Autor: Ing. Victor Sadras

¿Qué es la agrometeorología?

Variación interanual en el rendimiento de soja. Un caso de estudio en agrometeorología

Miembros del grupo de investigación y docencia, Universidad de Mar del Plata-INTA

¿Qué es la agrometeorología?

Es una disciplina que trata los procesos atmosféricos relevantes para la agricultura. Cubre escalas amplias en tiempo y espacio. Así son temas de interés, por ejemplo, el cambio climático global que abarca todo el planeta en períodos mínimos de varias décadas. En el otro extremo, la micrometeorología agrícola puede interesarse en los cambios en la temperatura de una hoja o de una abeja en períodos de minutos.

Como lo indica su nombre, la agrometeorología resulta de la intersección entre dos disciplinas - las ciencias de la atmósfera y la agronomía. Necesita entonces de principios físicos y matemáticos de la primera, y de los principios físicos, biológicos, económicos y sociales propios de la agronomía.

La relevancia de los fenómenos atmosféricos sobre la producción agropecuaria es evidente cuando pensamos en catástrofes como sequías, inundaciones o granizadas. Sin llegar a estos extremos, sin embargo, variaciones más sutiles en lluvias, radiación solar, temperatura o humedad del aire, tienen un impacto considerable sobre el crecimiento y desarrollo de plantas (cultivos, malezas), animales (ganado vacuno, mosquitos, orugas defoliadoras), y patógenos vegetales y animales. 

Nuestro interés en la agrometeorología es primariamente aplicado. Tratamos de interpretar procesos físicos y biológicos para desarrollar herramientas de utilidad en el campo. Algunas de estas herramientas son fácilmente accesibles y su utilidad es clara. Tal es el caso de los pronósticos del tiempo. Conocer la probabilidad de lluvias en los próximos cinco días permite que un productor decida con mayor probabilidad de éxito la aplicación de un agroquímico, que necesita lluvias para activarse o que puede lavarse luego de un chaparrón. Otras herramientas son algo más complejas y requieren un intermediario que las haga útiles para el productor. Por ejemplo, existen modelos matemáticos que relacionan la humedad y temperatura del aire con el riesgo de desarrollo de enfermedades fúngicas en papa. Con esta técnica, manejada por especialistas, se pueden dar recomendaciones a los productores acerca de medidas preventivas o de control. Un trabajo detallado, donde estudiamos la rentabilidad del cultivo de soja según las variaciones en lluvias y precios,  sirve como ejemplo de los beneficios que surgen de combinar principios físicos, biológicos y económicos para resolver críticos problemas de producción. 

Variación interanual en el rendimiento de soja. Análisis de Riesgo Económico

Víctor O. Sadras¹, Pablo A. Calviño², Alejandro Bustamante^3
1Univ. Mar del Plata,^{, 2}CREA Tandil, ³AACREA-CEMA

Trabajo presentado en el Congreso Mercosoja, Rosario, 1999.

Introducción

En Tandil llueve un promedio de 940 mm por año. Aunque la mitad de esta precipitación cae durante el período de crecimiento de soja, la lluvia en Febrero es inferior a la evapotranspiración potencial en un 79% de los años. Consecuentemente, existe un riesgo elevado de déficit hídrico en el período más crítico para la determinación del rendimiento, en particular en los suelos someros característicos de la zona. En estudios anteriores mostramos que un índice C, que resume la disponibilidad de agua en el período crítico, da cuenta de la mayor parte de la variación en el rendimiento de soja (1,2). En este trabajo presentamos un análisis del riesgo económico para el cultivo en suelos de distinta profundidad.

Método

Lluvias y rendimiento. Utilizamos una serie de datos de lluvias de 1971 a 1998 para derivar una distribución empírica de frecuencias de C (1). El rendimiento se calculó como una función de C para suelos sin limitación de profundidad (> 1m) y con manejo de cultivo típico de productores del CREA Tandil 1 detallados anteriormente (2): R_soja = 3.28 * (1-e^{-0.0027 * C}), con la condición límite de R_soja = 3 .06 t ha^-1 si C > 120 mm. El rendimiento en suelos con limitaciones de profundidad fue calculado como una fracción del rendimiento en suelos profundos (Cuadro 1). Para ello, medimos el rendimiento en cultivos comerciales en tres sitios con valores de C de 17, 35 y 105 mm. En cada sitio y en cuatro puntos de una transecta de profundidad, el rendimiento fue medido en tres muestras de 1.3 m².

Precios, márgenes económicos y riesgo. Utilizamos la serie de precios de Abril-Noviembre del período 1980-1998 actualizados en moneda de enero 1999 (PMNG). Sobre la base de estos

datos definimos subjetivamente una distribución triangular, dejando abiertas las colas en los percentiles 10% y 90%.Los costos de producción utilizados son los promedios del CREA Tandil 1.Utilizando la técnica de evaluación de riesgo Simulación Monte Carlo (programa @Risk), estimamos los márgenes bruto y neto esperados y sus desvíos.

Resultados y discusión

El precio ($ t^-1 ) eesperado según los parámetros empleados es de 210, con un valor más probable de 212, un valor pesimista de 175 (percentil 10%) y un valor optimista de 245 (percentil 90%). Conviene resaltar que estos precios son una referencia para nuestro análisis de riesgo, antes que proyecciones de precios futuros.

El rango de rendimiento esperado es de 2.67 a 1.17 t ha^-1 según la profundidad del suelo. Este rango muestra claramente la importancia de la capacidad de almacenaje de agua del suelo sobre el rendimiento del cultivo, sin descontar efectos físicos independientes de la disponibilidad de agua y nutrientes en suelos someros . Dada la disminución del rendimiento a medida que disminuye la profundidad del suelo, y la estabilidad de los costos de producción y estructura, el margen neto esperado disminuye abruptamente con la profundidad del suelo (Cuadro 2). El aumento del desvío standard al reducirse la profundidad de suelo es un índice de la inestabilidad y del riesgo involucrado con el cultivo de soja en suelos someros (Cuadro 2).

Un margen neto de 90$ ha^-1 corresponde a una rentabilidad sobre el capital total de alrededor del 3%. La probabilidad de alcanzar esta rentabilidad cae de un 88% en suelos profundos al 49% en suelos de 0.5 m de profundidad (Cuadro 2). Debemos tener en cuenta, sin embargo, que el valor de la hectárea de suelos someros puede ser menor que el de suelos profundos. De todas maneras, la probabilidad de obtener un margen neto de 90$ ha^-1 en suelos de 0.35 m es prácticamente nula, e incluso es muy baja la probabilidad de obtener un margen neto de 40$ ha^-1 (Cuadro 2).

Cuadro 1. Efecto de la profundidad del suelo sobre el rendimiento de cultivos comerciales en Tandil, expresado como fracción ( ± error standard) del rendimiento en suelo profundo.

Conclusión

Nuestro análisis de riesgo tiene dos componentes. Uno físico-biológico que cuantifica el rendimiento de soja como una función de lluvias, profundidad del suelo y tecnología (1,2). El otro es económico, y tiene en cuenta precios de insumos y productos. En el procesamiento de ambos componentes hemos introducido un número de supuestos, incluido el tratamiento determinístico de algunas variables estocásticas. Estos supuestos imponen límites al análisis. Hecha esta salvedad, es de destacar la simplicidad y robustez del método original de curvas base para predecir el rendimiento de soja en nuestra región, y su valor como herramienta cuantitativa para la toma de decisiones. Nuestro análisis destaca el alto riesgo económico relacionado con la producción de soja en suelos con menos de 0.5 m de profundidad, aún con la mejor tecnología disponible. Surge la necesidad entonces de evaluar el riesgo de los cultivos alternativos - trigo y girasol - en los suelos someros de la región.

Referencias

1. Calviño PA, Sadras VO 1999. Variación interanual en el rendimiento de soja. I. Efecto de la precipitación y su interacción con la profundidad del suelo. Actas 1º Congreso de Soja del Mercosur, Rosario, Argentina, en prensa.
2. Calviño PA, Sadras VO 1999. Variación interanual en el rendimiento de soja. II. Interacciones entre factores meteorológicos, edáficos y tecnológicos. Actas 1º Congreso de Soja del Mercosur, Rosario, Argentina, en prensa.
3. (3) KRIZEK, D. T., CARMI, A., MIRECKI, R. M., SNYDER, F. W., BUNCE, J. A. 1985. Comparative effects of soil mositure stress and restricted root zone volume on morphogenetic and physiological responses of soybean [Glycine max (L.) Merr.]. J. Exp. Bot., 36, 25-38.

Agradecimientos

Agradecemos a los productores del CREA Tandil y Fundación Antorchas.

Miembros del grupo de investigación y docencia, Universidad de Mar del Plata-INTA

Aida DellaMaggiora
Laura Echarte
Andrea Irigoyen
Victor Sadras (Director)

Nuestro grupo trabaja en colaboración con:

Luis Aguirrezábal, Fernando Andrade, José Costa, Alberto Escande, Facundo Quiroz, Victor Pereyra, Elvira Suero, Jorge Tognetti (UNMP-INTA Balcarce)
Pablo Calviño, Emilio Satorre (CREA)
Jesús Gardiol, Mónica López Pereyra, Nora Trápani (UBA)

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