Introducción

A escala mundial el clima y los cambios climáticos son sin lugar a dudas el factor más importante en la producción agrícola sobre una base anual (11).

Se ha dicho que de los tres principales recursos naturales (suelo, agua y aire) el estado de la atmósfera afecta no solamente la productividad de los organismos vivos sino también a los otros dos recursos (12).

La acometida de numerosos proyectos de desarrollo agrícola sin el conocimiento suficiente de las características climáticas de una región, ha resultado en desastres frecuentemente asociados con la degradación del suelo, que conlleva a la pérdida irreversible de tierras cultivables (3). Por ende los modelos agroclimáticos y los sistemas de información sobre recursos climáticos representan un primer paso hacia una revolución dirigida a una «ecoproductividad» agrícola apropiada desde el punto de vista ecológico, climático y cultural (2).

La información climática puede contribuir a la planificación económica en al menos, dos aspectos; a corto plazo ésta puede suministrar una entrada a avisos tempranos (oportunos) y programas de monitoreo de cultivos tanto para regiones de cultivos comerciales como de subsistencia, y a largo plazo, ésta puede ayudar en el desarrollo agrícola mejorando la utilización de la tierra y por tanto reduciendo la vulnerabilidad a las sequías que inducen escasez de alimentos (10).

En referencia a los sistemas de información y sus usos en climas semiáridos se sostiene que en climas secos, el rendimiento de los cultivos agrícolas depende principalmente de la lluvia (5), para enfatizar la utilidad y manejo de información meteorológica este investigador cita trabajos que relacionan los rendimientos del trigo de primavera con la precipitación durante la estación de crecimiento en varios países, encontrándose que entre un 36 % y un 80 % de la variación del rendimiento del cultivo era explicada por esta variable. Explica también que la correlación del rendimiento con las variables del clima fue más grande en las regiones más secas. Bajo estas circunstancias, modelos simples de agroclima (lluvia) pueden suministrar un servicio de información útil. En Irán algunos modelos pueden explicar el 60 % y en El Salvador el 80 % de la variabilidad en el rendimiento de trigo y maíz, respectivamente (5).

Los productores agrícolas pueden ser usuarios de este tipo de información, señalándose como una concepción errada común, que la información del tiempo meteorológico no es útil a agricultores porque ellos simplemente deben vivir según se presenten las condiciones del clima; pero las decisiones de los productores sobre siembra, cosecha y el programa de entradas tienen alguna flexibilidad (7). Los agricultores toman decisiones de manejo secuenciales basadas en suposiciones sobre las futuras condiciones climáticas. Estas decisiones probablemente podrían hacerse de forma diferente si estuviera disponible mejor información climática.

Para un agricultor, la interrogante sobre la lluvia se refiere al inicio, final y la longitud de la estación lluviosa, la distribución de la cantidad de lluvia a través del año y el riesgo de períodos secos. Gran parte de la investigación se ha dedicado a estos tópicos, pero poco de ésta se ha basado en datos diarios, quizás entendible si se considera el extenso conjunto de números que deben ser manipulados. El análisis de cantidad de lluvia sobre la base diaria parece compleja ya que hay una razonable probabilidad de que un día sea seco, aún dentro de la estación lluviosa, y el análisis parece más fácil cuando se totaliza la lluvia para cinco, siete o diez días. Mucha información agronómicamente útil se pierde al sumar en totales, siendo notable en el análisis de períodos secos y determinación del inicio y final de las lluvias (8).

Secuencias más cortas de períodos secos y húmedos dentro de la estación lluviosa son también importantes para operaciones agrícolas y de planificación. Persistencia de períodos secos durante la estación lluviosa puede causar estres en estados críticos de crecimiento y tener efectos deletéreos sobre los rendimientos. Estrés durante el estado de floración es usualmente el más crítico, causando una reducción en la formación de frutos (1).

Un análisis de probabilidad de período seco, es útil para llenar un vacío, dando un conocimiento climatológico más profundo en el patrón de precipitación, sin requerir información previa sobre factores de suelo (4).

Debido a la necesidad de un mayor conocimiento del patrón de precipitaciones en la zona se estableció como objetivo central de esta investigación estimar los períodos secos al año y su probabilidad de ocurrencia, en base a los registros de la estación meteorológica La Cañada.

Materiales y métodos

Registros utilizados. Se emplearon registros diarios de precipitación de la estación La Cañada, ubicada a 10° 34' de Latitud Norte y 71° 44' de Longitud Occidental, en el Municipio La Cañada de Urdaneta del Estado Zulia. Se utilizaron los datos correspondiente a los años 1978 hasta 1993, los cuales fueron suministrados por el Servicio de Meteorología de las Fuerzas Aéreas Venezolanas (FAV).

Día seco (DS). Para estudiar los períodos secos (PS), primero se debe definir un umbral bajo el cual un día es considerado seco, la cantidad mínima de lluvia que usualmente es registrada por los instrumentos es 0.1 mm, así esta es una posibilidad a establecer como umbral. No obstante, cantidades tan pequeñas son a menudo consideradas de dudoso valor para el cultivo, pero los métodos pueden ser utilizados con cualquier umbral (8). En este trabajo se utilizaron para el análisis dos umbrales 0.1 mm y 1 mm, por lo tanto para determinar un día como seco, la precipitación diaria debe ser inferior a 0.1 mm en el primer caso, y para el segundo análisis la precipitación diaria debe ser inferior a 1 mm.

Estimación de los períodos secos (PS). Un período seco puede definirse como el número de días consecutivos durante los cuales la precipitación diaria no excede el umbral preestablecido (0.1 mm y 1 mm). A continuación se señalan los pasos para la determinación del riesgo de períodos secos: a) Partiendo de los registros de lluvia diaria (el cuadro 1 presenta el año 1980 como ejemplo), se realiza la recodificación de dichos datos como secuencias de días secos y húmedos (cuadro 2) (8). b) Utilizando estas secuencias se determinó para cada uno de los años el máximo número de días secos consecutivos en los 30 días siguientes, comenzando cada 10 días de la siguiente manera: desde el día 1 hasta el 30, desde el día 10 hasta el 40, etc. Realizándose de esta manera en períodos solapados (1), obteniendose 37 valores para cada año. Este método permite suavizar las curvas de las probabilidades estimadas de PS.

Cálculos similares se hicieron condicionando el análisis a que el primer día llueva por lo menos lo indicado en el umbral, estas probabilidades condicionales muestran cual sería la probabilidad de un largo período seco en los próximos 30 días si llueve el primer día del período en consideración (6).

Estos cálculos se hicieron a través del programa INSTAT (9) de la Universidad de Reading (Inglaterra), debiéndose realizar algunos ajustes de los resultados en forma manual como lo fue, el cálculo de los tres últimos períodos de cada año puesto que el conteo finaliza el año siguiente y a través del programa no se pudo hacer directamente.

Cuadro 1. Precipitación diaria (mm) para la estación La Cañada para el año 1980.

Los últimos tres períodos del año se solapan con el año siguiente y por lo tanto para el año 1993 hubiera sido necesario considerarlos faltantes, ya que estos finalizan en 1994 y no estuvieron disponibles estos registros, para que el análisis no quedara desbalanceado el estudio se completó utilizando los tres últimos períodos de 1978. Esto permitió analizar quince años para todos los períodos considerados.

También debieron corregirse los resultados del período que comienza el día 60 que coincide con el 29 de Febrero y en caso de años no bisiestos se comenzó el conteo el 28 de Febrero.

Cuadro 2. Datos recodificados mostrando el conteo de días secos con el umbral de 1 mm para el año 1980.

Con los resultados obtenidos se estimó la probabilidad de ocurrencia de períodos secos de al menos 5 (PS ³ 5 d), 10 (PS ³ 10 d), 15 (PS ³ 15 d) y 20 días (PS ³ 20 d) y se realizaron comparaciones para determinar las diferencias obtenidas a través de los diferentes métodos empleados.

Resultados y discusión

Longitud de PS durante el año. Para describir los PS se seleccionó solamente el análisis no condicionado para el umbral de 1 mm que indica los PS tal como ocurrieron en esos años (sin condicionamiento), y se seleccionó el umbral más restrictivo de los utilizados (1 mm), debido al escaso valor que representan para los cultivos precipitaciones muy pequeñas (8).

En el análisis no condicionado, cuando consideramos un día seco si la precipitación diaria es < 1 mm (DS < 1 mm), se encontró que la probabilidad de ocurrencia de PS ³ 5 d es muy alta durante todo el año aun en la época de mayores precipitaciones (figura 1), siendo esta probabilidad siempre mayor o igual a 0.93 y en el 87 % de los casos estudiados es igual a uno, significando que en esta zona ocurren PS cortos en cualquier época del año en todos o casi todos los años.

³ 10 d, se encontraron probabilidades de 1 hasta principios de abril cuando disminuye drásticamente (figura 1) apreciándose una inclinación brusca de la curva, posteriormente baja a valores entre 0.87 y 0.53 hasta finales de agosto, y es a partir de septiembre y hasta finales de octubre cuando se presentan las menores probabilidades (Prob < 0.4), siendo aquí la época de menor riesgo por sequía para la agricultura de secano. Posteriormente aumentan nuevamente las probabilidades y a partir de allí se presentan PS ³ 10 d todos los años a partir de finales de noviembre y hasta principios de abril.

Figura 1. Probabilidad de período seco de al menos 5, 10, 15 o 20 días en los próximos 30 días. No condicionado a que el primer día llueva (Precipitación ³ 1 mm).

Figura 2. Probabilidad de período seco de al menos 5, 10, 15 o 20 días en los próximos 30 días. No condicionado a que el primer día llueva (Precipitación ³ 0.1 mm).

³ 15 d se presentan en todos los años desde diciembre y hasta principios de abril, disminuyendo brúscamente las probabilidades en este mes, para ubicarse en valores cercanos a 0.5 durante los meses de mayo, junio, julio y hasta mediados de agosto. En estos meses aproximadamente en la mitad de los años estudiados se presentaron PS ³ 15 d. Esto significa un riesgo muy alto para la agricultura de secano siendo sólo apropiada la producción vegetal con riego complementario.

Figura 3. Probabilidad de período seco de al menos 5, 10, 15 o 20 días en los próximos 30 días. Condicionado a que el primer día llueva (Precipitación ³ 1 mm).

Figura 4. Probabilidad de período seco de al menos 5, 10, 15 o 20 días en los próximos 30 días. Condicionado a que el primer día llueva (Precipitación ³ 1.1 mm).

La probabilidad de ocurrencia de estos PS es realmente baja (< 0.15) a partir de septiembre y hasta octubre al igual que la ocurrencia de PS ³ 10 d, constituyéndose ésta como la época menos riesgosa para la ocurrencia de PS muy largos.

³ 20 d se presentan a través del año con la misma tendencia que los PS ³ 15 d con probabilidades menores (figura 1).

Se observan tres períodos claramente definidos el primero diciembre-abril, donde la probabilidad de ocurrencia de PS largos es muy alta, presentándose éstos en casi todos los años estudiados. El segundo período Abril-Agosto, donde la ocurrencia de períodos secos es errática, ocurriendo en algunos años PS largos. La tercera época se presenta en septiembre-octubre, donde la ocurrencia de PS largos es muy escasa.

Comparación de los umbrales (0.1 mm y 1 mm). Tanto para el análisis condicionado como el no condicionado las probabilidades de ocurrencia de períodos secos (PS) de al menos 5, 10, 15 y 20 días se encontró, que éstas fueron mayores para el umbral de 1 mm que el de 0.1 mm.

Estos resultados muestran que un análisis más restrictivo (DS < 1 mm) aumenta la probabilidad de ocurrencia de los períodos secos estudiados, al considerar secos aquellos días donde la precipitación diaria es muy pequeña (< 1 mm), y cuyo valor para el cultivo es limitado ya que no alcanza para satisfacer sus necesidades hídricas.

Comparando las probabilidades para los umbrales estudiados en el análisis no condicionado (figuras 1 y 2) para los PS ³ 5 d se observó poca diferencia entre ambos análisis, siendo la mayor diferencia de 0.267 y la misma se presenta sólo en dos ocasiones, además en el 67 % de los 37 períodos estudiados el valor fue igual para ambos análisis. Para PS ³ 10 d, PS ³ 15 d y PS ³ 20 d, las probabilidades de estos difieren más que en el caso anterior siendo las mayores diferencias encontradas de 0.33 para PS ³ 10 d y PS ³ 20 d y de 0.4 para PS ³ 15 d.

En el análisis condicionado (figuras 3 y 4) la comparación de los umbrales bajo estudio arroja diferencias similares a las encontradas en el análisis no condicionado, siendo la variación básica en éste último, la máxima diferencia entre las probabilidades de ocurrencia de los PS ³ 10 d es de 0.4 y de PS ³ 15 es de 0.33; observándose valores muy cercanos con respecto al anterior, y en general presentando la misma tendencia.

Comparación de los análisis condicionado y no condicionado. Para ambos umbrales estudiados las mayores diferencias entre los análisis condicionado y no condicionado se presentan a mediados de abril hasta principios de mayo cuando ocurren las primeras lluvias del año.

Recomendaciones

Se recomienda profundizar el estudio con un número mayor de años de registros diarios de precipitación.

Realizar un análisis de cantidad y de balance de entradas y salidas de agua del sistema, que permita definir la disponibilidad de agua para los cultivos durante el año en la zona.

Estudiar uno o varios cultivos perennes existentes en la zona tales como pastos y frutales, que pudieran servir de indicadores del potencial agrícola de la zona bajo condiciones de secano.

Agradecimiento

El autor desea expresar su agradecimiento al servicio de meteorología de las Fuerzas Aéreas Venezolanas por su colaboración al suministrar los datos de precipitación utilizados en el estudio. A las profesoras Belkys Bracho y Adriana Sánchez de la Facultad de Agronomía de La Universidad del Zulia por sus acertadas sugerencias y constante apoyo.

Literatura citada

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