Capítulo 9

Cristóbal Campos Muñoz
Ingeniero Civil Agrícola
INIA Quilamapu
cristobal.campos@inia.cl 

Desde muy temprano en la historia del hombre que cultiva la tierra para producir alimentos, se tomó conciencia de la influencia del clima sobre la agricultura (DeMenocal, 2001; Gupta, 2014; Elliott, et al. 2010). La falta de información de cómo es el clima en una determinada localidad y de cómo va cambiando en el tiempo, crea incertidumbres sobre las decisiones de plantación y de manejo agronómico que se deben realizar para obtener buenos rendimientos cada año (Ashabokov, et al. 2019; Cashen and Darbyshire, 2017; Qamer, et al. 2019; Stigter, 2008; Mangani, 2019; Singh, et al. 2019). Aún más, el aumento sostenido de los niveles de CO2 atmosférico (dióxido de carbono) crea indecisión sobre el comportamiento de las principales variables meteorológicas que afectan la producción agrícola, tales como: radiación, temperatura, humedad relativa, presión atmosférica y velocidad del viento. Estas variables meteorológicas afectan los procesos de producción de carbohidratos en la fotosíntesis y los procesos de refrigeración de las plantas expuestas al sol mediante transpiración.

Por lo tanto, el Boletín Agroclimático Mensual de INIA resuelve el problema de todos los conceptos indicados anteriormente, los cuales se resumen en las incertidumbres que tienen agricultores, técnicos y autoridades, respecto de los efectos que tienen los riesgos meteorológicos sobre la productividad agrícola.

Hoy sabemos que el resultado de la producción agrícola se sustenta en dos procesos biológicos bien caracterizados: por una parte, la fotosíntesis posibilita el aprovechamiento de la energía solar, contenida en las bandas azul y roja del espectro visible, para la producción de carbohidratos que se almacenan en forraje, granos, hortalizas y frutos (Yuncker, 1916; Pallas, 1967; Moshelion, et al., 2015); por otra parte la transpiración permite que la planta se refrigere cuando está expuesta al sol y que mantenga una temperatura de trabajo adecuado para la fotosíntesis, idealmente en torno a 25°C. (Boyd, 2015; Crafts-Brandner and Salvucci, 2000).

Cuando hay sequías, aumenta el riesgo que las plantas sufran de estrés hídrico, se detiene el flujo de agua desde la raíz a las hojas, se cierran las salidas de vapor de agua reconocidas como estomas y se detiene la incorporación de gas CO2 en las hojas, el cual constituye la materia prima para la producción de carbohidratos en la fotosíntesis. La falta de refrigeración provoca un incremento de la radiación infrarroja desde la hojas, (García-Tejero, et al. 2012; Zhuang, 2018).

Los procesos fisiológicos de transpiración y fotosíntesis son además influenciados por la humedad relativa. Cuando está lloviendo, y la humedad relativa del ambiente se encuentra en equilibrio con la humedad relativa al interior de la hoja, se abren los estomas y no se produce movimiento de vapor de agua desde la hoja hacia el exterior, por lo tanto, la transpiración es nula. En cambio, cuando la humedad relativa es baja, aumenta la transpiración. Si hay viento, el vapor de agua que sale desde la hoja es rápidamente removido y se intensifica aún más la transpiración.

Figura 1. Tendencias de transpiración y fotosíntesis de hojas de palto en respuesta a cambios de temperatura. Diciembre 2015, 11 AM, Quillota.

La humedad relativa representa el contenido de vapor de agua del ambiente dividido por la presión atmosférica, por consiguiente la evapotranspiración varía fuertemente entre zonas costeras de alta presión y zonas del valle interior precordillerano que presentan menor presión (MacDonell, et al. 2013; Rahn, et al. 2011).

Figura 2. Diferencias de temperatura en hojas de palto detectada con sensor infrarrojo.

El Boletín Agroclimático Mensual de INIA ofrece una visión de lo que está ocurriendo con el clima y de cómo está afectando el desarrollo de los rubros agropecuarios más relevantes a lo largo del país.

El Boletín se divide en cuatro secciones: Lo primero es el componente meteorológico que se orienta a responder la pregunta ¿Qué está pasando con el clima?; a continuación se presenta el componente hidrológico que se orienta a ilustrar que está ocurriendo con la disponibilidad de agua; el tercer componente presenta la situación de diversos rubros en cada una de las 16 regiones del país, junto a recomendaciones sobre el manejo agronómico que corresponde de acuerdo a las condiciones meteorológicas e hidrológicas que se están presentando en cada región. El cuarto componente del boletín mensual da cuenta de la condición vegetativa regional que se observa a través de indicadores satelitales EVI (Enhanced Vegetation Index) y NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), junto a indicadores satelitales de la disponibilidad de agua en las regiones que es posible aplicar este tipo de metodologías.

La información meteorológica base que se ofrece a lo largo del país corresponde a climodiagramas mensuales y reportes de temperaturas promedio que se generan con datos de la red meteorológica nacional http://agrometeorologia.cl y http://www.agromet.cl (Figuras 3 y 4).

Figura 3. Climodiagrama mensual de la estación Tamelaike de la región de Aysén.

Figura 4. Climodiagrama interanual de la estación Tamelaike de la región de Aysén.

Sin embargo, a modo exploratorio, en algunas regiones se realizan análisis comparativo de las condiciones meteorológicas en varias estaciones meteorológicas representativas de diferentes zonas agroecológicas, entre dos años seguidos para un mismo mes (Cuadro 1).

Del mismo modo, en algunas regiones se presentan un mayor número de datos que reflejan lo ocurrido en el mes anterior cuando es de interés dar a conocer esta información, por ejemplo, en el caso de lluvias u ocurrencia de heladas (Cuadro 2).

Cuadro 1. Análisis comparativo de la varianza de radiación solar en 5 estaciones meteorológicas representativas del valle interior (Petorca y San Felipe) y del valle central con influencia marina (Quillota, Casablanca, San Antonio) en la región de Valparaíso, Noviembre 2019.

Cuadro 2. Precipitaciones mensuales del año en curso (PP) en comparación con las precipitaciones mensuales normales, en la estación meteorológica de Chiguayante en la región del Biobío.

La información hidrológica se confecciona a partir de la información contenida en el boletín hidrológico mensual de la Dirección General de Aguas (DGA) y de la base de datos online del portal hidrológico de la DGA, cuando se requiere datos de caudales en tiempo real o datos de archivo del nivel de las napas subterráneas, (Figuras 5, 6 y Cuadro 3).

Figura 5. Descenso continuo de la napa subterránea de la Pampa del Tamarugal en la región de Tarapacá. Fuente: DGA, 2019. Boletín Información Pluviométrica, Fluviométrica, Estado de Embalses y Aguas Subterráneas, Nº 499 Noviembre.Climodiagrama interanual de la estación Tamelaike de la región de Aysén.

Figura 6. Caudal del río Maipo. Fuente: DGA, 2019. Boletín Información Pluviométrica, Fluviométrica, Estado de Embalses y Aguas Subterráneas, Nº 499 Noviembre.

Cuadro 3. Comparación de los caudales medios del mes de Noviembre 2019 a lo largo de todo Chile. Fuente: http://dgasatel.mop.cl/.

La situación actual de la actividad agrícola en cada región, junto a las recomendaciones que correspondan, se genera en un trabajo conjunto en que participan investigadores y extensionistas. A nivel nacional se genera un resumen de estas recomendaciones para las macro zonas Norte Grande, Norte Chico, Centro, Centro-Sur, Sur y Austral. Así se da cuenta de lo que está ocurriendo con sistemas de producción tan diversos como: plantaciones de hortalizas al aire libre y en invernadero desde la región de Arica y Parinacota hasta la región de Magallanes, cultivos de vides y frutales persistentes, producción de limones y paltos en el norte y centro del país, de lo que ocurre con viñas en la zona centro y sur, de frutales de carozo y pomáceas desde el centro al sur de Chile, de la producción de trigo y arroz en la zona sur, de las praderas forrajeras y de la producción animal en el sur y zona austral, entre otras (Figuras 7, 8 y 9).

Figura 7. Papas región de la araucanía

Figura 8. Viñedos en Casablanca, región de Valparaíso.

Figura 9. Ganadería ovina en la región de Magallanes.

ZONA NORTE GRANDE: Arica, Tarapacá, Antofagasta
Marzo 2019

• Evitar el exceso de riego, especialmente en zonas donde se presentan lluvias en el cultivo de Maíz choclero.
• No retrasar la cosecha, para evitar la reducción de los niveles de acidez del limón en Pica que ocurren con altas temperaturas.

ZONA NORTE CHICO: Atacama y Coquimbo
Abril 2019

• Seguir con los riegos al 100% de la evapotranspiración en precosecha de olivos.
• Mantener la hidratación de parras ya cosechadas, para que las hojas logren aprovechar la radiación solar disponible en la acumulación de reservas (carbohidratos) para la siguiente temporada.

ZONA CENTRO: Valparaíso, Metropolitana y O’Higgins
Mayo 2019

• Se recomienda dar jarabe como incentivo tardío de otoño hasta lograr la población de abejas requerida para invernar.
• En el trabajo de secado artificial de las nueces hay que asegurar de no exponer a temperaturas mayores de 35°C.

ZONA CENTRO SUR: Maule, Ñuble y Biobío
Septiembre 2019

• Verificar si los trigos de invierno y/o de hábito alternativo ya se encuentran en etapa de encañado con la segunda dosis de nitrógeno ya aplicada.
• Mantener una baja carga animal en las praderas naturales y de auto siembra como las leguminosas anuales (trébol subterráneo, trébol balansa y hualputra) en mezcla con ballica.

ZONA SUR: Araucanía, Los Ríos y Los Lagos
Octubre 2019

• Completar la preparación de suelos para cultivo de papa tardía o de guarda de modo que se inicien las plantaciones a fines de octubre o la primera semana de noviembre.
• Proveer forraje conservado y granos en proporción adecuada para mantener la condición corporal de los animales ante el atraso del rebrote de primavera por mal tiempo con bajas temperaturas y nevazones.

ZONA AUSTRAL: Aysén y Magallanes
Noviembre 2019

• Revisar los resultados de las labores de polinización de los huertos de cerezos después de la ocurrencia de eventos de heladas que fueron controlados por sistema de aspersión de agua y movimiento de masas de aire.
• Programar la esquila de borregos y carneros “secos” y realizar la segunda selección de los futuros vientres ovinos, en base a  características de vellón y de cuerpo en la zona de estepa de la región de Magallanes.

Para acceder a los Boletines Agrometeorológicos de INIA se puede ingresar a la página www.inia.cl, específicamente al menú principal “Productos y Servicios”, desde ahí a “Productos” y finalmente a “Boletines Agroclimáticos” (Figura 10).

Figura 10. Acceso al Boletín Agroclimatico a través de http://www.inia.cl.

Opcionalmente, se puede ingresar directamente a través de la URL que se indica en la Figura 11.

Figura 11. Un modo alternativo de acceder es directamente a http://sitios.inia.cl/agroclimatico.

Alternativamente, el Ministerio de Agricultura hace disponible el acceso de estos boletines en el sitio http://dgir.minagri.gob.cl/, como lo grafica la Figura 12.

Figura 12. Acceso a través del Portal del MINAGRI (http://dgir.minagri.gob.cl/).

En combinación con información proveniente de estaciones meteorológicas e información obtenida desde imágenes satelitales (sensores remotos), INIA genera información actualizada y confiable sobre el efecto de las condiciones meteorológicas en la producción y productividad agrícola. Este trabajo, que se realiza en el Laboratorio de Agrometeorología de INIA Quilamapu en Chillán, es de gran apoyo para formular y desarrollar eficientemente los planes y orientar las políticas del sector agrario en Chile.

El monitoreo se realiza con imágenes registradas por el sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), a bordo de los satélites Terra (EOS AM) y Aqua (EOS PM) (Wang, Liang, & Meyers, 2008), debido a que proporcionan los productos necesarios para el monitoreo de la vegetación. La órbita del satélite Terra es regular, pasa de norte a sur a través del Ecuador en la mañana, mientras que el Aqua pasa de sur a norte sobre el ecuador en la tarde. MODIS provee 36 bandas espectrales, extendiéndose en la longitud de onda de 0,4 μm a 14,4 μm, la resolución espacial es de 250, 500 y 1000 m, dependiendo del producto (Rodríguez & Arredondo, 2005).

Todos los productos que proporciona MODIS, se suministran en formato lógico HDF (formato de fichero multiobjeto) que describe cada proceso o componente de la imagen como un objeto. Todos los objetos están interconectados entre sí y la ubicación de cada objeto es conocida. De esta forma, todo lo referente a la imagen se presenta bien empaquetado.

Para el monitoreo nacional de la vegetación, las imágenes y productos MODIS, se obtienen gratuitamente de la National Aeronautics and Space Administration (NASA), a través de descargas automáticas desde la web (https://urs.earthdata.nasa.gov/). La descarga se realiza mediante rutinas de código programadas en el software de libre distribución R.

La importancia de las EMAs es que permiten obtener fácilmente la ETo como primer paso para determinar la demanda hídrica de un cultivo. Es importante seleccionar una EMA que represente correctamente el clima del predio que se desea regar. Una forma simple es buscar la EMA más cercana.
Hasta aquí sólo se ha indicado cómo estimar la demanda hídrica del cultivo estándar de referencia o ETo, pero al agricultor le interesa regar otro cultivo diferente al de referencia. Para alcanzar este objetivo se debe introducir otro concepto, el coeficiente de cultivo.

Los índices de vegetación son transformaciones que implican efectuar una combinación matemática, entre los niveles digitales almacenados en dos o más bandas espectrales de la misma imagen. El principio en el que se encuentran apoyados es el comportamiento radiométrico de la vegetación vigorosa. Por lo tanto, los índices permiten estimar el estado de la vegetación.

El NDVI es una variable que permite observar la presencia de vegetación y evaluar el estado de desarrollo de la misma mediante la observación con sensores remotos de la intensidad de radiación reflejada o emitida por esta misma en ciertas bandas del espectro electromagnético.

La forma de estimar matemáticamente el NDVI se encuentra en la ecuación 1. Este índice puede tomar valores que van desde -1 a 1, siendo los cercanos a 1, los que nos muestran una vegetación vigorosa, los mayores a 0,1, baja densidad de vegetación y los menores a 0 la ausencia de masa vegetal (Gilabert, et al. 1997), (Ecuación 1).

Dónde: ρ_irc es la Reflectividad del Infrarrojo cercano y ρ_r es la Reflectividad del Rojo.

La estimación de la desviación de un dato puntual frente a la tendencia de una serie de datos de los índices de vegetación (IV) permite evaluar si la condición del periodo que se desea evaluar es o no favorable respecto de su comparación con la condición promedio o “normal” (Chuvieco, 2008). El valor de este índice es un número real, siendo los valores menores a -1 condiciones bajo el promedio, los valores entre -1 y +1 representan una condición normal respecto del promedio de la serie de datos, y las condiciones que muestran valores superiores a +1 exhiben un comportamiento sobre la condición promedio (Ecuación 2).

Donde IVti indica el valor del Índice correspondiente a un determinado período i y IVi el valor medio para ese período, para un conjunto de años suficientemente representativo.

Se obtienen indicadores tales como desviaciones de los índices de vegetación y diferencias entre imágenes (Figuras 13 y 14), para la generación de informes nacionales, regionales y comunales.

Figura 13. Mapa de anomalía de la vegetación para la región del Maule noviembre 2019.

Figura 14. Mapa de Diferencia de NDVI (2019 – 2018) para la región del Maule noviembre 2019.

El VCI (Kogan, 1995) es usado para monitorear la condición de la vegetación y es derivado del NDVI, comparándolo con los valores máxima y mínimo de NDVI para un periodo dado y puede ser expresado como (Ecuación 3):

Donde el NDVI (i, p, j) es el NDVI suavizado para un pixel i, en un periodo p y un año j; NDVI max (i, p) y NDVI min (i, p) son los valores multianuales máximos y mínimos respectivamente de cada pixel. El VCI toma valores que se encuentra entre valores de 0% a 100%. Valores bajo 40% se asocian a una condición desfavorable en la vegetación, siendo 0% la peor condición histórica y 100% la mejor (Figura 15).

Figura 15. Clasificación de la condición de la vegetación de acuerdo a los valores del índice VCI.

En la Figura 16, podemos observar un mapa de VCI, para la región de Maule, para el mes de noviembre de 2019, en el cual se pueden ver tres comunas en una mala condición, estas son Hualañe, Rauco y Sagrada Familia.

Figura 16. Valores comunales promedio de VCI en la región del Maule de acuerdo a la clasificación de la Figura 15.