Las primeras fechas de siembra sufrieron gran estrés en madurez fisiológica o última vaina. Las últimas fechas, un estrés moderado en primera vaina o primera semilla. En 2011/12 el modelo no da un estrés importante para el cultivo. Sin embargo, el trimestre enero-marzo de 2012 es recordado por las altas temperaturas en torno a los 35/40°C que se registraron con persistencia. Esto puede haber causado las mermas que son reportadas por el SIIA, pero que el modelo no refleja.
Figura 21: Comparativas de rendimiento en maíz - Las Breñas. Simulaciones (cruces) vs. Información del SIIA (puntos rojos).
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Figura 22: Comparativas de rendimiento en maíz - Reconquista.
Simulaciones (cruces) vs. Información del SIIA (puntos rojos). En el caso del maíz, el comportamiento entre lo simulado y lo informado por el SIIA se asemeja, aunque pueden describirse algunas excepciones. Exceptuando la campaña 2013/14 en Reconquista, el resto de los casos, tanto las simulaciones como la información del SIIA para el departamento de General Obligado, mantienen un comportamiento similar. Se puede concluir que en este caso la herramienta de simulación funciona correctamente con la información provista. En la campaña 2013/14, los datos provistos por la estación meteorológica Reconquista indican que hubo escasez de lluvias en el mes de diciembre de 2013 y primera quincena de enero de 2014. Esto debió afectar a los maíces sembrados hasta principios de diciembre, que sufrieron estrés hídrico entre iniciación floral y llenado de granos, dependiendo de la fecha de siembra. El SIIA no refleja esa merma. Probablemente el resto del departamento haya recibido mejores lluvias o los suelos recibieron el aporte de la napa, que no es simulado.
Figura 23: Comparativas de rendimiento en girasol – Las Breñas.
Simulaciones (cruces) vs. Información del SIIA (puntos rojos).
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Figura 24: Comparativas de rendimiento en girasol - Reconquista.
Simulaciones (cruces) vs. Información del SIIA (puntos rojos). En las simulaciones con girasol fue más difícil encontrar buena relación entre resultados y datos informados. Se pueden ver campañas, como 1990/91 y 2009/10 en Reconquista o 1999/2000 y 2013/14 en Las Breñas, donde ninguna simulación acertó a reproducir el comportamiento reportado por el SIIA sobre los rendimientos departamentales. En la campaña 1990/91 en Reconquista el modelo no reporta estrés hídrico. Sin embargo, es posible que las lluvias abundantes de octubre y diciembre hayan tenido que ver con las mermas de ese año informadas por el SIIA, dado que este cultivo es sensible a los excesos de agua. En la campaña 2009/10 se ve para las primeras fechas de siembra, entre mediados de agosto y de septiembre, algo de estrés entre iniciación floral y antesis (de octubre a principios de noviembre). Luego se dan excesos hídricos en los meses de noviembre, diciembre y febrero. Este último mes es cercano al mes de cosecha, donde las enfermedades relacionadas con el exceso de agua o humedad ambiente generan pérdidas en el girasol. En Las Breñas, el reporte del SIIA indica rendimientos normales para la campaña 1999/2000, mientras que las simulaciones muestran déficit hídrico desde comienzo de llenado de granos a fines de octubre hasta el final del ciclo de cultivo en diciembre, para las primeras fechas de siembra. Las siembras posteriores tienen menor estrés, debido a que en diciembre y enero mejoró el aporte hídrico de las lluvias. En 2013/14 el modelo de simulación no informa estrés hídrico, en tanto que los valores de rendimientos informados por el SIIA se encuentran por debajo de la media. Probablemente se deba a que las lluvias fueron excesivas entre enero y marzo y dificultaron la cosecha y/o generaron pérdidas previo a la cosecha. Los casos particulares que muestran diferente comportamiento entre simulaciones y rendimientos reportados, pueden explicarse a través de las limitaciones del modelo. Se busca comparar resultados de simulaciones hechas en base a datos meteorológicos puntuales, sobre suelos con características específicas, para variedades de cultivos
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particulares, sin tomar en cuenta, por ejemplo, las variaciones en el uso de fertilizantes o los aportes a través de las napas. Además, los datos reportados por el SIIA corresponden a unidades departamentales, en tanto que la simulación se hace en forma puntual.
Resumen Se muestra a continuación una comparación entre los resultados obtenidos en las primeras secciones, donde se analizó el impacto de los fenómenos ENOS sobre los rendimientos de los cultivos, con los resultados obtenidos a partir de las simulaciones.
Cuadro 12: Impacto de los fenómenos El Niño y La Niña sobre el rendimiento de los cultivos. Evaluaciones a partir de rendimientos informados por el SIIA (en rojo) vs. Evaluaciones a partir
de los resultados de las simulaciones (en azul)
La Niña El Niño
Las Breñas
Soja Indefinido Indefinido
Normal Indefinido
Maíz Indefinido Bajo
Indefinido a normal alto Indefinido
Girasol Indefinido a normal alto Normal a bajo
Indefinido a normal bajo Normal
Reconquista
Soja Indefinido Normal a bajo
Normal Normal a leve alto
Maíz Bajo Bajo a normal
Normal Normal a leve alto
Girasol Normal Bajo
Normal Normal
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BIBLIOGRAFÍA Basualdo, Adriana B. y Occhiuzzi, Sandra E. 2009. Seguimiento del estado hídrico de los
cultivos mediante balance hidrológico. Congremet X, Buenos Aires, Argentina
Hoogenboom, G., J.W. Jones, P.W. Wilkens, C.H. Porter, K.J. Boote, L.A. Hunt, U. Singh, J.I.
Lizaso, J.W. White, O. Uryasev, R. Ogoshi, J. Koo, V. Shelia, and G.Y. Tsuji. 2012. Decision
Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) Version 4.5 (www.DSSAT.net).
DSSAT Foundation, Prosser, Washington.
Jones, J.W., G. Hoogenboom, C.H. Porter, K.J. Boote, W.D. Batchelor, L.A. Hunt, P.W.
Wilkens, U. Singh, A.J. Gijsman, and J.T. Ritchie. 2003. DSSAT Cropping System Model.
European Journal of Agronomy 18:235‐265
Red de Evaluación de Cultivares de Soja (RECSO), INTA, 2014.
Red de Evaluación de Maíz, INTA Las Breñas, 2014.
Sistema Integrado de Información Agropecuaria (SIIA). www.siia.gov.ar
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ANEXOS
Anexo 1-A
Valores del índice MEI por bimestres solapados en el periodo 1970-2014
http://www.cdc.noaa.gov/people/klaus.wolter/MEI/table.html
En rojo (azul) se han consignado los bimestres considerados El Niño (La Niña).
YEAR DECJAN JANFEB FEBMAR MARAPR APRMAY MAYJUN JUNJUL JULAUG AUGSEP SEPOCT OCTNOV NOVDEC
1970 0.361 0.41 0.215 -0.062 -0.142 -0.72 -1.137 -1.042 -1.245 -1.103 -1.09 -1.248
1971 -1.224 -1.518 -1.812 -1.902 -1.432 -1.485 -1.222 -1.234 -1.462 -1.421 -1.313 -1.011
1972 -0.594 -0.417 -0.251 -0.195 0.5 1.166 1.896 1.823 1.512 1.626 1.722 1.745
1973 1.704 1.473 0.829 0.467 -0.141 -0.815 -1.072 -1.37 -1.743 -1.692 -1.519 -1.87
1974 -1.942 -1.79 -1.756 -1.675 -1.051 -0.642 -0.723 -0.629 -0.617 -1.05 -1.255 -0.931
1975 -0.566 -0.613 -0.894 -0.99 -0.867 -1.145 -1.477 -1.731 -1.874 -2 -1.793 -1.757
1976 -1.625 -1.404 -1.255 -1.189 -0.463 0.343 0.617 0.668 1.024 0.947 0.48 0.552
1977 0.518 0.258 0.091 0.544 0.305 0.483 0.859 0.689 0.812 1.006 0.974 0.879
1978 0.779 0.904 0.964 0.177 -0.394 -0.568 -0.407 -0.193 -0.386 -0.023 0.197 0.399
1979 0.596 0.354 -0.021 0.278 0.374 0.389 0.355 0.644 0.769 0.64 0.737 1.016
1980 0.698 0.611 0.685 0.914 0.95 0.855 0.782 0.341 0.284 0.208 0.238 0.118
1981 -0.243 -0.153 0.453 0.646 0.14 -0.023 -0.033 -0.082 0.179 0.091 -0.051 -0.148
1982 -0.278 -0.138 0.102 -0.013 0.432 0.954 1.626 1.827 1.797 2.021 2.447 2.411
1983 2.687 2.903 3.024 2.835 2.537 2.18 1.738 1.137 0.439 0.003 -0.171 -0.172
1984 -0.338 -0.563 0.126 0.3 0.106 -0.107 -0.129 -0.185 -0.084 0.017 -0.348 -0.611
1985 -0.557 -0.605 -0.737 -0.483 -0.716 -0.09 -0.146 -0.398 -0.537 -0.139 -0.053 -0.289
1986 -0.302 -0.176 0.033 -0.166 0.322 0.316 0.389 0.811 1.157 0.994 0.867 1.181
1987 1.237 1.184 1.724 1.866 2.131 1.923 1.841 1.956 1.84 1.612 1.252 1.253
1988 1.093 0.661 0.456 0.308 0.103 -0.682 -1.164 -1.378 -1.574 -1.342 -1.463 -1.339
1989 -1.165 -1.323 -1.056 -0.84 -0.459 -0.256 -0.448 -0.494 -0.28 -0.312 -0.061 0.145
1990 0.234 0.524 0.916 0.397 0.614 0.43 0.093 0.126 0.376 0.247 0.378 0.339
1991 0.312 0.32 0.393 0.445 0.718 1.14 1.009 1.01 0.738 1.02 1.203 1.318
1992 1.749 1.87 1.992 2.271 2.141 1.74 0.953 0.536 0.508 0.672 0.603 0.642
1993 0.701 1.005 0.979 1.39 1.992 1.499 1.096 1.006 0.987 1.06 0.826 0.565
1994 0.34 0.194 0.159 0.426 0.531 0.764 0.835 0.742 0.886 1.434 1.28 1.184
1995 1.198 0.974 0.862 0.421 0.508 0.465 0.178 -0.198 -0.456 -0.478 -0.486 -0.553
1996 -0.64 -0.587 -0.264 -0.501 -0.14 0.022 -0.21 -0.399 -0.495 -0.381 -0.155 -0.337
1997 -0.485 -0.602 -0.254 0.497 1.121 2.314 2.764 3.004 3.005 2.363 2.527 2.326
1998 2.481 2.774 2.748 2.672 2.178 1.165 0.284 -0.417 -0.655 -0.844 -1.165 -1.01
1999 -1.151 -1.247 -1.068 -1.023 -0.664 -0.403 -0.469 -0.779 -0.997 -1.007 -1.072 -1.205
2000 -1.195 -1.252 -1.138 -0.521 0.188 -0.101 -0.187 -0.143 -0.243 -0.381 -0.75 -0.582
2001 -0.539 -0.725 -0.607 -0.145 0.22 -0.028 0.267 0.364 -0.124 -0.273 -0.176 0.005
2002 -0.049 -0.21 -0.201 0.342 0.801 0.882 0.613 0.928 0.813 0.955 1.063 1.114
2003 1.185 0.933 0.82 0.311 0.07 0.048 0.093 0.246 0.442 0.515 0.528 0.319
2004 0.31 0.333 -0.125 0.221 0.495 0.223 0.478 0.671 0.526 0.476 0.795 0.647
2005 0.302 0.804 1.018 0.562 0.782 0.504 0.492 0.319 0.262 -0.164 -0.4 -0.583
2006 -0.469 -0.463 -0.591 -0.686 -0.018 0.565 0.637 0.76 0.802 0.899 1.299 0.953
2007 0.972 0.505 0.074 -0.047 0.213 -0.3 -0.294 -0.448 -1.152 -1.133 -1.165 -1.164
2008 -1.009 -1.408 -1.635 -0.942 -0.348 0.14 0.011 -0.262 -0.631 -0.77 -0.605 -0.66
2009 -0.752 -0.728 -0.719 -0.157 0.375 0.934 0.949 0.957 0.77 1.025 1.066 1.013
2010 1.153 1.524 1.386 0.867 0.609 -0.388 -1.17 -1.808 -2.019 -1.943 -1.588 -1.574
2011 -1.677 -1.563 -1.562 -1.488 -0.281 -0.136 -0.076 -0.462 -0.753 -0.956 -0.965 -0.976
2012 -1.045 -0.711 -0.417 0.061 0.73 0.909 1.138 0.575 0.278 0.112 0.176 0.041
2013 0.041 -0.173 -0.171 0.01 0.108 -0.242 -0.436 -0.586 -0.175 0.102 -0.08 -0.3
2014 -0.312 -0.258 -0.017 0.152 0.932 0.878 0.816 0.858 0.5 0.36 0.712 0.578
61
Anexo 1-B
Estaciones pluviométricas consideradas en el análisis y sus fuentes. Porcentaje de días con precipitación inferior a 5mm e igual o superior a 5mm en el
periodo 01/01/1970 – 31/12/2014
FUENTE PROVINCIA LOCALIDAD PORCENTAJE DE DÍAS CON…
PREC < 5mm PREC 5mm
APA Chaco Gancedo 2% 8.9%
APA Chaco Santa Sylvina 3% 9.9%
INTA Chaco Villa Ángela 5.5% 11.2%
INTA Chaco Las Breñas 10.9% 11.1%
SMN Chaco Pcia. R. S. Peña 14.4% 11.8%
SMN Chaco Resistencia 17.7% 14.4%
SMN Corrientes Bella Vista 10.8% 13.5%
SMN Corrientes Corrientes 15.4% 14.8%
SMN Corrientes Curuzú Cuatiá 12.0% 15.0%
SMN Corrientes Ituzaingó 14.9% 18.4%
SMN Corrientes Mercedes 8.9% 14.8%
SMN Corrientes Monte Caseros 12.9% 15.5%
SMN Corrientes Paso de los Libres 13.7% 16.2%
SMN Formosa Formosa 16.6% 15.1%
SMN Formosa Las Lomitas 15.9% 10.3%
SMN Misiones Iguazú 12.0% 19.5%
SMN Misiones Oberá 12.0% 21%
SMN Misiones Posadas 15.0% 18.4%
SMN Santa Fe Ceres 13.0% 10.9%
SMN Santa Fe Reconquista 16.2% 13.3%
SMN Santiago del Estero Santiago del Estero 14.5% 8.3%
SMN: Servicio Meteorológico Nacional INTA: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria APA: Administración Provincial del Agua
62
Anexo 2
Tabla de resultados: tendencia de los rendimientos
_O = El Niño _A = La Niña
A = alto; NA = normal a alto; N = normal; NB = normal a bajo; B = bajo; X = indefinido
Provincia DEPTO_ID ALGODÓN_O ALGODÓN_A GIRASOL_O GIRASOL_A MAIZ_O MAIZ_A SOJA_O SOJA_A TRIGO_O TRIGO_A
CHACO 1║ de Mayo 22126 NB N N X
CHACO 12 de Octubre 22036 N N X NA NA X N X X A
CHACO 2 de Abril 22039 N N X NA NA N N X NA X
CHACO 25 de Mayo 22168 NB N N N N X N N
CHACO 9 de Julio 22105 N X NB NA X X N X NA A
CHACO Almirante Brown 22007 N N N NA NA X N X
CHACO Bermejo 22014 NB N N X
CHACO Chacabuco 22028 N N X X N X N X NA A
CHACO Comandante Fernandez 22021 N N X A NA B N A N X
CHACO Mayor Luis J. Fontana 22098 N N NB X NA X NB X X X
CHACO General Donovan 22056 N N N N NA X
CHACO Fray Justo Santa Maria de Oro 22043 X N X X NA X N X N X
CHACO General Belgrano 22049 N N NA X NA X N X NA X
CHACO General Guemes 22063 NB N NB N NA X N N N X
CHACO Libertador General San Martin 22084 N N NB X NA X N A N X
CHACO Independencia 22070 N N NB A NA X N X NA X
CHACO Libertad 22077 N N N X
CHACO Maipu 22091 N N X NA NA X N A N X
CHACO O¿higgins 22112 N N X NA NA X N X X NA
CHACO Presidente de la Plaza 22119 NB N NA X X N
CHACO Quitilipi 22133 N N X N N X NB A NA X
CHACO San Fernando 22140 N N N N N X N X NA NA
CHACO San Lorenzo 22147 N N NB N N X N X
CHACO Sargento Cabral 22154 N N N N
CORRIENTES Bella Vista 18007 X
CORRIENTES Capital 18021 X
CORRIENTES Concepcion 18028 X
CORRIENTES Empedrado 18042 NB
CORRIENTES Esquina 18049 X
CORRIENTES General Paz 18063 X
CORRIENTES Goya 18070 X
CORRIENTES Itati 18077 X
CORRIENTES Lavalle 18091 X
CORRIENTES Mburucuya 18098 NB
CORRIENTES Saladas 18126 X
CORRIENTES San Cosme 18133 X
CORRIENTES San Luis del Palmar 18140 NB
CORRIENTES San Miguel 18154 X
CORRIENTES San Roque 18161 X
CORRIENTES Sauce 18175 X
FORMOSA Laishi 34021 NB N
FORMOSA Pati±o 34035 N X
FORMOSA Pilagas 34042 NB N
FORMOSA Pilcomayo 34049 B
FORMOSA Pirane 34056 NB N
SANTA FE 9 de Julio 82077 X X X B NA B NA B X N
SANTA FE General Obligado 82049 N N N N N B N X N N
SANTA FE San Cristobal 82091 NB N NA B N N NA A
SANTA FE San Javier 82098 N NB X NA NA N N X NB A
SANTA FE San Justo 82112 N N N NB N N N NA
SANTA FE Vera 82133 X A NA NB N X X A
SANTIAGO DEL ESTERO Aguirre 86007 NA B X
SANTIAGO DEL ESTERO Alberdi 86014 A X
SANTIAGO DEL ESTERO Banda 86035 N X NA NB N X
SANTIAGO DEL ESTERO Belgrano 86042 X X NB X X X A X N A
SANTIAGO DEL ESTERO Choya 86063 NA B
SANTIAGO DEL ESTERO Copo 86056 A X
SANTIAGO DEL ESTERO Figueroa 86070 NA X
SANTIAGO DEL ESTERO General Taboada 86077 NA B X N NA B NA NB X A
SANTIAGO DEL ESTERO Guasayan 86084 NA X NA X
SANTIAGO DEL ESTERO Juan F. Ibarra 86098 NA NB N X X B
SANTIAGO DEL ESTERO Jimenez 86091 N X NB X N B
SANTIAGO DEL ESTERO Moreno 86119 N B NA X N X N B
SANTIAGO DEL ESTERO Pellegrini 86133 N N N X X B
SANTIAGO DEL ESTERO Rio Hondo 86147 X X
SANTIAGO DEL ESTERO Rivadavia 86154 N N X X NB X
SANTIAGO DEL ESTERO Robles 86161 N X N X NA A
SANTIAGO DEL ESTERO Silipica 86189 N B
TOTAL CORRIENTES 18 N NA N X
TOTAL FORMOSA 34 N NB N NB B NB NB N
TOTAL MISIONES 54 B B B B
63
Anexo 3
Suelos utilizados para las simulaciones de DSSAT
64
