Aplicación de pronósticos climáticos estacionales e información satelital para mejorar la toma de decisiones en el sector agropecuario:

ejemplos de la sequía 1999-2000 en Uruguay y otros.

Walter E. Baethgen, IFDC, Oficina Regional Uruguay, (baethgen@undp.org.uy) Agustín E. Giménez, Coordinador del GRAS, INIA-Uruguay, (agimenez@inia.org.uy)

La economía uruguaya es principalmente dependiente, directa o indirectamente, de la producción agropecuaria. La producción en Uruguay está basada en suelos muy fértiles de la Pampa, un ecosistema en el que se usan pasturas nativas templadas y subtropicales para la cría y engorde de ganado o se han convertido en praderas mejoradas (pasturas/leguminosas) y en tierras cultivadas. Las fluctuaciones climáticas entre años y entre estaciones en Uruguay resultan en una alta variabilidad en la producción de cultivos y pasturas con frecuentes consecuencias negativas en la economía. Los primeros estudios publicados dirigidos al impacto de las fases de ENOS (El Niño Oscilación Sur) sobre la lluvia y la temperatura en el sudeste de América del Sur fueron aquellos realizados por Ropelewski y Halpert (1987 y 1989). Estos autores concluyeron en que esa precipitación durante noviembre-febrero en esta región tendió a ser casi normal durante años con los eventos calurosos de ENOS (Ropelewski y Halpert, 1987). Ellos también encontraron que años con altos valores del Indice de Oscilación Sur (típicamente, años de La Niña) presentaron anomalías de lluvia negativas durante junio-diciembre (Ropelewski y Halpert, 1989). Estudios más recientes dirigidos en el sudeste de América del Sur revelaron la existencia de una cercana simetría entre los impactos de El Niño y La Niña en la precipitación así como en la productividad del cultivo. En los años de El Niño prevalecen las anomalías de lluvia positivas y en los años de La Niña prevalecen las anomalías de lluvia negativas, durante la primavera austral y/o en los meses de verano. Resultados de investigación sugieren también que los impactos de La Niña son más fuertes y/o menos inconstantes en la lluvia y el rendimiento del cultivo que los impactos de El Niño (Baethgen, 1998). Con respecto al impacto de las fases de ENOS en la temperatura, los pocos estudios dirigidos en Uruguay sugieren que la amplitud de la temperatura en el norte uruguayo está reducida en los años de El Niño. Los estudios también sugieren que las temperaturas medias en todo el país tienden a ser, todos los meses, más bajas en los años de La Niña con algunas excepciones durante el verano (Bidegain y Krecl, 1998; Pisciottano et al., 1994; Grimm et al., 1998; Grondona et al., 1998; Díaz et al., 1998; Baethgen, 1997; Podestá et al., 1998; Myneni et al, 1996). Dos sequías recientes relacionadas con La Niña en Uruguay: 1988/1989 y 1999/2000 Los últimos dos episodios grandes de La Niña (1988/1989 y 1999/2000) tuvieron fuertes impactos negativos en la economía uruguaya. Ambos episodios fueron caracterizados por períodos extensos con lluvias reducidas que afectaron mucho al sector agropecuario (Figuras 1 y 2).

1

Uno de los períodos de lluvia más críticos para la producción agropecuaria en el Uruguay es el final de la primavera y el verano (octubre - febrero). Normalmente, las condiciones de lluvia promedio durante los meses de verano (90-130 mm por mes, dependiendo del lugar) no son suficientes para compensar las pérdidas por evapotranspiración. Por consiguiente, el crecimiento de las pasturas y los cultivos depende mayormente de la capacidad de la tierra para almacenar agua. Las praderas naturales en el Uruguay ocupan más del 70% del área total de la tierra y están principalmente situadas en las regiones norteñas y centrales del país. Los suelos en estas regiones son típicamente poco profundos (menos de 30cm de profundidad), y por consiguiente, poseen poca capacidad de acopio de agua. La producción de las pasturas en estas regiones depende mucho de la lluvia durante el final de la primavera y los meses de verano. Por otro lado, los cultivos de verano anuales (ej.: el maíz) requieren grandes cantidades de agua durante la floración, fase crítica de crecimiento. El maíz en Uruguay crece en suelos profundos con una capacidad de almacenamiento de agua relativamente grande. Sin embargo, la cantidad de agua almacenada en estas tierras es normalmente insuficiente para satisfacer la demanda de agua del cultivo, y los rendimientos de cultivos no regados dependen en su mayor parte de la lluvia durante los meses de la floración (fines de diciembre y enero). En resumen, los años buenos en Uruguay para las praderas naturales en suelos poco profundos y para cultivos de verano anuales en suelos más profundos están caracterizados por lluvias más intensas que las normales durante el fin de la primavera y el verano. Los resultados presentados en las figuras 1 y 2 muestran que en los dos episodios de La Niña más recientes (1988/1989 y 1999/2000), la lluvia durante estos períodos críticos estuvo considerablemente debajo del promedio. Aunque la superficie total del territorio uruguayo es relativamente pequeña (aproximadamente 190,000 km2), normalmente se encuentra una gran variabilidad espacial en las lluvias de primavera y verano en las regiones del país. Por ejemplo en ambas estaciones, en 1988/89 y en 1999/2000, la lluvia en primavera y en verano fue mucho menor en la región noroeste que en el suroeste o las regiones centrales (Fig. 1 y 2). Las anomalías de la lluvia en 1999/2000 también empezaron más temprano y duraron más tiempo que en 1988/89. Respuestas del sector agropecuario a las sequías de 1988/1989 y 1999/2000 1988/1989 En 1988 Uruguay no tenía ninguna estructura institucional ni política o programas especiales para responder a las sequías. En aquel tiempo, la sequía se veía como un fenómeno de baja frecuencia que no justificaba el desarrollo de estructuras especiales o programas. Por consiguiente, los gobiernos normalmente habían reaccionado a sequías anteriores dando respuestas de manejo de la crisis con programas de ayuda especiales a las regiones afectadas.

2

Figura 1: Anomalías de lluvias en tres localidades de Uruguay durante La Niña en 1988/1989.

Ano

mal

ías

de ll

uvia

s (m

m/m

es)

-150

-120

-90

-60

-30

0

30

60

90

120

150Salto (NO)Durazno (Central)Colonia (SO)

JUN SET DIC MAR JUN1988 1989

Figura 2: Anomalías de lluvias en tres localidades de Uruguay durante La Niña en 1999/2000.

Ano

mal

ías

de ll

uvia

s (m

m/m

es)

-150

-120

-90

-60

-30

0

30

60

90

120

150Salto (NO)Durazno (Central)Colonia (SO)

JUN SET DIC MAR JUN1999 2000

En agosto de 1989, cuando la sequía ya estaba mostrando efectos negativos importantes en la agricultura, recursos de agua y diques hidroeléctricos, el gobierno de Uruguay y PNUD contrataron un consultor para ayudar en el desarrollo de estrategias para confrontar la sequía. El consultor Dr. Donald A. Wilhite del Centro de Información de Sequía Internacional de la

3

Universidad de Nebraska, preparó un informe al gobierno con una gran lista de recomendaciones para sequías futuras incluyendo lo siguiente: 1. Crear una Comisión de Sequía Nacional para ayudar al gobierno en la evaluación, planeamiento, manejo y actividades de respuesta. 2. Crear un Comité de Disponibilidad de Agua Nacional y de Perspectiva (CDANP) para desarrollar un plan de sequía nacional de forma de prepararse sistemáticamente para los próximos grandes episodios. Entre muchas otras responsabilidades, el CDANP debe: (a) monitorear continuamente la disponibilidad de agua, (b) distribuir informes mensuales de la disponibilidad de agua a nivel nacional, (c) desarrollar técnicas climatológicas (ej.: tablas de probabilidad, índices, etc.), (d) explorar el uso potencial de datos de índice de vegetación (AVHRR) provenientes de satélites, para proporcionar una evaluación de la actividad de la biomasa vegetal en todo el país. En 1988 la investigación sobre las teleconecciones y los impactos de ENOS en la lluvia en Uruguay fueron incipientes. Ropelewski y Halpert (1987) habían publicado el primer artículo que mostró la correlación entre las anomalías de ENOS y los modelos de lluvia en el sudeste de América del Sur. Científicos del clima de la Universidad de Uruguay y el Servicio Meteorológico Nacional estaban comenzando los primeros estudios de investigación sobre los impactos de ENOS. El informe del Dr. Wilhite al gobierno dió énfasis a la necesidad de considerar a ENOS en los programas nacionales de investigación climática. En resumen, la sequía de 1988/89 encontró a Uruguay sin estructuras institucionales, sin capacidades para evaluar o supervisar la disponibilidad de agua y con la investigación incipiente sobre los impactos de ENOS en la lluvia. Por consiguiente, el gobierno y el sector privado sólo podrían responder a la sequía con un acercamiento al manejo de la crisis. Sólo en el sector ganadero las pérdidas directas debido a la muerte de animales atribuidas a la sequía fueron de 300 millones de dólares americanos. Sin embargo, las pérdidas fueron mucho más grandes durante varios años después de 1988/89, cuando se sintió la reducción en la población de animales. Otras pérdidas muy importantes fueron encontradas en el sector de la forestación debido a incendios frecuentes y en los cultivos de verano donde los rendimientos nacionales se redujeron más de 40%. 1999/2000 Varios cambios ocurrieron en el Uruguay durante el período entre ambas sequías. En principio, el gobierno había creado dos instituciones, el Sistema de Emergencia Nacional (SEN) y la Comisión Nacional para la Sequía (CNS). El SEN depende directamente de la oficina del Presidente de Uruguay y ha jugado un papel importante en las actividades de manejo de la crisis durante las inundaciones de 1997/98 (El Niño) en el Uruguay. Por otro lado la CNS fue creada bajo la dirección del Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca con representantes de la comunidad de investigación (agricultura y clima), de unas pocas oficinas gubernamentales y de varias organizaciones del sector privado.

4

El Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA) formó también un equipo interdisciplinario de Agroclimatología, Ambiente y Agricultura Satelital, (GRAS) que empezó investigaciones colaborativas con el Instituto Internacional para el Manejo de la Fertilidad del Suelo (IFDC-Oficina Regional de Uruguay). La colaboración incluyó proyectos de investigación en las siguientes áreas: (a) aplicaciones de pronósticos climáticos estacionales en el sector agrícola (con científicos del clima de la Universidad de Uruguay), y (b) desarrollo de un sistema de información y soporte para la toma de decisiones (SISTD) para el sector agropecuario del Uruguay (con participación del Instituto Goddard de la NASA, de la División de Suelos y Agua del MGAP y del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) de Argentina). Estos proyectos de investigación comenzaron sus actividades durante el período cuando los primeros efectos negativos de la sequía de 1999/2000 se empezaban a sentir en la agropecuaria uruguaya y tuvieron gran impacto en la respuesta del gobierno a tal evento climático. Los proyectos colaborativos de INIA/IFDC incluyeron la creación de un Grupo de Trabajo Técnico (GTT) para mejorar la diseminación y aplicaciones de pronósticos climáticos estacionales. El GTT estaba compuesto por investigadores (agricultura y clima) que trabajaban en los proyectos y por representantes de las organizaciones más grandes de productores agropecuarios, la agroindustria y varias oficinas gubernamentales. El GTT se reunía cada tres meses, inmediatamente después del Foro de Perspectiva Climático Regional de Sudamérica y Sudeste (FPCRSS). Durante las reuniones del GTT los científicos del clima presentaron la perspectiva regional producida en los FPCRSS y los resultados de su propia investigación del clima a nivel nacional. Los científicos agrícolas presentaron los adelantos en las herramientas para aplicar esta información climática y los interesados del público y del sector privado discutieron los resultados y limitaciones de la información que recibieron. Además de crear el ambiente adecuado para mejorar las aplicaciones de la información climática, estas reuniones fueron también cruciales para la diseminación de las perspectivas climáticas en el sector agropecuario. Además, los proyectos INIA/IFDC para el desarrollo del Sistema de Información y Soporte para la Toma de Decisiones (SISTD) incluyeron dos actividades que también fueron usadas extensivamente por el sector público y privado en respuesta a la sequía de 1999/2000. En principio, el SISTD incluyó modelos de simulación de cultivos calibrados y probados que fueron usados para identificar mejores prácticas agronómicas adaptadas a las condiciones de la sequía. También, el Grupo de Investigación INIA/IFDC incluyó dos tipos de datos de satélite: AVHRR e imágenes Landsat. Las imágenes de AVHRR (1km) fueron usadas para monitorear el estado de vegetación (NDVI) en todo el país entero. Los valores de NDVI mensuales máximos se expresaron en condiciones absolutas y como desviaciones de valores medios a largo plazo (1982-1990) ("Normal" = media ± 1 desviación estándar, "Bajo" = menos de la media ± 1 desviación estándar, "Alto" = mayor que la media ± 1 desviación estándar, "Muy Bajo" = menos que el valor mínimo de las series a largo plazo, "Muy Alto" = más grande que el valor máximo de las series a largo plazo) (Figuras 3 y 4). Las imágenes de Landsat 5 y 7 fueron usadas para estudios más detallados al nivel de predio.

5

NOVIEMBRE ENERODICIEMBRE

FEBRERO MARZO

Figura 3: Monitoreo de la sequía de 1999/2000 en Uruguay Valores de NDVI observados en verano (recurso: AVHRR, 1km)

O ctubre 1999 N oviem bre 1999 D iciem bre 1999

E nero 2000 F ebrero 2000 M arzo 2000

M enor que la s series de prom edio m e nor1 StdD esviación

N O R M A L:P rom edio Series± 1 S td D esv

M ás que las S eries de P rom edio m ayor1 StdD esviación

M eno r que e l m ínim o de las series(198 2-1990 )

M ayor que el m áxim o de las series

F igura 4 : M on itoreo de la se qu ía de 1999 /200 0 en U rugu ay V a lores re lativo s de N D V I o bse rv ado s e n veran o (serie = 19 82-1990 )

6

Toda la información producida en estos proyectos colaborativos fue publicada y continuamente actualizada en la página web del GRAS-INIA (www.inia.org.uy/disciplinas/agroclima), la cual es visitada por productores, representantes agroindustriales, agrónomos y funcionarios gubernamentales. Además, el IFDC y el personal del GRAS-INIA dieron varias presentaciones en vivo y teleconferencias en colaboración con el Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca que alcanzó la mayoría de las regiones del país. Los investigadores también aparecieron en varios programas de televisión y de radio y prepararon varios artículos para la mayoría de los periódicos. En estas comunicaciones, los investigadores presentaron los resultados de los últimos pronósticos climáticos, así como la evolución del estado de la vegetación y los resultados de los modelos de simulación de pasturas y de cultivos. Esta continua comunicación de investigadores con los sectores agropecuarios públicos y privados tuvo mayor impacto al proporcionar a los interesados la información más actualizada, objetiva y legítima, sobre el estado y evolución de la sequía. Las situaciones de emergencia están caracterizadas a menudo por la existencia de una inundación de información proveniente de muchas fuentes diferentes (Nacional, Internacional y Regional), y con un nivel variable de objetividad y legitimidad científica. Esta sobrecarga de información causa a menudo confusión e impide que los interesados actúen con entusiasmo y eficacia. Con tales pronósticos que identifican claras fuentes fidedignas, una información pertinente y aplicable es crucial para tomar decisiones a cualquier nivel. En este artículo están incluidas dos acciones documentadas que ejemplifican como el gobierno del Uruguay usó la información proporcionada por el Grupo de Investigación INIA/IFDC durante la sequía de 1999/2000. Es muy probable que existan otros variados ejemplos similares en el país (sector público, agroindustria y productores individuales). Una actividad planificada por el INIA/IFDC para un futuro cercano consiste en documentar tales casos. Están incluidos también en el presente artículo otros dos ejemplos, los cuales ilustran el tipo de aplicaciones de información de satélite que el INIA/IFDC están desarrollando para el sector agropecuario del Uruguay. Caso 1: el Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca Durante los primeros meses del año 2000 los impactos de la sequía eran ya muy evidentes. El ganado estaba claramente sufriendo la falta de forraje y de agua. El Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca (MGAP) necesitó establecer un plan de emergencia y fijar prioridades para distribuir ayuda a las diferentes regiones del país. En el pasado, la definición de tales prioridades había sido principalmente basada en informes preparados por el personal del MGAP que trabajaba en el campo. Dado que los recursos siempre son escasos, el personal de campo del Ministerio no pudo cubrir todo el país y por consiguiente, varias regiones fueron dejadas atrás en la distribución de ayuda, aún estando en una situación crítica. También, similar a lo que pasa en el resto del mundo, algunas regiones en Uruguay pueden tener mayor influencia política que otras. Ante la falta de información técnicamente legítima y objetiva, a menudo las autoridades gubernamentales priorizaban tales regiones en la distribución de ayuda de emergencia. Con respecto a este tipo de situación, el entonces Ministro de Ganadería, Agricultura y Pesca, Ing. Juan E. Notaro, envió una carta a los coordinadores del Grupo de Investigación de

7

INIA/IFDC diciendo": (...) Los resultados de su trabajo durante la reciente sequía fueron útiles para tomar decisiones operacionales y políticas. Desde el punto de vista operacional, su trabajo permitió concentrar nuestros esfuerzos en las regiones más marcadas, las que tenían más déficit de agua(1). Nosotros priorizamos esas regiones identificadas para la concentración del uso de nuestros recursos, asistencia financiera y máquinas para los diques, depósitos de agua, etc. También establecimos planes que fueran más flexibles que lo usual (flexibilizando los controles sanitarios y comerciales) para movilizar el ganado de las regiones más afectadas. (...) Desde el punto de vista estrictamente político, su trabajo nos proporcionó información objetiva para defender nuestra priorización de regiones más afectadas, en un momento en que cada gobernador, político y productor en el país estaba pidiendo ayuda. No recibimos ninguna queja en este aspecto. En la misma línea, su trabajo permitió también mitigar presiones ya que nosotros proporcionamos a la prensa y al público en general una información transparente, precisa, y técnicamente legítima. En resumen, el resultado más importante es que la celeridad y precisión de la información que ustedes nos dieron, nos permitió ser eficaces en nuestra toma de decisión y al mismo tiempo defender esas decisiones públicamente con solvencia técnica. Nosotros no tuvimos quejas sobre la politización de nuestras acciones, por el contrario, nuestras acciones fueron bien recibidas. Y lo más importante, nunca hubo temor ni amenaza de muertes ganaderas significativas debido a la sequía y esto ocurrió gracias a la celeridad de las acciones tomadas, que habrían sido imposibles sin la información que ustedes nos dieron." Caso 2: Sistema de Emergencia Nacional Uno de los efectos más dramáticos de la sequía en el sector agropecuario uruguayo es la reducción de agua bebible para el ganado. Una función importante del Sistema de Emergencia Nacional durante una sequía consiste en trabajar con las otras oficinas gubernamentales para mover la maquinaria a las áreas afectadas para construir nuevos depósitos de agua y/o mejorar los existentes. Semejante a la situación informada por el Ministro de Ganadería, Agricultura Pesca, el SEN tiene que tomar decisiones al respecto confrontando diferentes tipos de presiones. En marzo de 2000 el Director del SEN pidió al Grupo de Investigación de INIA/IFDC que le proporcionara información que lo ayudara en la definición de un plan operacional para movilizar la maquinaria requerida. El Grupo de Investigación de INIA/IFDC trabajó con miembros del personal del INTA-Castelar (Argentina) analizando la disponibilidad de agua para el ganado en enero de 2000 comparado a la correspondiente en marzo de 2000. El objetivo de este estudio fue identificar regiones en Uruguay con reducción más marcada de la disponibilidad de agua. Los investigadores usaron las imágenes de satélites Landsat para identificar los depósitos de agua en diferentes regiones del país y para medir sus áreas en enero de 2000 y en marzo de 2000 y determinar la reducción

1 El Ministro se refiere a las imágenes AVHRR procesadas por el Grupo de Investigación de INIA/IFDC (ambos, valores relativos y absolutos). Los datos fueron presentados en varias reuniones públicas y fueron publicados en la página WEB de INIA.

8

porcentual. El estudio identificó cuales regiones mostraban una reducción más grande de agua libre (Figura 5).

Figura 5: Variación del área de agua libre (% + o - ) entre el 23 de enero y el 19 de marzo en las tres regiones

estudiadas

-15,68

-3,15

47,27

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

var

iaci

ón d

e ar

ea d

e ag

ua li

bre

(%)

Artigas Salto Paysandu

Regiones estudiadas

El Sistema de Emergencia Nacional uruguayo (SEN) usó los resultados de este estudio para establecer las prioridades regionales y llevar a cabo un plan operacional por movilizar la maquinaria requerida para mejorar la situación de disponibilidad de agua. El Director actuante del SEN, Cnel. Haris de Mello, también escribió una carta a los Coordinadores del Grupo de Investigación de INIA/IFDC que establece: (...) "la información que ustedes nos dieron fue muy útil para nuestro Grupo de Trabajo Operativo para planificar, ejecutar y coordinar las actividades y mitigar los efectos de la sequía, especialmente con respecto al consumo de agua animal." Caso 3: Contaminación de Agua en una Cuenca Regada El estuario del Río de de Plata localizado entre Uruguay y Argentina está formado donde los ríos Paraná y Uruguay desembocan en el Océano Atlántico. Por consiguiente, la composición del estuario varía de pura agua dulce en la boca del Río de Uruguay y el delta del Paraná a agua de

9

mar salada aproximadamente a 350km al este, donde comienza el Océano Atlántico. El frente de agua de mar está localizado normalmente frente a la ciudad de Montevideo (aproximadamente 200 km al este de la boca del Río Uruguay), pero su situación varía a lo largo del año dependiendo de los vientos y de la descarga de los ríos Uruguay y Paraná. En años con mucha lluvia en la cuenca del Río de la Plata, el flujo de los ríos Paraná y Uruguay es alto y el frente del agua de mar se mueve hacia el este, mientras que en años con pocas lluvias en la cuenca del Río de la Plata, el frente de agua oceánica salada se mueve al oeste. Durante el verano de 1999/2000 las lluvias en la cuenca del Río de la Plata fueron mucho menores que el promedio (ej.: Figuras 1 y 2). Por consiguiente, el frente de agua de mar se movió a un lugar inusual al oeste de la ciudad de Montevideo, y alcanzó la boca del Río Santa Lucía. Este río también fue afectado por la sequía y el flujo fue muy bajo lo que permitió el avance de agua de mar al río desplazando lo que normalmente era agua dulce. Varias granjas tomaron agua del Río Santa Lucía para regar y en enero de 2000 se observaron daños importantes en los equipos de riego y en los cultivos. El Grupo de Investigación de INIA/IFDC usó las imágenes de satélites Landsat y mostró la evolución del frente de agua de mar monitorenado la concentración del sedimento de agua típica de los ríos Uruguay y Paraná. Este estudio demostró que la entrada y la propagación de agua salada (Figura 6) en las tomas de riego causó el daño en los cultivos y en los equipos observados en enero de 2000.

Concentración de sedimento baja

Concentración de sedimento alta

Figura 6: Comparación de la concentración de sedimento en el estuario del Río de la Plata en octubre de 1999 y en enero de 2000. La concentración de sedimento baja indica predominancia de agua de Océano, el contenido de sedimento alto indica predominio de agua de río. (El área roja indica la boca del Río Santa Lucía).

10

Caso 4: Estudio de la variabilidad espacial en campos de productores Uno de los objetivos de las actividades de investigación de INIA/IFDC es usar los datos de satélites para evaluar la variabilidad de cultivos y pasturas dentro de chacras. El descubrimiento temprano de variabilidad espacial en las chacras o potreros puede ayudar a que los productores identifiquen y eventualmente ajusten, factores agronómicos que pueden estar limitando los rendimientos (ej.: nutrientes, agua, enfermedades). Las Figuras 7 y 8 muestran dos ejemplos de esta aplicación durante la sequía de 1999/2000 en Uruguay.

(a) Rendimiento del grano de maíz medido por un productor en la cosecha (Abril 2000)

(b) Valores clasificados de NDVImedidos en Enero de 2000 (floracióndel maíz)

Rendimiento de grano de maíz(Ton/ha)

1.5 - 3.7

3.7 - 6.5

6.5 - 7.8

7.8 - 10.0

Valor NDVIen Enero

“Alto”

“Medio”

“Bajo”

Figura 7: Comparación entre el rendimiento del grano de maíz medido a la cosecha y los valores NDVI (LANDSAT) medidos en la etapa de floración del maíz.

11

Figura 8: Valores clasificados de NVDI (LANDSAT) de un campo de maíz regado con pivote centralmostrando los problemas de distribución de agua (NDVI medido en la etapa de floración del maíz)

Valor NDVI en Enero

“Bajo”

“Alto”

En el primer caso (Fig. 7), un productor de maíz bajo riego midió la variabilidad de rendimiento de la cosecha con un dispositivo que es conectado a la cosechadora (normalmente llamado" monitor de rendimiento”). Sus datos indicaron una fuerte variabilidad espacial. Aunque el rendimiento de grano promedio para toda la chacra fue de 5.5 ton/ha, los valores variaron desde 1.5 hasta casi 10 ton/ha. Las causas probables de tan alta variabilidad fueron problemas en la aplicación del agua de riego y/o la deficiencia de nutrientes asociado con el tipo de suelo, posición topográfica, etc.. Los investigadores de INIA/IFDC, usando imágenes satelitales, determinaron los valores del Indice de Vegetación (NDVI) para ese mismo campo en la etapa de floración del maíz, durante el mes de enero (dos meses antes de la cosecha). Los patrones de rendimiento y variabilidad determinados con los valores NDVI de enero fueron muy similares a los correspondientes al rendimiento de grano medido por el productor al momento de cosecha en marzo (Fig. 7a y 7b). En ciertas situaciones, el descubrimiento temprano de esta variabilidad espacial puede ser usado para identificar factores que están limitando la productividad (ej.: distribución de agua desigual, problemas con los equipos de riego, deficiencias de nutrientes, enfermedades) y tomar medidas o ajustar prácticas de manejo del cultivo para solucionarlos (ej.: ajustar la distribución de agua, agregar nutrientes a la planta, usar pesticidas, etc.). El segundo ejemplo (Figura 8) muestra el patrón típico encontrado en la producción de biomasa del cultivo en campos regados con pivote central con problemas en la distribución del agua. Los

12

valores de NDVI en la etapa de floración del maíz evidenciaron que el campo presentó áreas en forma radial dentro del círculo con menos biomasa, lo que indica problemas con la aplicación del riego. El descubrimiento temprano de este tipo de problema también puede llevar a ajustar la irrigación resultando en rendimientos de cultivos superiores y más uniformes. La alta correlación encontrada en estos estudios entre los valores de NDVI en la etapa de floración del maíz y el rendimiento final de grano obtenido por productores, también indican un buen potencial de uso de datos colectados remotamente (satélites, aviones, etc.) para desarrollar pronósticos de rendimiento de cultivos. Poder predecir los rendimientos del cultivo es crucial para las actividades de planificación gubernamental. En los países pobres se necesitan los pronósticos de rendimiento del cultivo para los sistemas de alerta anticipada de hambre (FEWS). En los países más desarrollados los pronósticos de la producción del cultivo les permite a los gobiernos prepararse para posibles necesidades de importación de grano y/o sobrante de grano de exportación. Los investigadores de INIA/IFDC están usando la información de NDVI en las fases críticas de crecimiento de los cultivos para ajustar las funciones de regresión para pronosticar los rendimientos de grano. El trabajo comenzó con maíz, trigo y pasturas con resultados muy promisorios. Los valores de NDVI están siendo usados conjuntamente con series de modelos de simulación cultivo/pastura para emitir y actualizar los pronósticos de rendimiento del cultivo. Referencias Baethgen, W.E. 1998. El Niño and La Niña Impacts in Southeastern South America. Review on

the causes and consequences of cold events: A la Niña Summit. Proceedings. M. Glantz (ed.) NCAR, Boulder, CO (http://www.dir.ucar.edu/esig/lanina/).

Baethgen, W.E. 1997. Relaciones entre la temperatura superficial del Pacífico tropical y los rendimientos de cultivos en Uruguay. Workshop and Conference on the 1997-98 El Niño: Impacts and Potential Applications of Climate Prediction in Southeast South America. December 1997. Montevideo, Uruguay.

Bidegain, M. and P. Krecl. 1998. Comportamiento de la temperatura en el sudeste de

Sudamerica (Uruguay) asociado al fenómeno ENSO. Congreso Iberico - Latinoamericano de Meteorologia. Brasilia, Brazil. September 1998.

Díaz, A.; C.D. Studzinski and C.R. Mechoso. 1998. Relationships between precipitation

anomalies in Uruguay and southern Brazil and sea surface temperature in the Pacific and Atlantic oceans. J. Climate, 11:251-271

Grimm, A.M.; S.E.T. Ferraz and J. Gomes. 1998. Precipitation anomalies in southern Brazil

associated with El Niño and La Niña events. J. Climate:11:2863–2880. Grondona, M.O.; G.O. Magrin; M.I. Travasso; R.C. Moschini; G.R. Rodriguez; C. Messina;

D.R. Boullon; G. Podesta and J.Jones. Impacto del fenomeno "El Nino" sobre la produccion de trigo y maiz en la region Pampeana Argentina. Workshop and

13

Conference on the 1997-98 El Niño: Impacts and Potential Applications of Climate Prediction in Southeast South America. December 1997. Montevideo, Uruguay.

Myneni, R.B.; S.O. Los and C.J. Tucker. 1996. Satellite-based identification of linked

vegetation index and sea surface temperature anomaly areas from 1982-1990 for Africa, Australia and South America. Geophys. Res. Letters. 23:729-732.

Pisciottano, G.J; A.F. Díaz and C.R. Mechoso. 1994. El Niño-Southern Oscillation impact on

rainfall in Uruguay. J. Climate, 7:1286-1302. Podestá, G.P., C. D. Messina, M.O. Grondona and G.O. Magrin. 1998. Associations between

grain crop yields in central-eastern Argentina and El Niño-Southern Oscillation. Journal of Applied Meteorology 38: 1488-1498.

Ropelewski, C.F. and M.S. Halpert. 1987. Global and regional scale precipitation patterns

associated with El Niño/Southern Oscillation. Mon. Wea. Rev. 115:1606-1626. Ropelewski, C.F. and M.S. Halpert. 1989. Precipitation patterns associated with high index

phase of Southern Oscillation. J. Climate, 2:268-284.

14