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ANÁLISIS DE LOS IMPACTOS DE LOS EVENTOS ENOS SOBRE LAS FECHAS DE SIEMBRA DE

MAÍZ TECNIFICADO EN LOS MUNICIPIOS DE CERETÉ Y EL ESPINAL.

Tesis para optar al título de Magister en Meteorología.

Aspirante: Natalia Román Agudo

Director: Dr. Emel Enrique Vega Rodríguez

Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá

Maestría en Ciencias- Meteorología

20 de Mayo de 2016

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Agradecimientos:

A mi familia por su apoyo.

A Fenalce por la información y el soporte técnico.

Al profesor Emel Vega por la valiosa dirección del trabajo, sin la cual no hubiese sido posible el

desarrollo del mismo.

Al profesor Francisco Boshell por su importante aporte para el planteamiento del trabajo.

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Análisis de los impactos de los eventos ENOS sobre las fechas de siembra de maíz tecnificado en

los municipios de Cereté y El Espinal.

1. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

Los fenómenos de variabilidad climática, especialmente El Niño Oscilación del Sur (ENSO por sus

siglas en ingles), intervienen en la producción de alimentos y ponen en riesgo la seguridad

alimentaria del país: el incremento y el descenso abrupto de precipitación y temperatura afecta

el potencial de explotación de los suelos, por lo que los efectos de la variabilidad climática se

constituyen como limitantes prácticos de la agricultura (Programa de Las Naciones Unidas para el

Desarrollo PNUD, Abril 2012). El 90% de los eventos climáticos extremos reportados para el país

entre el año 1998 y 2011 (alrededor de 13.624) se encuentra asociado a fenómenos

hidroclimatológicos (Pearl, 2014), en el último evento de La Niña en Colombia (2010-2011) las

pérdidas en vivienda, producción e infraestructura alcanzaron 11.2 billones de pesos y más de

3.2 millones de personas fueron afectadas; para los años 2010 y 2011 el área agrícola inundada

fue de 739.459 hectáreas (Instituto de Hidrología, Meteorologí y Estudios Ambientales IDEAM,

2011) ocasionando pérdidas de cultivos en más de 292 mil hogares y pérdidas ganaderas en más

de 187 mil hogares; entre 1950 y 2007 los desastres asociados a sequía presentaron un

incremento cercano a 2,2 veces durante los periodos de El Niño (Departamento Nacional de

Planeación, 2012).

Colombia debe adaptarse a las amenazas relacionadas con la variabilidad climática, hay una

estrecha relación entre el comportamiento del clima, la capacidad de los ecosistemas de producir

bienes y servicios y la transformación de estos bienes y servicios en bienestar y crecimiento

económico (Departamento Nacional de Planeación, 2012). El país, por medio de las instituciones,

ha implementado diversas medidas de adaptación tales como: generación y divulgación de

pronósticos agroclimáticos para diferentes sectores socioeconómicos incluyendo el agropecuario

(León & Giraldo, 2013), manejo racional del agua por medio de la implementación de balances

hídricos, sistemas de riego y drenaje, manejo adecuado de los suelos, uso de coberturas vegetales

que permitan la retención de humedad y eviten la erosión, uso de cultivos asociados e

implementación de materiales tolerantes a sequía (Boshell, 2010) y uso de modelación de cultivos

(CENTRO INTERNACIONAL DEL FENÓMENO DEL NIÑO CIIFEN, 2007). Existen numerosas acciones

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que se pueden llevar a cabo con el fin de aprovechar, evitar o reducir el impacto, una de las más

importantes es conocer los efectos de los eventos de manera local; de manera que se cuente con

información para la toma de decisiones (Boshell, 2010).

Se han realizado numerosos estudios en los que se pretende establecer cómo la variabilidad

climática afecta de diversas maneras a las regiones: un estudio realizado en la Universidad Nacional

de Colombia identificó un incremento hasta de 1.5°C en la temperatura y disminuciones hasta del

60% en los valores de precipitación de la Sabana de Bogotá durante un evento El Niño (Pabón &

Torres, 2006); se encontró que en el centro, norte y occidente del país la presencia del fenómeno

ocasiona aumento en la temperatura y reducción en las precipitaciones (Puertas Orozco & Carvajal

, 2008); para el departamento del Atlántico se identificó que la presencia de El Niño o La Niña genera

disminuciones y aumentos de las lluvias respectivamente, afectando cultivos como el plátano ,el

ajonjolí y el maíz (Pabón Caicedo & Ruiz Cabarcas, 2013). Sin embargo, no se reportan estudios que

establezcan una relación entre las fechas de siembra del maíz y la presencia del fenómeno en alguna

de sus fases. Este trabajo se propone entonces estudiar esta relación y su impacto económico y

agrícola en los dos municipios de Colombia donde se concentra la mayor producción de maíz. Tal

proposito se llevara acabo por medio de balances hídricos, modelación de cultivos y uso de

información histórica sobre las fechas de siembra adoptadas tradicionalmente por los agricultores.

OBJETIVOS:

General

Identificar el impacto de los eventos ENOS en el corrimiento de las fechas de siembra de maíz

tecnificado en El Espinal y Cereté.

Específicos

1. Determinar la vocación agrícola en las regiones de El Espinal Tolima y Cereté Córdoba según

balances hídricos y caracterización climática.

2. Estudiar la afectación de los eventos ENOS sobre los ciclos de producción de maíz tecnificado

en las regiones de Cereté y El Espinal.

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3. Explorar y examinar la variación de la producción de maíz tecnificado desplazando las fechas

de siembra con la ayuda de los modelos de cultivo AquaCrop y Cropwat ajustados para las

regiones de estudio.

4. Diseñar una metodología de soporte para la toma de decisiones sobre fechas de siembra

durante los eventos IOS, soportada en los principios de la lógica difusa.

5. Analizar el impacto agrícola, rendimientos del cultivo y evaluación del impacto económico

del desplazamiento de las fechas de siembra.

2. JUSTIFICACIÓN

La Federación Nacional de Cultivadores de Cereales y Leguminosas (FENALCE), afirma que el maíz

ocupa el segundo puesto en la lista de los cultivos con mayor área sembrada en el territorio

nacional, con 527.000 Ha (Federación Nacional de Cultivadores de Cereales y Leguminosas

FENALCE, 2012) en las que se producen alrededor de 1.6 millones de toneladas (Federación

Nacional de Cultivadores de Cereales y Leguminosas FENALCE, 2012). Se espera que para el año

2025 la producción nacional del país ascienda a dos millones de toneladas, esto sumado con un

incremento del consumo per cápita desde 34.3kg hasta 108.6 kg indica que, según las proyecciones,

para el mismo año Colombia necesitará 8 millones de toneladas de maíz, por lo que será necesario

triplicar el área sembrada y al menos duplicar los rendimientos actuales (Federación Nacional de

Cultivadores de Cereales y Leguminosas FENALCE, 2012).

La industria alimenticia colombiana hace uso del mismo como materia prima en cereales, alimento

para ganado, insumo para la cadena productiva del huevo y del pollo, harinas pre cocidas, trilladoras,

plazas de mercado y autoconsumo (Grande Tovar & Orozco, 2013). Existe también una tendencia

hacia la producción de grano especializada: aceite, almidón, biocombustibles y otros

(Superintendencia de Industria y Comercio, 2012), tal es la importancia del cultivo que la demanda

interna del mismo asciende a 5.3 millones de toneladas (Federación Nacional de Cultivadores de

Cereales y Leguminosas FENALCE, 2012), lo que conlleva a que el mercado nacional dependa casi en

un 70% de la importación de producto proveniente, en su mayoría, de los Estados Unidos

(Superintendencia de Industria y Comercio, 2012). Lo anterior muestra la importancia de realizar un

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proyecto en el que se presenten herramientas confiables que permitan asegurar la producción y

ayuden a prevenir eventos que pongan en riesgo a la misma o a los agricultores.

En los departamentos de Córdoba y Tolima se produjeron cerca de 165 mil toneladas y 370 mil

toneladas en el año 2014 respectivamente (Departamento técnico de FENALCE, 2014), estas cifras

corresponden al 33% de la producción nacional, el impacto que los eventos de variabilidad climática

puedan tener sobre los dos departamentos es importante para la cadena productiva. Por tanto, es

necesario realizar investigaciones que generen información para que los técnicos, agricultores y

generadores de políticas tomen mejores decisiones.

Hasta el momento no se han encontrado estudios que determinen la relación entre las fechas de

siembra óptimas para el desarrollo del cultivo de maíz y la presencia de un evento de variabilidad

climática interanual como podría ser el ENSO, sin embargo, se encontraron estudios que identifican

los efectos con respecto a la cantidad de precipitación y los cambios en la temperatura.

Consiguientemente, en este trabajo se pretende estudiar la posible relación entre las dos variables

y cuál sería su impacto agrícola y económico en dos municipios del país altamente productores de

maíz: Espinal en el departamento de Tolima y Cereté en el departamento de Córdoba.

Esta investigación aportará y beneficiará de manera práctica al sector agrícola, especialmente al

sector maicero, por medio de la generación de información que hará posible comprender la

variabilidad climática interanual durante los eventos ENOS. De manera adicional, conocer el

desplazamiento o no de las fechas de siembra oportunas permite la toma de mejores decisiones, lo

cual disminuyen la vulnerabilidad de los productores frente a los mismos eventos. Se beneficiará de

forma directa a los campesinos productores de maíz quienes podrán reducir los riesgos al final de

sus cosechas.

3. MARCO DE REFERENCIA

3.1. ANTECEDENTES

A pesar de que no se reportan estudios sobre el efecto de los eventos de variabilidad climática

interanual ENOS en las fechas de siembra oportunas para maíz en los municipios de Cereté y Espinal,

algunas investigaciones muestran los efectos de los eventos de variabilidad climática sobre los

rendimientos de los cultivos bajo diferentes fechas de siembra, los efectos de esas alteraciones

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sobre los volúmenes de precipitación y las temperaturas y subsecuentemente los efectos de la

variabilidad climática en el cultivo de maíz en diferentes países:

3.1.1. Evaluación del efecto de los eventos ENSO sobre el cultivo de maíz.

Asociación entre las anomalías de precipitación y de rendimiento de maíz durante los

fenómenos Niño y Niña en la provincia de Córdoba, Argentina.

Como consecuencia de las alteraciones en la pluviometría de la provincia, causadas durante los

eventos ya mencionados, se han investigado los efectos de las mismas en la productividad agrícola

con el fin de determinar las anomalías de rendimiento asociadas a las anomalías de precipitación

(De la Casa & Ovando, 2006).

Para el desarrollo del mismo se tomaron los valores de precipitación diaria, mensual y trimestral de

las estaciones del Servicio Nacional de Meteorología con el fin de identificar las anomalías, de

manera adicional, para el cálculo de rendimientos de maíz se realizaron tendencias anuales con base

en las estadísticas de producción de la provincia de Córdoba; el valor de anomalía se obtuvo de

restar al valor anual el valor promedio de rendimiento.

La comparación de anomalías de precipitación con la condición ENSO de los años estudiados

permitió identificar que durante la fase cálida del ENSO se presentan aumentos en la precipitación

de la región y durante la fase fría se presentan disminuciones. Con respecto al rendimiento se

encontró que anomalías positivas ocurrieron en la fase cálida, lo contrario sucedió para la fase fría.

Los resultados principales de la investigación son:

1) Se determinó que para la provincia de Córdoba, Argentina, la correlación entre

los eventos ENSO y los valores de precipitación es negativa.

2) Las anomalías de rendimiento positivas se asocian al evento Niño y presentan

menor frecuencia que las anomalías negativas de rendimiento, asociadas al

evento Niña.

Simulación de rendimiento del maíz bajo efectos del fenómeno del Niño en Zimbawe.

Se ha identificado durante la última década una relación entre la precipitación y los eventos ENSO

en Zimbawe, algunos señalan que una predicción del comportamiento de los mismos puede ser

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aplicable en la agricultura (Philips, Cane, & Rosenzweig, 1998), con el fin de identificar

comportamientos potenciales se realizó modelación del cultivo de maíz por medio del modelo

CERES Maize. Se utilizaron datos diarios de precipitación facilitados por el ministerio de Agricultura

para los años 1951 a 1991, se dividieron en grupos Niño, Niña y Neutro. Se alimentó entonces el

modelo con variables de clima para cada evento e información de suelos de la región con el fin de

identificar efectos en el rendimiento simulado del cultivo.

Principales resultados:

1) Se identificó que durante la fase positiva del ENSO las precipitaciones se reducen y

que durante la fase negativa las precipitaciones aumentan. Esto para el periodo

comprendido entre octubre y abril, que es determinante para el desarrollo del

cultivo en la región.

2) Se identificó que la modelación de cultivos se constituía entonces como una

herramienta útil en la realización de pronósticos, sin embargo, el artículo expone

una metodología de fácil repetición.

3.1.2. Evaluación del efecto del ENSO sobre las fechas de siembra en otros cultivos.

Influencia del ENSO sobre el rendimiento de maní en diferentes fechas de siembra

Para la misma región (Suroeste de los Estados Unidos) se realizó un estudio con el fin de identificar

las fechas de siembra de mejor rendimiento para maní durante un evento ENSO, en este caso el

análisis se hizo a nivel de región y de sub-región. Se utilizó información diaria de clima de

precipitación y temperaturas máximas y mínimas de los años 1951 -2000 obtenidos del Weather

National Service (WNS), estas variables se introdujeron al modelo de cultivo CROPGRO-peanut

model; con previa validación del modelo de cultivo (Prem Woli, Joel, Hoogenboom, Axel García y

García, & Clyde, 2012).

Como resultado para el análisis por sub-regiones del suroeste de los Estados Unidos se obtuvo que

para la sub-región central, occidental y sur de la región los efectos del fenómeno del niño presentan

numerosas diferencias en rendimiento relacionadas con la fecha de siembra y que, especialmente

para la sub-región central, los cultivos de maní sembrados entre el 16 de abril y el 18 de mayo

tuvieron rendimientos simulados mucho mayores para eventos Niña. Para cultivos sembrados luego

del 18 de mayo no se encontró ninguna diferencia en rendimiento.

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Además, en el análisis regional se identificó que los rendimientos durante los periodos de La Niña

fueron mucho mayores que los otros dos eventos para cultivos establecidos en las mismas fechas.

3.2. MARCO TEÓRICO

3.2.1. Cultivo de maíz

El maíz es uno de los granos alimenticios más antiguos que se conoce, dependiendo de la región en

la que se cultive se clasifica de diferentes maneras, por ejemplo, el maíz sembrado entre los 30°

Norte y los 30°Sur se denomina tropical y el que se desarrolla en latitudes superiores a estas se

denomina maíz templado, los maíces sub tropicales crecen entre los 30 y los 34° de cada hemisferio

(Morales, 2010). Hace parte del grupo de cultivos que velan por la seguridad alimentaria, se produce

en la mayoría de países del mundo y algunos aseguran que es el cultivo del futuro.

Es un cultivo que se reproduce por medio de semillas, de tendencia anual, aunque en países como

Colombia se produce en ciclos de 4 a 5 meses (Fenalce, 2005), cada tipo de maíz posee unas

condiciones ambientales en las que podría generar rendimientos máximos, estas condiciones

generalmente no se presentan en su totalidad, por lo que el rendimiento máximo para un hibrido

determinado en una región determinada se denomina “rendimiento máximo probable” y debe

estimarse para diferentes grupos de condiciones ambientales (Fenalce, 2005).

3.2.2. El fenómeno El Niño.

El ciclo conocido como ENSO, uno de los principales moduladores de variabilidad climática

interanual del mundo, que determina el comportamiento del clima en la franja tropical del océano

pacífico (López Alvarez & Perez Bernal, 2015) tiene un periodo de recurrencia entre 2 y 7 años y

corresponde a un patrón de interacción océano-atmósfera a escala global: a la componente

atmosférica del mismo se le denomina “oscilación del sur” que es una fluctuación de la presión

atmosférica en tendencia opuesta entre el centro de alta presión del pacífico sudeste y de baja

presión en indonesia (Servicio Nacional de hidrología y meteorología del Perú, 2011) y a la

componente oceánica se le denomina “fenómeno El Niño” e incluye el calentamiento anómalo del

pacífico ecuatorial, la profundización de la termoclina y la aparición de contracorrientes en la costa

peruana (Montoya, 2008).

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Para mayor entendimiento de la componente oceánica, los organismos que le estudian han

sectorizado la franja ecuatorial del océano Pacífico de la siguiente manera:

Figura 1 Regiones de estudio del fenómeno ENOS. Fuente: Servicio Nacional de Hidrología y Meteorología del Perú 2015.

El estudio del fenómeno se ha centrado hasta los últimos años en la región 3.4 (Servicio Nacional de

Hidrología y Meteorología del Perú, 2014): esta componente se conoce como El Niño o La Niña y se

define como una anomalía en la temperatura superficial del mar superior en valor absoluto a los

0.5°C por más de cinco meses consecutivos, se puede presentar una fase positiva (Niño) y una fase

negativa (Niña) del ciclo.

3.2.2.1. Índices ONI, MEI e IOS.

Los índices empleados en el desarrollo de este trabajo describen el estado oceánico y atmosférico

del pacífico ecuatorial con respecto a los eventos ENOS, para la componente oceánica se describe

el “Índice Oceánico Niño” (ONI por sus siglas en inglés) y el “Índice Multivariado El Niño” (MEI por

sus siglas en inglés), mientras que para la componente atmosférica se estudió el “Índice de la

Oscilación del Sur” (IOS), a continuación se describe de manera general el significado de cada uno:

Índice Oceánico El Niño (ONI): Se calcula mediante la media móvil de tres meses de las

anomalías de temperatura de la superficie de la región 3.4 del Océano Pacífico, se compone

por tres fases: El Niño que se caracteriza por valores positivos mayores a 0.5°C por más de

cinco meses consecutivos, La Niña, caracterizada por valores negativos superiores a-0.5°C

por más de cinco meses consecutivos y por último la fase neutra cuyos valores se

comprenden entre 0.5 y -0.5 °C (Ramíres Vuiles & Jaramillo Robledo, 2009).

Índice Multivariado El Niño: como su nombre lo indica, es un índice multivariado en el que

se emplean las variables: temperatura de la superficie del mar, temperatura del aire,

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presión atmosférica al nivel del mar, nubosidad, componente zonal del viento y

componente meridional del viento. Su interacción se describe por medio de un análisis de

componentes principales expresándose en medias móviles de dos meses, índices positivos

representan la fase cálida del fenómeno e índices negativos representan la fase fría

(Guevara Díaz, 2008).

Índice de la Oscilación del Sur: La componente atmosférica del fenómeno de El Niño se

estudia teniendo en cuenta los centros de presión atmosférica del Pacifico tropical

ecuatorial oriental y occidental que a gran escala refleja un intercambio de masa

atmosférica entre la baja presión de Indonesia y el anticiclón tropical del Pacífico del sur-

este. El IOS se obtiene de calcular la diferencia de presión estandarizada entre la estación

de Papelee en Tahití y la estación de Darwin en Australia. El mismo describe la intensidad

de los vientos alisios, de manera que índices altos positivos indican alisios fuertes e índices

bajos negativos indican alisios muy débiles, índices positivos representan la fase fría del

ENOS e índices negativos la fase cálida. (Guevara Díaz, 2008).

3.2.3. Balance hídrico y clasificación climática de Tornthwaite.

El estudio del balance hídrico se basa en la aplicación del principio de conservación de masas basado

en la ecuación de continuidad, esta establece que, para cualquier volumen de suelo y durante

cualquier período de tiempo, la diferencia entre las entradas y salidas estará condicionada por la

variación del volumen de agua almacenado (United Nations Educational Sientific and Cultural

Organization UNESCO, 1981).

Además, en la agricultura sirve como base para la zonificación de cultivos, caracterizar épocas de

déficit y épocas de exceso, programar el riego e identificar necesidades de drenaje (Ruia-Álvarez,

Arteaga Ramirez, Vazquez Peña, Ontiveros Capurata, & López- López, 2012).

Evapotranspiración de referencia o ETo.

El cálculo de la evapotranspiración de referencia se realiza mediante el método de FAO- Penman-

Montheit (2006, 2006) :

ETo =0.408 ∆ (Rn−G)+γ(

900

T+273)u2 (es−ea)

∆+γ1+0.34 u2 (1)

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donde ETo corresponde a la evapotranspiración de referencia (mm día-1), Rn la radiación neta en

la superficie del cultivo (MJ m-2 dia-1), G el flujo de calor del suelo (MJ m-2 dia-1), T temperatura

media del aire a 2m de altura (ºC), u2velocidad del viento a 2 metros de altura (m s-1), es presión

de vapor de saturación (kPa), ea presión real de vapor (kPa), ∆ pendiente de la curva de presión de

vapor (kPa ºC-1) y γ la constante psicrométrica (kPa ºC-1).

Balance hídrico por medio del método de Tornthwaite:

La forma fundamental del balance hídrico se obtiene del balance general de masas o ecuación de

continuidad, la cual indica que el volumen de entrada y de salida es igual al del agua almacenada

(United Nations Educational Sientific and Cultural Organization UNESCO, 1981). El método más

utilizado para realizar un balance hídrico es el de Thorntwhaite que se fundamenta en la

evapotranspiración potencial ETP (Ruia-Álvarez, Arteaga Ramirez, Vazquez Peña, Ontiveros

Capurata, & López- López, 2012).

El procedimiento para realizar el balance hídrico por medio de este método se explica a

continuación:

Con los resultados del Balance Hídrico Climático se toman los excesos y los déficits, al tener en

cuenta las necesidades hídricas del cultivo (evapotranspiración, en este caso ETo), se determinan

algunos índices que permiten agrupar el clima con base en su misma clasificación:

El proceso se representa por la ecuación:

𝐻𝐴𝑖 = 𝐻𝐴𝑖−1 + 𝑃𝑖 − 𝐸𝑇𝑃𝑖 (2)

Dónde:

𝐻𝐴𝑖 Representa la humedad almacenada en el mes actual en mm.

𝐻𝐴𝑖−1 Representa la humedad almacenada en el mes anterior en mm.

𝑃𝑖 Representa la precipitación del mes actual en mm.

𝐸𝑇𝑃𝑖 Representa la evapotranspiración potencial del mes actual en mm.

Cuando 𝐻𝐴𝑖 < 0 se habla de un déficit (DEF) y si 𝐻𝐴𝑖 > 𝐶𝐴 se habla de un exceso (EXC), en este

caso CA es la capacidad de almacenamiento del suelo. En el caso de que 0 < 𝐻𝐴𝑖 < 𝐶𝐴 se dice que

𝐻𝐴𝑖 es el agua almacenada del mes actual.

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Una vez realizado el balance se calcula el índice de humedad que relaciona los excesos y los déficit

con la tasa de evapotranspiración (Universidad Politécnica de Madrid UPM):

𝐼ℎ =100(𝐸𝑋𝐶)

𝐸𝑇𝑃 (3)

Y, el índice de aridez:

𝐼𝑎 =100(𝐷𝐹)

𝐸𝑇𝑃 (4)

Con base en los mismos se determina el índice de humedad global:

𝐼𝑚 = 𝐼ℎ − (0.6𝐼𝑎) (5)

Partiendo de los índices anteriormente mencionados se define el tipo de humedad según las

siguientes condiciones:

Tabla 1. Clasificación por índice de humedad global Tornthwaite.

Basados en la clasificación anterior y teniendo en cuenta el índice de aridez se define lo siguiente:

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Tabla 2. Clasificación índice de humedad y de aridez Tornthwaite.

Además, con base en la evapotranspiración potencial se precisan los siguientes tipos:

Tabla 3. Clasificación climática por evapotranspiración Tornthwaite.

De esta manera se determina la clasificación climática que permite establecer las potencialidades

de la región.

El método que es recomendado por algunas instituciones como la FAO se alimenta de variables cuyo

proceso de obtención es sencillo y la clasificación es muy completa, sin embargo, al tenerse en

cuenta la evapotranspiración potencial EPT y no la de cultivo y al asumir una profundidad efectiva

del suelo de 100 cm existe cierta incertidumbre en el cálculo del balance hídrico.

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Algunos programas de la FAO, como el “ETo Calculator” (Raes D. , 2012), facilitan el cálculo de la

evapotranspiración desde un cultivo de referencia y existen modelos de cultivo como AquaCrop

(Raes & Stedudo, 2012) y Cropwat (Food and Agriculture Organization FAO, 2006) que realizan el

balance hídrico y usan como insumo la evapotranspiración del cultivo.

3.2.4. Análisis de componentes principales (ACP)

El análisis de componentes principales es una técnica estadística de síntesis de la información

(reducción del número de variables) en la que se pretende perder la menor cantidad de información

posible.

Los factores que se obtienen son una combinación lineal de las variables originales y son

independientes entre sí.

Un análisis de componentes principales siempre debe realizarse con base en las siguientes fases:

1) Análisis de la matriz de correlaciones:

Debe existir alta correlación entre las variables para que el análisis tenga sentido, pues esto

indica que hay información redundante y pocos factores podrían explicar la variabilidad

total.

Para el análisis de correlaciones se puede realizar una matriz de correlación o de covarianzas

con el fin de identificar el grado de relación existente entre las variables de la siguiente

forma (Gregory B, 2013):

𝜎𝑥𝑦2 =

∑ (𝑥𝑖−𝑚𝑥)(𝑦𝑖−𝑚𝑦)𝑖

𝑛−1 (6)

Dónde mx y my son las medias de las variables en estudio.

En la matriz de correlación se realizan todas las combinaciones posibles entre las variables,

los valores altos tanto positivos como negativos (cercanos a 1) indican niveles de correlación

elevados entre las mismas.

2) Se realiza el cálculo de los componentes principales: dadas las variables 𝑋, 𝑌 y 𝑍 se realiza

una transformación para obtener 𝑋′, 𝑌′ y 𝑍′ por medio de una combinación lineal que

responde a la siguiente fórmula:

𝑋′ = 𝐴1𝑥 + 𝐴2𝑦 + 𝐴3𝑍 + ⋯ (7)

𝑌′ = 𝐵1𝑥 + 𝐵2𝑦 + 𝐵3𝑍 + ⋯

De manera que la matriz de correlaciones se transforme en una matriz diagonal, lo que

significa que el nuevo set de variables (𝑋′, 𝑌′ y 𝑍′) no está correlacionado, estas nuevas

variables conforman el set de componentes principales.

3) Cálculo de los autovalores o valores propios de los componentes principales:

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El autovalor representa el porcentaje de variabilidad del set de datos que es resumido por

cada componente principal, cuando se suman todos los autovalores se obtiene la varianza

total de los componentes (Gregory B, 2013):

%𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 =∑ 𝜆𝑖

𝑚𝑖=1

∑ 𝑉𝑎𝑟(𝑥𝑖)𝑝𝑖=1

(8)

Dónde p es el número de variables y el objetivo del análisis es conseguir que m sea menor

que p (reducir la dimensión del set de datos).

Por lo general se seleccionan como máximo tres componentes principales, se encuentra con

frecuencia que la mayor cantidad de variabilidad se comprende en los dos primeros

componentes, lo que facilita el análisis gráfico. Sin embargo, el número de componentes

seleccionado depende del juicio del investigador (Carmona, 2014).

4) Selección de los factores:

El primero de los factores debe resumir la mayor proporción posible de la variabilidad

original y el segundo debe resumir la máxima variabilidad que el primero no abarque, esto

debe continuar con los siguientes factores de manera sucesiva. Una vez seleccionado el

número de factores que resuman la variabilidad suficiente, se les da el nombre de

componentes principales.

Posterior a la selección de los componentes principales estos se representan en forma de

matriz. Cada elemento de ésta representa los coeficientes factoriales de las variables

(correlaciones), la matriz tiene tantas columnas como componentes principales y filas como

variables.

Para que un factor se pueda interpretar con facilidad los coeficientes factoriales deben ser

cercanos a 1, una variable debe tener coeficientes elevados sólo con un factor y no deben

existir factores con coeficientes similares.

5) Análisis de los componentes principales: El análisis de los componentes principales depende

de cada caso de estudio y se presentará en detalle con el desarrollo de este trabajo.

3.2.5. Modelos de Cultivo

Un modelo es una representación de la realidad que tiene un grado de precisión que pretende ser

lo más completo posible, resulta ser una herramienta muy útil para explicar y comprender mejor la

realidad cuando no es imposible trabajar en ella (HERNANDEZ, SOTO, & CABALLERO, 2009).

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El modelo se construye con una serie de ecuaciones matemáticas mediante las cuales es posible

representar el comportamiento del sistema que se examina. De acuerdo con la cantidad de

información y el conocimiento de un campo particular se desarrollan modelos con diferentes grados

de complejidad, estos se dividen en dos grandes grupos: empíricos o mecanicistas.

Un modelo de cultivo es entonces una representación matemática de una serie de mecanismos y

procesos que al final de un ciclo determinan el rendimiento, la biomasa, las necesidades de riego,

entre otros.

AquaCrop:

Es un modelo determinístico de cultivo que se basa en la productividad de agua bajo diferentes

condiciones climáticas, desarrollado por la división de agua y suelos de la FAO; y resulta muy efectivo

en las áreas que tienen el agua como factor limitante. Requiere pocos parámetros y tiene pocas

probabilidades de error (Dimitrios, et al., 2015).

AquaCrop simula el rendimiento de cultivos herbáceos y utiliza un número limitado de parámetros

que son principalmente intuitivos junto con variables de fácil determinación, algunas de las

aplicaciones del mismo pueden ser:

Cálculo de rendimiento de cultivos en determinada localización geográfica con base en

limitaciones de agua.

Desarrollo de programación de riegos para obtener máximas producciones, y para

diferentes escenarios climáticos.

Programación de riego deficitario.

Evaluación del impacto de baja y alta fertilización.

Es útil como punto de referencia para comparar rendimientos potenciales contra

rendimientos actuales en un campo, finca o región, con el fin de identificar la brecha de

rendimiento y las restricciones de la producción.

Cropwat

Este modelo calcula las necesidades de agua de los cultivos con base en información climática,

edáfica y fenológica; se basa en metodologías de los boletines 24, 33 y 56 de FAO para riego y

drenaje (Alvarez Ruiz, Arteaga-Ramirez, Vazquez Peña, Lopez Lopez, & Onivetos Capurata, 2011).

El modelo estima las reducciones potenciales en el rendimiento del cultivo cuando se explota en

condiciones diferentes a las óptimas y las expresa en porcentaje de reducción, su concepto clave es

la evapotranspiración de referencia calculada por medio el método de Penman- Monteith, y para

éste solo es necesario ingresar información de temperaturas máximas y mínimas.

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3.2.6. Lógica difusa

Un sistema de lógica difusa puede definirse como un algoritmo que toma información e entrada, la

procesa con base en determinadas reglas heurísticas y da resultados numéricos concretos como

producto para el análisis en el proceso de la toma de decisiones.

Se define como un conjunto difuso aquel que tiene grados continuos de membresía dentro de una

categoría. Actualmente la lógica difusa se utiliza en expresiones que no son completamente ciertas

ni completamente falsas, o sea que, la variable fluctúa entre dos extremos que son la verdad

absoluta y la falsedad total y que, lo que se considera como difuso es la variable, mas no la lógica

misma del método (Portilla, 2001).

Los sistemas de lógica difusa (SLD) pretenden asimilar el proceso de pensamiento de los seres

humanos, el modelo general de los mismos se describe a continuación:

Figura 2. Modelo general de un sistema de lógica difusa. Fuente: Gamboa 2001.

La figura 2 presenta los componentes de un SLD: como primer requerimiento debe definirse un

universo de entrada, compuesto por: las variables de entrada, los rangos que las componen, y los

conjuntos difusos o subconjuntos que las definen, un ejemplo típico de las variables de entrada es

la estatura de una persona, si es alta o es baja, podría decirse que el rango de la variable varía entre

1 y 2 metros, y los conjuntos difusos pueden separarse entre Alto, Normal y Bajo, cada categoría se

define por un sub rango comprendido en el rango de la variable:

19

Figura 3. Ejemplo de un conjunto difuso. Fuente: Portilla 2001.

Una vez establecido el universo de entrada debe construirse el motor de interferencia, en el mismo

se definen las reglas del SLD que son las que permiten la interacción entre las variables de entrada,

las reglas difusas por lo general tienen la forma “IF, AND, AND, THEN”, con base en la teoría de

conjuntos se definen las operaciones matemáticas del motor de interferencia que deben responder

a las reglas establecidas, de manera que, por ejemplo si la regla plantea la condición AND, el valor a

utilizarse es el mínimo obtenido de las funciones de pertenencia de los casos particulares evaluados,

una función de pertenencia es la proyección vertical del valor puntual de un individuo sobre los

conjuntos difusos.

Por último se tienen los conjuntos de salida que se obtienen de las proyecciones de las variables

sobre los conjuntos difusos y por medio de un módulo concresor que se constituye como una

fórmula matemática, entre las más utilizadas se encuentra el centro de gravedad, las salidas de cada

regla aplicada se proyectan sobre el conjunto de salida, al área formada por las mismas se le calcula

en centro de gravedad, y esta es la salida puntual del SLD.

Los ejemplos de cálculo y empleo del sistema de lógica difusa se presentan en el desarrollo del

presente trabajo, en el capítulo 5.6

4. METODOLOGÍA.

Determinación de la climatología de las dos regiones en estudio y la alteración de la misma durante

los años Niños y Niñas, soportados en información climática de 30 años. Posteriormente se

realizarán balances hídricos por el método de Tornthwaite para los casos Niño, Niña, y normal con

el ánimo de establecer el potencial agrícola de las regiones en estudio.

Se realizará el tratamiento estadístico de la información climática mediante el análisis de valores

extremos con ayuda de la herramienta RStats mediante el análisis de Boxplot. Se establecerán los

grados día acumulados para determinar el desarrollo del cultivo durante todas sus fases. Luego se

efectuará análisis de correlación entre índices IOS, ONI y MEI contra rendimientos del cultivo de

maíz tecnificado con el ánimo de identificar relaciones entre los índices climáticos y el rendimiento

20

del cultivo. Con la ayuda del análisis de componentes principales se intentará explicar la

contribución de diferentes conjuntos de variables meteorológicas sobre el rendimiento.

Se realizarán simulaciones del cultivo de maíz mediante el empleo de los modelos AquaCrop (Raes

& Stedudo, 2012)y Cropwat (Food and Agriculture Organization FAO, 2006) bajo diferentes

escenarios climáticos y fechas de siembra para las regiones en estudio para elaborar un análisis

comparativo de resultados entre ambos modelos para determinar las mejores fechas de siembras

con base en los resultados de los balances hídricos.

Elaboración de conjuntos de variables difusas relacionadas con las situaciones que podrían

enfrentar los agricultores frente a escenarios de excesos o déficit hídricos, luego se construyen las

funciones de pertenencia y reglas difusas para las situaciones seleccionadas con el ánimo de

establecer funciones de respuesta.

Con base en información histórica y la obtenida por medio de la modelación del cultivo se

cuantificarán las anomalías de rendimiento en las dos regiones y con base en el precio del maíz

durante los años estudiados se cuantificarán las ganancias o pérdidas que producen estas

anomalías.

Se realizará un análisis del impacto agrícola y económico de los cambios en fechas de siembra con

base en los costes del producto para los años estudiados y la producción simulada en cada región

para cada año tipo.

4.1. Climatología y Alteraciones en los balances hídricos:

4.1.1. Climatología y Balance hídrico.

Se construyó la climatología de las dos regiones en estudio con información histórica de dos

estaciones meteorológicas representativas: Turipaná ubicada en el municipio de Cereté (Córdoba)

y Nataima, ubicada en el municipio El Espinal (Tolima), en la primera se comprende el periodo desde

el año 1985 hasta 2011 y en la segunda desde 1980 hasta 2012, la base de datos contó con

temperaturas máximas, mínimas, medias, precipitación y radiación. La información de las dos

estaciones fue suministrada por IDEAM, el tratamiento de la información fue realizado en el marco

del convenio “Análisis integral de sistemas productivos en Colombia para la adaptación al cambio

climático” celebrado entre el Ministerio de Agricultura y desarrollo Rural, el CIAT y Fenalce. Los

valores climatológicos se obtuvieron mediante los promedios mensuales multianuales de los años

en mención.

Una vez definidos los valores climatológicos de las variables se procedió a realizar los balances

hídricos y clasificación climática mediante el método de Tornthwaite modificado (usando la

evapotranspiración de Penman-Monteith) con las fórmulas 1 hasta la 5, descritas en el marco

teórico. La evapotranspiración se calculó por medio del uso del software ETo Calculator de FAO, el

balance hídrico se realizó en una hoja de cálculo de Excel.

21

El tratamiento estadístico de la información se realizó por medio de un script escrito en RStats

versión 4.1 (Team, 2013).

4.1.2. Alteraciones de la climatología y del balance hídrico.

Se seleccionaron los años Niño- Niña y Neutro con base en los valores del índice ONI reportados por

la NOAA que se presentan en la taba 4:

Year DJF JFM FMA MAM AMJ MJJ JJA JAS ASO SON OND NDJ

1980 0.6 0.5 0.3 0.4 0.5 0.5 0.3 0.2 0 0.1 0.1 0

1981 -0.2 -0.4 -0.4 -0.3 -0.2 -0.3 -0.3 -0.3 -0.2 -0.1 -0.1 0

1982 0 0.1 0.2 0.5 0.6 0.7 0.8 1 1.5 1.9 2.1 2.1

1983 2.1 1.8 1.5 1.2 1 0.7 0.3 0 -0.3 -0.6 -0.8 -0.8

1984 -0.5 -0.3 -0.3 -0.4 -0.4 -0.4 -0.3 -0.2 -0.3 -0.6 -0.9 -1.1

1985 -0.9 -0.7 -0.7 -0.7 -0.7 -0.6 -0.4 -0.4 -0.4 -0.3 -0.2 -0.3

1986 -0.4 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.2 0.4 0.7 0.9 1 1.1

1987 1.1 1.2 1.1 1 0.9 1.1 1.4 1.6 1.6 1.4 1.2 1.1

1988 0.8 0.5 0.1 -0.3 -0.8 -1.2 -1.2 -1.1 -1.2 -1.4 -1.7 -1.8

1989 -1.6 -1.4 -1.1 -0.9 -0.6 -0.4 -0.3 -0.3 -0.3 -0.3 -0.2 -0.1

1990 0.1 0.2 0.2 0.2 0.2 0.3 0.3 0.3 0.4 0.3 0.4 0.4

1991 0.4 0.3 0.2 0.2 0.4 0.6 0.7 0.7 0.7 0.8 1.2 1.4

1992 1.6 1.5 1.4 1.2 1 0.8 0.5 0.2 0 -0.1 -0.1 0

1993 0.2 0.3 0.5 0.7 0.8 0.6 0.3 0.2 0.2 0.2 0.1 0.1

1994 0.1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 0.9 1

1995 0.9 0.7 0.5 0.3 0.2 0 -0.2 -0.5 -0.7 -0.9 -1 -0.9

1996 -0.9 -0.7 -0.6 -0.4 -0.2 -0.2 -0.2 -0.3 -0.3 -0.4 -0.4 -0.5

1997 -0.5 -0.4 -0.2 0.1 0.6 1 1.4 1.7 2 2.2 2.3 2.3

1998 2.1 1.8 1.4 1 0.5 -0.1 -0.7 -1 -1.2 -1.2 -1.3 -1.4

1999 -1.4 -1.2 -1 -0.9 -0.9 -1 -1 -1 -1.1 -1.2 -1.4 -1.6

2000 -1.6 -1.4 -1.1 -0.9 -0.7 -0.7 -0.6 -0.5 -0.6 -0.7 -0.8 -0.8

2001 -0.7 -0.6 -0.5 -0.3 -0.2 -0.1 0 -0.1 -0.1 -0.2 -0.3 -0.3

2002 -0.2 -0.1 0.1 0.2 0.4 0.7 0.8 0.9 1 1.2 1.3 1.1

2003 0.9 0.6 0.4 0 -0.2 -0.1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.4 0.4

2004 0.3 0.2 0.1 0.1 0.2 0.3 0.5 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7

2005 0.6 0.6 0.5 0.5 0.4 0.2 0.1 0 0 -0.1 -0.4 -0.7

2006 -0.7 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.1 0.2 0.3 0.5 0.8 0.9 1

2007 0.7 0.3 0 -0.1 -0.2 -0.2 -0.3 -0.6 -0.8 -1.1 -1.2 -1.3

2008 -1.4 -1.3 -1.1 -0.9 -0.7 -0.5 -0.3 -0.2 -0.2 -0.3 -0.5 -0.7

2009 -0.8 -0.7 -0.4 -0.1 0.2 0.4 0.5 0.6 0.7 1 1.2 1.3

2010 1.3 1.1 0.8 0.5 0 -0.4 -0.8 -1.1 -1.3 -1.4 -1.3 -1.4

2011 -1.3 -1.1 -0.8 -0.6 -0.3 -0.2 -0.3 -0.5 -0.7 -0.9 -0.9 -0.8

2012 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.4 0.4 0.2 -0.2

2013 -0.4 -0.5 -0.3 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.3

22

2014 -0.5 -0.6 -0.4 -0.2 0 0 0 0 0.2 0.4 0.6 0.6

2015 0.5 0.4 0.5 0.7 0.9 1 1.2 1.5 1.8 2

Tabla 4. Índice oceánico El Niño. Fuente NOAA 2016.

En la tabla 4 se presenta el valor del índice ONI de las medias móviles mensuales de tres meses

desde el año 1980 hasta el año 2015 se indica con color rojo eventos que han sido catalogados como

Niño y en azul eventos que han sido catalogados como Niña.

Se relacionó cada mes de la serie de datos con el ONI correspondiente y se separaron conforme a la

definición los meses y años Niño y Niña teniendo en cuenta que se considera que hay un evento

cuando la anomalía (índice) se mantiene por más de cinco meses consecutivos. Se realizó el cálculo

de los promedios históricos de cada caso por separado, para de esta manera, comparar el

comportamiento general de las variables durante los eventos ENOS y el comportamiento

climatológico de las mismas. Luego se realizó el cálculo de anomalías que consiste en restar del valor

del mes en estudio el valor climatológico, se graficaron para cada mes y cada variable en rojo las

anomalías positivas y en azul las negativas. A los promedios mensuales multianuales de los años

Niño y Niña se les realizó el balance hídrico mediante la misma metodología, con el fin de identificar

las variaciones en la clasificación climática.

4.2. Potencial agrícola de las regiones en estudio.

Para la definición del potencial agrícola de las regiones en estudio se identificaron los

requerimientos climáticos de los principales cultivos de la región: arroz, maíz, sorgo y algodón. Los

valores de los requerimientos se compararon con la oferta de las dos regiones.

De manera adicional se identificaron los grados día acumulados necesarios por etapa fenológica

para el cultivo de maíz, y se calcularon para las dos regiones de la siguiente manera (Hoyos García,

y otros, 2012):

°𝐷𝐴 =𝑇𝑚á𝑥+𝑇𝑚í𝑛

2− 𝑇𝑏 (9)

Dónde Tb es la temperatura base para el cultivo, con base en los valores requeridos por el cultivo

para cada etapa fenológica y los valores climatológicos, se define el tiempo promedio de duración

del ciclo para la región.

4.3. Análisis de correlación y valores extremos.

Se realizó un análisis de Boxplot de la serie de datos de cada estación con el fin de identificar los

valores extremos y su relación con la presencia de eventos ENOS; se caracterizó cada variable y se

identificaron luego los valores que se encuentran muy por encima o muy por debajo del promedio.

Este análisis se hizo mediante un Script desarrollado en R para este mismo estudio.

23

Se calculó la correlación de los índices IOS, MEI y ONI con las anomalías estandarizadas mensuales

de temperatura, precipitación y radiación (para toda la serie de datos) mediante el uso del programa

Rstats. Una vez calculados los valores de correlación se realizó una selección de los años en los que

el efecto de los eventos ENOS se evidenció en el comportamiento del clima, tanto en su fase positiva

como en su fase negativa mediante un estudio gráfico de las anomalías, se seleccionaron los años

en los que las anomalías de las variables mostraron algún tipo de tendencia con los índices.

Se realizó además un análisis de Boxplot para todos los años en estudio, graficando los valores de

manera anual, identificándose así los años que estuvieron por encima o por debajo del promedio.

Finalmente se comparó la información obtenida por medio del análisis gráfico de anomalías y el

análisis de Boxplot, los años que coincidieron mediante los dos análisis fueron seleccionados para

un análisis de correlación más detallado, y con base en los mismos se seleccionaron los años tipo

para realizar el análisis de desplazamiento de las fechas de siembra.

Se calcularon las correlaciones de nuevo entre los índices y los valores de las variables climáticas

para los años seleccionados, y finalmente se realizó el mismo cálculo para los años tipo. Lográndose

así identificar qué tipo de asociación existe entre los índices y el clima.

Con el fin de identificar los meses en los que el efecto de los eventos ENOS es más marcado y por

cuánto tiempo pueden evidenciarse se realizó un análisis de correlación con rezago, evaluándose

hasta seis meses de rezago, en este análisis se calcula la correlación de los índices del mes “i” con

las anomalías de las variables del mes “i”, luego se calcula la correlación de los índices del mes “i-

1” con las anomalías de las variables del mes “i”, de manera sucesiva se calculan las correlaciones

de los índices de los meses “i-n” con los valores de las anomalías de las variables en el mes “i” dónde

n es el número de meses de rezago.

4.4. Análisis de componentes principales. Se realizó un análisis inicial de correlaciones entre índices ONI, IOS y MEI con la producción de maíz

tecnificado registrada por el departamento económico de FENALCE para los dos departamentos

desde el año más antiguo del que se tienen registros. Además, se realizó un análisis de correlación

de las variables de clima y derivadas, de las cuales se tiene registro para las dos regiones y que

pueden afectar el desarrollo adecuado del cultivo.

Se definieron por región las variables climáticas a correlacionar con el fin de explicar el rendimiento

registrado de la siguiente manera:

RTO: Rendimiento en toneladas por hectárea, para cada semestre agrícola, el semestre A

comprende los meses desde mayo hasta agosto para Córdoba y el semestre B comprende

los meses desde septiembre hasta diciembre. El semestre A del Espinal se evaluó desde

marzo hasta junio, semestre B del Espinal se evaluó en los mismos meses de Cereté.

Semestre: a partir del año 1999, enumerados del 1 al 24, los números impares hacen

referencia al semestre B, los números pares al semestre A.

IOS: Índice de la Oscilación del Sur, acumulado para cada el ciclo de cultivo que tiene

duración promedio de 120 días o 4 meses.

24

MEI: Índice Multivariado El Niño, acumulado para cada ciclo de cultivo.

T351: Número de días cuya temperatura máxima haya sido superior a 35°C en el primer mes

del ciclo de cultivo, es decir, mayo para el semestre A y septiembre para el semestre B en el

caso de Córdoba y Marzo para el semestre A, septiembre para el semestre B en el caso de

Tolima (Para el Tolima se evaluó T37, días con temperatura mayor a 37 grados Celsius).

T352: Número de días cuya temperatura máxima haya sido superior a 35°C en el segundo

mes del ciclo de cultivo.

T353: Número de días con temperatura máxima mayor a 35°C en el tercer mes del ciclo de

cultivo.

T354: Número de días cuya temperatura máxima superó los 35°C en el cuarto mes del ciclo

de cultivo.

Pmm1: Precipitación acumulada en milímetros para el primer mes del ciclo de cultivo.

Pmm2, Pmm3 y Pmm4: precipitación acumulada en milímetros para los meses 2, 3 y 4 del

ciclo de cultivo.

GDÍA: los grados día acumulados durante el ciclo de cultivo.

PMM: Precipitación acumulada durante todo el ciclo de cultivo.

DPmm: días con precipitación durante todo el ciclo de cultivo.

SRAD: Radiación solar neta diaria acumulada para todo el ciclo de cultivo.

TMAX: Temperatura máxima acumulada para el ciclo de cultivo.

Tmin: Temperatura mínima acumulada para el ciclo de cultivo.

DP1, DP2, DP3 y DP4: Días con precipitación en cada mes del ciclo de cultivo.

Se realizó una categorización del rendimiento para las dos regiones por medio de un análisis de

desviación estándar, de manera que, con respecto al promedio se definieron como altos o bajos

aquellos que se encontraran entre una y dos desviaciones estándar por encima o por debajo del

promedio, y como muy altos o muy bajos aquellos que se encontraron por encima o por debajo de

dos desviaciones estándar.

Se calcularon las correlaciones entre las variables descritas para confirmar la viabilidad del análisis

de componentes principales, en caso de que ninguna de las variables presentase correlación con

alguna de las otras variables, el análisis de componentes principales no sería representativo; pues

sería imposible reducir la dimensión del set de datos al no existir redundancia en la información. En

la gráfica de correlaciones se identificaron grupos de variables correlacionadas entre sí.

Una vez realizado el análisis de correlación, se realiza el cálculo de auto valores mediante el cual se

seleccionan los componentes principales más importantes, en total se tienen tantos componentes

principales como variables, sin embargo, auto valores más altos indican componentes que

comprenden mayor cantidad de información del set de datos, auto valores superiores a 1 indican

que el componente resume información importante, luego se calcula la correlación entre cada

variable y los componentes principales más importantes, se grafican en un mapa de factores de

manera que, la correlación de cada una con las componentes es el coseno del ángulo formado entre

la variable y el componente, de esta manera se identifican aquellas que se encuentran más

25

correlacionadas (Hervé , 2010), la contribución de cada variable a cada componente se explica en

el mapa de factores por la intensidad del color y por su cercanía al círculo de radio 1 que se observa.

Cada componente principal (CP) explica en mayor o menor proporción cada variable, para evaluar

la calidad de la representación de los datos en los componentes se grafica el cos2 del ángulo formado

entre la variable y el CP, cuando una variable se encuentra explicada en su totalidad por dos

componentes la suma de los cos2 de la misma con cada CP es igual a 1, cuando esto sucede la

posición de la variable se observa sobre el círculo de radio 1; cuando la variable se explica por más

de dos componentes, la posición de la misma se observa dentro del círculo.

Por último se realiza la gráfica de individuos y un Biplot, en el que es posible identificar en algunos

casos una relación entre los individuos por cuadrante y por cercanía a los ejes, de manera que los

individuos localizados en el cuadrante 1 habrán sido afectados o correlacionados de manera positiva

con las variables asociadas a los dos componentes, y los individuos ubicados en el cuadrante 4 serán

los que se afectaron negativamente o con correlación inversa por las variables asociadas a los dos

componentes principales mostrados.

4.5. Simulación del rendimiento – evaluación de fechas de siembra.

Se realizó la simulación del rendimiento con AquaCrop para los años Niño: 1986-1988, 1991-1992,

1997-1998, 2009-2010 y para los años Niña: 1988-1989 y 2010-2011 que fueron seleccionados

mediante el análisis de Boxplot y valores extremos desarrollado en el numeral 5.3.

Para realizar las simulaciones se crearon los archivos de clima, suelo y cultivo correspondientes para

las dos regiones, para la serie de datos diaria completa.

Los coeficientes de cultivo utilizados fueron obtenidos de la publicación “Uso del modelo AquaCrop

para estimar rendimientos para el cultivo de maíz en los departamentos de Córdoba, Meta, Tolima

y Valle del Cauca”, publicado por la FAO y el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural en el año

2013.

Las variables de suelo requeridas por el modelo se obtuvieron por medio de muestreos en campo

realizados en las dos regiones en el marco del convenio Fenalce-CIAT, denominado “Análisis Integral

de Sistemas Productivos en Colombia para la adaptación al Cambio Climático”.

En el trabajo realizado por FAO, se realizó la calibración del modelo mediante mediciones en campo

de los parámetros del cultivo y luego, se validó el mismo con valores de las demás regiones

mencionadas:

26

En a. Biomasa seca. En b. Rendimiento del grano seco. En c. Índice de cosecha. En d. Cánopy cover. Tomado de Cortes 2013.

Figura 4. Seguimiento del comportamiento de variables medidas en campo y simuladas con el modelo AquaCrop del

cultivo de maíz PAC105.

Para uno de los materiales calibrados, el PAC 105 se observa que los valores simulados y los

determinados en campo presentan similitudes altas tanto en comportamiento de la variable como

en valores determinados; el comportamiento para DOW 2B-710 en cuanto al ajuste del modelo es

similar, y con respecto a la cobertura de dosel, es mejor:

27

En a. Biomasa seca. En b. Rendimiento del grano seco. En c. Índice de cosecha. En d. Cánopy cover. Tomado de Cortes 2013.

Figura 5. Seguimiento del comportamiento de variables medidas en campo y simuladas con el modelo AquaCrop del

cultivo de maíz DOW 2B-710 bajo condiciones de Villavicencio en el primer semestre agrícola de 2008

A los resultados obtenidos se les realizó análisis estadístico para evaluar el coeficiente de Spearman

y para los dos materiales, en todas las variables, el mismo fue superior a 0. 88, con correlación

máxima de 0.0013 y mínima de 0.0001, que en todos los casos se clasifican como significativas.

28

Se validó entonces el modelo para los mismos genotipos en Valle del Cauca, Córdoba y Espinal; se

consiguió un rango de aceptación del 10% de diferencia entre los valores simulados y los medidos:

Zona de Estudio Fecha de Siembra Rendimiento (t/ha) Nivel de Fertilidad Simulado Real Potencial

Cereté-Córdoba 8 de mayo de 2009 6.214 6.2

7.2- 12.2

68

28 de mayo de 2009 6.047 5.98 66

23 de mayo de 2007 8.407 9.14 100

Palmira- Valle del Cauca

17 de marzo de 2007 10.72 11.321-11.078 100

9.86 10.792-9.818 90

El Espinal- Tolima 17 de marzo de 2008 8.257 -- 100

7.872 -- 90 Tabla 5.Rendimiento agronómico del maíz PAC 105 medido en campo y simulado con el modelo AquaCrop para algunas

zonas productivas de Colombia. Fuente: Cortés 2013

Para el mismo material se simuló y midió el índice de cosecha, biomasa, rendimiento del grano seco

y cobertura de dosel los días 55 y 75 en Cereté:

Biomasa seca (ton/ha)

Índice de cosecha (%)

Rendimiento del grano seco

(ton/ha)

Cánopy cover (%)

55 Días 75 Días

Simulado 10.421 40 4.166 63.3 60.7

Medido 10.1 40.3 4.1 66.2 59.6 Tabla 6. Valores finales del seguimiento vegetativo de la producción de maíz PAC 105 medido en campo y simulado con

AquaCrop para el valle del Sinú- Córdoba, en el primer semestre agrícola de 2012. Fuente: Cortés 2013.

Se observa en las gráficas y tablas anteriores que el modelo se ajusta bien para las regiones en

estudio y que ya se encuentra calibrado para dos materiales en Colombia, de los cuales, se

seleccionó para simular el PAC 105, pues el otro es exclusivo de la región de Córdoba.

Los parámetros conservativos y no conservativos del módulo de cultivo se resumen en la siguiente

tabla:

Módulo Sub módulo Input Valor Parámetro

C NC

CULTIVO

DESARROLLO

Tipo de siembra Directa X

Densidad de Siembra 62500 plantas/ha X

Tamaño de follaje a la siembra 6.5 cm2/planta X

Cobertura de dosel inicial 0.41 X

Días a emergencia 5 X

Dosel máximo 90%

X

Días a dosel máximo 49 X

Coeficiente de crecimiento del dosel 18,1 X

Días a senescencia 90 X

Días a madurez fisiológica 100 X

Días a floración 49

Días a formación del grano 51 X

Duración de la floración 10 X

Profundidad mínima de las raíces 0.15 m X

Profundidad máxima de las raíces 0.35 m X

Días a máxima profundidad de raíces 49 X

Tbase min °C 8 X

Tbase max °C 30 X

29

Grados día acumulados (GDD) 1740

PRODUCCIÓN Índice de cosecha (HI %) 40 X

Productividad hídrica (g/m2) 33,7 X

ESTRÉS HÍDRICO

Expansión del follaje Moderadamente sensible X

Cierre estomático Moderadamente sensible X

Inicio rápido de senescencia Moderadamente tolerante X

Estrés por aireación Moderadamente tolerante X

ESTRÉS TEMPERATURA

Rango de GD para afectación por bajas temperaturas (°C) desde 0°C hasta

15°C X

ESTRÉS SALINIDAD Tipo de salinidad Moderadamente sensible X

Tabla 7. Parámetros conservativos y no conservativos PAC105, fuente: Cortés 2013.

En el caso de Cereté se simularon contenidos de humedad diferentes para el suelo por medio del

nivel freático, estableciéndose tres niveles de profundidad: 1m, 1.2m y 1.5m. Para Nataima se

estableció cultivo en condiciones de secano y con riegos a agotamiento crítico en un 50% y un 30%

de agotamiento.

Se ejecutó el modelo desde los días 1 de abril hasta los 30 de junio para el semestre A y 1 de agosto

hasta 30 de octubre para semestre B en Córdoba, y desde el 1 de Febrero hasta el 30 mayo en el

semestre A y del 1 de Agosto al 30 de octubre en el semestre B para El Espinal.

Se definieron como fechas de siembra tradicionales para el semestre Al 15 de mayo y 15 de marzo

en Cereté y El Espinal respectivamente, para el semestre B, en los dos casos se definió como fecha

tradicional el 15 de septiembre. Esta definición se obtuvo del estudio de fechas de siembra realizado

por FENALCE en los últimos años, y cuyo resultado para las dos regiones se muestra a continuación:

Región/ Semestre

A B

Cereté

El Espinal

Figura 6. Porcentaje de siembras por fecha, años 2012-2015. Fuente FENALCE 2016.

30

4.5.1. Validación en campo del modelo AquaCrop.

Como trabajo previo al desarrollo de esta tesis de maestría se realizó la evaluación del desempeño

del modelo AquaCrop durante tres años de trabajo en Cereté y El Espinal, además de otras regiones

del país, en el marco del convenio “ Análisis integral de sistemas productivos en Colombia para la

adaptación al Cambio Climático” en su primera y segunda fase.

Para el diseño experimental se establecieron bloques completos al azar con tres repeticiones, cada

uno formado por dos unidades de experimentales que corresponden a un genotipo evaluado para

un total de 6 parcelas, distribuidas espacialmente al azar. Cada unidad experimental fue de 15m de

largo con 18 surcos separados a una distancia de 0.80 m entre surcos y 0.2 m entre plantas.

Se realizó seguimiento en cada una de las parcelas a las siguientes variables para la determinación

de biomasa:

Variable Sigla Variable Sigla

Etapa fenológica EF Peso fresco de restante PFR

Numero Hojas en senescencia HS Peso fresco Muestra de hojas PFMH

Numero de hojas verdes totales HV Peso fresco Muestra de granos PFMG

Área foliar de la hoja verde AFHV Peso fresco Muestra de restante PFMR

Área foliar de la hoja seca AFHS Peso seco Muestra de hojas PSMH

Área foliar de la hoja más grande AFHM Peso seco Muestra de granos PSMG

Peso fresco de hojas PFH Peso seco Muestra de restante PSMR

Peso fresco de granos PFG

Tabla 8. Variables a tomar para determinar biomasa. Fenalce 2016

Luego de la fecha de siembra, se registró la fecha de emergencia y posteriormente, cada 8 días, se

la etapa fenológica del cultivo. A partir del estado V10, se inició la medición de biomasa y una vez

alcanzado el estado R3 muestreos destructivos cada 8 días hasta el estado R6.

Los muestreos destructivos se realizaron por metro lineal y se seleccionaron plantas con

competencia completa. Se obtuvo un conjunto de hojas, granos y un restante (Espiga, Tusa,

Capacho, Tallo y vainas). Se tomaron 3 pesos por cada conjunto de muestra, como se observa en la

figura 7, el primero de los cuales corresponde al peso fresco en campo de cada conjunto por

separado (PCH, PCG y PCR). Luego de tomar los pesos en fresco, se cortaron las muestras en trozos

pequeños y se seleccionó una submuestra de 200g de cada conjunto y se registró el peso.

Las submuestras se secaron durante 48 horas aproximadamente a 80ºC hasta alcanzar un peso

constante y se tomó el peso final de la submuestra, la cual se marcó indicando la localidad, etapa,

muestro, parcela y componente de la planta.

31

Figura 7. Diagrama de toma de los pesos para la determinación de biomasa, Fenalce 2016.

En la cosecha se realizó la evaluación de rendimiento en los 6 surcos centrales por 10 metros

lineales, dejando en cada lado 2.5 m de borde; se realizó previamente la delimitación de la parcela

y el conteo de plantas a cosechar. Se midieron las siguientes variables:

Característica Variable

Periodo vegetativo de Siembra

Emergencia Días

Flor masculina Días

Flor femenina Días

Madurez Fisiológica(Punto negro en tercio medio de la mz) Días

Volcam. Tallo (%)

Volcam. Raíz (%)

Cosecha Días

Componentes de Rendimiento

No. Plantas cosecha/parcela

No. Mz/parcela

Peso total de mz en parcela (Kg)

Peso 10 mz (g)

Peso grano 10 mz

Humedad de grano (%)

Peso 100 granos

Daño por pájaro ( solo observaciones)

# mazorcas robadas/parcela

# granos por hilera

# Hileras por mazorca

Tabla 9. Variables medidas en rendimiento, Fenalce 2016.

Con los valores de cultivo publicados anteriormente (Calibración de FAO para PAC105) se realizó la

modelación de los ciclos productivos con el clima real, muestreos de suelo y mediciones de riego

(Espinal), para más información puede contactarse a Fenalce, los principales resultados fueron los

siguientes:

32

Figura 8. Modelación Biomasa P30F35 Cereté fase 1. Fenalce 2016

El ajuste del modelo es aceptable para los valores de biomasa, sin embargo, en el semestre A, los

valores fueron sobre estimados y en el semestre B sub, estimados, quiere decir que en este caso, el

modelo es muy sensible a las condiciones de disponibilidad hídrica y su afectación sobre la variable

simulada.

Figura 9. Modelación rendimiento P30F35, Fenalce 2016.

Con respecto al rendimiento, se observa que, para los dos casos el modelo tiende a sobre estimar

los valores, comportamiento que puede explicarse pues, no se tuvieron en cuenta tipos de estrés

diferentes al hídrico en las simulaciones. Se observan una diferencias en rendimiento a madurez

fisiológica de hasta 1.5 ton/ha.

33

Figura 10. Modelación biomasa DK234, Fenalce 2016.

El ajuste del modelo con respecto a la biomasa para Cereté, el material DK234 tiene diferencias

hasta de 1000kg/ha, el modelo tiende a subestimar los valores de biomasa en madurez fisiológica.

Figura 11. Modelación rendimiento DK234 Fenalce 2016.

El modelo ajusta bien para los valores de rendimiento en Cereté en rendimiento, a madurez

fisiológica, se observa una descripción muy buena de las curvas de desarrollo y una subestimación

del rendimiento de 1 tonelada en promedio.

34

Figura 12. Modelación biomasa DK788, Espinal Fenalce 2016.

Con respecto a los valores de biomasa se observa que el modelo se ajusta muy bien al

comportamiento de esta variable en todos los casos, el ajuste del modelo presentó mejoras al

momento de determinar los valores de riego con mejor precisión.

Figura 13. Modelación rendimiento DK7088, Espinal Fenalce 2016.

Con respecto a los valores de rendimiento, el modelo estima de manera muy acertada los

resultados, con diferencias de 100 kg por hectárea.

35

Figura 14. Modelación biomasa FNC 3056 Fenalce 2016.

El modelo presenta buen ajuste para la simulación de biomasa en los ciclos 1,2 y 4, se observa que,

para el material FNC 3056, la tendencia de las observaciones y de los valores calculados es la misma,

por otro lado, se observa que el mejor ajuste es el del ciclo 2.

Figura 15. Modelación rendimiento FNC3056 Fenalce 2016.

El comportamiento del modelo se mantiene, los valores simulados son muy similares a los

observados, el ajuste del modelo es muy bueno, las diferencias son menores a 0.7 ton/ha.

4.6. Algoritmo de lógica difusa para la toma de decisiones.

36

Un sistema de lógica difusa permite evaluar las relaciones y respuestas de un individuo frente a un

conjunto de situaciones que son catalogables de manera lingüística y que se relacionan con

razonamientos similares a los del ser humano (Portilla, 2001). El nivel de vulnerabilidad que un

agricultor, o un grupo de agricultores tiene frente a diferentes eventos que pueden afectar el

rendimiento de un cultivo de maíz puede determinarse mediante un SLD (sistema de lógica difusa).

En el presente trabajo se seleccionaron algunas variables que pueden afectar el rendimiento de un

cultivo de maíz con base en los resultados obtenidos del ACP.

Se definieron tres variables de entrada y una variable de salida tal y como se describe en el numeral

5.6 al mismo tiempo se definieron los conjuntos difusos y funciones de pertenencia de cada uno.

Finalmente se elaboró el conjunto de reglas del sistema, se crearon los conjuntos, variables y reglas

en el software UNFUZZY.

Para determinar el valor concreto de salida del SLD se aplicó como concresor al más utilizado en la

literatura (Portilla, 2001), que es el centro de gravedad (ÿ) definido por:

ÿ =[∫ 𝑦𝜇𝐵(𝑦)𝑑𝑦

.

𝑢 ]

[∫ 𝜇𝐵(𝑦)𝑑𝑦.

𝑢]

(9)

Se halla el centro de gravedad y se proyecta sobre el eje del universo de salida, el corte indica el

valor de y*.

Por último se calculó la tabla de resultados con todas las interacciones posibles, el proceso detallado

hace parte de los resultados y se explica en el capítulo 5.6.

4.7. Análisis de impacto económico.

Para realizar el análisis del impacto económico que el desplazamiento en las fechas de siembra

podría tener se realizó un estudio del beneficio desde el enfoque microeconómico en el que el

beneficio es la diferencia existente entre el ingreso total y el coste total de la producción (PINDYCK

& RUBINFELD, 2009):

𝜋(𝑞) = 𝑅(𝑞) − 𝐶(𝑞) (10)

Dónde q es la producción, 𝜋 es el beneficio, R es el ingreso y C es el coste, las tres variables dependen

de la producción, y:

𝑅(𝑞) = 𝑃 𝑥 𝑄 (11)

P es el precio, en este caso de una tonelada de maíz, y Q es la cantidad de unidades (toneladas)

producidas.

C se define con base en el proceso productivo:

4.7.1. Costes de producción

37

El departamento de Investigaciones Económicas de Fenalce ha realizado la consolidación de los

costes de producción de maíz para las dos regiones en estudio, la información acá contenida puede

consultarse con la entidad. Se dividen los costes totales en los rubros: Preparación, aplicaciones,

recolección, insumos y otros:

Tabla 10. Costes de producción maíz tecnificado Córdoba y Tolima. Fuente: Fenalce.

El coste de producción de una tonelada depende del rendimiento, a medida que el rendimiento

aumenta, el coste disminuye, en total, en una hectárea de maíz sembrada en Córdoba se deben

CÓRDOBA TOLIMA CÓRDOBA TOLIMA

Rastreada - 130,000 100,000 130,000

Rastrillada - 110,000 150,000 110,000

Desbrosada 70,000 - - -

Embalconada - 50,000 - 50,000

Siembra - Abonadora 90,000 80,000 90,000 80,000

Labores Manuales 50,000 330,000 120,000 330,000

Total Preparacion 210,000 700,000 460,000 700,000

Fertilizantes 60,000 128,000 50,000 128,000

Herbicida terrestre 48,000 15,000 20,000 15,000

Herbicida aéreo - - - -

Fungicida terrestre 12,000 15,000 24,000 15,000

Insecticida terrestre - 30,000 60,000 30,000

Insecticida aerea 105,000 35,000 114,000 35,000

Total Aplicaciones 225,000 223,000 268,000 223,000

RECOLECCION

Cosechadora Mecanic 450,000 - 450,000 -

Cosechadora manual - 180,000 - 180,000

Requiza - - - -

Desgrane - - - -

Zorreo - 48,000 - 48,000

Secamiento 249,600 - 264,000 -

Transporte Interno 96,000 100,000 96,000 100,000

Cargue y descargue 72,000 - 72,000 -

Total Recolección 867,600 328,000 882,000 328,000

Subtotal Labores 1,302,600 1,251,000 1,610,000 1,251,000

Semilla 850,400 585,000 440,800 585,000

Fertilizantes 447,600 976,000 462,300 976,000

Insecticidas 21,000 58,750 97,590 58,750

Fungicidas 9,350 42,320 81,900 42,320

Herbicidas 91,063 190,400 160,800 190,400

Tratamiento Semilla 11,000 45,000 12,000 45,000

Transporte Insumos 15,000 - 15,000 -

Subtotal Insumos 1,445,413 1,897,470 1,270,390 1,897,470

TOTAL COSTOS DIRECTOS 2,748,013 3,148,470 2,880,390 3,148,470

Vigilancia Jornal 60,000 100,000 60,000 100,000

Asistencia Tècnica 50,000 45,000 50,000 45,000

Arrendamiento 400,000 600,000 400,000 600,000

Intereses Financieros 216,812 100,009 190,559 100,009

Cuotas e Impuestos - 54,450 - 54,450

Administración 55,360 8,059 58,008 8,059

Total Otros Costos 782,172 907,518 758,567 907,518

COSTOS TOTALES POR HA 3,530,185 4,055,988 3,638,957 4,055,988

OTROS

COSTOS DE PRODUCCIÓN SEMESTRE A SEMESTRE B

INSUMOS

PREPARACION

APLICACIONES

38

invertir $3.530.185 para el semestre A, y $3.638.957 para el semestre B, mientras que, en el Tolima

el coste es de $4.055.988 para los dos semestres indistintamente.

Para evaluar el coste promedio de producción de los semestres A y B de las dos regiones se

determinó el rendimiento promedio del cultivo en cada una, para esto, se emplea el rendimiento

reportado por Fenalce en ambos casos:

Tabla 11. Rendimiento reportado Córdoba y Tolima. Fuente: Fenalce 2016.

El coste promedio por tonelada se obtiene de dividir el coste de la producción de una hectárea por

el rendimiento:

Tabla 12. Coste de producción por tonelada. Fuente: Fenalce 2016.

Se realizaron simulaciones de los años estudiados en Cropwat para identificar las reducciones en el

rendimiento potencial del cultivo con respecto a las fechas de siembra. Estas simulaciones se

hicieron bajo un escenario hipotético de maíz en secano, pues es bajo esta condición que la

producción es más sensible a la fecha de siembra, por este motivo, el coste del agua y del riego no

fueron incluidos en los costes de producción para el análisis inicial, se obtuvieron los porcentajes de

afectación del rendimiento potencial, que depende de cada región y que es conocido por los

agricultores.

Una vez calculada la reducción del rendimiento en toneladas se encuentra el incremento por cada

tonelada producida para cada semestre, para cada tipo de evento:

EVENTO SEMESTRE A SEMESTRE B

NIÑO 1998 1997

NIÑA 1989 2010

NEUTRO 1993 1993 Tabla 13. Años tipo seleccionados para análisis económico.

CÓRDOBA TOLIMA CÓRDOBA TOLIMA

Rendimiento

reportado6 6 5.8 6

SEMESTRE A SEMESTRE B RTO (ton/ha)

CÓRDOBA TOLIMA CÓRDOBA TOLIMA

COSTOS

TOTALES POR

HA

3,530,184.63$ 4,055,987.75$ 3,638,957.00$ 4,055,987.75$

REND ton/Ha. 6 6 5.8 6

COSTO

PRODUCCION

POR TON.

588,364.10$ 675,997.96$ 627,406.38$ 675,997.96$

RTO (ton/ha) SEMESTRE A SEMESTRE B

39

Realizado el análisis de costes y beneficios para las dos regiones bajo condiciones de secano, se

procede a adelantar el análisis para condiciones de nivel freático en el caso de Cereté, con

profundidad de 1.2 m y en el caso de Tolima, se simuló el rendimiento bajo condiciones de riego a

una lámina del 30% de agotamiento crítico. Se evaluó la relación coste- beneficio para los mismos

años selectos y enumerados en la tabla 13.

Para el análisis de coste- beneficio se siguió el procedimiento descrito a continuación:

Se determinó el precio de venta de cada tonelada de maíz con respecto a su fecha de siembra, debe

tenerse en cuenta que cultivos sembrados en abril son cosechados en agosto, cultivos sembrados

en mayo son cosechados en septiembre y sembrados en junio son cosechados en octubre

(Alrededor de 120 días después), por lo que el precio de venta cambiará. De manera adicional, los

precios varían entre el semestre A y el semestre B.

Los precios reportados por cada kilogramo de maíz para el año 2015 se registran en la siguiente

tabla:

El precio que se presenta es un promedio para maíz blanco tecnificado y amarillo tecnificado.

Tabla 14. Precios de venta reportados para maíz por mes. Fuente: Fenalce 2016.

Se emplea el principio descrito al iniciar esta sección en el que se indica que el beneficio se obtiene

de restar el ingreso, que en este caso es el precio de cada tonelada multiplicado por el número de

toneladas producidas, con el coste de producción de cada tonelada que se ha detallado

previamente.

Año Mes precio

2016 1 850$

2016 2 800$

2016 3 958$

2015 4 519$

2015 5 567$

2015 6 578$

2015 7 616$

2015 8 710$

2015 9 721$

2015 10 713$

2015 11 657$

2015 12 771$

705$

Córdoba

Total 2015

Año Mes Precio

2015 1 800$

2015 2 820$

2015 3 808$

2015 4 817$

2015 5 821$

2015 6 809$

2015 7 949$

2015 8 891$

2015 9 1,036$

2015 10 983$

2015 11 888$

2015 12 1,135$

897$ Total 2015

Tolima

40

5. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

5.1. CLIMATOLOGÍA Y ALTERACIONES EN AÑOS NIÑO- NIÑA

Los resultados obtenidos para los balances hídricos y definición de la climatología se presentan a

continuación:

5.1. Turipaná

5.1.1. Climatología y clasificación climática.

En la figura 16 se muestra la distribución de las variables temperatura máxima, temperatura mínima

y precipitación.

Figura 16. Serie climatológica Turipaná Córdoba

El análisis de distribución y frecuencias presentado en la figura 16 refleja el comportamiento de las

variables, se observa que: la variable Tmax (temperatura máxima) se distribuye simétricamente

y su valor más frecuente es 34°C, Tmin (temperatura mínima) se distribuye simétricamente siendo

23°C la temperatura mínima más frecuente presentada, la precipitación se distribuye de manera

asimétrica con sesgo a la izquierda, lo que indica que los días sin presencia de eventos de

precipitación, o menores a 10mm, son los más frecuentes, mientras que eventos que superen los

41

40 mm son poco frecuentes en la región. Con respecto a la radiación solar neta, se observa un sesgo

a la derecha y el valor más frecuente es 19 MJ/m2.

Con base en los promedios mensuales multianuales se define la climatología de la región

representada por la estación de Turipaná:

CLIMATOLOGÍA TURIPANÁ 1985-2011

MES TMAX (°C) TMIN (°C) TMEAN (°C) PMM (mm) RAD (MJ/m2)

1 33.4 22.5 28.0 17.1 18.7

2 33.9 22.7 28.3 13.7 20.2

3 34.3 23.3 28.8 47.4 21.4

4 33.6 24.1 28.8 95.4 19.7

5 32.5 24.1 28.3 187.6 17.5

6 32.2 23.8 28.0 141.2 17.2

7 32.7 23.7 28.2 169.4 18.3

8 32.8 23.7 28.2 183.5 19.0

9 32.1 23.5 27.8 191.3 17.8

10 31.7 23.6 27.6 135.8 16.2

11 32.0 23.4 27.7 125.2 15.9

12 32.5 23.0 27.8 48.0 16.6

Tabla 15. Promedios mensuales multianuales Turipaná.

La precipitación en Cereté se distribuye de manera unimodal, la temporada seca inicia en el mes de

diciembre y finaliza en el mes de marzo, la temporada lluviosa se presenta durante abril hasta

noviembre, con una leve disminución de los valores durante junio y julio, tal y como se presenta

en la figura 17, esta disminución es denominada “Veranillo de San Juan”, surge como respuesta a la

inversión de centros de presión atmosférica, los cuales atenúan los efectos de precipitación

generados por el paso de la zona de convergencia intertropical o ZCIT durante los meses lluviosos,

inhibiendo así el desarrollo de precipitaciones. El aporte de precipitación de la región se debe al

paso de esta zona de convergencia y durante los meses de mitad de año en los que la ZCIT no se

encuentra la región, se deben a la actividad tropical (ciclones tropicales, ondas) junto con la Baja

Anclada de Panamá (Montealegre Bocanegra J. E., 2009).

Las temperaturas presentan mayores valores durante los primeros meses del año y muestran

disminución hacia los meses de octubre, noviembre y diciembre, lo mismo sucede con las

temperaturas medias. Las temperaturas mínimas presentan los valores mínimos en los meses de

diciembre, enero y febrero y los valores máximos a partir de abril hasta noviembre. La distribución

de las variables indica que con respecto a la oferta hídrica la temporada de siembra óptima

comprende el mes de mayo.

42

Figura 17. Climatología Turipaná.

La radiación es mayor en la primera parte del año y disminuye sus valores de manera evidente para

el segundo semestre, el valor máximo de la misma es de 21 MJ/m2 para el mes de marzo y su valor

mínimo es de 16 MJ/m2 en el mes de noviembre. Lo anterior resulta desfavorable para el desarrollo

del cultivo de maíz durante el segundo semestre, pues la disminución de valores de radiación se

asocia directamente con la reducción de acumulación de materia seca que la planta realiza por

medio de la fotosíntesis.

Por estos motivos la siembra de maíz tiene mayor tendencia a la favorabilidad durante el primer

semestre agrícola del año. Sin embargo y como se discute a continuación, la oferta hídrica permite

el establecimiento de dos ciclos productivos cada año.

Por medio del método de balance hídrico de Tornthwaite y con base en la climatología descrita se

realizó la clasificación climática de Cereté:

43

Tabla 16. Balance hídrico de Tornthwaite Turipaná.

Figura 18. Balance hídrico Tornthwaite Turipaná.

Conforme a lo expresado en la tabla 16 y figura 18, la evapotranspiración real alcanza 1342 mm en

el año, con valores más elevados en el periodo comprendido entre mayo y septiembre, 0mm

anuales acumulados de exceso y 932 mm acumulados de déficit. La precipitación no es suficiente

para suplir los requerimientos hídricos de la zona, la condición predominante es deficitaria y para el

buen desarrollo de algunos cultivos la presencia de sistemas de riego o fuentes adicionales hídricas

resulta fundamental.

El déficit máximo se presenta durante el mes de Marzo, en el que la evapotranspiración acumulada

de los meses de diciembre, enero y febrero no alcanza a ser cubierta por el aporte de la

precipitación durante el mismo. Con base en el método de Tornthwaite se clasifica el clima como

Semiseco, en el que no se presenta ningún exceso, el déficit es grande en verano, Megatermal, con

baja concentración de calor en el periodo seco.

ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC TOTALES

Temperatura (t) 28.0 28.3 28.8 28.8 28.3 28.0 28.2 28.2 27.8 27.6 27.7 27.8 28.1

Indice calorico (i) 13.56 13.78 14.16 14.19 13.81 13.58 13.69 13.76 13.41 13.30 13.34 13.40 164.0

Evapotranspiración (ETP) 201.5 196.0 226.3 201.0 182.9 174.0 192.2 198.4 177.0 167.4 162.0 176.7 2,255.4

número de dias mes (d) 31 28 31 30 31 30 31 31 30 31 30 31 365.0

dia medio del mes 16 45 75 105 136 166 197 228 258 289 319 350

declinación en radianes -0.36973 -0.23771 -0.04570 0.16432 0.33008 0.40691 0.37413 0.23771 0.03869 -0.17075 -0.33419 -0.40761

Duración máxima de insolación (Z) 11.54 11.71 11.95 12.20 12.41 12.51 12.47 12.29 12.05 11.80 11.59 11.49

factor de corrección (Z/12*d/30) 0.99 0.91 1.03 1.02 1.07 1.04 1.07 1.06 1.00 1.02 0.97 0.99

ETP corregida 200.2 178.5 232.8 204.3 195.4 181.4 206.3 209.9 177.7 170.0 156.4 174.8 2,287.9

Precipitación 17.06 13.66 47.36 95.35 187.63 141.20 169.43 183.53 191.28 135.83 125.24 47.99 1,355.6

Variación de la reserva -183.2 -164.9 -185.4 -108.9 -7.8 -40.2 -36.9 -26.4 13.6 -34.2 -31.2 -126.8 -932.3

ALMACENA ACUMULADO 86.8 105.1 84.6 161.1 262.2 229.8 233.1 243.6 283.6 270.0 238.8 143.2

Almacenamiento CERO -183.2 -164.9 -185.4 -108.9 -7.8 -40.2 -36.9 -26.4 13.6 -20.6 -31.2 -126.8

ALMACENAMIENTO OK 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 13.6 0.0 0.0 0.0

Exceso(Ex) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

Deficit (D) 183.2 164.9 185.4 108.9 7.8 40.2 36.9 26.4 0.0 20.6 31.2 126.8 932.3

Evapotranspiración real 17.1 13.7 47.4 95.4 187.6 141.2 169.4 183.5 177.7 135.8 125.2 48.0 1,342.0

Relación de humedad -0.914793793 -0.92347 -0.796547684 -0.533279 -0.039801 -0.221714 -0.178848459 -0.12575796 0.076546875 -0.20112277 -0.199426 -0.72541642

0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

mm

MES

Balance hídrico Thornthwaite CERETÉ

Precipitación

Evapotranspiraciónreal

Exceso(Ex)

Deficit (D)

44

5.1.2. Alteración de los promedios climatológicos durante eventos El Niño- La Niña.

Los promedios mensuales multianuales para los años Niño y Niña se presentan en la tabla 17:

Tabla 17. Promedios mensuales multianuales para años Niño y Niña en Turipaná.

Comparando con la climatología se encontró que las temperaturas máximas y medias son mayores

durante los años Niño y menores durante los años Niña, la variable que mayor afectación

experimenta es la temperatura máxima.

En la figura 19 se muestra la distribución de las siguientes variables: precipitación (PMM),

temperaturas máximas y mínimas (TMAX, TMIN) y radiación (SRAD) tanto climatológica como

durante eventos ENOS. Los regímenes de precipitación no presentan cambios significativos con

respecto a la climatología, sin embargo, se observa que en promedio para los años Niño los valores

acumulados durante los meses secos son menores; para los años Niña la precipitación acumulada

promedio es ligeramente mayor que la climatológica, el valor total de la precipitación acumulada

para todo el año con base en la climatología es de 1355.6 mm , mientras que en los eventos Niño y

Niña es de 1147 mm y 1326 mm respectivamente:

Figura 19. Climatología y alteraciones durante eventos ENOS Turipaná.

MES TMAX TMIN TMEAN PMM RAD

1 34.2 22.9 28.6 9.2 19.2

2 34.4 23.1 28.8 14.2 20.5

3 35.4 24.1 29.8 76.7 22.1

4 34.7 25.0 29.9 126.3 20.4

5 33.3 24.7 29.0 127.8 18.1

6 32.5 23.8 28.2 59.6 17.6

7 33.4 23.8 28.6 199.5 19.4

8 33.4 23.9 28.6 165.8 19.8

9 32.4 23.6 28.0 141.0 18.2

10 31.3 23.7 27.5 114.5 15.1

11 31.9 23.4 27.7 69.6 15.6

12 33.2 23.0 28.1 43.2 17.5

PROMEDIOS NIÑO TURIPANÁ

MES TMAX TMIN TMEAN PMM RAD

1 32.7 22.1 27.4 18.4 18.4

2 33.8 22.3 28.0 17.8 20.5

3 33.2 22.8 28.0 49.2 20.5

4 33.4 23.8 28.6 45.8 20.2

5 32.6 23.7 28.1 193.5 18.6

6 32.1 23.4 27.7 88.9 17.6

7 32.3 23.7 28.0 207.8 17.8

8 32.5 23.6 28.0 168.6 18.6

9 31.8 23.4 27.6 191.6 17.6

10 31.9 23.6 27.8 145.5 16.7

11 32.2 23.2 27.7 122.5 16.7

12 32.1 23.0 27.6 76.5 16.2

PROMEDIOS NIÑA TURIPANÁ

45

Los valores de radiación aumentan ligeramente durante un fenómeno El Niño en especial durante

los meses de marzo y agosto, mientras que durante un fenómeno La Niña los valores de radiación

neta en el mes de marzo se reducen, este comportamiento puede asociarse a la formación y

permanencia de nubes en la región.

Se graficaron las anomalías de temperatura y precipitación para los dos casos, como se observa en

la figura 20 en el caso de la temperatura dichas anomalías resultan ser positivas en la mayoría de

los casos durante los eventos Niño y negativas en los eventos Niña.

Figura 20. Anomalías mensuales de temperatura durante eventos ENOS Turipaná.

Se evidencia en los gráficos que el efecto es más marcado en los primeros cinco meses del año. Se

observan aumentos hasta de 1.2°C en máximas y medias, y de 0.9 °C en mínimas para años Niño.

De la misma manera, en la mayoría de los meses se presentan anomalías negativas hasta de 1.2°C

en temperaturas máximas, 0.5°C en temperaturas mínimas y 0.7°C en temperaturas medias para

años Niña.

Figura 21. Anomalías mensuales de precipitación y radiación durante eventos ENOS Turipaná.

En la figura 21 se presenta la grafica de anomalías de precipitación y de radiación, aunque no

muestran una tendencia se observa de manera general que las anomalías tanto positivas como

negativas de precipitación son mucho más marcadas durante un evento El Niño y que la mayoría de

las anomalías de radiación son positivas durante el mismo evento.

Es necesario examinar los eventos más fuertes en los que se haya evidenciado efecto de los eventos

ENSO sobre el clima de la región con el fin de identificar alteraciones en los ciclos productivos y en

el rendimiento por causa de los mismos, este análisis se realiza más adelante.

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

ANOMALÍASTMAX

NIÑO NIÑA

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

ANOMALÍASTMIN

NIÑO NIÑA

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

ANOMALÍASTMEAN

NIÑO NIÑA

46

Se realizó el balance hídrico para los casos de estudio y se encontró que si bien el régimen climático

se mantiene, los excesos y déficits presentan cambios en cada uno:

Figura 22. Balance hídrico y alteraciones por el método de Tornthwaite para Turipaná.

En la figura 22 se presenta el balance hídrico climatológico y promedio durante eventos ENOS. El

déficit para los años Niño es de 1209mm y durante los años Niña es de 954 mm. Bajo la influencia

de cualquier evento se presenta mayor déficit de humedad comparado con la climatología, esto

debido al cambio en la precipitación en el mes de junio (disminución en los dos casos), sin embargo,

se observa que la temperatura durante los eventos positivos es mayor y que en general, el déficit

47

para los meses secos se acentúa durante un evento Niño, este déficit se debe en su mayoría a que

durante la temporada seca no solo se inhiben los aportes por precipitación, sino que los valores de

evapotranspiración aumentan por causa del incremento de temperatura. Aunque la clasificación

climática no se altera, el ciclo productivo puede verse fuertemente afectado por los cambios en la

distribución y en la intensidad de las temporadas de déficit, causando incluso la pérdida de las

cosechas.

5.2. Nataima

5.2.1. Climatología y clasificación climática.

La distribución y frecuencias para Nataima se presentan en la figura 23.

Figura 23. Serie climatológica utilizada para Nataima. Tolima.

Las temperaturas máximas y mínimas diarias presentan una distribución simétrica en la que los

valores más frecuentes son 33°C y 22°C respectivamente, la precipitación es asimétrica con sesgo

a la izquierda, los valores de precipitación diaria iguales a cero o inferiores a los 10 mm son muy

48

frecuentes, mientras que valores superiores a los 40mm son poco frecuentes, sin embargo, se han

registrado eventos de hasta 140 mm en un día. La radiación solar neta se distribuye simétricamente

y la media es 18 MJ/m2día.

Basados en los promedios mensuales multianuales se define la climatología de la región

representada por la estación de Nataima y se presenta en la tabla 18 y figura 24:

CLIMATOLOGÍA NATAIMA 1980-2012

MES TMAX TMIN TMEAN PMM RAD

1 32.95 22.84 27.89 75.51 17.55

2 33.23 23.04 28.13 92.16 18.45

3 32.80 23.09 27.94 149.51 18.63

4 31.84 22.78 27.31 187.85 17.88

5 31.82 22.63 27.22 187.17 17.39

6 32.26 22.15 27.20 83.55 17.74

7 33.42 21.97 27.70 50.60 19.08

8 34.77 22.51 28.64 48.10 20.41

9 33.86 22.70 28.28 151.42 19.80

10 32.03 22.59 27.31 173.52 17.84

11 31.31 22.65 26.98 151.19 16.34

12 31.76 22.60 27.18 106.18 16.35

Tabla 18. Promedios mensuales multianuales Nataima.

La distribución de la precipitación es bimodal (Figura 24), se dan dos temporadas lluviosas en el año:

marzo-mayo y septiembre-diciembre y dos temporadas secas: enero-febrero y junio-agosto. Esta

distribución se debe al doble paso de la Zona de Convergencia Intertropical (Montealegre Bocanegra

J. E., 2009), cuyo paso se genera conforme al movimiento relativo del sol y determina el régimen de

precipitación de la mayoría de regiones del país. El mes más seco del año es agosto con 50 mm y

los meses más lluviosos abril y mayo, cada uno con precipitaciones que alcanzan 187 mm. La

radiación llega a su valor máximo en agosto, que coincide con el más cálido y de menor nubosidad,

y alcanza a su valor mínimo en noviembre.

Las temperaturas máximas presentan sus mayores valores en el mes de agosto (34.7°C) y las

mínimas sus menores valores en el mes de julio (21.9°C).

49

Figura 24. Climatología Nataima.

El balance hídrico de la región permite realizar su clasificación climática con base en la

evapotranspiración ETo, para el caso de Nataima, el balance es deficitario:

Tabla 19. Balance hídrico de Tornthwaite para Nataima.

Como se observa en la tabla 19 el déficit total acumulado es de 247 mm, la evapotranspiración

alcanza los 1302mm, ningún mes presenta exceso y los déficits se dan en enero-marzo y julio-agosto.

Las temporadas que coinciden con los meses en los que se presenta menor precipitación y mayor

temperatura. Este comportamiento indica que la presencia de riego se hace fundamental para el

desarrollo favorable del cultivo de maíz y otros cultivos típicos de la región.

50

Figura 25. Balance hídrico Tornthwaite Nataima.

La precipitación suple las necesidades de evapotranspiración durante las temporadas lluviosas, sin

embargo, no se genera ningún exceso.

Con base en el balance se clasifica el clima de El Espinal como Semiseco, con déficit moderado en el

verano y ningún exceso, Megatermal con baja concentración de calor en el periodo seco.

5.2.2. Alteración de los promedios climatológicos durante eventos El Niño- La Niña.

No se presenta una alteración en el régimen bimodal de las precipitaciones, se observa una leve

disminución de los valores de precipitación durante periodos Niño y un ligero aumento durante

periodos Niña y su efecto se manifiesta principalmente en los últimos meses del año.

PROMEDIOS NIÑO NATAIMA

MES TMAX TMIN TMEAN PMM RAD

1 33.78 23.4 28.59 59.97 17.78

2 34.22 23.93 29.08 120.98 18.55

3 33.65 23.75 28.7 201.8 18.81

4 32.38 23.24 27.81 178.75 17.96

5 31.89 23.02 27.45 158.63 17.08

6 32.63 22.46 27.54 80.65 17.76

7 33.58 22.17 27.88 36.7 19.05

8 35.18 23 29.09 17.98 20.36

9 34.55 23.12 28.83 151.55 20.05

10 32.37 22.46 27.41 189.11 18.26

11 31.69 22.82 27.25 121.91 16.53

12 32.18 22.85 27.52 95.06 16.49

PROMEDIOS NIÑA NATAIMA

MES TMAX TMIN TMEAN PMM RAD

1 32.3 22.64 27.47 62.41 17.17

2 32.51 22.43 27.47 74.26 18.35

3 32.15 22.64 27.39 138.48 18.44

4 31.48 22.42 26.95 185.25 17.88

5 32.16 22.28 26.77 168.98 17.19

6 31.67 21.79 26.73 118.16 17.56

7 32.9 21.89 27.39 46.64 18.69

8 34.19 22.48 28.33 58.78 19.93

9 33.38 22.53 27.95 201.03 19.49

10 31.99 22.43 27.21 142.1 17.96

11 30.97 22.56 26.77 208.55 16.1

12 31.35 22.49 26.92 141.58 16.05

Tabla 20. Promedios mensuales multianuales para años Niño y Niña en Nataima.

Como se registra en la tabla 20 las temperaturas máximas experimentan un aumento promedio

durante los años Niño y disminución durante los años Niña, efecto que se evidencia en su mayoría

en los meses de julio- agosto y enero-marzo. El comportamiento es el mismo para temperaturas

medias y temperaturas mínimas. La radiación es ligeramente mayor durante un evento Niño y

51

ligeramente menor que el promedio durante un evento Niña, las anomalías promedio presentan

valores cercanos a los 0,2 MJ/m2.

Figura 26. Climatología y alteraciones durante eventos ENOS. Nataima.

La figura 26 muestra las distribuciones de los promedios y de la climatología, aquí se observa que el

régimen bimodal se mantiene, la precipitación anual acumulada con base en la climatología es de

1456.76 mm, mientas que para los años Niño y Niña en promedio es de 1413mm y 1546.22 mm

respectivamente.

Figura 27. Anomalías de temperatura durante eventos ENOS. Nataima.

Según se observa en la figura 27, las anomalías de temperatura positivas corresponden al efecto

del fenómeno del Niño y las negativas a su fase inversa en la mayoría de los casos. De manera

similar a lo encontrado en el análisis para Turipaná, se evidencia mayor efecto durante el primer

semestre del año.

Las anomalías de precipitación y de radiación (figura 28), en cambio, no presentan un

comportamiento o tendencia definida. Si bien estos resultados presentan una idea general sobre el

efecto de los eventos ENOS sobre el comportamiento de las variables climáticas promedio de las

dos regiones, es importante identificar los años en los que el impacto del fenómeno se evidenció en

el clima de manera más drástica, el análisis de los mismos se realiza en el capítulo 5.3.

52

Figura 28. Anomalías de radiación y precipitación eventos ENOS Nataima.

Se realizó el balance hídrico para los casos de estudio y se encontró que si bien el régimen climático

se mantiene, los excesos y déficits presentan cambios en cada uno:

Figura 29. Balance hídrico y alteraciones Nataima.

53

La figura 29 presenta las alteraciones en el balance hídrico, en ella puede leerse que los meses

deficitarios se mantienen, no obstante, bajo los efectos de un fenómeno de El Niño se hacen más

marcados y bajo los efectos de un fenómeno La Niña se atenúan. Esta situación se repite en las dos

regiones en estudio, sin embargo, la intensidad del efecto varía entre las mismas.

5.2. POTENCIAL AGRÍCOLA DE LAS REGIONES EN ESTUDIO Inicialmente se define el potencial agrícola de las dos regiones con base en los requerimientos

hídricos descritos por FAO para los cultivos presentes en la tabla 21, entre ellos se incluyen los más

comunes de las dos regiones:

Cultivo Requerimiento hídrico (mm/ciclo de cultivo)

Fríjol 300-500

Cítricos 900-1200

Algodón 700-1300

Maní 500-700

Maíz 500-800

Sorgo 450-650

Soya 600-1000 Tabla 21. Requerimiento hídrico de los cultivos. Fuente: FAO 2012.

Con base en la climatología se identifica que la oferta hídrica de las dos regiones en estudio cubre

los requerimientos de todos los cultivos enumerados y que, si se tiene en cuenta únicamente la

precipitación, puede llevarse a cabo más de un ciclo productivo cada año. Sin embargo, la posibilidad

de uso de la oferta hídrica se ve altamente condicionada por su distribución temporal de la

precipitación.

Otras variables además de la precipitación influyen en el desarrollo de los cultivos, es así como para

los principales cultivos transitorios sembrados en las dos regiones se presentan los siguientes

requerimientos (Tabla 22):

Parámetro

Cultivo

Maíz Arroz Algodón Sorgo

T min (ºC) 10 8 15 8

T óptima Min (ºC) 18 25 22 22

T óptima Max (ºC) 33 35 36 35

T max (ºC) 47 42 42 40

R min (mm) 400 700 450 300

R óptima min (mm) 600 1000 750 400

R óptima Max (mm) 1200 2000 1200 600

54

R Max (mm) 1800 3000 1500 700

Tabla 22. Requerimientos climáticos de principales cultivos de la región. Fuente: FAO 2012.

Al compararse la climatología de las dos regiones con estos requerimientos se observa que:

Para Cereté las temperaturas mínimas oscilan entre los 22.5 y 24.5 °C, las temperaturas

máximas entre 31.7 y 34°C y la precipitación acumulada durante un año con base en la

climatología alcanza 1350 mm. Los rangos de temperatura son los adecuados para los

cultivos mencionados en la tabla y los valores mínimos de precipitación son cubiertos, los

valores óptimos alcanzan los requerimientos de los cultivos, sin embargo, al establecerse

dos ciclos productivos la aplicación de agua suplementaria se hace necesaria.

Para el Espinal las temperaturas mínimas oscilan entre los 22 y 23 °C, las temperaturas

máximas entre 31 y 35°C y la precipitación acumulada durante un año con base en la

climatología alcanza 1456 mm. Los rangos de temperatura son los adecuados para todos los

cultivos mencionados en la tabla, los valores mínimos de precipitación son cubiertos, sin

embargo, la distribución de la precipitación hace necesario que cultivos con mayor

requerimiento precisen riego para alcanzar rendimientos adecuados.

El total de grados días acumulados (tiempo térmico) que requiere el maíz para completar su

desarrollo se registra en la tabla 23. El requerimiento térmico varía en cada etapa fenológica

(Valdez- Torres, Soto Landeros, Osuna Enciso, & Báez Sañudo, 2012):

Etapa °Día Acumulados

Siembra 0

Emergencia 118.7

V4 328

V8 518.8

V12 580.4

Floración Masculina 666.4

Floración Femenina 810

Grano Acuoso 985

Grano Lechoso 1115.5

Grano Masoso 1250.3

Madurez Fisiológica 1458

Cosecha 1640

Tabla 23. Tiempo térmico por etapa fenológica para maíz. Fuente: Valdez- Torres et. Al 2012.

Los grados día se calcularon conforme a la fórmula 9 y basándose en los valores promedio de

temperatura se tiene que:

Variable Turipaná Nataima

Grados día diario (promedio)

18 17

55

Madurez fisiológica días 81 85

Cosecha días 91 96

Tabla 24. Tiempo térmico promedio diario por región.

La duración del ciclo sería de 91 y 96 días para Turipaná y Nataima respectivamente, asumiendo que

todos los días cuenten con la misma temperatura, por lo que la duración del ciclo generalmente

resulta más larga y en las dos regiones se encuentra alrededor de 120 días (Steven, Hanway, &

Benson, 2003).

A partir de lo anterior puede decirse que las dos regiones son aptas para la producción de maíz y

que durante eventos Niño el desarrollo puede acelerarse por el incremento de temperatura, pero

verse seriamente afectado por las reducciones de precipitación. Bajo un escenario Niña se espera

que la afectación sea asociada a la radiación y a la proliferación de plagas y enfermedades.

Con respecto a la radiación la formación del rendimiento depende de la fijación de carbono realizada

a través de la fotosíntesis, que luego se transforma en materia seca, esta cantidad de materia seca

fijada bajo condiciones ideales depende netamente de la cantidad de radiación interceptada por el

Cánopy (índice de área foliar) del cultivo, cuyo valor ideal es 4, valores superiores tienen poca

incidencia (Lindquist, Arkebauer, Walters, Cassman, & Dobermann, 2005). El maíz sin estrés

sembrado a altas densidades de siembra (62500 plantas por hectárea) es capaz de interceptar el

55% de la radiación durante todo el periodo de cultivo, llega incluso hasta 1.2 o 1.6 gramos de

biomasa por cada Mega Joule, lo que podría producir hasta 500 ton/ha/día, sin embargo, teniendo

en cuenta los valores de radiación de las regiones en estudio se observa que, con temperaturas más

altas y días cortos puede tenerse una tasa de crecimiento hasta de 300 ton/ha/día (Universidad

Agraria de La Molina, 2010). Las dos regiones son aptas para el desarrollo del maíz, sin embargo, sus

niveles de producción no serán competitivos con respecto a cultivos sembrados en latitudes medias,

el principal motivo es la duración del día, que disminuye considerablemente los valores de radiación

solar neta.

5.3. ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y VALORES EXTREMOS

5.3.1. Turipaná

El diagrama de Boxplot de la figura 21 representa los valores diarios de temperatura máxima y

mínima de Turipaná, estos oscilan entre los 25 y 40°C y los 15 y 28°C, se presenta mayor variabilidad

en temperaturas máximas y se observa que el rango es más amplio, la media para las dos variables

es 32.7°C y 23.4°C respectivamente. El rango de temperaturas máximas es muy amplio, lo que puede

reflejarse en afectaciones del cultivo por estrés térmico, en especial cuando las temperaturas

superan los 35°C.

56

Figura 30. Boxplot Temperatura y Precipitación diarias. Turipaná.

Los valores diarios de precipitación (figura 30) son altamente variables, su rango se presenta entre

0 y 130 mm, la precipitación media es de 3mm y el 50% de los registros corresponde a 0mm,

entonces, los días sin precipitación son muy comunes en la región y los eventos que pueden ser

aprovechados por los cultivos son poco frecuentes.

Figura 31. Boxplot radiación solar neta diaria Turipaná.

Con respecto a la radiación es posible observar una distribución con sesgo a la derecha y valores

diarios atípicos que alcanzan los 0,1 MJ/m2 y que se asocian con errores de lectura, el valor promedio

de la radiación es de 18,25 MJ/m2

Análisis descriptivo para la variable tmax Variable tmax TURIPANA n 9861.000 Mín 25.600 Máx 39.600 Media 32.785

Análisis descriptivo para la variable tmin Variable tmin TURIPANA n 9861.000 Mín 14.200 Máx 28.800 Media 23.437

Análisis descriptivo para la variable precip Variable precip TURIPANA n 9861.000 Mín 0.000 Máx 129.000 Media 3.726

Análisis descriptivo para la variable Rad Variable SRAD TURIPANA n 9861.000 Mín 0.100 Máx 24.80 Media 18.25

57

Varianza 3.172 Desv.Est 1.781 Mediana 33.000 CV % 5.432 NA 0.000 NA % 0.000

Varianza 1.597 Desv.Est 1.264 Mediana 23.500 CV % 5.392 NA 0.000 NA % 0.000

Varianza 107.76 Desv.Est 10.38 Mediana 0.000 CV % 278.611 NA 0.000 NA % 0.000

Varianza 12.407 Desv.Est 3.52 Mediana 18.90 CV % 19.29 NA 0.000 NA % 0.000

Tabla 25. Descriptivas serie de datos Turipaná.

El análisis descriptivo indica que la mayor variabilidad, reflejada en la varianza y en la desviación

estándar, se presenta en la precipitación y radiación, la temperatura mínima es más estable que la

temperatura máxima y la precipitación es altamente variable debido a su discontinuidad espacial y

temporal por lo que las tendencias en la misma podrían ser más difíciles de identificar.

En la figura 32 y en tabla 26 se presentan los valores de correlación entre los índices ONI, MEI e IOS

con las variables de clima.

Las anomalías de temperatura presentan mayor correlación con los índices ONI, IOS y MEI que las

de precipitación, los valores alcanzan el 44% de correlación en el caso de las temperaturas medias.

La precipitación, por el contrario, no muestra correlaciones altas o significativas, el valor más alto

obtenido es del 7%.

En el caso de las anomalías de temperatura las correlaciones positivas corresponden a los índices

ONI y MEI que son indicadores de la componente oceánica del ENOS y las correlaciones negativas al

índice IOS que describe la componente atmosférica del fenómeno. De lo anterior se desprende que

durante eventos El Niño puede esperarse un aumento de las temperaturas, no es posible asegurar

lo mismo para la precipitación pues el valor de correlación alcanzado es muy bajo. La baja

correlación encontrada entre la precipitación y los índices podría explicarse al tener en cuenta el

carácter local de la variable y la influencia de la actividad del Océano Atlántico. Sin embargo, más

adelante se seleccionan los años en los que el efecto de El Niño se haya evidenciado, con el fin de

poder adelantar en análisis de su impacto en el ciclo productivo del maíz.

Este comportamiento de las temperaturas y la precipitación se ha encontrado también para otras

regiones del país, por ejemplo, un análisis de correlación, desarrollado por Montealegre para Bogotá

en el año 2012, identificó que durante eventos El Niño la temperatura tiene una probabilidad del

60% de sufrir aumentos hasta catalogarse como calentamientos severos, mientras que afectaciones

en las precipitaciones se relacionan con probabilidades inferiores al 30% durante cualquier fase del

ENOS (Montealegre Bocanegra J. , 2012)

58

Figura 32. Diagramas de dispersión anomalías estandarizadas Turipaná.

Tabla 26. Correlación entre anomalías estandarizadas de variables climáticas e Índices MEI, IOS e ONI.

Turipaná.

Se estudió el comportamiento de los índices vs las anomalías de las variables con el fin de seleccionar

años en los que el efecto del fenómeno haya sido evidenciado, es decir, que se perciba concordancia

entre la anomalía de la variable y el comportamiento del Índice.

En la figura 33 se presenta la gráfica de las anomalías estandarizadas de temperatura máxima,

temperatura mínima, precipitación, radiación y el comportamiento de los índices de manera

mensual:

ANOMALÍA

.TMAX

ANOMALÍA

.TMIN

ANOMALÍA

.TMEAN

ANOMALÍA.

Pmm

ANOMALÍA.

SRAD MEI IOS ONI

ANOMALÍA.T

MAX 1 -0.0241944 0.82000233 -0.4036192 0.4949887 0.264954 -0.25178 0.275511

ANOMALÍA.T

MIN -0.0241944 1 0.5523532 0.41446648 -0.1672724 0.385624 -0.22493 0.304766

ANOMALÍA.T

MEAN 0.8200023 0.5523532 1 -0.099266 0.31698035 0.441714 -0.33873 0.404223

ANOMALÍA.P

mm -0.4036192 0.4144665 -0.099266 1 -0.064096 -0.00675 0.073179 -0.0476

ANOMALÍA.S

RAD 0.4949887 -0.1672724 0.31698035 -0.064096 1 0.101568 -0.12381 0.107922

MEI 0.2649544 0.3856239 0.44171374 -0.0067548 0.10156799 1 -0.77774 0.931355

IOS -0.2517817 -0.2249274 -0.3387264 0.07317905 -0.1238129 -0.77774 1 -0.74871

ONI 0.2755107 0.3047663 0.40422292 -0.0475973 0.10792198 0.931355 -0.74871 1

59

a)

b)

c)

d)

Figura 33. Anomalías estandarizadas de radiación vs índices Turipaná a) Tmáx b) Tmín c) Pmm d) SRAD

Las anomalías de temperatura máxima tienden a ser positivas durante la fase cálida del Niño y

negativas en la fase contraria como se había identificado en el capítulo anterior, este

comportamiento puede evidenciarse en la figura 33 durante los años 1987, 1991, 1992, 1997,

60

1998, 2002, 2003, 2009 y en la primera mitad del año 2010 para El Niño, en los años 1989, 1996,

1999, 2000, 2005, 2006, segunda mitad del 2010 y 2011 para La Niña.

El efecto en las anomalías de temperatura mínima se evidencia en los años 1987, 1992, 1997, 1998,

en la mitad del año 2005 y 2010 para fenómeno del Niño y los años 1988, 1989, 1999, 2000 y 2008

para fenómeno de La Niña.

El efecto en la precipitación no se observa fácilmente, sin embargo, se perciben anomalías negativas

de precipitación en los años 1987, 1989,1990, 1991, 1992, 1994, 1997, 1998, 2002, 2003, 2004,

2006, 2007, 2010 y 2011, que corresponden a eventos Niño y positivas en los años 1988, 1996,

1999, 2000, 2008, 2009, 2010 y 2011.

Con respecto a la radiación, los años en los que se observa un comportamiento de las anomalías

asociado a los índices en estudio son 1987, 1988, 1991, 1992, 1997, 1998, 1999, 2000, 2002, 2003,

2004, 2008, 2010 y 2011.

De los años identificados, se registró que la agricultura sufrió seria afectaciones en los años como

1997 o 2010, en los que se enfrentaron respectivamente efectos del fenómeno ENSO en su fase

positiva y negativa, siendo el primer año recordado como una de las sequías más fuertes

experimentadas en el país (Ruíz Cabarcas, 2012), sufriéndose pérdidas por déficit hídrico o

incendios, mientras que el segundo año se recuerda por fuertes inundaciones, lo que generó para

los cultivos no solo estrés por aireación, sino también pérdidas por la incidencia de plagas y

enfermedades que afectaron sectores importantes, incluso la salud.

Se realizó un análisis Boxplot para la serie completa con el fin de identificar años encima o debajo

del promedio. El análisis de temperatura máxima que se muestra en la figura 34 indica que los años

con valores por encima de lo normal son 1987, 1991, 1992, 1997, 2001, 2002 y 2009, los años 1992,

1998 y 2010 presentaron alta variabilidad de las temperaturas, de manera adicional los años 1993,

1996, 1999,2000, 2003, 2010 y 2011 presentaron valores por debajo de lo normal. Estos años

corresponden a los periodos Niño y Niña que se describen en la figura 34.

61

Figura 34. Boxplot promedios anuales Turipaná.

Se realizó el mismo análisis para temperaturas mínimas, radiación y precipitación, los años 1987,

1992, 1997, 1998, 2003, 2009 y 2010 tuvieron en promedio temperaturas mínimas superiores a lo

normal, los años 1985, 1988, 2007 y 2011 tuvieron temperaturas mínimas inferiores a lo normal y

los años que presentaron mayor dispersión que el resto fueron 1991, 1997 y 2005.

Con respecto a la precipitación se identificó que los años 1987, 1991, 1994, 1997 y 2004 presentaron

valores por debajo de lo normal en concordancia con los eventos Niños, mientras que los años 1990,

1996, 2003, 2005 y 2010 estuvieron por encima de lo normal. La radiación presenta

comportamientos por encima y por debajo de lo normal en los años 1987, 1990, 1991, 1996, 1997,

2002, 2006, 2007 y 2010.

Este resultado permite ver años en los que las anomalías de precipitación y temperatura, junto con

los promedios de las variables respondieron de manera concordante con los índices.

Se realizó una selección de años (Figura 35) con los cuales se ejecuta un nuevo análisis, se señalan

en naranja los años con anomalías positivas, en azul los años con anomalías negativas y en colores

más oscuros los años seleccionados para realizar un nuevo análisis de correlación entre variables

climáticas e Índices.

62

Figura 35. Resumen de clasificación para definición de años tipo en Turipaná. Naranja anomalías positivas,

azul anomalías negativas, naranja oscuro y rojo: años seleccionados para nuevo análisis de correlación.

Por medio de este análisis se identificaron los años en los que el efecto del ENOS se evidenció en el

comportamiento de las variables climáticas, con el fin de adelantar el estudio de su impacto en el

ciclo productivo del maíz, ya que se han presentado casos en los que las variables climáticas no

sufren afectación durante el evento climático y por tanto tampoco se pueden asociar al desarrollo

y rendimiento del cultivo, pues el efecto de estos fenómenos no es lineal y la magnitud del evento

puede variar en el país (Henriquez Daza, 2015).

Se seleccionaron los años 1987, 1988, 1991, 1992, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2002, 2003, 2005,

2009, 2010 y 2011, en los cuales, para al menos una variable, el análisis por anomalías y por Boxplot

coincide. Se seleccionan como años tipo aquellos en los que para las tres variables los análisis

coinciden.

Se graficaron los valores de las anomalías (solamente para los años Niño y Niña) vs. los índices ONI,

MEI e IOS, teniendo en cuenta el periodo de inicio y finalización del fenómeno correspondiente

para identificar tendencias en los datos, las variables Tmax, Tmin y Tmean muestran tendencias

leves (figura 36), la radiación presenta alta concentración de los datos lo que no permite ver

claramente una tendencia, sin embargo se percibe un aumento ligero y la precipitación tampoco

presenta tendencia alguna.

Anom Bplot Final

Ano

m Bplot Final Anom Bplot Final Anom Bplot Final

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

TMAX TMIN PMM Año

tipoAño

SRAD

63

Figura 36. Diagrama de dispersión anomalías durante años Niño y Niña Turipaná.

ANOMALÍA.TMAX ANOMALÍA.TMIN ANOMALÍA.TMEAN ANOMALÍA.Pmm ANOMALÍA.SRAD ANOMALÍA.TMAX 1.0000000 0.17141075 0.86475832 -0.31817127 0.48193172 ANOMALÍA.TMIN 0.1714108 1.00000000 0.64298457 0.33369649 -0.03363071 ANOMALÍA.TMEAN 0.8647583 0.64298457 1.00000000 -0.07724554 0.35750368 ANOMALÍA.Pmm -0.3181713 0.33369649 -0.07724554 1.00000000 0.03208274 ANOMALÍA.SRAD 0.4819317 -0.03363071 0.35750368 0.03208274 1.00000000 MEI 0.3908492 0.44027657 0.52826342 -0.05275924 0.23029098 IOS - 0.3758182 -0.25793894 -0.42363517 0.15014982 -0.22511635 ONI 0.3698781 0.32599860 0.45370962 -0.10910524 0.22532259

Tabla 27. Correlación anomalías estandarizadas vs índices durante eventos Niño y Niña Turipaná.

Las correlaciones en la tabla 27 indican que con los índices ONI y MEI se presenta tendencia

directamente proporcional al aumento de las anomalías de temperatura y radiación, es decir,

cuánto mayor es el índice podría esperarse que mayor sea la anomalía, mientras que la tendencia

es inversa con el índice IOS que corresponde a la componente atmosférica, que en su fase negativa

corresponde a un fenómeno El Niño.

Las temperaturas muestran mayores correlaciones con los índices (cercanas al 40%) si se compara

con la precipitación (cercana al 10%) ; y el comportamiento con respecto a los mismos se mantiene;

la correlación entre la precipitación y los índices aumenta y se ve más marcada con el índice de la

Oscilación del Sur (IOS), hasta este punto el análisis indica que para Turipaná, el índice ONI es el que

menor desempeño presenta, sin embargo, las correlaciones observadas en todos los casos son

bajas.

Se seleccionaron entonces los años tipo correspondientes a los fenómenos Niño: 1986-1988, 1991-

1992, 1997-1998, 2009-2010 y fenómenos Niña: 1988-1989, 2010-2011; se calculó la correlación de

las anomalías de temperatura y precipitación vs. ONI, MEI e IOS:

64

ANOMALÍA.TMAX ANOMALÍA.TMIN ANOMALÍA.TMEAN ANOMALÍA.Pmm ANOMALÍA.SRAD ANOMALÍA.TMAX 1.0000000 0.26995853 0.89401885 -0.259780306 0.589993928 ANOMALÍA.TMIN 0.2699585 1.00000000 0.67274291 0.238428368 -0.037285228 ANOMALÍA.TMEAN 0.8940188 0.67274291 1.00000000 -0.088674710 0.436005705 ANOMALÍA.Pmm -0.2597803 0.23842837 -0.08867471 1.000000000 -0.007000483 ANOMALÍA.SRAD 0.5899939 -0.03728523 0.43600570 -0.007000483 1.000000000 MEI 0.4082627 0.47172669 0.53320831 -0.147622108 0.195364637 IOS -0.4278757 -0.26002622 -0.44977369 0.258758654 -0.240389137 ONI 0.3596247 0.36631901 0.44678782 -0.196904765 0.137868254

Tabla 28. Correlación anomalías estandarizadas vs índices durante años tipo Turipaná.

Aunque la correlación (tabla 28) de las variables en general aumenta, en el caso de la precipitación

y la radiación sigue siendo muy baja debido a que la variable precipitación es discontinua tanto en

espacio como en el tiempo y compleja porque para la formación de las lluvias intervienen muchos

factores asociados a la dinámica del clima local y otros factores externos, que si bien son capaces

de producir alta nubosidad la cual afecta la cantidad de radiación medida en superficie, esto no

garantiza que estas nubes generen precipitación en los tiempos esperados.

Respecto la correlación de las temperaturas, se encontró que esta es mayor en la medida que los

índices ONI y MEI incrementan y que el índice de mejor desempeño sigue siendo el MEI. Gracias al

análisis realizado con el MEI fue posible seleccionar los años tipo en los que el efecto del ENOS se

evidenció en las temperaturas y en la precipitación. Con base en los mismos se desarrolló el estudio

del impacto que podría tener el ciclo productivo del maíz y la alteración de las fechas de siembra.

Se realizó un análisis de correlación mensual con rezagos con el fin de identificar en cuales meses

se presenta mayor correlación entre el comportamiento del pacífico ecuatorial y las variables de

clima estudiadas, pues algunos meses presentan mayores afectaciones por causa del evento

climático ENSO, es decir, que el efecto varía de mes a mes, y algunas veces puede observase un

retraso de uno o dos meses en el efecto.

En la figura 37 se presentan las correlaciones calculadas para las anomalías estandarizadas de

TMAX- Turipaná vs los índices MEI, ONI, e IOS; de manera general los índices MEI e ONI presentaron

mejor desempeño que el índice IOS:

Figura 37. Correlación con rezago Tmax vs índices ONI, IOS, MEI. Turipaná.

65

Como se observa en la figura 37 los meses cuya correlación con los índices en estudio es mayor son

diciembre- enero y marzo con valores que superan el 80% y que disminuyen conforme aumenta el

rezago, esto indica que, durante la temporada lluviosa el efecto del fenómeno del Niño sobre la

temperatura máxima es más débil que durante la temporada seca, y que los efectos del

comportamiento del pacífico ecuatorial podrían alterar el comportamiento de esta variable con un

rezago hasta de 4 meses, resultado señalado también por Poveda y Guarín (2013) en su estudio

“Variabilidad espacial y temporal del almacenamiento del agua en el suelo de Colombia”. Se

presenta un efecto similar, pero de manera más reducida en los meses de julio, agosto y septiembre.

Esto repercute directamente en el ciclo productivo durante la etapa de formación y llenado de grano

para los cultivos establecidos en el segundo semestre.

La temperatura mínima presentó un comportamiento diferente, para la misma, los meses con

mayor correlación son marzo, abril y mayo, con valores cercanos al 75%, y cuya disminución es más

fuerte, lo que indica un rezago hasta de 3 meses.

Figura 38. Correlación con rezago Tmín vs índices ONI, IOS, MEI. Turipaná.

La temperatura mínima tiene menor correlación que la temperatura máxima con los tres índices

empleados (Figura 38) y el índice con mejor desempeño es el MEI. El índice IOS presenta

correlaciones inferiores a 0.7 a excepción del mes de abril, en cuyo caso la mayor correlación se da

con un mes de rezago. Los meses con mayor correlación son marzo, abril y mayo, y pueden

mantenerse los efectos hasta por tres meses.

La precipitación presentó correlaciones muy bajas con los tres índices en todos los meses, como se

observa en la figura 39, los mejores valores se obtuvieron para el Índice de Oscilación del Sur (IOS)

para el mes de abril, con rezago de 4 meses el valor alcanza el 60%.

66

Figura 39. Correlación con rezago anomalías de precipitación vs índices ONI, IOS, MEI. Turipaná.

Con los resultados de precipitación es difícil asegurar que el fenómeno del Niño tenga un efecto

directo en las anomalías de precipitación en la región de Córdoba.

Figura 40. Correlación con rezago anomalías de radiación vs índices ONI, MEI, IOS. Turipaná.

La radiación (figura 40) presentó correlaciones similares con todos los índices, para el mes de enero

y el mes de marzo se observan valores superiores al 70% de correlación con rezagos hasta de 5

meses, la influencia de estos índices sobre los meses restantes es reducida. Para el inicio del año la

correlación del índice MEI con la radiación es bastante alta, esto se debe al exceso de calentamiento

en el océano, que ocasiona un desplazamiento de las celdas productoras de lluvias hacia otras

regiones del planeta generando ausencia de nubosidad sobre el territorio de Córdoba.

5.3.2. Nataima

El análisis de Boxplot para Nataima se presenta en las figuras 41 y 42; los valores de temperatura

máxima oscilan entre los 23 y 42°C, mientras que los de temperatura mínima se mantienen en el

rango de los 16 y los 28°C, en los dos casos la variable es estable:

67

Figura 41. Boxplot serie climática Nataima.

La precipitación se concentra en los valores cercanos a los 0mm, por lo que se entiende que los días

sin lluvia son muy frecuentes, adicionalmente se observan que se han alcanzado 150mm de

precipitación diarios que pueden considerarse como valores extremos. De la misma manera como

sucede en Turipaná, se entiende que el alto grado de variabilidad de los valores de precipitación

diaria hacen de esta una variable difícil de manejar.

Figura 42. Boxplot radiación solar neta Nataima.

La radiación de Nataima (figura 42) se comporta de manera simétrica, el rango de la variable se

encuentra entre 12 y 24 MJ/m2 día y el valor promedio es de 18.12 MJ/m2 día.

Se realizó el análisis descriptivo (Tabla 29) de la serie de datos diarios teniendo un total de 12419

observaciones de cada variable. Para las temperaturas máximas se encontró que el promedio o

media corresponde a 32°C, la desviación estándar de los datos es de 2.35°C y el coeficiente de

variación del 7%, la varianza es de 5.5, por lo que se reafirma que los datos presentan poca

variabilidad.

Análisis descriptivo para la variable tmax Variable tmax NATAIMA n 12419.000

Análisis descriptivo para la variable tmin Variable tmin NATAIMA n 12419.000

Análisis descriptivo para la variable precip Variable precip NATAIMA n 12419.000

Análisis descriptivo para la variable SRAD Variable precip NATAIMA n 12054.000*

68

Mín 23.000 Máx 41.800 Media 32.715 Varianza 5.556 Desv.Est 2.357 Mediana 32.800 CV % 7.205 NA 0.000 NA % 0.000

Mín 16.000 Máx 28.200 Media 22.623 Varianza 2.142 Desv.Est 1.464 Mediana 22.600 CV % 6.469 NA 0.000 NA % 0.000

Mín 0.000 Máx 137.700 Media 3.962 Varianza 124.963 Desv.Est 11.179 Mediana 0.000 CV % 282.148 NA 0.000 NA % 0.000

Mín 9.20 Máx 26.90 Media 18.10 Varianza 5.75 Desv.Est 2.398 Mediana 18.12 CV % 13.239 NA 0.000 NA % 0.000

*Sin datos de 2013. Tabla 29. Descriptivas serie de datos climática Nataima.

La temperatura mínima promedio es de 22.62°C, la desviación estándar es de 1.46°C, el coeficiente

de variación del 6.5% y la varianza de 2.14 los datos tienen poca variabilidad. Tanto las temperaturas

máximas como mínimas presentan un comportamiento estable.

El valor promedio de precipitación diaria es de 3.9 mm y la desviación estándar de 11.17mm, se

encontró que los datos presentan alta variación, la varianza es de 124.96 % y el coeficiente de

variación es del 282.18%, valores que son aceptables al tratarse de una serie de valores de

precipitación, variable que presenta cambios radicales al no ser continua espacial o

temporalmente. La radiación diaria neta tiene poca variabilidad pues su coeficiente de variación es

menor al 50%.

En la figura 43 se presentan las gráficas de dispersión para las variables climáticas y los índices, para

Nataima:

Figura 43. Diagramas de dispersión anomalías serie climática Nataima.

69

ANOMALÍA.TMAX ANOMALÍA.TMIN ANOMALÍA.TMEAN ANOMALÍA.Pmm ANOMALÍA.SRAD ANOMALÍA.TMAX 1.0000000 0.5012238 0.9026140 -0.333683029 0.40197656 ANOMALÍA.TMIN 0.5012238 1.0000000 0.8248671 -0.160717106 -0.16542599 ANOMALÍA.TMEAN 0.9026140 0.8248671 1.0000000 -0.297433262 0.18046492 ANOMALÍA.Pmm -0.3336830 -0.1607171 -0.2974333 1.000000000 -0.08871779 ANOMALÍA.SRAD 0.4019766 -0.1654260 0.1804649 -0.088717788 1.00000000 MEI 0.3893554 0.3936351 0.4503055 -0.059601570 0.06896503 IOS -0.3421289 -0.3046295 -0.3752711 0.005659248 -0.09563757 ONI 0.3857608 0.3510555 0.4267789 -0.056868290 0.08627474

Tabla 30. Correlación anomalías estandarizadas vs índices ONI, MEI, IOS. Nataima.

Las variables Tmax, Tmin y Tmean presentaron correlaciones cercanas al 30%, mientras que la

precipitación y la radiación presentaron valores en el orden del 5 al 9%, en ambos casos se considera

que la correlación es baja. Estudios realizados con el fin de identificar la correlación de los índices

asociados a la componente oceánica del fenómeno de El Niño (ONI, MEI) en Colombia y las

precipitaciones indican que incluso a nivel trimestral las correlaciones son inferiores a 0,4 en los

casos más altos y cercanas a 0 en la mayoría de los casos (Grupo de modelamiento de tiempo y

clima , 2014), resultados que concuerdan con lo obtenido en esta investigación.

Se observa que en todos los casos la correlación con la componente oceánica es positiva y con la

componente atmosférica del evento es negativa (para temperatura), en consecuencia podría

esperarse que durante fases de calentamiento del océano pacífico las temperaturas en la región

sean mayores.

Con el fin de seleccionar los años en los que el efecto del ENSO haya sido más marcado se realiza el

siguiente análisis de anomalías (figura 44):

a)

b)

-8.00-7.50-7.00-6.50-6.00-5.50-5.00-4.50-4.00-3.50-3.00-2.50-2.00-1.50-1.00-0.500.000.501.001.502.002.503.003.504.004.505.005.506.00

19

80

19

81

19

82

19

83

19

84

19

85

19

86

19

87

19

88

19

89

19

90

19

91

19

92

19

93

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

20

12

-8.00-7.50-7.00-6.50-6.00-5.50-5.00-4.50-4.00-3.50-3.00-2.50-2.00-1.50-1.00-0.500.000.501.001.502.002.503.003.504.004.505.005.506.00

19

80

19

81

19

82

19

83

19

84

19

85

19

86

19

87

19

88

19

89

19

90

19

91

19

92

19

93

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

20

12

ONI

IOS

ANOMALÍATMIN

70

c)

d)

Figura 44. Anomalías estandarizadas de radiación vs índices Nataima a) Tmáx b) Tmín c) Pmm d) SRAD

El comportamiento de las anomalías de temperatura máxima vs. los índices ONI, MEI e IOS indica

que en los años 1980, 1982-1983, 1987-1988, 1989, 1992, 1995, 1997-1998, 1999-2000, 2003, 2005,

2007, 2008, 2010 y 2011 se evidenció un efecto del ENSO tanto en su fase positiva como negativa,

ocasionando aumentos de temperatura máxima en los años asociados a Niño y disminución de los

valores de la misma variable en eventos Niña.

Se observa que las anomalías de temperatura mínima muestran relación más fuerte con los eventos

de los años 1980, 1982-1983, 1987-1988, 1989, 1992, 1995, 1997-1998, 1999-2000, 2002-2003,

2008-2009 y 2010, se presentan anomalías positivas para la fase positiva del ENSO y negativas en la

fase contraria, es decir que, durante los eventos Niño estudiados, las temperaturas mínimas

tendieron a ser mayores que las promedio y durante eventos Niña tendieron a ser menores. El

comportamiento es el mismo para la radiación solar neta durante los años 1980, 1983, 1987, 1988,

1989, 1992, 1994, 1996, 1997, 1999, 2000, 2002, 2003, 2008, 2009, 2010 y 2011.

Las anomalías de precipitación no muestran un comportamiento definido frente a los índices

trabajados, sin embargo, se presentan alteraciones leves en los años 1980, 1987-1988, 1989, 1992,

1995, 1997-1998, 2000, 2010, 2011 y 2012, de manera que, para los años Niño comprendidos dentro

de los mencionados, las precipitaciones mostraron reducciones leves a muy fuertes y durante

eventos Niña presentaron aumento, siendo más recordados los efectos en los años 1997 y 2010.

Se realizó el análisis Boxplot para identificar años por encima o por debajo del promedio:

-800-750-700-650-600-550-500-450-400-350-300-250-200-150-100-50050100150200250300350400450500550600650

19

80

19

81

19

82

19

83

19

84

19

85

19

86

19

87

19

88

19

89

19

90

19

91

19

92

19

93

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

20

12

ONI*100 IOS*100

ANOMALÍA Pmm MEI*100

71

Figura 45. Diagramas de Boxplot anuales serie histórica Nataima.

Como se observa en la figura 45, los años que presentan comportamiento anómalo en las

temperaturas máximas son 1980, 1983, 1984, 1987, 1992, 1997, 1998, 2001, 2002, 2004, 2005,

2008, 2009 y 2010. Para las temperaturas mínimas los años con comportamiento por encima o por

debajo de lo normal son 1980, 1983, 1986, 1987, 1988, 1995, 1997, 1998, 1999, 2000, 2005, 2006,

2007, 2008, 2010, 2011 y 2012.

Con respecto a las precipitaciones los años con comportamientos anómalos no se identifican

fácilmente, sin embargo 1983, 1984, 1987, 1988, 1993, 1995, 1997, 1998, 2003, 2005, 2007 y 2009

muestran concentración de valores diferentes a los normales.

Por último, el análisis de Boxplot para los valores de radiación indicó que los años que se

comportaron por encima o por debajo del promedio fueron 1980, 1984, 1987, 1988, 1992, 1995,

1997, 1998, 1999, 2000, 2004, 2005, 2006, 2009, 2010 y 2011.

En las variables analizadas se percibe el efecto de los eventos ENOS de manera leve, siendo así que,

las temperaturas y radiación sufren incremento en su valor durante la fase positiva y reducciones

durante la fase negativa del fenómeno El Niño. El comportamiento es ligeramente inverso para la

variable precipitación (correlaciones negativas muy bajas).

Con base en los resultados de los dos análisis se seleccionaron los años con los que se realizó de

nuevo el análisis de correlación:

72

Figura 46. Resumen selección de años tipo Nataima. Naranja anomalías positivas, azul anomalías negativas,

naranja oscuro y rojo: años seleccionados para nuevo análisis de correlación

En la figura 46 se registran los años 1980, 1983, 1987, 1988, 1992, 1997, 1998, 2005, 2008, 2009 y

2010 en los cuales, para al menos una variable, el análisis por anomalías (análisis gráfico) y por

Boxplot coincide. Con base en los mismos análisis se definieron como años tipo aquellos en los que

para las tres variables (temperatura máxima, temperatura mínima y precipitación) los dos análisis

coincidieron.

Se graficaron los valores de las anomalías vs los índices teniendo en cuenta el periodo de inicio y

finalización del evento correspondiente para identificar tendencias en los datos (Figura 47) y se

realizó el cálculo de correlaciones únicamente para años catalogados como Niño o Niña (tabla 32).

Anom Bplot Final Anom Bplot Final Anom Bplot Final Anom Bplot Final

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Año

TMAX TMIN PMM Año

tipo

SRAD

73

Figura 47. Diagramas de dispersión anomalías años Niño y Niña Nataima.

ANOMALÍA...TMAX ANOMALÍA.TMIN ANOMALÍA.TMEAN ANOMALÍA.Pmm ANOMALÍA.SRAD ANOMALÍA...TMAX 1.0000000 0.38958469 0.9112439 -0.38297040 0.79097379 ANOMALÍA.TMIN 0.3895847 1.00000000 0.7343325 -0.03693803 -0.14001486 ANOMALÍA.TMEAN 0.9112439 0.73433245 1.0000000 -0.29877615 0.52035009 ANOMALÍA.Pmm -0.3829704 -0.03693803 -0.2987761 1.00000000 -0.23606122 ANOMALÍA.SRAD 0.7909738 -0.14001486 0.5203501 -0.23606122 1.00000000 MEI 0.3488918 0.45450092 0.4603936 -0.07267938 0.06170437 IOS -0.4069398 -0.40342157 -0.4803336 0.09619877 -0.15605435 ONI 0.3675530 0.44170644 0.4684257 -0.08913895 0.07963779

Tabla 31. Correlación anomalías estandarizadas años Niño y Niña vs índices. Nataima.

Se encontró que hay una correlación positiva entre los índices MEI y ONI con las anomalías

estandarizadas de temperatura y negativa con el índice IOS, esto significa que durante eventos Niño

que corresponden a índices positivos, las temperaturas aumentan, y durante eventos Niña

disminuyen, esta relación es expresada a través de correlaciones del 40 hasta el 45%. Sin embargo,

no se observa correlación ni tendencia para los valores de anomalía de precipitación y las anomalías

de radiación presentan gran dispersión, en los dos casos no es posible afirmar que los eventos ENOS

repercutan en el comportamiento de las variables (correlaciones muy bajas, cercanas al 1.0%),

resultados similares a los descritos en el análisis para Turipaná y encontrados por otros autores tales

como Montealegre (2009) y Ruiz et. Al (2014).

74

Se realizó el análisis de correlación para los años identificados como tipo 1987, 1988, 1997, 1998 y

2009-2010, los valores obtenidos se presentan en la tabla 32.

ANOMALÍA.TMAX ANOMALÍA.TMIN ANOMALÍA.TMEAN ANOMALÍA.Pmm ANOMALÍA.SRAD ANOMALÍA...TMAX 1.0000000 0.42624782 0.9064721 -0.36467402 0.7471255 ANOMALÍA.TMIN 0.4262478 1.00000000 0.7683598 -0.02967039 -0.1758670 ANOMALÍA.TMEAN 0.9064721 0.76835978 1.0000000 -0.27195072 0.4465160 ANOMALÍA.Pmm -0.3646740 -0.02967039 -0.2719507 1.00000000 -0.2466162 ANOMALÍA.SRAD 0.7471255 -0.17586703 0.4465160 -0.24661623 1.0000000 MEI 0.4718939 0.48013259 0.5581209 -0.05718927 0.1489000 IOS -0.5060483 -0.40933977 -0.5491132 0.09835391 -0.2280525 ONI 0.4832240 0.47587048 0.5642076 -0.10482510 0.158442

Tabla 32. Correlación anomalías estandarizadas vs índices en años tipo. Nataima.

En los años seleccionados se encontró mayor correlación entre las anomalías de temperatura y los

índices ONI, IOS y MEI ( superiores al 40%) , la mayor correlación encontrada se presenta entre la

temperatura media y los tres índices, su valor se mantuvo cercano al 55%, permaneciendo positivas

con respecto a la componente oceánica del fenómeno y negativas con respecto a la componente

atmosférica, por lo que al presentarse un calentamiento de la superficie del océano podría esperarse

aumento en la temperatura de la región. No se puede asegurar ningún comportamiento sobre la

relación de las anomalías de precipitación con los índices utilizados. El resultado es similar al

obtenido para la región de Cereté, sin embargo, el efecto del fenómeno puede percibirse de manera

más marcada en El Espinal, Nataima.

La correlación puede variar mes a mes y los efectos pueden evidenciarse con ciertos meses de

retraso, por este motivo se realiza un análisis de correlación con rezago. En las figuras 48 hasta la

52 se presentan las correlaciones calculadas para las anomalías estandarizadas de TMAX, TMIN,

Pmm y SRAD para Nataima vs los índices MEI, ONI, e IOS. De manera general los índices MEI e ONI

presentaron mejor desempeño que el índice IOS (mayores correlaciones).

En la figura 48 se presentan las correlaciones con rezago del MEI con la temperatura máxima de

Nataima, estas alcanzan el 65% en enero, febrero, marzo y julio, y pueden mantenerse los efectos

hasta por 5 meses. Se presentan correlaciones aún mayores para la misma variable, en enero,

febrero y marzo con el índice ONI y se observa que el mayor valor se presenta con un rezago de tres

meses y luego disminuye. Sin embargo, con un rezago de 6 meses se alcanzan a encontrar

correlaciones superiores al 50%. El IOS, aunque inverso, presenta también altas correlaciones para

la misma temporada y estas se mantienen hasta con un rezago de seis meses. El análisis podría

indicar que para la región el efecto sobre los ciclos productivos puede resultar más contundente en

los cultivos transitorios que se establezcan en el segundo semestre y cuya cosecha se realice en los

primeros meses del año siguiente.

75

Figura 48. Correlación con rezago Tmax vs índices ONI, MEI, IOS, Nataima.

Figura 49. Correlación con rezago Tmín vs índices ONI, IOS, MEI. Nataima.

Se encontró que la correlación del índice ONI es mayor que la de los otros indicadores con las

anomalías de temperaturas mínimas, esta consigue valores del 70% (Figura 49). Se advierte que los

primeros cuatro meses del año se encuentran correlacionados con los tres índices y que conforme

avanza el año esta correlación disminuye, el rezago puede ser hasta de 5 meses, este

comportamiento es consecuente con el análisis para temperaturas máximas.

Figura 50. Correlación con rezago anomalías de precipitación vs índices ONI, MEI, IOS, Nataima.

La precipitación no presenta correlaciones significativas con ninguno de los índices en la mayoría de

los meses (Figura 50), sin embargo, el mes que mayor correlación presenta es agosto, esto indica

que los meses mejor correlacionados son los meses secos (tanto para Nataima como para Turipaná).

76

Figura 51. Correlación con rezago anomalías de radiación vs índices ONI, IOS, MEI. Nataima.

Con respecto a la radiación se observa en la figura 51 que los valores de correlación no superan el

40%, indicación de que dicha radiación está influenciada ligeramente por el océano pacífico

ecuatorial en la región de Nataima, pero que su comportamiento se rige por otro sistema o por

sistemas locales.

Del análisis general para las dos regiones se concluye que de manera global la correlación entre el

ENOS es más marcada en la región de El Espinal que en la región de Cereté, obteniéndose

correlaciones promedio del 55% en la primera y del 40% en la segunda para las temperaturas. No

se encontraron correlaciones significativas entre las precipitaciones y los índices, por lo que las

alteraciones en los balances hídricos podrían asociarse al aumento de la evapotranspiración por

causa de altas temperaturas y no por alteración en la precipitación. Se percibió de manera más

detallada que los efectos se hacen más marcados en los primeros tres o cuatro meses del año y que,

tal como lo describe Montealegre, los Índices característicos del evento ENOS presentan fuerte

asociación con las variables climáticas cuando se tienen rezagos de 2 y 3 meses (Montealegre

Bocanegra J. E., 2009), el mismo autor afirma que la actividad ciclónica afecta de manera directa el

Caribe Colombiano por lo que el efecto del ENOS en la misma se atenúa. Un análisis desarrollado

por Guarín y Poveda (2013) encontró de manera concordante que las correlaciones entre los índices

asociados al ENOS de manera regional y no local mejora a medida que la localización del estudio se

aleja de la costa, argumento que concuerda con los resultados obtenidos en el presente trabajo.

5.4. ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES.

5.4.1. Análisis de componentes principales para Turipaná:

Se clasificó el rendimiento como se observa en la tabla 33:

77

Tabla 33. Clasificación del rendimiento promedio Turipaná.

La mayoría de los rendimientos se catalogaron como normales, esto denota que la producción ha

sido estable a través de los años, sin embargo, los semestres 1999B, 2009B Y 2010B se ubican dos

desviaciones estándar por debajo del promedio, lo que los clasifica como bajos y los semestres

2007A, 2009A, 2010A y 2011A se clasificaron como buenos al ubicarse por encima de dos

deviaciones estándar. En todos los casos el rendimiento del semestre A es mayor que el rendimiento

del semestre B, lo que corresponde a un cambio en la oferta climática ya que los valores medios de

radiación disminuyen para el segundo semestre.

En la figura 52 se muestran las correlaciones entre variables e índices expresadas en forma de

circunferencia, su tamaño e intensidad refleja el valor de la correlación, de manera que

circunferencias de colores más oscuros y mayor diámetro indican mayor valor, el color azul expresa

correlación positiva, el color rojo correlación negativa.

SEMESTRE

PROMEDIO

AMA Y

BLAN VARIACION DIFF CAT CATEG

1999-B 2.93 0.94- 1.10- BAJO

2000-A 4.15 0.28 0.32 NORMAL

2000-B 3.15 0.72- 0.84- NORMAL

2001-A 3.55 0.32- 0.37- NORMAL

2001-B 3.20 0.67- 0.78- NORMAL

2002-A 4.19 0.32 0.37 NORMAL

2002-B 3.20 0.67- 0.78- NORMAL

2003-A 4.20 0.33 0.38 NORMAL

2003-B 3.20 0.67- 0.78- NORMAL

2004-A 4.55 0.68 0.79 NORMAL

2004-B 3.93 0.05 0.06 NORMAL

2005-A 4.55 0.68 0.79 NORMAL

2005-B 4.60 0.73 0.85 NORMAL

2006-A 4.10 0.23 0.26 NORMAL

2006-B 3.80 0.07- 0.08- NORMAL

2007-A 4.80 0.93 1.08 BUENO

2007-B 3.80 0.07- 0.08- NORMAL

2008-A 4.70 0.83 0.96 NORMAL

2008-B 3.06 0.81- 0.94- NORMAL

2009-A 5.10 1.23 1.43 BUENO

2009-B 2.26 1.62- 1.88- BAJO

2010-A 5.10 1.23 1.43 BUENO

2010-B 2.20 1.67- 1.95- BAJO

2011-A 5.30 1.43 1.66 BUENO

2011-B 3.20 0.67- 0.78- NORMAL

78

Figura 52. Correlación entre variables establecidas para el Análisis de componentes principales. Turipaná.

En la gráfica se identifican varios grupos de variables correlacionadas que indican la viabilidad del

análisis de componentes principales. El rendimiento presenta correlación positiva con las variables

asociadas a precipitación y con los grados día acumulados durante el ciclo, mientras que su

correlación es negativa y de menor intensidad con el índice IOS.

Se identificaron dos grupos de variables, las primeras son aquellas que dependen o tienen relación

con la precipitación, tales como días de precipitación y precipitación acumulada, el segundo grupo

comprende aquellas variables relacionadas con la radiación y con las temperaturas. La relación

existente entre variables se observa de manera más clara al realizar el ACP.

El diagrama de decantación o de Scree en el que se reflejan los autovalores del análisis el resultado

para Turipaná se encuentra en la figura 53:

79

Figura 53. Gráfico de decantación o autovalores Turipaná.

En este caso los seis primeros componentes principales resumen el 80% de la variabilidad de los

datos, el salto pronunciado entre el componente 2 y 3 indica que los componentes 1 y 2 resumen la

mayor parte de la variación.

Si el autovalor del componente principal es mayor que 1, este explica alto porcentaje de la variación

de los datos, en este caso, los primeros seis componentes principales presentan autovalores

superiores a 1.

eigenvalue percentage of variance comp 1 6.968933 33.185396 comp 2 4.381768 20.865564 comp 3 2.335741 11.122575 comp 4 1.255105 5.976688 comp 5 1.241173 5.910349 comp 6 1.114337 5.306366

El 53% de la información se encuentra contenida en los componentes 1 y 2, mientras que los

componentes 1, 2 y 3, resumen el 64% de la variabilidad de los datos.

La correlación que tiene cada variable con los componentes principales se muestra a continuación:

Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 RTO 0.66763350 0.17425496 -0.0723656524 0.004961349 0.14394918 IOS -0.46645381 0.66883613 -0.1912534447 -0.177508765 0.23351624 MEI 0.39086936 -0.67220901 0.3775386479 0.212789530 -0.15044040 T351 0.42142165 -0.37768941 -0.3294767106 0.206544263 0.50463354 T352 0.32810100 -0.67121950 -0.2144173250 -0.005029155 0.26024027 T353 0.70080098 -0.16429346 0.3048071482 -0.290928758 0.25711437 T354 0.71314245 -0.13494659 0.4068815191 0.147386780 -0.13782049

Pmm1 0.03973556 0.36669440 0.5368381947 0.305026697 0.12201109

80

Pmm2 0.08401594 0.48632599 0.4920993688 -0.520349682 -0.03719867 Pmm3 0.39719513 0.41089340 0.4117555291 0.271521100 0.47201584 Pmm4 0.72721892 0.31247790 -0.0007482901 -0.324264275 -0.25983618 GDIA 0.90705844 -0.23726623 -0.0121869336 0.035011546 -0.15208730 PMM 0.50200417 0.61538634 0.5560620811 -0.099126043 0.13143986 DPmm 0.59980256 0.65576322 -0.4023174686 0.143471891 -0.08748756 SRAD 0.72578984 -0.26966268 -0.3189266944 -0.303486403 0.26064866 TMAX 0.84023137 -0.38538669 -0.1601035560 -0.054647465 0.01160580 TMIN 0.78516825 -0.01024453 0.0877977082 0.238680491 -0.39743602 DP1 -0.08756445 0.49548371 -0.1826755994 0.460733038 -0.17526479 DP2 0.17688449 0.63082068 -0.4647721912 -0.041390683 0.09172899 DP3 0.56408787 0.57038119 -0.1356484435 0.270908526 0.18653396 DP4 0.72919488 0.34815953 -0.4055217923 -0.124469177 -0.28496936

En las correlaciones de los componentes 1 y 2 puede identificarse que en la componente 1 las

variables asociadas con radiación y temperatura se agrupan, mientras que aquellas asociadas con

precipitación se agrupan en el CP2. Con respecto a las dos primeras dimensiones (componentes) se

realiza un mapa de factores (Figura 54) en el que se indica gráficamente la correlación entre

variables, en el gráfico la correlación es el coseno del ángulo formado entre las mismas, de esta

manera resulta más sencillo observar la agrupación de las variables:

Figura 54. Gráfico de componentes principales. Turipaná.

En la distribución de la gráfica se observa que el rendimiento es explicado en su mayoría por el

componente 1 con un porcentaje de 66% (correlación), el mismo se correlaciona de manera fuerte

con las variables de precipitación en el cuarto mes del ciclo y de manera menos fuerte con las

81

temperaturas, radiación, tiempo térmico, precipitación de todo el ciclo y precipitación en el tercer

mes.

Se contempla una agrupación de variables dividida en los dos grupos mencionados anteriormente,

el primero asociado a la precipitación, el segundo asociado a la radiación y a las temperaturas. La

correlación de las variables con el rendimiento se discute más adelante en este mismo capítulo.

La calidad de la representación de las variables se muestra en la figura 55.

Figura 55. Explicación de variables por PCA. Turipaná.

En la figura 55 las variables IOS, DPmm, GDÍA y TMAX se encuentran explicadas casi en su totalidad

por los componentes 1 y 2, luego las variables asociadas a las mismas: SRAD, MEI, DP3 y DP4, se

explican en un 60%. La variabilidad del rendimiento se explica cerca de un 50% por medio de los dos

componentes presentados, resultado lógico pues como lo indica Cirilo(2005) además del clima,

condiciones como la densidad de siembra, el genotipo, fertilización y manejo, o tipo de suelo pueden

ser altamente decisivas para el desarrollo del cultivo y la formación del rendimiento (Cirilo, 2005).

A continuación (Figuras 56 y 57) se muestran las variables que están más correlacionadas con los

componentes 1 y 2, y que se consideran las más importantes para explicar la variación de los datos,

si todas las variables explicaran en igual porcentaje la variabilidad, cada una tendría un valor de

contribución correspondiente a 4.54, representado por la línea roja:

82

Figura 56. Contibución de variables a la componente principal 1. Turipaná.

Como se observa en el gráfico las variables que se encuentran por encima de la línea (que tienen

importancia para el componente 1) son: GDÍA, MAX, TMIN, DP4, DPmm4, SRAD, T354, T353,RTO y

DPmm, esto supone que el rendimiento se correlaciona de manera inicial con las temperaturas

máximas y mínimas, el tiempo térmico y las temperaturas y precipitación durante los meses 3 y 4

del ciclo productivo, ya que estas variables afectan la fisiología de la planta, alterando su desarrollo

y formación del rendimiento.

Un estudio de análisis de componentes principales realizado por Meyer, Hubbard y White (1991) en

el que se evaluó la relación de las variables climáticas y de los índices de Severidad de Inundación

de Palmer (PDSI) y de humedad del cultivo (CMI) (calculados por medio del método de

evapotranspiración de Tornthwaite para cada mes del ciclo productivo)contra el rendimiento del

cultivo en el cinturón maicero de los Estados Unidos, encontró que dos agrupaciones de variables

son altamente influyentes en el rendimiento, las precipitaciones y las temperaturas, se encontró

también que las variables climáticas podían explicar el 64% del rendimiento en tres componentes

principales (Meyer, Hubbard, & Whihite, 1991), los resultados son similares a los encontrados en

este estudio, sin embargo, en el presente se evalúan los índices asociados al ENOS y se encontró

como ya se ha mencionado que la mayor parte de la variación se explica en los dos primeros

componentes principales.

Las variables MEI, T352, IOS, DPmm, DP2, Pmm, DP3, DP1 y Pmm2 contribuyen de mayor manera

en el componente 2, tal como se observa en la figura 57.

83

Figura 57. Contribución de variables a la componente principal 2. Turipaná.

La radiación es una variable limitante (SRAD) y fundamental para el desarrollo del cultivo, pues con

base en esta se realiza la producción de biomasa, la captación de la radiación depende del índice de

área foliar (Ripusudan, Granados, & Honor, 2001) que es proporcional a la expansión de las hojas,

tal expansión se puede ver reducida por el estrés hídrico, es por esto que las variables asociadas

con la precipitación aparecen en los dos componentes, de manera adicional, las temperaturas

óptimas para el desarrollo del maíz en el trópico se encuentran entre los 20 y 40°C (Fassio,

Carriquiry, Tojo, & Romero, 2006), en Turipaná no se presentaron temperaturas mayores a los 40°C

en los años estudiados, por lo que los días con temperaturas superiores a 35°C no afectan

negativamente al rendimiento.

Para identificar las variables más significativas de cada componente se calcula la correlación de cada

una con el componente principal en cuestión, para el CP1 las más significativas son:

correlation p.value GDIA 0.9070584 4.108192e-10 TMAX 0.8402314 1.483085e-07 TMIN 0.7851682 3.346468e-06 DP4 0.7291949 3.548541e-05

Pmm4 0.7272189 3.816574e-05 SRAD 0.7257898 4.021414e-05 T354 0.7131424 6.301770e-05 T353 0.7008010 9.556058e-05 RTO 0.6676335 2.660842e-04

DPmm 0.5998026 1.528563e-03 DP3 0.5640879 3.314014e-03

PMM 0.5020042 1.055768e-02

84

Para el CP2 las variables más significativas son:

correlation p.value IOS 0.6688361 0.0002569504

DPmm 0.6557632 0.0003725842 DP2 0.6308207 0.0007227708

PMM 0.6153863 0.0010594172 DP3 0.5703812 0.0029097157 DP1 0.4954837 0.0117829791

Pmm2 0.4863260 0.0137003082 Pmm3 0.4108934 0.0413097889 T352 -0.6712195 0.0002396544 MEI -0.6722090 0.0002327780

De la contribución de las variables a cada componente se infiere que la dimensión 1 contiene y

explica mejor las temperaturas y radiación, mientras que la dimensión 2 explica mejor las

condiciones de precipitación y ENSO, este resultado es una manera de confirmar lo que se expresa

en la figura 58 y en el mismo puede cuantificarse la pertenencia de cada variable en la agrupación.

Finalmente, se grafican las observaciones con respecto a CP1 Y CP2 en la figura 47.

Figura 58. Mapa de distribución de variables. Turipaná.

El gráfico presenta una división inicial de los individuos de manera que los semestres impares, que

corresponden a la segunda temporada de siembra o semestre B, se encuentran al lado izquierdo del

gráfico, mientras que los valores pares se encuentran al lado derecho de este y hacen referencia a

los semestres A, esto indica que la dimensión 1 explica de mejor manera el rendimiento asociado

al semestre. Sin embargo, es posible notar gran dispersión de las observaciones con respecto a los

dos componentes principales.

85

Para comprender de mejor manera la relación entre los observados, las variables y los componentes

se emplea una gráfica BIPLOT (Figura 59).

Como se ha indicado antes, se identifica una asociación entre las observaciones pares que

corresponden a los semestres A y las observaciones impares que corresponden a los semestres B,

de manera que sobre la componente negativa de la dimensión 1 pueden proyectarse todos los

semestres B y sobre la componente positiva todos los semestres A. Lo anterior denota que, aunque

de manera muy general, todos los A y todos los B tuvieron condiciones similares de clima y de

rendimiento, siendo además los rendimientos del segundo semestre siempre más bajos que los del

primero.

Figura 59. Biplot ACC Turipaná.

Adicionalmente se tienen que las observaciones ubicadas en los cuadrantes 3 y 4 del Biplot son

aquellas para las que el comportamiento de las variables fue poco favorable. La correlación de las

variables más importantes para el rendimiento, como pueden ser la radiación, los días con

precipitación en los meses 3 y 4 y los valores de precipitación de los mismos, es positiva con respecto

a las observaciones ubicadas del lado derecho del gráfico, por lo que las condiciones de clima

favorecen de mayor manera a las siembras del primer semestre y no del segundo.

El análisis permitió agrupar variables de clima observadas durante los años en estudio, de manera

que se presentan dos grupos asociados a las temperaturas y a las precipitaciones, sin embargo, no

se observó ningún agrupamiento de los valores de rendimiento semestrales reportados.

86

5.4.2. Análisis de componentes principales para Nataima:

Se realizó la categorización del rendimiento de la misma manera que se realizó para Turipaná (Tabla

34):

Tabla 34. Categorización del rendimiento promedio. Nataima.

La mayoría de los rendimientos se clasificaron como normales, no se encontró ningún rendimiento

muy bajo y se encontró un buen rendimiento para el semestre B del año 2011, el aumento de

rendimientos conforme al paso del tiempo podría asociarse a la implementación de mejores

tecnologías y mejores genotipos, sin en embargo y al igual que en Cereté, el rendimiento reportado

es muy estable. No se observan diferencias entre los rendimientos de semestres A y B.

Se calcularon las correlaciones entre las variables descritas con el fin de identificar cuales afectan

en mayor medida el rendimiento del cultivo y verificar la viabilidad del realizar el ACP:

SEMESTRE

PROMEDIO

AMA Y

BLAN VARIACION DIFF CAT CATEG

1999-B 3.80 0.54- 0.62- NORMAL

2000-A 3.70 0.64- 0.74- NORMAL

2000-B 3.12 1.22- 1.42- BAJO

2001-A 3.35 0.99- 1.14- BAJO

2001-B 3.30 1.04- 1.20- BAJO

2002-A 3.40 0.94- 1.09- BAJO

2002-B 3.40 0.94- 1.09- BAJO

2003-A 3.87 0.47- 0.54- NORMAL

2003-B 3.60 0.74- 0.85- NORMAL

2004-A 4.30 0.04- 0.04- NORMAL

2004-B 4.26 0.08- 0.09- NORMAL

2005-A 4.50 0.16 0.19 NORMAL

2005-B 4.81 0.47 0.55 NORMAL

2006-A 4.50 0.16 0.19 NORMAL

2006-B 4.00 0.34- 0.39- NORMAL

2007-A 4.50 0.16 0.19 BUENO

2007-B 4.00 0.34- 0.39- NORMAL

2008-A 4.50 0.16 0.19 NORMAL

2008-B 4.97 0.63 0.73 NORMAL

2009-A 4.81 0.47 0.55 NORMAL

2009-B 4.40 0.07 0.08 NORMAL

2010-A 5.37 1.03 1.19 BUENO

2010-B 5.35 1.01 1.17 BUENO

2011-A 6.12 1.78 2.06 BUENO

2011-B 6.50 2.16 2.51 MUY BUENO

87

Figura 60. Correlación variables análisis de componentes principales. Nataima.

Como se observa en la figura 60, el rendimiento se correlaciona con los días, del primer y cuarto

mes, cuya temperatura es mayor a 37 grados, también con las precipitaciones, los días con

precipitación del primer mes y la radiación solar. Algunas variables se encuentran correlacionadas

entre ellas y pueden agruparse en dos grupos, a saber, asociadas a la temperatura y asociadas a la

precipitación. Los índices ONI e IOS presentan correlación con las temperaturas, los grados día y las

precipitaciones, además se presenta correlación entre el índice IOS y el rendimiento.

El rendimiento se correlaciona con el índice IOS, con T371, con Pmm1, Pmm3, y con DP3, la

correlación positiva con el índice IOS indica que eventos positivos del fenómeno El Niño pueden ser

perjudiciales para el rendimiento, además se entiende que las precipitaciones excesivas en el primer

mes son contraproducentes para el rendimiento, efecto que podría relacionarse con la presencia de

plagas, enfermedades, o estrés por aireación, pues se reporta que excesos de humedad durante la

etapa vegetativa no repercuten directamente a los componentes de rendimiento del cultivo (peso

del grano, contenido de humedad final y prolificidad, entre otras) (Antúnez, Carvallo, Otálora, &

Subiarbe, 2011).

Se presentan dos grupos pequeños de variables relacionadas entre sí. Un grupo comprende

variables asociadas a las precipitaciones y otro a las temperaturas (igual resultado se encontró para

Turipaná), este agrupamiento se refleja en el análisis de componentes principales:

La gráfica de decantación (figura 61) indica que los componentes 1 y 2 explican el 43% de la

variabilidad de los datos, mientras que los componentes 1, 2 y 3 explican el 56% de la misma:

88

Figura 61. Diagrama de decantación de análisis de componentes principales. Nataima.

En este caso se encuentra también que el 80% de la variación de los datos puede explicarse en 6

dimensiones o componentes principales y que el 50% de la información se comprende en tres

componentes, a continuación se muestran los autovalores de los seis primeros CP:

Eigenvalue percentage of variance comp 1 4.890977 23.290367 comp 2 4.309301 20.520480 comp 3 2.674000 12.733335 comp 4 2.129446 10.140217 comp 5 1.759300 8.377621 comp 6 1.168505 5.564311

La correlación de cada variable con los componentes principales esta expresada en la siguiente

tabla:

Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 RTO 0.61826601 0.07938665 0.46370441 -0.19504834 -0.022082362 ONI -0.53993998 0.54064443 -0.14185644 0.04708886 0.439509888 IOS 0.59359590 -0.40000858 0.15061682 -0.16780301 -0.550833760 T371 0.32592114 0.55916421 0.37080655 0.01142971 -0.324833867 T372 0.08519174 0.70803558 -0.04410885 -0.08701822 -0.246252519 T373 -0.22939190 0.31600190 0.37218643 0.70160071 0.165909982 T374 -0.29712202 -0.27818058 -0.21048346 0.44803924 -0.516547919

Pmm1 -0.51499038 -0.50272177 -0.24914408 0.40858130 0.139323729 Pmm2 -0.22832813 0.01476782 0.77856240 0.36461846 -0.174242989 Pmm3 0.80192547 0.01082917 -0.06582669 -0.02195237 0.150301010 Pmm4 0.56655896 0.20152106 -0.42781892 0.44104229 0.154650062 PMM 0.76824262 -0.05436376 -0.15533998 0.03381999 0.140751046 DPmm 0.58975163 -0.37789119 0.21544696 0.51577484 0.247656876 SRAD -0.17961498 -0.29410597 0.40984870 -0.27179847 0.700818369 TMAX -0.28952002 0.84584654 -0.11656595 -0.08638211 0.065318730 TMIN 0.04782791 0.53993713 0.14948200 0.26495834 -0.061369771 DP1 -0.32161164 -0.66205732 -0.29376955 0.26361263 -0.006745209

89

DP2 -0.16119687 -0.20850492 0.90203988 0.15112540 0.038935517 DP3 0.86765994 0.03403421 0.01937496 -0.04025411 0.350647042 DP4 0.61032589 0.20287718 -0.24630487 0.57602636 0.015041956 GDIA -0.13379688 0.89579229 -0.05321803 0.14488489 0.019417681

Las variables presentan mayor dispersión, sin embargo, el porcentaje de explicación de los dos

primeros componentes alcanza se acerca al 50%. Se realiza un mapa de factores de los dos primeros

componentes, en el que gráficamente (figura 62) se indica la correlación entre una variable y la otra,

de manera que la correlación es el coseno del ángulo formado entre las mismas, lo cual facilita la

observación la agrupación de las variables.

En la distribución de las mismas con respecto a los componentes principales se observa la

agrupación sugerida anteriormente. Con respecto al componente 1 (horizontal) se agrupa el

rendimiento y las precipitaciones, y con respecto al componente 2 se agrupan las temperaturas y la

radiación. Quiere decir que para Nataima la temperatura y la radiación no son variables tan

limitantes como el aporte de agua al cultivo por medio de precipitación.

Figura 62. Análisis de componentes principales. Nataima.

La calidad de representación de la información de cada variable por los dos componentes se resume

en la gráfica del cos2,:

90

Figura 63. Explicación de factores por ACP. Nataima.

Los componentes 1 y 2 mostrados en la figura 63 explican muy bien las temperaturas máximas, los

grados día, los días de precipitación en el tercer mes y en menor medida las variables asociadas a

los mismos, sin embargo, días con temperaturas superiores a 37 grados en los meses 3, 4 y radiación

solar, se representan en menos de un 40%. Sin embargo, el grado de desempeño del ACP para

Nataima no es bueno pues los datos no son representativos, en el caso específico del rendimiento

se entiende que otros factores diferentes al clima pueden afectar, por lo que no puede esperarse

que se correlacione en un 100% con ninguna de las dimensiones.

Aquellas variables cuya correlación con el primer componente principal es representativa se

muestran en la figura 64 por encima de la línea roja, esta línea indica el valor de correlación que se

tendría si las 21 variables explicaran exactamente la misma cantidad de información de cada

componente:

Figura 64. Contribución de variables a componente principal 1. Nataima.

91

Las variables más correlacionadas con el componente 1 son DP3, Pmm3, PMM, RTO, DP4, IOS,

DPmm, Pmm4, ONI y Pmm1, el resultado contiene variables similares a las de Cereté, durante los

meses 3 y 4 del ciclo productivo, fechas en las que, como se mencionó, la planta sufre procesos

fisiológicos importantes en la determinación del rendimiento.

Figura 65. Contribución de variables a componente principal 2. Nataima.

Para la segunda componente principal, en la figura 65 los GDÍA, TMAX, T372, DP1, T371, ONI, TMIN

y Pmm1 son las variables con mayor contribución, podría decirse que en esta componente se

resume la condición Niño, sin embargo, no afecta de manera directa el rendimiento, lo hace a través

de su efecto en las variables climáticas que se asocian en el CP1.

Las variables más importantes en cada componente se muestran a continuación; componente 1:

correlación p.value DP3 0.8676599 1.958127e-08

Pmm3 0.8019255 1.437248e-06 PMM 0.7682426 7.313078e-06 RTO 0.6182660 9.879508e-04 DP4 0.6103259 1.195829e-03 IOS 0.5935959 1.759827e-03

DPmm 0.5897516 1.917596e-03 Pmm4 0.5665590 3.149921e-03 Pmm1 -0.5149904 8.430557e-03

ONI -0.5399400 5.336916e-0

Componente 2:

correlación p.value GDIA 0.8957923 1.446796e-09 TMAX 0.8458465 1.011821e-07 T372 0.7080356 7.505543e-05 T371 0.5591642 3.662677e-03 ONI 0.5406444 5.265822e-03

TMIN 0.5399371 5.337204e-03 IOS -0.4000086 4.756279e-02

92

Pmm1 -0.5027218 1.042954e-02 DP1 -0.6620573 3.122392e-04

Esto indica que la componente 1 resume la condición de El Niño al presentarse correlación alta entre

la misma y los índices ONI e IOS, lo mismo sucede con la precipitación, mientras que la

componente 2 explica mejor algunas variables asociadas a las temperaturas.

Se grafican entonces las observaciones con respecto a los dos componentes principales:

Figura 66. Mapa de distribución de variables. Nataima.

La figura 66 refleja que en su mayoría las observaciones son explicadas en un 50% o menos por los

componentes, sin embargo, algunas como pueden ser la 21, 7 y 23 se explican en mayor medida,

pues el cos2 es superior a 0.6. Las observaciones 22 y 25 se explican casi en su totalidad por los

mismos, además se observa poca concentración de los datos en el centro del gráfico, por tanto las

observaciones son muy dispersas y la distribución de las mismas no permite identificar agrupaciones

o tendencias con respecto al rendimiento.

93

Figura 67. Biplot ACP. Nataima.

El Biplot de la figura 67 no presenta una distribución de las variables que sea concordante con el

análisis de anomalías en el rendimiento, quiere decir que en algunos casos el rendimiento no

respondió a la favorabilidad de las condiciones climáticas y que la información contenida en los

componentes, aunque funciona, no es del todo suficiente. En el cuadrante 1 se toma la sección

positiva de cada componente, se ubican aquellos eventos para los que las condiciones fueron

completamente favorables, en este caso con respecto a las temperaturas (componente 2) y a las

precipitaciones ( componente 1) se observa que eventos como el 5, correspondiente al semestre B

del año 2001, obtuvieron un rendimiento bajo a pesar de las condiciones favorables, es decir que,

factores como el nivel de tecnificación, lámina de riego aplicada, material sembrado o labranza

pudieron afectar seriamente estos rendimientos.

Tal y como lo indican Steven, Meyer y Hubbard (1991) el método estadístico multivariado ACP

presenta un gran potencial para identificar variables con mayor significancia para el rendimiento de

un mismo cultivo en ambientes diferentes, en este caso Córdoba y Tolima, específicamente Turipaná

y Nataima, lo que permite regionalizar la importancia relativa de estas variables y las zonas

productoras.

Se identificó por medio del APC que para el departamento de Córdoba la radiación durante el ciclo

completo afecta el rendimiento, mientras que la condición ENSO se asocia de manera más marcada

al mismo en Nataima. Las precipitaciones y temperaturas durante los meses 3 y 4 o días 60 a 120

son altamente influyentes en el rendimiento de manera común en las dos regiones:

La radiación es uno de los principales precursores del desarrollo y rendimiento de las plantas y en

especial del maíz, esto debido la naturaleza C4 que le permite a las mismas transformar la energía

94

solar en biomasa de manera muy eficiente, pues en el proceso se generan cuatro carbonos que se

almacenan y distribuyen en las células y finalmente en los granos (Fassio, Carriquiry, Tojo, &

Romero, 2006), el proceso de fijación del carbono en las plantas C4 es más eficiente que en las

plantas C3. La radiación solar es una variable limitante para el cultivo de maíz en las latitudes

ecuatoriales por causa de la corta duración de la luz diaria, por lo que los rendimientos obtenidos

en las mismas siempre serán menores que los rendimientos en latitudes tropicales (Pita, 2009). Esta

limitante además se expresa de manera local en el país, cuando se analiza la distribución de la

variable durante el año en las dos regiones en estudio:

Figura 68. Radiación diaria promedio mensual multianual.

Aunque las dos regiones presentan distribución bimodal como se ilustra en la figura 68, dónde los

picos de radiación son durante marzo y agosto, los valores en el primer semestre en Turipaná son

mucho mayores que en el segundo semestre:

Radiación diaria promedio MJ/m2

Nataima Turipaná

Primer semestre 17.94 19.1

Segundo semestre 18.3 17.3

Diferencia -0.36 1.8 Tabla 35. Comparación radiación diaria promedio entre regiones.

Al multiplicar la diferencia de radiación diaria promedio entre un semestre y otro por el número de

días de un ciclo productivo normal, es decir 120, se tiene que entre el primer semestre y el segundo,

para Turipaná, la diferencia alcanza 216 MJ/m2, mientras que para Nataima el valor es de 43 MJ/m2.

Se ha informado de eficiencias de conversión para cultivos de maíz sin estrés que van de 1,2 a 1,6

gramos de biomasa por encima de la superficie de la tierra por cada MJ de radiación solar

interceptada (Ripusudan, Granados, & Honor, 2001). Es decir que, del semestre A al semestre B

podrían dejar de producirse alrededor de 300 gramos por metro cuadrado, lo que con una densidad

de siembra de 62500 platas por hectárea podría implicar reducciones en biomasa hasta de 3024

kg/ha. Es por esto que la radiación en el segundo semestre para Córdoba es un factor limitante y en

el ACP se presenta como factor importante para el rendimiento.

95

El efecto de los eventos ENSO sobre el rendimiento se evidencia en Espinal dado que las condiciones

locales de la región así lo determinan, en Córdoba el clima se regula no solo por el efecto de los

eventos sucedidos en el pacífico, sino que, eventos sucedidos en el atlántico, tales como ciclones

tropicales, tienden a afectar su comportamiento (Montealegre Bocanegra J. E., 2009), es por eso

que en el ACP se refleja el efecto en Espinal, pero no en Cereté.

Por último y de manera común para las dos regiones, se encontró que las precipitaciones y

temperaturas de los meses 3 y 4 se correlacionan altamente con el rendimiento, este resultado se

asocia a las etapas de desarrollo que el cultivo experimenta a partir de los 60 días de sembrado:

Las etapas de desarrollo que experimenta el cultivo de maíz se resumen en la tabla 36:

Vegetativo Reproductivo

VE Emergencia V1 Primera hoja

Vn Hoja número “n” VT panojamiento

R1 Barbas R2 Ampolla R3 Lechoso R4 Pastoso R5 Dentado

R6 Madurez fisiológica Tabla 36. Etapas fenológicas del maíz. Fuente: INIA 2010.

Un estudio desarrollado por Wescott y Jewison (2013) en el que se identificaron variables climáticas

altamente influyentes en el rendimiento del maíz de los Estados Unidos, encontró que para cultivos

sembrados en Mayo, las temperaturas y precipitaciones del mes de Julio tienen repercusiones muy

superiores sobre los rendimientos en comparación con los otros meses, esto, debido a las etapas de

desarrollo que el cultivo experimenta durante este mes, que correspondería al tercero del ciclo

productivo (Westcott & Jewinson, 2013). Un déficit hídrico durante casi cualquier etapa del cultivo

afecta de manera negativa el rendimiento, sin embargo, las fases vegetativas son poco sensibles al

estrés cuando se compara su efecto con el obtenido si se somete el cultivo a estrés en etapas

reproductivas.

En el día 60 de un ciclo productivo promedio se encuentra la planta en estado V17, es decir, la planta

ha formado 17 hojas, en este momento, el número de granos por hilera que se encontrarán en la

mazorca se define, a partir de este momento el estrés hídrico, o el ocasionado por altas

temperaturas genera un retraso en el desarrollo de la espiga y de los óvulos en comparación con el

de la panoja, esta desincronización genera problemas de fertilidad al no coincidir el momento de la

caída del polen con el crecimiento de las barbas. Luego, en VT o panojamiento, el polen comienza a

liberarse (Fassio, Carriquiry, Tojo, & Romero, 2006).

El estadio R1 o emergencia de las barbas sucede cerca de los 60 días después de la emergencia, lo

que corresponde al tercer mes del ciclo de cultivo; es necesario que los granos de polen se depositen

sobre las barbas para una buena polinización (Fassio, Carriquiry, Tojo, & Romero, 2006), las barbas

que se hayan secado no permitirán la fertilización del óvulo por lo que el estrés hídrico en esta etapa

genera graves afectaciones en el rendimiento, ya que los óvulos que no son fertilizados no producen

granos. Este es tal vez el momento más importante del ciclo, pues la base de la formación del

96

rendimiento se presenta aquí, es por esto que las precipitaciones y temperaturas durante el tercer

mes se relacionan con el rendimiento en el ACP.

Después del tercer mes las condiciones de estrés hídrico no repercuten de manera tan drástica en

el rendimiento, sin embargo, en los días 101 a 111 que corresponden al mes 4 (dónde ocurre el

estadio R5 o Dentado), los granos comienzan a formar una capa de almidón en la punta, que asemeja

la forma de un diente; cuando se presentan deficiencias de agua o temperaturas demasiado altas

se impacta negativamente al rendimiento: Hongyon et. Al (2016) encontraron mediante el modelo

APSIM que factores climáticos (radiación, temperaturas máximas y mínimas, y temperatura media)

durante la etapa de llenado de grano del maíz en la región norte de China afectan drásticamente el

rendimiento, por causa de la disminución o aumento del peso de los granos (Hongyon, y otros,

2016) . En este punto también la presencia de heladas puede generar la senescencia temprana,

afectando negativamente al rendimiento (Fassio, Carriquiry, Tojo, & Romero, 2006).

Como conclusión el ACP indica correlación con precipitación y temperatura de los meses 3 y 4 con

el rendimiento del cultivo para las dos regiones, comportamiento que se explica por las etapas

fenológicas que atraviesa el cultivo en los días comprendidos en esos meses, que corresponden a la

floración, polinización, formación potencial de los granos y finalmente formación del rendimiento.

El método mostró también que la radiación es un factor importante para el rendimiento en el

municipio de Cereté, debido a su distribución temporal, y que los efectos de eventos ENOS se

evidencian de manera más fuerte en el rendimiento del Espinal, debido en parte a la influencia del

pacífico sobre la región.

Con el fin de verificar el comportamiento descrito, se realizaron simulaciones en AquaCrop, en las

que se ejecutó el modelo primero con el clima real de un año tradicional seleccionado, en este caso

1993 en el que no se presentó fenómeno ENOS positivo ni negativo, acto seguido se procedió a

modificar los meses 3 y 4 cambiando los valores de precipitación reales por cero, los resultados

mostraron reducciones en el rendimiento tales como la presentada en la figura 69:

Figura 69. Simulación del cultivo de maíz con dos escenarios de precipitación.

En la simulación anterior se presenta un cultivo hipotético sembrado el 30 de abril del año 1993

para la región de Turipaná, en este caso no se aplicó riego ni se asignó nivel freático al cultivo, y , se

modeló el material PAC105 calibrado por FAO y descrito en el próximo capítulo.

97

En el cuadro de la izquierda se observa el rendimiento, distribución del agua en el suelo,

transpiración y desarrollo de la cobertura del cultivo bajo las condiciones de clima reales del cultivo

sembrado el 30 de abril, el rendimiento simulado es del 2.57 ton/ha.

En el cuadro a la derecha se muestra el mismo cultivo, las mismas variables, sin embargo, las

condiciones de clima se modificaron, reemplazando las precipitaciones de los meses 3 y 4 por

valores de 0mm, se observa que el rendimiento simulado es de 0.011 ton/ha y en el contenido de

humedad del suelo se muestra el déficit hídrico, que se refleja en la detención del desarrollo de la

cobertura a partir del día 50.

Se realizaron modelaciones para la región de Nataima, cambiándose la precipitación de los meses

3 y 4 por valores de 0mm, el resultado fue el siguiente:

Figura 70. Simulación de cultivo de maíz bajo diferentes escenarios de precipitación.

La simulación presentada en la figura 70 se realizó con fecha de siembra el 15 de septiembre del

año 1993, se suprimieron las precipitaciones en el tercer mes, se observa una reducción en el

rendimiento de 2 ton/ha. En el caso de la izquierda (con el clima real) el rendimiento fue de 5 ton/ha

mientras que en el caso de la derecha el rendimiento fue de 2.202 ton/ha.

Lo anterior permite concluir que, en efecto, el impacto del déficit de precipitación en los meses 3 y

4 sobre el rendimiento del cultivo de maíz es negativo y drástico.

5.5. SIMULACIÓN DEL RENDIMIENTO EN AQUACROP PARA LOS AÑOS NIÑO-NIÑA

TIPO, EVALUACIÓN DE LAS FECHAS DE SIEMBRA.

5.1.1. Córdoba

Se realizaron las simulaciones para los años descritos en el numeral 4.5 definiendo diferentes

profundidades de nivel freático, en este caso no se simularon riegos pues no es una práctica que se

frecuente en la región.

98

A continuación se muestran los resultados para los semestres A, en los que se indica la variación del

rendimiento con respecto al retraso o adelanto de la fecha de siembra tradicional (15 de mayo):

La figura 71 muestra en colores azules los rendimientos más bajos, en rojo los medios bajos, en

verde los medio altos y en violeta los altos, la manera de leer la misma es con respecto al adelanto

o retraso en días con respecto a la fecha de siembra marcada como “0”, que sería la fecha de

siembra tradicional.

a)

b)

c)

a) Simulación con nivel freático de 1 metro, b) simulación con nivel freático de 1.2m, c) simulación con

nivel freático de 1.5m. Córdoba, Semestre A.

Figura 71. Rendimientos simulados AquaCrop Córdoba semestre A

El color azul representa rendimientos comprendidos entre 0 y 2 ton/ha, rojo entre 2 y 4 ton/ha, el

color verde los rendimientos entre 4 y 6 ton/ha y el violeta los rendimientos comprendidos entre 6

y 8 ton/ha.

La primera observación realizada es el cambio en los promedios de rendimiento con la presencia del

nivel freático, el modelo la interpreta como un factor positivo para el rendimiento (es importante

resaltar que AquaCrop identifica reducciones en el rendimiento por causa de estrés de aireación en

99

condiciones de anegamiento, por lo que la condición de exceso también es evaluada en la

simulación).

Se realizó un total de 456 simulaciones y se encontró de manera recurrente que, los rendimientos

para las fechas de siembra adelantadas ente 45 y 25 días son potencialmente menores bajo las

condiciones de simulación descritas. Se observa también que para los años 1987, 1988, 1989, 1992

y 1998 los rendimientos comprendidos entre el 1 de abril y el 20 de abril se mantienen entre las 0

y las 2 toneladas, por lo que se deduce que el adelanto de las fechas de siembra del primer semestre

no es un efecto del fenómeno ENOS en la región.

Se encontró además que, la fecha de siembra tradicional presenta rendimientos medios entre 4 y 6

toneladas por hectárea siempre y cuando el nivel freático se mantenga al menos en 1.2 metros de

profundidad, los rendimientos se mantienen en ese nivel y pueden en casos especiales aumentar

hasta 45 días después de la fecha de siembra tradicional, es decir hasta el 30 de Junio: bajo el efecto

de fenómenos ENOS las condiciones favorables para la siembra tienden a mantenerse por más

tiempo, sin olvidar, por supuesto, que las simulaciones se han realizado con nivel freático. Se

encontró que con niveles más profundos de nivel freático, las fechas de siembra tradicionales se

mantienen, y pueden retrasarse hasta por más de 15 días:

Figura 71. Rendimientos simulados en diferentes fechas de siembra y niveles freáticos, AquaCrop Córdoba semestre A.

En la figura 71 se reflejan los cambios en el rendimiento con las variaciones del nivel freático y las

fechas de siembra durante los semestres A en Cereté, la profundidad del nivel freático afecta de

manera importante el rendimiento, el adelanto de las fechas de siembra se observa desfavorable,

mientras que el periodo de siembra podría retrasarse hasta un mes durante eventos similares a los

de los años simulados.

Con respecto a las simulaciones realizadas para el semestre B (figura 72), se presenta un cambio

marcado en el comportamiento de los rendimientos con presencia del nivel freático y sus

profundidades. Se encontró que las fechas de siembra no se alteran de manera significativa cuando

100

el nivel freático tiene profundidad de 1m, condición poco frecuente. Para niveles freáticos de 1.2

metros se observa que la fecha de siembra puede atrasarse o adelantarse de manera indistinta, sin

embargo, para el año 1997 que se conoce como uno de los fenómenos del Niño más fuertes

experimentado hasta ahora, fechas de siembra posteriores al 15 de septiembre no superan 2

toneladas de rendimiento, en este caso, el retraso de las fechas de siembra no es un efecto claro de

los eventos ENOS.

a)

b)

c) a) Simulación con nivel freático de 1 metro, b) simulación con nivel freático de 1.2m, c) simulación con

nivel freático de 1.5m. Córdoba, Semestre B.

Figura 72. Rendimientos simulados AquaCrop. Córdoba semestre B.

Para niveles freáticos de 1.5 metros de profundidad, los rendimientos son inferiores a las 2 ton/ha

en la mayoría de los casos y los rendimientos pueden ser mayores a este valor en fechas de siembra

adelantadas hasta 25 días antes de 15 septiembre. Por lo que, podría decirse que las fechas de

siembra pueden adelantarse bajo condiciones de El Niño y La Niña (este resultado aplica para las

condiciones puntuales de las simulaciones desarrolladas).

101

Con el fin de identificar de mejor manera una tendencia ligera se realiza el gráfico de los

rendimientos simulados promedio con respecto a las fechas de siembra:

Figura 73. Rendimiento simulado Fechas de siembra y nivel freático, AquaCrop, Córdoba semestre B.

En el mismo (figura 73), se identifica que en promedio las siembras adelantadas hasta 25 días

presentan rendimientos mayores e incluso superiores a los de la fecha tradicional, y que a medida

que la fecha se retrasa, los rendimientos simulados disminuyen, el efecto se reduce con el aumento

del nivel freático.

5.1.2. Tolima

Se realizaron las simulaciones para los mismos años empleados en Cereté. Los resultados del

semestre A (figura 74) para los años evaluados indican que la aplicación de riego es fundamental

para el desarrollo del cultivo, y que no hay diferencia alguna entre los rendimientos simulados bajo

los dos escenarios de riego, por lo que aplicación de láminas de riego deficitarias podría ser una

buena medida de adaptación para el sistema productivo, ya que según el programa los rendimientos

son iguales a 30% y a 50% de agotamiento crítico:

a)

102

b)

c) a) Simulación sin riego, b) simulación con riego a 70% de agotamiento crítico, c) simulación con riego a

50% de agotamiento crítico, Semestre A, Espinal.

Figura 74. Rendimiento simulado AquaCrop Tolima Semestre A.

Con respecto a las fechas de siembra, tradicionalmente realizadas a mediados del mes de marzo, se

observó que potencialmente, los eventos ENOS se traducen en un retraso de la mismas, pues el

adelanto de las mismas generó con más frecuencia rendimientos entre 0 y 2 toneladas, mientas que,

en promedio, las fechas de siembra retrasadas generaron rendimientos superiores a 4 toneladas,

sin embargo, no es posible identificar un comportamiento específico sobre el desplazamiento de las

fechas de siembra, cuando el cultivo tiene riego :

103

Figura 75. Rendimiento simulado diferentes fechas de siembra y láminas de riego. AquaCrop Tolima semestre A

Sin embargo, el resultado de las simulaciones no permite asegurar que se genere corrimiento en las

fechas de siembra por causa del ENOS en el Espinal para el semestre A, lo que se puede identificar

en la figura 75 es que retrasos hasta de 30 días podrían significar mejores rendimientos siempre y

cuando el cultivo cuente con riego, y que, cuando el cultivo no tiene agua suplementaria, sembrar

entre 20 días antes hasta 20 días después de lo tradicional es adecuado, superar ese límite afecta

de manera negativa al rendimiento.

a)

104

b)

c) a) Simulación sin riego, b) simulación con riego a 70% de agotamiento crítico, c) simulación con riego a

50% de agotamiento crítico, Semestre B, Espinal.

Figura 76. Rendimiento simulado AquaCrop Tolima semestre B.

Las simulaciones realizadas para el semestre B presentadas en la figura 76, indican que el riego es

un factor fundamental para el desarrollo del cultivo pues los rendimientos varían drásticamente

entre las simulaciones bajo secano y las simulaciones con aporte de agua suplementaria.

Comparándose los resultados con los del semestre A, puede observarse mayor concentración de

rendimientos altos hacia la derecha de los gráficos, lo que indica que un retraso en las fechas de

siembra podría ser un efecto o una medida de adaptación a los eventos ENOS.

105

Figura 77. Rendimiento simulado diferentes fechas de siembra y láminas. AquaCrop Tolima Semestre B.

Como se muestra en la figura 77, eventos productivos de rendimientos bajos se concentran

mayormente en fechas de siembra adelantadas. Si se tiene en cuenta que, la fecha de siembra

tradicional es el 15 de septiembre, se entiende que, desplazar la misma para días anteriores o

incluso para agosto no es recomendable, mientras que, bajo condiciones de riego, el

desplazamiento de las mismas hasta 25 días después puede resultar favorable.

Como conclusión se encontró de manera generalizada que el retraso o adelanto de las fechas de

siembra ocasionado por los eventos ENOS varía dependiendo del semestre agrícola y de la región,

los efectos se atenúan con la presencia de nivel freático o de riego, sin embargo se tiene que, para

el semestre A en Cereté las fechas de siembra óptimas son las tradicionales y pueden sufrir retraso,

mientras que en el espinal no se evidencia efecto de desplazamiento. Para el semestre B se encontró

que en Cereté el adelanto puede ser un efecto del ENOS mientras que en el Espinal el efecto de los

ENOS en el segundo semestre puede ser un retraso hasta de 25 días.

5.2. LÓGICA DIFUSA PARA LA TOMA DE DESICIONES.

Con base en resultados obtenidos mediante este trabajo, fue posible identificar algunos factores

climáticos que afectan el rendimiento, los principales y comunes para las dos regiones son las

temperaturas y precipitaciones, en especial durante los meses 3 y 4 del ciclo productivo, la fecha de

siembra y de manera menos marcada la temperatura superficial del océano Pacífico expresada por

medio de los índices ONI, MEI e IOS.

Se encontró entonces que déficits hídricos durante los meses señalados (3 y 4) repercuten de

manera negativa el rendimiento, las fechas de siembra adelantadas o tardías pueden afectar

negativa o positivamente el rendimiento dependiendo de las condiciones climáticas, en este caso

particular asociadas a un fenómeno ENOS y que valores positivos de índices ONI (o en general

106

índices que signifiquen que el fenómeno se encuentra en fase positiva) se correlacionan

directamente con aumentos de temperatura y temperaturas elevadas reducen los rendimientos.

Definición de variables de entrada del SLD:

1. Nivel de tecnificación: El grado de tecnificación se define como una variable que puede

tomar únicamente dos valores, se considera como “Tecnificado” aquel agricultor que

cuente con una o varias de las siguientes características: calidad de la semilla, el empleo de

maquinaria, el uso de sistemas de riego y/o drenaje, paquetes de fertilización, tecnología

de pos cosecha y otras herramientas que permitan reaccionar de manera adecuada frente

a las diversas problemáticas que enfrenta la producción (Campuzano Duque, 2005). Se

considera como “No Tecnificado” al agricultor que depende exclusivamente de la oferta

climática para la obtención del rendimiento de su cultivo.

Con base en lo anterior se estableció que la variable “Nivel de tecnificación” puede asumirse

entre dos valores:

Valor Nivel de tecnificación

0-0.75 No tecnificado (NT)

0.25-1 Tecnificado (T)

Tabla 37. Nivel de tecnificación.

El universo de discurso se define entonces como L= [0,1], TNT= [NT, T] y el significador lingüístico se

presenta en la siguiente figura:

Figura 78. Conjunto difuso nivel de tecnificación NT.

2. Condición ENOS: Esta variable resume los posibles estados del Fenómeno El Niño

expresados mediante el índice ONI, como se ha explicado en capítulos anteriores, se

considera un fenómeno en fase positiva cuando el índice supera por más de cinco meses

consecutivos el valor de 0,5°C y en el caso de la fase negativa se habla de -0.5°C, se

establecieron los siguientes rangos y calificativos lingüísticos para la variable “Condición

ENOS” (Comité técnico nacional Del Fenómeno del Niño ENFEN, 2012):

107

Rango Condición ENOS

-3 y -1.5 Negativo Fuerte (NF)

-2.5 y -0.5 Negativo Moderado(NM)

-1.5 y 1.5 Neutro(NE)

0.5 y 2.5 Positivo moderado(PM)

1.5 y 3 Positivo fuerte(PF)

Tabla . 38 Condición ENOS.

El universo de discurso se define entonces como L= [-3,3], TCE= [NF, NM, NE, PM, PF] y el significador

lingüístico se presenta en la figura 79:

Figura 79. Conjunto difuso condición ENSO. CE.

3. Oferta hídrica: para este caso particular se define la variable de oferta hídrica como el valor

de precipitación que será la fuente de agua disponible para cubrir los requerimientos

hídricos del cultivo, se tuvo en cuenta la oferta hídrica para el cultivo durante los meses 3 y

4, aquellos en los que la condición de déficit genera mayor impacto sobre el rendimiento.

El cultivo de maíz requiere alrededor de 600 mm de agua para una producción satisfactoria

(M.Sc Felicita Gonzáles Robaina ), aproximadamente, el 60% de este valor es el que se

requiere durante la etapa reproductiva (Fassio, Carriquiry, Tojo, & Romero, 2006), lo que

corresponde a 360mm.

Se definen entones los siguientes rangos y calificativos lingüísticos para la variable “Oferta

Hídrica”:

Rango Oferta hídrica

400-700 Excedente (EX)

260-460 Adecuada (AD)

0-300 Deficitaria (DE)

Tabla 39. Oferta hídrica.

El universo de discurso se define entonces como L= [0,700], TOH= [DE, AD, EX] y el significador

lingüístico se presenta en la figura 80:

108

Figura 40. Conjunto difuso Oferta hídrica. OH.

Definición del universo de salida:

Se define la variable de salida como el nivel riesgo que posee un agricultor con respecto a la pérdida

de la cosecha basándose las variables de entrada, el rango de la variable de salida se comprende

entre 0 y 1 cuando 0 es vulnerabilidad muy baja y 1 es vulnerabilidad muy alta (Portilla, 2001):

Rango Riesgo

0-0.3 Muy bajo (MB)

0.1-0.5 Bajo (B)

0.3-0.7 Moderado (M)

0.5-0.9 Alto (A)

0.7-1 Muy Alto (MA)

Tabla 40. Universo de salida: Riesgo.

El universo de discurso se define entonces como L= [0,1], TR= [MB, B, M, A, MA] y el significador

lingüístico se presenta en la siguiente figura:

Figura 81. Universo de Salida: Riesgo.

Reglas del sistema:

109

Con base en la información que se tiene sobre la situación se constituye el siguiente sistema de

reglas holísticas, en él se evalúan todas las combinaciones posibles de los factores de riesgo:

# Regla Proposición

R1 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO negativo fuerte (NF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es deficitaria (DE), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Alta (A).

R2 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO negativo fuerte (NF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es adecuada (AD), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Alta (A).

R3 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO negativo fuerte (NF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es excedente (EX), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Muy Alta (MA).

R4 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO negativo moderado (NM) y la precipitación en los meses 3 y 4 es deficitaria (DE), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Moderada (M).

R5 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO negativo moderado (NM) y la precipitación en los meses 3 y 4 es adecuada (AD), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Alta (A).

R6 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO negativo moderado (NM) y la precipitación en los meses 3 y 4 es excedente (EX), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Muy Alta (MA).

R7 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO neutro (NE) y la precipitación en los meses 3 y 4 es excedente (EX), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Moderada (M).

R8 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO neutro (NE) y la precipitación en los meses 3 y 4 es adecuada (AD), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Baja (B).

R9 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO neutro (NE) y la precipitación en los meses 3 y 4 es deficitaria (DE), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Alta (A).

R10 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO positivo moderado (PM) y la precipitación en los meses 3 y 4 es excedente (EX), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Media (M).

R11 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO positivo moderado (PM) y la precipitación en los meses 3 y 4 es adecuada (AD), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Alta (A).

R12 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO positivo moderado (PM) y precipitación en los meses 3 y 4 es deficitaria (DE), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Muy Alta (MA).

R13 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO positivo fuerte (PF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es excedente (EX), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Alta (A).

R14 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO positivo fuerte (PF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es adecuada (AD), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Alta (A).

R15 Si no hay tecnificación (NT) y hay un fenómeno ENSO positivo fuerte (PF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es deficitaria (DE), entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Muy Alta (MA).

R16 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO negativo fuerte (NF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es excedente (EX) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Alta (A)

R17 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO negativo fuerte (NF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es adecuada (AD) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Moderada (M)

R18 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO negativo fuerte (NF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es deficitaria (DE) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Moderada (M)

R19 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO negativo moderado (NM) y la precipitación en los meses 3 y 4 es excedente (EX) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Alta (A)

R20 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO negativo moderado (NM) y la precipitación en los meses 3 y 4 es adecuada (AD) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Media (M)

R21 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO negativo moderado (NM) y la precipitación en los meses 3 y 4 es deficitaria (DE) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Baja (B)

R22 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO neutro (NE) y la precipitación en los meses 3 y 4 es excedente (EX) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Baja (B)

R23 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO neutro (NE) y la precipitación en los meses 3 y 4 es adecuada (AD) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Muy Baja (MB)

R24 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO neutro (NE) y la precipitación en los meses 3 y 4 es deficitaria (DE) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Baja (B)

R25 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO positivo moderado (PM) y la precipitación en los meses 3 y 4 es excedente (EX) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Baja (B)

110

R26 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO positivo moderado (PM) y la precipitación en los meses 3 y 4 es adecuada (AD) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Baja (B)

R27 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO positivo moderado (PM) y la precipitación en los meses 3 y 4 es deficitaria (DE) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Media (M)

R28 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO positivo fuerte (PF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es excedente (EX) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Media (M)

R29 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO positivo fuerte (PF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es adecuada (AD) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Baja (B)

R30 Si es tecnificado (T) y hay fenómeno ENSO positivo fuerte (PF) y la precipitación en los meses 3 y 4 es deficitaria (DE) entonces la vulnerabilidad a la pérdida de la cosecha es Media (M)

Tabla 41. Conjunto de reglas del sistema de lógica difusa.

Operación del SLD:

Se opera el SLD con base en las reglas definidas como en el siguiente ejemplo de cálculo en el que

se asume un agricultor no tecnificado, que se enfrenta a un fenómeno La Niña en el que la oferta

hídrica en los meses 3 y 4 será excedente (tabla 42):

Nivel de tecnificación

0

Condición ENSO -2.5

Oferta hídrica 600 mm

Tabla 42. Valores de ejemplo de operación del SLD.

Las condiciones descritas permiten identificar las funciones de pertenencia de los grupos en los que

puede proyectarse cada variable de entrada por lo que se activan las reglas R3 y R6 de manera que:

R3: Mínimo [µNT (0), µNF (-2.5), µEX (600)]= 1

R6: Mínimo [µNT (0), µNM (-2.5), µEX (600)]= 0

Las reglas generan los siguientes cortes en el conjunto de salida:

Figura 82. Cortes generados en el ejemplo de operación.

El módulo concresor las une lo que produce el siguiente corte:

111

Figura 83. Unión de reglas ejemplo de operación.

El punto marcado en amarillo corresponde al centro de gravedad del área acotada y se calcula de la

siguiente manera:

1 A B 0 0.7 0.9 1

Figura 84. Área de cálculo del centro de gravedad ejemplo de operación.

El centro de gravedad se calcula con el área de cada sección (A y B) conforme a la fórmula de la

siguiente manera:

Figura Área ÿ Área * ÿ

A 0.1 0.83 0.083

B 0.1 0.95 0.095

Sumatoria 0.2 - 0.17 Tabla 43. Áreas y valores ejemplo de cálculo centro de gravedad.

ÿ =[∫ 𝑦𝜇𝐵(𝑦)𝑑𝑦

.

𝑢]

[∫ 𝜇𝐵(𝑦)𝑑𝑦.

𝑢]

=0.17

0.2= 0.89 → 𝑦 = 0.89

El resultado de 0.89 indica que un agricultor cuyo nivel de tecnificación es 0, bajo una condición

ENOS con ONI igual a -2.5, que correspondería a una Niña fuerte y con condiciones de oferta hídrica

de 600 mm en los meses 3 y 4, que corresponde a condición Excedente, tiene un riesgo “Muy Alto”

de perder la cosecha.

Se opera el sistema completo y el resultado para las combinaciones generales es el siguiente:

Número de Entradas : 3 Número de Salidas : 1

ENTRADAS : Nombre de la Variable : Nivel de tecnificación

Valor Mínimo : 0.000000 Valor Máximo : 1.000000

Numero de Intervalos de Evaluación : 1

112

Nombre de la Variable : Condición ENSO Valor Mínimo : -3.000000 Valor Máximo : 3.000000

Numero de Intervalos de Evaluación : 5

Nombre de la Variable : Oferta hídrica Valor Mínimo : 0.000000

Valor Máximo : 700.000000 Numero de Intervalos de Evaluación : 3

SALIDAS :

Nombre de la Variable : Riesgo Valor Mínimo : 0.000000 Valor Máximo : 1.000000

Numero de Intervalos de Evaluación : 137

0.000000 -3.000000 0.000000 0.699995 0.000000 -3.000000 233.333328 0.700005 0.000000 -3.000000 466.666656 0.867796 0.000000 -3.000000 700.000000 0.893639

0.000000 -1.800000 0.000000 0.566980 0.000000 -1.800000 233.333328 0.594724 0.000000 -1.800000 466.666656 0.867796 0.000000 -1.800000 700.000000 0.883328

0.000000 -0.600000 0.000000 0.669167 0.000000 -0.600000 233.333328 0.655800 0.000000 -0.600000 466.666656 0.574571 0.000000 -0.600000 700.000000 0.553076

0.000000 0.600000 0.000000 0.715619 0.000000 0.600000 233.333328 0.722896 0.000000 0.600000 466.666656 0.544242 0.000000 0.600000 700.000000 0.530855

0.000000 1.800000 0.000000 0.883328 0.000000 1.800000 233.333328 0.867796 0.000000 1.800000 466.666656 0.700005 0.000000 1.800000 700.000000 0.699999

0.000000 3.000000 0.000000 0.893639 0.000000 3.000000 233.333328 0.867796 0.000000 3.000000 466.666656 0.700005 0.000000 3.000000 700.000000 0.699995 1.000000 -3.000000 0.000000 0.500000

1.000000 -3.000000 233.333328 0.500000 1.000000 -3.000000 466.666656 0.700005 1.000000 -3.000000 700.000000 0.699995

1.000000 -1.800000 0.000000 0.366911 1.000000 -1.800000 233.333328 0.394632 1.000000 -1.800000 466.666656 0.700005 1.000000 -1.800000 700.000000 0.699999

1.000000 -0.600000 0.000000 0.300010 1.000000 -0.600000 233.333328 0.299994 1.000000 -0.600000 466.666656 0.401915 1.000000 -0.600000 700.000000 0.373774

1.000000 0.600000 0.000000 0.330833

113

1.000000 0.600000 233.333328 0.344200 1.000000 0.600000 466.666656 0.299994 1.000000 0.600000 700.000000 0.300010

1.000000 1.800000 0.000000 0.500000 1.000000 1.800000 233.333328 0.500000 1.000000 1.800000 466.666656 0.394632 1.000000 1.800000 700.000000 0.366911

1.000000 3.000000 0.000000 0.500000 1.000000 3.000000 233.333328 0.500000 1.000000 3.000000 466.666656 0.500000 1.000000 3.000000 700.000000 0.500000

Tabla 44. Resultado de operación del sistema de lógica difusa.

Se obtuvieron en total 137 intervalos de evaluación para los cuales la primera columna hace

referencia al nivel de tecnificación, la segunda a la condición ENOS, la tercera a la oferta hídrica y la

cuarta al riesgo. Los anteriores son los intervalos entre los cuales el software UNFUZZY evalúa de

manera automática, sin embargo, puede asignarse cualquier valor comprendido entre los rangos

descritos para cada variable, los resultados que entrega el SLD son coherentes, por tanto, con los

mismos es posible tomar decisiones con respecto a fechas de siembra, cultivo o el hecho mismo de

sembrar o no.

Aunque no fue posible identificar adelantos en el área para la agricultura colombiana, algunos

estudios realizados para la implementación de la lógica difusa en decisiones relacionadas con la

agricultura en otros países, han presentado resultados prometedores para el análisis y la toma de

decisiones: un estudio realizado en Vietnam identificó que variables tan diversas como el nivel de

integración de la familia, el rango educativo, el número de hijos, la duración y cantidad de las

precipitaciones, el precio de venta de los productos, entre otros, eran factores determinantes en la

decisión de qué producir (Arroz, Pollo, frutales ) y qué tipo de tecnologías implementar, la validación

del modelo elaborado identificó mejor comportamiento al analizar grupos de agricultores y no de

manera individual. Por lo que el estudio concluye también que la lógica difusa es recomendable para

el desarrollo de políticas y no para la toma de decisión de un agricultor en particular (Bosma, Uzay,

Van der Verg, Udo, & Verret, 2010) .

El riesgo máximo es de 0.89 y el mínimo de 0.30, quiere decir que para la evaluación del sistema, a

pesar de que todas las condiciones sean desfavorables, existe una oportunidad mínima de obtener

una cosecha o que por el contrario, a pesar de tener todas las condiciones favorables, aún se tiene

una leve probabilidad de pérdida.

Al realizarse ejemplos que permitan comparar la situación o el nivel de exposición entre Córdoba y

Tolima, se encuentra que para iguales condiciones climáticas el nivel de riesgo de pérdida de las

cosechas para los primeros resulta siempre mayor, esto se debe al nivel de tecnificación,

especialmente por la presencia de riego suplementario, por ende, el agricultor en Córdoba resulta

mucho más vulnerable que el de Tolima.

114

5.3. ANÁLISIS DEL IMPACTO ECONÓMICO DEL CORRIMIENTO DE LAS FECHAS DE

SIEMBRA.

5.3.1. Reducciones en rendimiento potencial en los años tipo en condiciones de secano

El resultado de las simulaciones en Cropwat para maíz bajo condiciones de secano en Cereté se

presenta en la figura siguiente:

a)

b) a) Reducción en el rendimiento potencial semestre A. b) Reducción en el rendimiento potencial en el semestre B.

Sin riego ni nivel freático. Córdoba.

Figura 85. Reducciones en rendimiento potencial en secano Cropwat. Córdoba.

Como se presenta en la figura 85, en Córdoba los rendimientos se ven afectados en mayor

porcentaje cuando la siembra es adelantada durante los fenómenos ENOS del semestre A y cuando

la fecha de siembra se retrasa en el semestre B, además, las reducciones en rendimiento potencial

son menores al adelantarse la fecha de siembra, dando promedio del 40 al 50% de afectación sin

riego.

En el Espinal (Figura 86), durante los eventos ENOS se encontró que el retraso de las fechas de

siembra durante el primer semestre del año tiene consecuencias contraproducentes y que la

afectación del rendimiento en porcentaje tiene un promedio del 80%, su valor puede alcanzar hasta

115

un 100% lo que se entiende como una pérdida completa de la cosecha. Por el contrario, la gráfica

indica que las condiciones son óptimas para realizar el adelanto de las siembras.

Durante el segundo semestre productivo la tendencia no es del todo marcada, sin embargo,

mayores reducciones en el rendimiento potencial se observan también en el semestre B cuando la

siembra es tardía.

a)

b) a) Reducción en el rendimiento potencial (%) semestre A. b) Reducción en el rendimiento potencial en el semestre

B. Sin riego ni nivel freático. Tolima.

Figura 86. Reducciones en rendimiento potencial en secano. Cropwat Tolima.

Con base en la reducción de rendimientos potenciales se calcula el incremento o reducción en el

coste de la producción, para lo cual se seleccionó un periodo Niño, un periodo Niña y un periodo

Neutro de los comprendidos en las simulaciones.

Las reducciones en rendimiento potencial simuladas para los años tipo seleccionados se presentan

a continuación:

SEMESTRE CERETÉ ESPINAL

116

A

B

Figura 87. Reducción en rendimiento potencial para las dos regiones en los años tipo.

En la figura 87 se observa que en el departamento de Cereté las reducciones en el rendimiento

potencial del cultivo de maíz cambian entre un semestre agrícola y el otro, de manera que para el

segundo semestre el efecto del fenómeno La Niña es más elevado y para el primer semestre es

menos elevado, además, el impacto de un fenómeno del niño puede resultar incluso positivo para

el cultivo en la región (Semestre A).

En el Espinal se encontró que el efecto sobre el semestre B es mucho más marcado que sobre el

semestre A, se observa que la línea roja se sitúa por encima de las líneas azul y verde, además,

durante un evento Niña similar al año en estudio, el momento óptimo para sembrar se desplaza

alrededor de 20 días (comparación de la línea azul con la línea verde) en el semestre B. En el caso

del semestre A, a partir de la fecha tradicional de siembra se esperan costes de producción altos

bajo los tres escenarios, pues las reducciones en el rendimiento aumentan considerablemente, sin

embargo, puede verse que el impacto de un fenómeno Niña similar al de 1989 resultaría positivo

para la producción en fechas de siembra adelantadas.

5.3.1.1. Cálculo del beneficio durante los años tipo en condiciones de secano

Con base en los resultados anteriores y en los precios de venta reportados por el departamento de

Investigaciones Económicas de Fenalce, se encuentra el beneficio durante los años tipo.

Las variaciones en el coste-beneficio para las dos regiones en los semestres A y B se presentan a

continuación, en la gráfica se leen los costes a la izquierda y los beneficios en el eje de la derecha:

En la figura 88 se muestra el coste y beneficio comparados con las fechas de siembra para Córdoba

durante los semestres A tipo, cuando no se tiene nivel freático ni riego suplementario.

Bajo los escenarios Niña y Neutro el agricultor experimenta pérdidas sin importar la fecha de

siembra, sin embargo, se observa que en un escenario Niña el adelanto de la fecha de siembra tiene

117

graves afectaciones sobre los rendimientos potenciales y se traduce en pérdidas hasta de $400.000

por tonelada. En condiciones Neutrales el retraso o adelanto de las fechas de siembra por más de

un mes genera pérdidas económicas de hasta $150.000 por tonelada y bajo condiciones Niño

similares a las del año tipo estudiado (1997) se observa que, las fechas de siembra realizadas entre

un mes antes de la fecha tradicional hasta 10 días después, generan ganancias de hasta $50.000 por

tonelada, luego de 15 días de retraso se generan pérdidas similares a las de un evento Neutro. Como

respuesta a la poca rentabilidad del maíz para grano en la región, se ha adoptado la costumbre de

sembrar el cultivo para ensilaje, algunos de los testimonios dados por agricultores de la región

respaldan que la tendencia del cultivo para grano es generar pérdidas económicas (Caro Sierra,

2014).

Figura 88. Coste y beneficio vs fecha de siembra Semestre A, Sin riego o Nivel Freático.

118

Figura 89. Coste y beneficio vs Fecha de siembra Córdoba semestre B sin nivel freático o riego.

En la figura 89 se presentan los costes y los beneficios con respecto a las fechas de siembra de maíz

tecnificado en el departamento de Córdoba en el semestre B bajo la condición de maíz en secano y

sin suministro de agua subterránea por efecto del nivel freático, condición extrema en la que el

rendimiento depende únicamente del clima.

En un escenario Niño similar al del año 1997, en el que se sabe que el país sufrió graves

consecuencias, se observa que el cultivo no solo generaría pérdidas en cualquier fecha sino que

también pueden alcanzar valores elevados, en especial con el retraso de las fechas de siembra.

El retraso de la fecha de siembra se encontró perjudicial en todos los casos, se alcanzan pérdidas

hasta de $4´000.000 por tonelada cuando la siembra se retrasa más de un mes. El efecto de La Niña

sin embargo es más reducido con respecto a las fechas de siembra, aunque el cultivo generaría

pérdidas, el valor de estas se reduce considerablemente. Es importante anotar que Cropwat es más

sensible al estrés por déficit hídrico que al estés por anegamiento, por esta razón el efecto de las

pérdidas durante un evento Niña podría presentar incrementos significativos en comparación con

los valores acá presentados.

Para el Espinal, en la figura 90 se presentan los costes y beneficios comparados con respecto a las

fechas de siembra en el semestre A para cultivos sin riego suplementario ni presencia de nivel

freático. Se encontró que, con el rendimiento potencial de 6 toneladas por hectárea, las condiciones

descritas no generan ganancias en casi ninguno de los casos. Con respecto al impacto económico,

el retraso en las fechas de siembra es perjudicial, en especial cuando esta se realiza bajo escenario

119

Neutro y con desplazamiento de más de 10 días, mientras que el adelanto de las fechas de siembra

trae menos disminuciones en el rendimiento potencial.

Bajo escenarios Niño las pérdidas económicas para el agricultor se reducen de manera significativa

con respecto al desplazamiento de las fechas de siembra, encontrándose que fechas de siembra

adelantadas pueden significar un equilibrio entre el coste y el beneficio, mientras que fechas con

retraso pueden generar pérdidas hasta de $2´000.000 por tonelada.

Para el Espinal, en la figura 91 se presentan los costes y beneficios de cada fecha de siembra en el

semestre B para cultivos sin riego ni nivel freático, el comportamiento es similar, el retraso de la

fecha de siembra genera sobrecoste para la mayoría de los casos. En el caso de los escenarios

Neutros se encuentra que el retraso de las fechas de siembra es contraproducente, en los escenarios

Niño las pérdidas son mayores para fechas de siembra adelantadas más de un mes o retrasadas más

de 10 días con respecto a la tradicional. En el caso del fenómeno La Niña se observó que las pérdidas

son muy marcadas tanto en el atraso como en el adelanto de las fechas de siembra y el periodo en

el que los costes entran en equilibrio con los beneficios se encuentra entre 15 días antes y 15 días

después de la fecha de siembra tradicional.

Los resultados expuestos obedecen a reducciones en el rendimiento calculado con base únicamente

en el balance hídrico y son evaluados bajo escenarios tipo del evento ENOS, sin embargo, estos

escenarios pueden variar y presentarse un diferenciación en las pérdidas o ganancias, con respecto

a lo aquí presentado, dado el aumento o disminución de rendimientos potenciales.

Figura 90 .Coste y beneficio vs fecha de siembra Espinal semestre A, Sin nivel freático ni riego.

120

Figura 91. Coste y beneficio vs fecha de siembra Espinal semestre B, Sin nivel freático ni riego.

5.3.2. Reducciones en rendimiento potencial en los años tipo con suministro de agua.

Se realizaron simulaciones en Cropwat de los años estudiados para identificar las reducciones en el

rendimiento potencial del cultivo con respecto a las fechas de siembra agregando un suministro de

agua suplementaria simula riegos deficitarios y nivel freático para cada caso.

El resultado de las simulaciones es el siguiente:

121

a)

b)

b) Reducción en el rendimiento potencial semestre A. b) Reducción en el rendimiento potencial en el semestre B.

Con nivel freático. Córdoba.

Figura 92. Reducción en el rendimiento potencial Córdoba con nivel freático.

En Cereté se mantiene la tendencia de mayor afectación del rendimiento durante los semestres A

cuando se adelanta y durante los semestres B cuando se atrasa la fecha de siembra, sin embargo,

las deficiencias se atenúan levemente y el porcentaje de afectación disminuye de manera drástica.

En el Espinal, durante los eventos ENOS se encontró que el retraso de las fechas de siembra durante

el primer semestre del año tiene consecuencias contraproducentes, sin embargo, con la presencia

de riego se atenúan y las reducciones en rendimiento disminuyen de manera considerable el

porcentaje.

Durante el segundo semestre productivo la tendencia se pierde y se observa que la presencia de

riego contribuye a que, de manera general, no se perciba tanto el efecto de las fechas de siembra.

122

a)

b) b) Reducción en el rendimiento potencial (%) semestre A. b) Reducción en el rendimiento potencial en el semestre

B. Con riego. Tolima.

Figura 93. Reducción en rendimiento potencial Tolima con riego.

Se seleccionaron los años tipo utilizados en las simulaciones para el cultivo bajo condiciones de

secano y para los mismos se realizó la simulación de rendimientos y el cálculo de coste- beneficio:

Las reducciones en el rendimiento potencial simuladas para los años registrados en la tabla se

presentan a continuación:

SEMESTRE CERETÉ ESPINAL

A

123

B

Figura 94. Reducciones en rendimiento potencial con riego y nivel freático para las dos regiones en años tipo.

En la figura 94 se observa que en el departamento de Cereté las reducciones en el rendimiento

potencial del cultivo de maíz cambian entre un semestre agrícola y el otro, de manera que para el

primer semestre el efecto del fenómeno La Niña es más elevado y para el segundo semestre es

menos elevado, además, el impacto de un fenómeno El Niño puede resultar incluso positivo para el

cultivo en la región (Semestre A).

En el Espinal se encontró que el efecto sobre el semestre B es más marcado que sobre el semestre

A, la línea roja se sitúa por encima de las líneas azul y verde. Para el semestre A, a partir de la fecha

tradicional de siembra se esperan altos costes de producción bajo los tres escenarios, pues las

reducciones en el rendimiento aumentan. Sin embargo, el efecto de la fecha de siembra se atenúa

bajo la presencia de un fenómeno La Niña como el de 1989.

5.3.2.1. Cálculo del beneficio durante los años tipo en condiciones de suministro de agua

Con base en los resultados anteriores y basándose en los precios de venta reportados por el

departamento de Investigaciones Económicas de Fenalce, se encuentra el beneficio durante los

años tipo.

Se determina el precio de venta de cada tonelada de maíz con respecto a su fecha de siembra, de la

misma manera en la que se realizó el análisis para el cultivo en secano, sin embargo, la federación

reporta que el coste del agua es de $20.000 por cada hectárea, este valor se sumó a los costes de

producción del Espinal.

Las variaciones en el coste-beneficio para las dos regiones en los semestres A y B se presentan a

continuación, en la gráfica se leen los costes a la izquierda y los beneficios en el eje de la derecha:

En la figura 95 se muestra el coste y beneficio comparados con las fechas de siembra para Córdoba

durante los semestres A tipo, cuando se tiene nivel freático.

Si bien los costes se reducen y el beneficio aumenta, se observó que con el efecto de un fenómeno

La Niña se podrían percibir pérdidas en cualquier fecha de siembra, tanto el adelanto como el

retraso de las mismas es perjudicial y la mayor pérdida se produce al adelantar la siembra,

alcanzándose valores de pérdida de $150.000 por cada tonelada producida.

En condiciones neutrales el coste del cultivo con nivel freático se estabiliza, sin embargo, la fecha

tradicional de siembra es la que más ganancias significa. Durante un fenómeno El Niño como el

124

presentado en el año estudiado (1998), las mejores fechas de siembra se presentan con un adelanto

de 20 días hasta un retraso de 15 días, fuera de este rango el cultivo comienza a generar mayores

costes que beneficios, siendo el punto de corte un adelanto de 30 días o un retraso de 25 días, a

partir de estas fechas el cultivo deja de generar ingreso.

Figura 95. Coste y beneficio vs fecha de siembra córdoba semestre A, Con nivel freático.

Para el semestre B el gráfico de coste vs. Beneficio se presenta a continuación:

125

Figura 96. Coste y beneficio vs fecha de siembra córdoba semestre B, Sin nivel freático ni riego.

En la figura 96 se presentan los costes y los beneficios con respecto a las fechas de siembra de maíz

tecnificado en el departamento de Córdoba en el semestre B bajo la condición de maíz con

suministro de agua por nivel freático.

En un escenario Niño similar al del año 1997, en el que se sabe que el país sufrió graves

consecuencias, se observa que el cultivo generaría pérdidas en cualquier fecha y estas pueden

alcanzar hasta $400.000 por tonelada, sin embargo, el valor de estas pérdidas es muy reducido al

compararse con un escenario sin suministro de agua.

El retraso de la fecha de siembra se encontró perjudicial en todos los casos, se alcanzan pérdidas

hasta de $400.000 por tonelada cuando la siembra se retrasa más de un mes. El efecto de La Niña,

sin embargo, es más reducido con respecto a las fechas de siembra, aunque el cultivo generaría

pérdidas el valor de estas se reduce considerablemente. Es importante anotar que Cropwat es más

sensible al estrés por déficit hídrico que al estés por anegamiento, por lo que el efecto de las

pérdidas durante un evento Niña podría presentar incrementos significativos en comparación con

los valores acá presentados.

Bajo un escenario Neutro se observa que las fechas tradicionales de siembra adelantadas 10 días y

retrasadas hasta 15 días no generan pérdidas, sin embargo, los valores de beneficio alcanzados son

muy bajos ($50.000 por tonelada).

Para el Espinal se presentan los costes y beneficios comparados con respecto a las fechas de siembra

en el semestre A, para cultivos con riego suplementario, en la figura 97:

126

Se encontró que el riego es un factor de altamente importante para la producción de maíz

tecnificado en el Tolima, dada su presencia la reducción de los rendimientos es moderada y el cultivo

pasa de generar pérdidas a generar ganancias bajo todos los escenarios, es importante tener en

cuenta que el precio de venta de maíz en el Espinal es más alto.

Como se muestra en el gráfico, para el semestre A durante un evento El Niño el retraso de la fecha

de siembra, cuando se tiene riego, resulta benéfico si se considera que los niveles de radiación

tienden a ser más altos, pero las necesidades hídricas del cultivo se suplen y al realizar una cosecha

tardía se tiene acceso a mejores precios para la venta del producto. Se observa que fechas de

siembra diferentes a las tradicionales resultan benéficas en todos los casos si se tiene riego.

Figura 97. Coste y beneficio vs fecha de siembra Espinal semestre A, Con riego.

En el caso del semestre B con suministro de agua por medio de riego se observa que, en la mayoría

de las situaciones el cultivo produce mayor beneficio que coste, sin embargo, con la presencia de

eventos El Niño o La Niña, fechas de siembra adelantadas más de un mes no son recomendables.

De manera adicional se observa un desplazamiento en el comportamiento de las ganancias de 20

días entre el fenómeno Niña y la condición Neutra, por lo que podría asumirse que bajo condiciones

similares a las simuladas, el retraso de las fechas de siembra en la fase negativa del ENOS resulta

positivo. Un adelanto en la fecha de siembra durante un evento Niño similar al simulado podría

traducirse en un aumento ligero de las ganancias, pese a ello se encontró que de los tres escenarios

simulados, el que económicamente podría generar mayores pérdidas en el Espinal en el segundo

semestre, es el fenómeno del Niño.

127

Figura 98. Coste y beneficio vs fecha de siembra Espinal semestre B, Con riego.

7. CONCLUSIONES

El análisis de correlación permitió identificar que el efecto de los eventos ENOS sobre las

dos regiones se asocia de manera significativa con las temperaturas máximas y mínimas. A

pesar de la relación esperada con la precipitación, los valores de correlación con la variable

fueron muy bajos. Se concluye que las alteraciones en el balance hídrico durante eventos

El Niño/ La Niña en las zonas estudiadas podría deberse en mayor medida a los cambios en

la evapotranspiración ocasionados por incremento o descenso en la temperatura y no por

variaciones en la oferta hídrica.

Por medio del análisis de componentes principales se identificó que los factores climáticos

que afectan el rendimiento del cultivo de maíz de manera común en las dos regiones son:

las precipitaciones acumuladas, días con precipitación y temperaturas máximas durante los

días 60 a 120 del ciclo productivo. La teoría de la fisiología del cultivo de maíz indica que

durante los días mencionados se experimentan etapas fundamentales para la formación del

rendimiento tales como floración, polinización, formación y llenado de los granos, por lo

que temporadas secas durante este periodo deben ser evitadas o mitigadas mediante

medidas adaptativas, especialmente riego.

128

El análisis de desplazamiento de las fechas de siembra mediante la simulación de cultivo

(AquaCrop) permitió identificar algunas tendencias durante los años más representativos

de los eventos ENOS, para el Espinal el retraso de las fechas de siembra en el segundo

semestre agrícola podría recomendarse como medida de adaptación, mientras que los

efectos del evento El Niño- La Niña en Cereté podrían mitigarse retrasando las fechas de

siembra en el semestre A y adelantándolas en el semestre B.

Existen metodologías que permiten evaluar el riesgo de los agricultores frente a diferentes

escenarios y que pueden ser desarrolladas con base en el conocimiento local, la lógica difusa

es una de ellas, con su ayuda los individuos, poblaciones y diferentes actores de la sociedad

pueden orientar las decisiones evaluando la interacción de todas las posibilidades, se

recomienda impulsar el estudio y la aplicación de dichas metodologías para evaluar el riesgo

agroclimático asociado a fenómenos de variabilidad climática.

El análisis de impacto económico del corrimiento de las fechas de siembra mostró un

panorama negativo (pérdidas) para los agricultores de Córdoba sin importar el evento

climático que se presente o la fecha de siembra, tal panorama podría cambiarse al aumentar

el nivel de tecnificación de la región, aumentando los rendimientos o realizando un

incremento en el precio de compra del maíz.

El análisis de impacto económico en el Espinal indica que, para cultivos en condiciones de

secano, el agricultor es muy propenso a incurrir en pérdidas económicas sin importar la

condición climática o la fecha de siembra, por este motivo el riego es una actividad

fundamental para hacer del cultivo una operación rentable.

8. RECOMENDACIONES.

El estudio del comportamiento de la precipitación durante los eventos ENOS a escalas locales es de

extrema importancia para la generación de medidas adaptativas y para la toma de decisiones, es

por esto que se recomienda el desarrollo de una estrategia metodológica para el estudio de la

variable precipitación. A pesar de que en el presente trabajo no se encontraron correlaciones

significativas entre los índices que describen la condición de El Niño y el comportamiento de la

variable, el fenómeno en la misma es intuitivo y se ha evidenciado.

129

BIBLIOGRAFÍA

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