APLICACIÓN DE INDICES AGROCLIMATICOS SOBRE LA PRODUCTIVIDAD DE ARROZ EN UNA ZONA TEMPLADA MARGINAL

María Pinciroli 1 ; Susana B. Martinez 2 ; Alfonso Vidal 1 ; Rodolfo Bezus 1 ; Santiago Maiale 1

1 Programa Arroz, 2 Prof. Adjunta de Climatología Fenología Agrícola, FCA y F, UNLP. CC31. (1900) La Plata, Argentina. E-mail: mpinciroli@ceres.agro.unlp.edu.ar


INTRODUCCION

La productividad de los cultivos esta gobernada por complejas interacciones entre el clima y los procesos ecofisiologicos que estos conllevan. El éxito productivo no solo depende de la intensidad de los estímulos climáticos sino también de la secuencia temporal de estos durante el ciclo de la vida de los cultivos. La temperatura, la radiación solar y el agua en el suelo son los tres principales factores meteorológicos que regulan los procesos ecofisiologicos y metabólicos en las plantas. El sistema productivo del arroz en Argentina hace que se reduzcan a los dos primeros (Santivañez, 2001). Murata, 2003 estableció que estos factores son limitantes para el rendimiento del arroz en especial durante en el período comprendido entre antesis y llenado del grano. La ocurrencia de bajas temperaturas es la principal limitante para el cultivo del arroz produciendo entre otros perjuicios la esterilidad de espiguillas (Vidal et al ., 1999). En nuestra región es de esperar la ocurrencia de temperaturas subóptimas con mayor frecuencia que en la zona de cultivo tradicional en la Argentina. Los estudios agrometeorológicos contribuyen al conocimiento cuali-cuantitativo de la relación tiempo-producción agrícola y aportan información detallada de los elementos agroclimáticos en su magnitud, frecuencia y variabilidad (Pascale, 1999). Para su expresión cuantitativa se utilizan índices agroclimáticos. Estos índices pueden ser aplicados para la construcción de modelos agrometeorológicos que cuantifiquen el efecto de los elementos meteorológicos sobre el rendimiento constituyéndose en importantes herramientas para permitir la estimación del rendimiento con relativa anticipación a la cosecha (Pedro Jr. et al .,1998).

El objetivo de este trabajo fue aplicar distintos índices y comparar su efectividad para explicar el comportamiento del rendimiento de distintas variedades de arroz en diferentes condiciones ambientales.

MATERIAL Y MÉTODO

Se realizaron ensayos durante cinco campañas consecutivas (1994/95-1998/99) en la Estación Experimental “Julio Hirschhorn” de la Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales Lat.: 34º52S y Long.:57º57W), provincia de Buenos Aires, Argentina, una localidad considerada subóptima desde el punto de vista de la oferta ambiental. Se utilizaron tres variedades comerciales: San Miguel INTA FECOAR (SM), Colonia Macías 5 C.A. (CM) de ciclo largo y Yeruá P.A. (Y) de ciclo intermedio a corto. Las siembras se realizaron en el mes de octubre de los años mencionados con una densidad de 350 plantas /m 2 , en parcelas de 1 x 5 m. Se condujo bajo inundación y se controló las malezas con propanil. La cosecha fue manual y los granos fueron secados en estufa a 41º C hasta el 13,5 % de humedad para calcular el rendimiento ( h ) . Se determinó la fecha de panojamiento para cada año en todas las variedades. El diseño fue en bloques al azar con tres repeticiones. Se realizó un ANOVA utilizando como fuentes de variación los años y las variedades. Las medias se compararon por Tukey al 5% de probabilidad. Se registraron las temperaturas medias y temperaturas mínimas diarias con un equipo automático programable Dataloger X440, con sensores PT 940. Los índices calculados para el período panajomiento–madurez fueron: GD = grados día con base 10, por el método de Brown (1969); 2) ND = número de días con temperaturas mínimas diarias iguales o menores a 15º C (Campos Carmona, et al . 2003); y 3) CA R = índice de potencialidad agrícola de L.Turc (Castillo & Castelvi, et al ., 2002), El primer índice considera las temperatura medias que se calcula por la semisuma de las temperaturas medias máximas y medias mínimas diarias, mientras que el índice ND sólo considera las temperaturas medias mínimas diarias. El tercer índice CA R , contempla el factor heliotérmico que resulta ser igual al producto del factor térmico (Ft) por el factor solar (Fh). Se calcularon análisis de regresión simple donde la variable dependiente fue el rendimiento y la variable independiente fue en un caso los valores de GD y en otro los ND.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Tanto los años como la variedades influyeron significativamente sobre los rendimientos. Se registró interacción año por variedad. Con respecto a las variedades (Tabla 1, letras mayúsculas), todas presentaron diferencias en los rendimientos para cada uno de los cinco años. SM tuvo los mayores valores en la campaña 1996/97 y los menores en la 1997/98; CM presentó los mayores valores en las campañas 1994/95 y 1996/97 y los menores en las campañas 1997/98 y 1998/99, Yerua presentó los mayores rendimientos en la campaña 1994/95 y los menores en la 1997/98.

Tabla 1 : Análisis de la interacción año x variedad expresada como media de los h en kg.ha -1

Campaña

SM

CM

Y

1994/95

6833 b AB

8918 bc A

12979 a A

1995/96

5700 b B

6533 abAB

9000 a B

1996/97

9200 a A

8733 a A

9333 a B

1997/98

2629 b C

4900 a B

5250 a C

1998/99

4705 abBC

5241 ab B

7133 a BC

Letras distintas, minúsculas en filas y mayúsculas en columnas representan diferencias significativas (Tukey al 5%)

Considerando solamente los años (Tabla 1, letras minúsculas), se observa una marcada diferencia en el comportamiento de la campaña 1996/97 en la que todos las variedades no se diferenciaron en los valores de rendimiento. Asimismo, en la campaña 1997/98, se observaron los menores valores de rendimiento para todas las variedades. Los índices utilizados contribuyen en distinta medida a explicar estos comportamientos.

El índice GD (Fig.1) tiene un valor de r= 0,7155 positivo y altamente significativo, lo que permite corroborar la importancia de los GD sobre los rendimientos en todos las variedades estudiadas. ND (Fig.2) presentó un valor negativo (r=-0,4679) menor pero también altamente significativo, las bajas temperaturas influyen negativamente sobre los rindes finales en el cultivo del arroz.

Tabla 2 : Indice de potencialidad agrícola de L. Turc calulado para las variedades y años estudiados

año

CA R

h / CA R

SM

CM

Y

1994/95

15,62

0,4373

0,5709

0,8304

1995/96

15,85

0,3637

0,4121

0,5678

1996/97

15,84

0,5808

0,5512

0,5891

1997/98

15,16

0,1953

0,3232

0,3463

1998/99

15,23

0,3089

0,3440

0,4682

CA R : Indice de potencialidad agrícola de rendimiento para regadío; h = rendimiento.

Al incorporar en el tercer índice (CA R , ) (Tabla 2), el valor de heliofanía nos aproxima a una interpretación más precisa de los resultados a lo largo de los 5 años estudiados. Se observan para la campaña 1996/97 valores elevados de h / CA R en las tres variedades. En la campaña 1997/98 se registró el menor valor de CA R y los valores más bajos de h / CA R . Esto pone de manifiesto la importancia de detectar la variable climática que más condiciona los rendimientos finales.

CONCLUSIONES

La utilización de índices supone una gran simplificación de los complejo fenómenos que determinan el rendimiento, estos pueden modificarse ajustando otras constantes o introduciendo nuevos parámetros para lograr resultados más acordes con la realidad. En nuestro trabajo, los tres índices utilizados para relacionar el rendimiento con variables climáticas han contemplado a la temperatura media. Coincidiendo con otros autores (Vidal et al , 2001; Lu et al , 1992) se corrobora la asociación positiva de esta variable con los resultados obtenidos, y se perfecciona al incorporarle el factor de heliofanía.

La importancia de la aplicación de índices que permitan conocer el efecto de la variable climática es promisoria para ser tenida en cuenta en políticas crediticias que basen el otorgamiento de los mismos en modelos de estimación de rendimientos

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

BROWN, D. M. 1969. Heat unit for corn in souther Otario. Otario. Depart. of Agric. and Food. Canada.

CAMPOS CARMONA, L. BERLATO, M.A & BERGONCI J.I. 2003. Relaçao entre variáveis meteorológicas e rendimeto do arroz irrigado no Rio Grande do Sul. II Congresso Bras. de Arroz Irrigado, Canboriu, Anais, p: 119-121.

CASTILLO, F.E. & CASTELVE SENTIS, F. 2002. Agrometeorología, 2 ed , pp576.

LU, R.,; SIEBENMORGEN,T.J.; DIDAY, R.H. & COSTELLO T. A. 1995. Modelig long-grain rice milling quality and yield during the harvest season. American Soc. of Agr. Engineers v.35, n.6, p:1905-1913

MURATA, Y. 2001 Estimation and simulation of rice from climatic factors. Agricultural Meeorology. v4, n3, p:117-131.

PASCALE, A.J. 1999.La agrometeorología, metodología y desarrollo en el Mercosur. XI Congresso Bras. de Agrometeorología. 1999 Anais, Palestra 2; p:25-30

SANTIVAÑEZ, F. Q. 2001. El modelado del crecimiento, desarrollo y producción del maíz sobre bases ecofisiológicas mediante el modelo simproc Rev. Arg. De Agrometeorología, v.1, n.1, p:7-16

VIDAL, A.A.; BEZUS, R. & ASBORNO , M. 2001. Efecto del atraso en la época de siembra sobre el desarrollo, productividad y la calidad del arroz en Buenos Aires, Argentina. Rev. Bras. de Agrometeorología . v.9,n.2, p:287-292.





Figura 1 : Regresión entre rendimiento (kg/ha) y GD. Figura 2 : Regresión entre rendimiento (kg/ha) y ND.