SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.5 issue1Health-related components in plant bean seeds grown under irrigation and terminal drought stressEffect of two botanical extracts in the development and content of polyphenol in chili pepper (Capsicum annuum L.) author indexsubject indexsearch form
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Revista mexicana de ciencias agrícolas

Print version ISSN 2007-0934

Rev. Mex. Cienc. Agríc vol.5 n.1 Texcoco Jan./Feb. 2014

 

Artículos

 

Análisis de cuatro variables del período de lluvias asociadas al cultivo maíz de temporal*

 

Analysis of four variables associated with rainy seasonal in maize cultivation

 

Mauro Íñiguez-Covarrubias1, Waldo Ojeda-Bustamante1§, Carlos Díaz-Delgado2 y Ernesto Sifuentes-Ibarra3

 

1 Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, Paseo Cuauhnáhuac 8532, Col. Progreso, Jiutepec Morelos, México, C. P. 62550. Fax (777) 319 4220. (mic_tlalte@hotmail.com), (wojeda@tlaloc.imta.mx). §Autor para correspondencia: wojeda@tlaloc.imta.mx.

2 Centro interamericano de Recursos del Agua, Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma del Estado de México, Estado de México, México (cdiazd@uaemex.mx).

3 INIFAP-CIRNO- Campo Experimental Valle del Fuerte, Juan José Ríos, Guasave, Sinaloa.

 

* Recibido: abril de 2013
Aceptado: noviembre de 2013

 

Resumen

Caracterizar y conocer las variables: inicio, duración, terminación de la estación lluviosa y la cantidad de precipitación con fines de precisar su magnitud y relacionarlas con la agricultura bajo condiciones de temporal, es y ha sido una preocupación importante para los agricultores y estudiosos de las ciencias agrícolas. En la región centro norte de México este problema se acentúa por la alta variabilidad de la estación lluviosa y la gran dependencia climática de la agricultura de temporal. La metodología indicada recrea cuatro variables climáticas de la estación lluviosa, analizadas por métodos reconocidos, y con base en un análisis probabilístico se asocian a la agricultura del cultivo del maíz de temporal. El estudio fue realizado para la región ubicada en el sur del estado de Zacatecas, México, sobre la estación climatológica Tlaltenango. Se estimó el inicio de la estación lluviosa el 6 de junio y la terminación el 25 de septiembre, duración de 110 días, la relación de variables indica un sitio potencialmente apto para maíces con esa duración, cuyos requerimientos hídricos determinados con la metodología de grados días desarrollo es de 372 mm para todo el ciclo, cuya lámina bruta de 477 mm y una precipitación efectiva 78% se garantizan con una probabilidad de ocurrencia 78.5%, la zona cuenta con al menos 80 días insertos en el periodo de lluvias con probabilidad 98%. Se concluye que para fines prácticos, en promedio cuarto de cada cinco años tendrán la cantidad de lluvia garantizada, se recomienda la utilización de esta metodología como herramienta en la toma de decisiones para técnicos y productores agrícolas de la región.

Palabras clave: agricultura de temporal, estación lluviosa, parámetros de lluvia.

 

Abstract

Characterize and understand the variables: onset, duration, termination of the rainy season and the amount of precipitation late clarify its magnitude and relate to agriculture under rainfed conditions, is and has been a major concern for farmers and students of the agricultural sciences. In the north central region of Mexico this problem is accentuated by the high variability of the rainy season and heavy reliance on climate-fed agriculture. The methodology outlined four variables recreates weather of the rainy season, analyzed by recognized methods, and based on a probabilistic analysis associated with agriculture rainfed maize. The study was conducted for the region located in the southern state of Zacatecas, Mexico, on Tlaltenango weather station. It was considered the beginning of the rainy season on June 6 and ending September 25, duration of 110 days, the relationship of variables indicates a potentially suitable site for maize with that duration , whose water requirements methodology determined degree days development is 372 mm for the whole cycle, whose gross depth of477 mm and an effective precipitation 78% guaranteed with a 78.5% probability of occurrence, the area has at least 80 days embedded in the rainy season with probability 98%. We conclude that for practical purposes, an average quarter in five years will guarantee the amount of rain; we recommend the use of this methodology as a tool in decision making for technicians and farmers from the region.

Key words: seasonal agriculture, rainy season, rain parameters.

 

Introducción

México es un país tradicionalmente agrícola que cuenta potencialmente con 30 millones de hectáreas con vocación agrícola, que constituye 15% de su superficie total (INEGI, 2009). Anualmente se cultivan en promedio, cerca de 20 millones de hectáreas que representa un promedio de 70% de la superficie agrícola potencial, con un rango de variación anual de 60% a 85% de dicha superficie. La mayor parte de la agricultura se practica bajo condiciones de temporal, totalizando 75% la superficie anualmente establecida.

Siendo la siembra de maíz el principal cultivo en donde cerca de 85% de la superficie de labor se produce mayoritariamente bajo condiciones de temporal. A pesar de ser un país maicero, México enfrenta un grave problema de autosuficiencia de maíz, importando anualmente de 3 a 7 millones de toneladas de las 20 a 26 millones que consume (periodo 1995-2003). Los rendimientos de maíz son bajos con respecto a los potenciales, el rendimiento promedio nacional para riego es 5.2 t ha-1 y 2 t ha-1 para temporal (Muñoz y Hernández, 2004). Esto muestra las diferencias tecnológicas, edáficas y climáticas de las zonas maiceras de México, siendo el maíz un cultivo muy sensible al estrés hídrico más que otras gramíneas como trigo o sorgo.

La agricultura representa una actividad esencial para el desarrollo del país y la seguridad alimentaria, por ello, es de interés nacional caracterizar su riesgo frente a la variabilidad climática con el propósito de contar con instrumentos cuantitativos de apoyo para definir políticas públicas que identifiquen las regiones agrícolas de alta vulnerabilidad climática. La estimación espacial y temporal de los recursos hídricos disponibles de una región agrícola es la base para una planificación sustentable. La necesidad de estudiar la variabilidad climática, en particular de la lluvia, es crucial en las ciencias agrícolas. Como lo comentó Rolando García sobre la variabilidad del clima: ""lo único constante del clima es su variabilidad" (Garduño, 2004).

Caracterizar la vulnerabilidad climática de la agricultura de temporal demanda el conocimiento de las variables de la estación lluviosa. La mayor parte del país presenta una estación lluviosa bien definida, principalmente en verano, concentrada de mayo a octubre (García, 2003). En efecto, Mosiño y García (1974) reportaron que 70% de la precipitación en México se presenta de mayo a octubre. Por el carácter estacional y variabilidad de la precipitación en las principales zonas maiceras bajo agricultura de temporal, la fechas de inicio y término de la temporada de lluvia son de gran importancia para hacer coincidir el ciclo del cultivo con el mejor periodo de lluvias para alcanzar el mayor potencial productivo (Ati et al, 2002).

El análisis de criterios para definir la estación lluviosa a partir de datos de precipitación ha sido objeto de diversos estudios (Benoit, 1977; Sivakumar, 1988; Oladipo and Kyari, 1993; Bello, 1996; Ati et al, 2002) y donde algunos de éstos han sido reportados por García y Cruz (2008) y por Arteaga-Ramírez et al. (2006) para las condiciones de México. Existen dos grandes criterios para definir el inicio y fin de la temporada de lluvias. El primero se basa en el balance diario de humedad del suelo usando algoritmos similares para la calendarización del riego y así definir el impacto de la distribución de la lluvia en la humedad del suelo que permitan generar condiciones favorables para el desarrollo de los cultivos bajo diferentes inicios del periodo de lluvia.

El segundo enfoque se fundamenta en el uso de indicadores climáticos relacionados principalmente con la lluvia acumulada observada de uno o más días (Ojeda, et al., 2012; Arteaga-Ramírez et al, 2006; García y Cruz, 2008). En este segundo grupo se encuentran los indicadores pluviométricos que son los más usados para definir el periodo de lluvias, los cuales consideran un umbral de lluvia acumulada, que deberá ser igual o superior a dicho umbral en un periodo de días preestablecido. Para robustecer los indicadores de lluvia, se han propuesto indicadores climáticos más complejos como la adición de la evapotranspiración de referencia (ETo) a la lluvia requerida. Para eliminar inicios erróneos en los indicadores de lluvia, usualmente se agregan condicionantes como la no existencia de un periodo consecutivo de días secos después del inicio del periodo de lluvias detectado (Raes et al, 2004). La longitud del periodo de secano o la temporada de lluvia presenta alta variabilidad y es calculada por la diferencia en días del inicio a la finalización de la época de lluvias.

Dado que la única fuente de agua para el cultivo del maíz de temporal es la precipitación, es necesario evaluar si las aportaciones de lluvia satisfacen los requerimientos hídricos del cultivo. Para estimar la lluvia se usó el concepto de lluvia efectiva (Pe) de acuerdo a lo recomendado por Dastane (FAO, 1978). Una primera ecuación es la recomendada en el boletín No. 25, con el método U.S. Bureau of Reclamation Method (Dastane, 1978) y puede ser aplicada para zonas áridas y semiáridas, y una segunda ecuación Pe= K1P+K2, donde P es la precipitación observada y K1 y K2 con coeficientes que dependen de la magnitud de la lluvia y es la usada por el programa computacional CropWat (Smith, 1992), recomendada por Ojeda et al. (2008). Cabe señalar que en este trabajo no se consideran las prácticas agrícolas de cosecha de lluvia que pueda hacer el productor, como aporte para la conservación o concentración de la humedad del suelo.

Los requerimientos hídricos de los cultivos varían, temporal y espacialmente en función de las condiciones ambientales, del manejo de la tierra y cultivo, así como de la fase de crecimiento y de la variedad del cultivo, por lo que su cálculo debe ser local (Doorenbos y Pruitt, 1977). En las guías del cultivo del maíz de temporal se incluyen sugerencias para la preparación del terreno, variedades, época de siembra, método y densidad de siembra, fertilización, labores de cultivo, plagas, enfermedades y cosecha (Luna y Gutiérrez, 2003 y Luna-Flores, 2008); sin embargo, estas guías no analizan localmente la probabilidad de cumplir las demandas hídricas del cultivo en función de la época de siembra.

Por otro lado, la incorporación del concepto de grados días desarrollo para describir los parámetros asociados a las necesidades hídricas del cultivo ha sido aplicado en varios estudios (Ojeda-Bustamante, et al, 2006). Estas investigaciones concluyen que el concepto de grados día desarrollo (°D) es una potente herramienta para predecir la fenología y desarrollo de los cultivos, con resultados más adecuados al compararlo con otras alternativas como días después de siembra o porcentaje de desarrollo fenológico. El concepto °D integra en forma indirecta, a través de la temperatura, la energía calorífica acumulada en las diferentes etapas de desarrollo fenológico de los cultivos. En efecto, con este método es posible expresar el coeficiente de cultivo en función de los días grado acumulado de acuerdo con las ecuaciones propuestas por Ojeda-Bustamante et al. (2006). Por lo anterior, el presente trabajo propone el empleo del concepto grados día desarrollo en estudios de agricultura de temporal.

Por otro lado, un falso inicio, o terminación, de la temporada de lluvias tiene impactos económicos para el productor por la inversión realizada y disipada, así como los recursos necesarios para restablecer el cultivo siniestrado.

Precisamente, ante la necesidad de caracterizar la temporada de lluvias, el objetivo del trabajo es asociar bajo criterios probabilísticos las cuatro variables de la estación lluviosa: inicio, terminación, duración, y la cantidad de precipitación y al mismo tiempo asociarlas con la agricultura del maíz bajo condiciones de temporal, reduciendo entre otras, los eventos de fracaso, al estimar la probabilidad de satisfacer la demanda hídrica como función de las cuatro variables asociadas a la estación lluviosa.

 

Materiales y métodos

El área de estudio está localizada en el sur del estado de Zacatecas, en la localidad de Tlaltenango de Sánchez Román Zacatecas, México, Figura 1. Ésta zona de cultivo queda representada por la información de la estación climatológica Tlaltenango con clave 032057, latitud: 21.774° latitud norte y 103.309° longitud oeste, cuyos datos fueron extraídos de la base de datos actualizados al 2010 del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) (Conagua, 2012). La estación se localiza en la cuenca del río Santiago y la región constituye uno de los sistemas hidrológicos más importantes del estado de Zacatecas, México.

La cuenca se ubica en una zona semiárida donde se cultivan bajo temporal los cultivos de frijol, maíz grano, maíz forrajero, y avena forrajera, entre otros. La temporada de lluvias se concentra en las estaciones del verano-otoño, con primaveras e inviernos muy secos. Un periodo corto de lluvias puede presentarse en invierno el cual está asociado con los frentes fríos que se forman en esta época. Los rendimientos de maíz grano bajo temporal son bajos debido a la deficiente precipitación, suelos poco profundos, siembra de variedades tardías, siembras fuera de época optima, bajas densidades de población, limitada fertilización y ausencia de prácticas de conservación y captación de agua de lluvia (Luna y Gutiérrez, 2000).

Se analizó el periodo de datos disponible, seleccionándose los años con información diaria completa de precipitación, temperatura máxima, mínima y media. Para el caso de estudio, se documentó el periodo 1964-2010 de la estación base 32057 Tlaltenango, Zacatecas donde se cuenta con información completa de 42 años. Con esta información en el Cuadro 1 se resume la estimación de precipitación media: mensual y anual. Se destaca el valor de 713.7 mm como precipitación media anual, y una precipitación media diaria de 1.96 mm.

La determinación de la lluvia efectiva fue determinada por el método US. Bureau of Reclamation Method (Dastane, 1978) con base en la lluvia media mensual. En el Cuadro 1 se presenta la lluvia efectiva estimada a partir de la precipitación media mensual. Para el total de los cuatro meses lluviosos de junio a septiembre, la relación de la lluvia acumulada en relación a la precipitación efectiva es de 78% tal como se presenta en el (Cuadro 1).

Para la determinación de las demandas hídricas de los cultivos se utilizó el método propuesto por Ojeda-Bustamante et al. (2006) basado en el concepto de grados días desarrollo (GDD) para el cultivo de maíz. Con fines ilustrativos del método se analiza en el Cuadro 2 tres fechas de siembra del maíz registradas en la región de estudio con diferente duración del ciclo fenológico: 112, 122 y 142 días, en donde T es la temperatura media mensual. Ésta diferencia en la duración del ciclo se asocia a las necesidades hídricas, al rendimiento potencial del maíz y a la probabilidad de cumplir con las necesidades hídricas por las aportaciones de la lluvia para el periodo típico de siembra en la zona de estudio.

Ante la falta de una serie histórica larga de la evapotranspiración de referencia del sitio de estudio, la determinación de los requerimientos hídricos está basada en el concepto de grados día desarrollo (°D) de acuerdo a los resultados de Ojeda y Sifuentes (1999) usando datos experimentales de Ojeda-Bustamante et al. (2006). La columna 3 es la temperatura media menos la temperatura base (10 oC), la columna 4 los días del mes, la columna 5 son los DGD /mes (columna 3 por columna 4), la columna 7, 9, 10 son GDC/mes, en la fila 14 se muestran los requerimientos de riego para las tres diferentes duraciones. El requerimiento necesario para el cultivo del maíz de temporal con duraciones de 112, 122 y 142 días es de 375 mm, 413.9 mm y 440.0 mm, respectivamente usando un coeficiente= 0.31 mm/ oD estimado por Ojeda-Bustamante et al. (2006). Se propone un coeficiente igual 0.31 mm/ oD, ya que las condiciones para Sinaloa el cultivo del maíz fue para el ciclo Otoño Invierno, con temperatura media mensual para el periodo de Diciembre-Abril es de 22 °C (Inifap, Sinaloa, 2005) y las condiciones para Tlaltenango, la temperatura media mensual para el periodo junio-septiembre es de 21 °C en el ciclo primavera-verano (Inifap, Zacatecas 2004). La metodología mostrada para estimar las demandas hídricas del maíz es más robusta si se cuenta con información meteorológica para evaluar con buena precisión las demandas hídricas diarias de los cultivos.

En una primera etapa para la determinación de la época de lluvias se consideró la técnica de las sumas acumuladas de las perturbaciones; es decir, la diferencia de las lluvias diarias con respecto al promedio diario anual, para la determinación promedio de inicio, duración y terminación de la época de lluvias. Cabe señalar que García y Cruz (2008) recomiendan usar promedios móviles de 15 días como técnica de suavización de las sumas acumuladas, criterio que utilizaron para el estudio de la región noroeste de México. En consecuencia, con la información climática del periodo 1964-2010 para la estación base 32057 Tlaltenango, Zacatecas, se ordenaron en columna del día 01 a 365 para cada año, acto seguido se determinó la media diaria de los 365 días y se aplicó el método de las perturbaciones. Los resultados se muestran en la Figura 2, donde las ordenadas representan los 365 días del año juliano y las abscisas el valor absoluto de la lluvia diaria en mm.

El segundo método utilizado para la determinación de las variables de inicio, duración y terminación de la época de lluvias por año de la muestra del experimento fue recomendado por (Ojeda, et al, 2012) en un estudio de riesgo a la sequía para la república mexicana. El inicio de la estación se define cuando la lluvia acumulada en 4 días consecutivos es mayor de 20 mm y la terminación cuando la lluvia acumulada después de 15 días consecutivos es menor 20 mm, en este trabajo se abreviará como método ID4F15 (inicio días 04 final 15). Como resultado del punto anterior se obtiene inicio, duración y fin de la época de lluvias, así como la lluvia en el periodo resultante por año de la muestra. Este procedimiento se llevó a cabo para cada uno de los años considerados del periodo 1964-2010 para la estación Tlaltenango, Zacatecas. Los resultados se muestran en el Cuadro 3 y contiene el día y mes de inicio, el día y mes de la terminación, la duración del periodo lluvioso en días, la precipitación total en el año y la correspondiente al periodo de temporal.

Con la información del Cuadro 3, se procedió a la construcción de modelos probabilísticos para las variables del periodo lluvioso: a) precipitación acumulada; b) inicio; e) terminación; y d) duración. Cabe señalar que la función de densidad de probabilidad sugerida para este tipo de variables corresponde al modelo de la función normal, dado que se trata de la suma de valores en los casos de precipitación acumulada y duración del periodo.

Con respecto al modelo aplicable para la distribución de las variables inicio y terminación del periodo lluvioso, bien podría utilizarse una función de densidad de probabilidad Beta; sin embargo, dado que los límites de dichas variables no están definidas con exactitud, ni pueden definirse arbitrariamente, el modelo de la función Normal también resulta aplicable dadas las bajas frecuencias que representarían las fechas poco probables y la gran concentración con respecto a su valor central, es decir la media de la fecha de inicio y final respectivamente. Estas condiciones están soportadas por el comportamiento de las causas meteorológicas de las cuales dependen tanto la precipitación como la temperatura, es decir estas variables son el resultado de la concurrencia de la suma de muchos efectos independientes tal como lo señala Chow et al. (1994).

El análisis estadístico consiste entonces en estimar, a partir de la información disponible (Cuadro 4) los diferentes parámetros que definirán los modelos de la función de distribución Normal para cada una de las variables en cuestión, es decir obtener los diferentes valores de la media y la varianza para cada variable a modelar. La bondad de los ajustes obtenidos fueron corroborados con la prueba de Kolmogorov-Smirnov (Springal, 1989). A manera de ejemplo, la Figura 3 muestra el modelo de ajuste y la función de distribución normal para la variable lluvia en el periodo lluvioso.

El Cuadro 4 muestra el resumen de los valores característicos de cada variable y las estimaciones de sus parámetros empleados para la construcción de los modelos probabilísticos correspondientes considerando el modelo de densidad de probabilidad normal.

 

Resultados y discusión

Los resultados indican que el método de las perturbaciones, suavizado a través del empleo de promedios móviles de 15 días, genera una respuesta única para cada una de las cuatro variables del periodo lluvioso, sin que este resultado se asocie con una probabilidad de ocurrencia, por lo que método no fue utilizado para caracterizar la estación lluviosa. Así, con el método de las perturbaciones, el día de inicio corresponde al día juliano 156 (10 de junio) y el día de la terminación al día juliano 280 (12 de octubre). Luego entonces la duración del periodo lluvioso es de 125 días y tiene una precipitación acumulada de 589.7 mm. La principal desventaja de este método radica en no tener una estimación de ocurrencia y por tanto es un proceso del que se desconoce su confiabilidad.

Para exponer el análisis de resultados del método ID4F15, se inicia mostrado los valores de las variables gráficamente del inicio y terminación de la temporada de lluvias para el periodo de años analizado. Los resultados mostrados en la Figura 4 son los valores registrados en el Cuadro 3.

En la Figura 5 se presenta la lluvia total en el año y precipitación del periodo de lluvias en mm para los 42 años de registro, además se relacionan con la duración del periodo de lluvias, en ésta representación se observa que no existe una tendencia definida de la lluvia total, lluvia en el temporal y la duración en días del periodo.

Para definir las probabilidades de ocurrencia de la lluvia y duración asociada a la estación lluviosa, así como el inicio y la terminación de la época de lluvia, es necesario encontrar una regla práctica que facilite establecer un nivel de probabilidad, si el nivel de probabilidad de ocurrencia es bajo para la lluvia, la cantidad de precipitación aumenta y se pueden crear expectativas atractivas para la agricultura de temporal sobre-valorando la lluvia, si se sigue por el camino de probabilidades altas, la variable duración decrece, y sólo se preferirán maíces precoces, que generalmente producen menos que los maíces de ciclo intermedio o largo.

Por lo antepuesto, en este trabajo se recurre primero a establecer los valores de las variables de lluvia acumulada, duración, inicio y terminación del periodo de lluvias con base en diferentes probabilidades, a partir de esos valores, se seleccionará con base en los requerimientos agronómicos del cultivo del maíz, las probables magnitudes y fechas para el periodo de lluvias para la zona de estudio. En el Cuadro 5 se exhiben los resultados obtenidos de los modelos probabilísticos para las cuatro variables consideradas e indican que aunque la lluvia acumulada en el periodo de lluvias es buena, la duración de dicho periodo es corta como fue reportado por Luna y Gutiérrez (2000) por lo que es necesario ajustar el tipo de híbrido/variedad a cultivar en función de sus necesidades hídricas y térmicas.

Para los valores de las variables lluvia y duración, se observa que al aumentar la probabilidad disminuye su magnitud en días y en milímetros y al mismo tiempo aumenta la confianza en los valores. Para la variable inicio de temporada de lluvias, al aumentar la probabilidad, aumenta la incertidumbre de estar en el periodo de lluvias apto para la apertura de siembra del cultivo por lo que aumenta el ciclo de lluvias. Por último, la variable terminación del periodo, indica que al aumentar su probabilidad se asegura que ya comenzó la terminación del periodo de lluvias y se acorta el ciclo de lluvia.

Al caracterizar y conocer las variables inicio, duración y terminación de la estación lluviosa y la variable cantidad de precipitación, el siguiente paso es relacionar estas cuatro variables con los requerimientos hídricos del cultivo del maíz determinado con el método de grados días desarrollo (GDD), se pueden establecer los siguientes incisos:

a) Se propone como alternativa de inicio al periodo de lluvias con 50% de probabilidad, esto es, la variable inicio es el día juliano 157 (6 de junio), y la terminación con una probabilidad de 74% con el día 267 juliano (25 de septiembre) para una duración de 110 días. Se plantea la probabilidad de 50% o más que indica que estamos en una zona probabilísticamente segura.

b) Se determina el valor de GDD para el cultivo con duración de 110 días, datos de la variable de inicio y terminación, utilizando el método propuesto por Ojeda-Bustamante et al. (2006) el resultado es 1 200 GDD, con el coeficiente de 0.31 se determina los requerimientos del cultivo de 372 mm para todo el ciclo, cuya lámina bruta de 477 mm y una precipitación efectiva de 78% se garantizan con una probabilidad de 78.5%.

c) Para fines prácticos en promedio uno de cada cinco años tendrán déficit por cantidad de lluvia. La zona cuenta con al menos 80 días insertos en el periodo de lluvias con probabilidad de 98% y se tendría una lluvia mínima esperada de 253 mm con una probabilidad de 98%.

d) De acuerdo al análisis efectuado, la región estudiada tiene un periodo de duración suficiente y apta para maíces de ciclo de 110 días con una probabilidad por lluvia 78.5% y una holgura de dicho periodo de 15 días ya que la terminación del periodo ocurre cuando la lluvia acumulada después de 15 días consecutivos es menor 20 mm.

Cabe resaltar que los resultados probabilísticos de la duración de cultivo con la suma de las variables de inicio y terminación no necesariamente deben de coincidir ya que han sido obtenidas por evento y modelos probabilísticos independientes.

 

Conclusiones

El desarrollo del presente trabajo permite concluir que analizar y relacionar las cuatro variables consideradas del periodo lluvioso (lluvia acumulada, inicio, terminación y duración), con base en una modelación probabilística bajo el empleo de la función de densidad de probabilidad normal, es posible señalar que para el caso estudiado 78.5% de las veces el agricultor contará con la lluvia necesaria para el desarrollo del maíz de temporal con duración de 110 días.

Adicionalmente, también con la misma probabilidad se garantiza la duración y terminación del periodo lluvioso, hipótesis que fue considerada a partir de 50% de probabilidad del inicio del temporal. Finalmente, con base en los resultados de este trabajo, se recomienda caracterizar probabilísticamente el periodo lluvioso de las zonas agrícolas del país con esta metodología bajo el empleo de la información de las variables climáticas históricas registradas en las estaciones climatológicas y así definir la probabilidad de cumplimiento de los requerimientos hídricos de los cultivos a través de la lluvia.

 

Literatura citada

Arteaga-Ramírez, R.; Vázquez-Peña, M. A.; Coras-Merino, P. M. y Ángeles-Montiel, V. 2006. Componentes de la estación de crecimiento, variación temporal y espacial en Chapingo, México. Ingeniería hidráulica en México. 21(2):57-68.         [ Links ]

Ati, O. F.; Stigter, C. J. and Oladipo, E. O. 2002. A comparison of methods to determine the onset of the growing season in northern Nigeria. Int. J. Climatol. 22:731-742.         [ Links ]

Benoit, P. 1977. The start of the growing season in northern Nigeria. Agric. Meteorol. 18:91-99.         [ Links ]

Bello, N.J. 1996. An investigation of the characteristics of the onset and cessation of the rains in Nigeria. Theor. Appl. Climatol. 54:161-173.         [ Links ]

Comisión Nacional del Agua (CONAGUA). Actualización 2012 base de datos CLICOM (clima computarizado). Servicio Meteorológico Nacional (SMN).         [ Links ]

Chow, V. T.; Maidment, D. R. y Mays, L. W. 1994. Hidrología Aplicada. Editorial McGraw-Hill, Interamericana, S. A., Santafé de Bogotá, Colombia. 365-390 pp.         [ Links ]

Dastane, N. G. 1978. Effective rainfall. FAO. Irrigation and drainage. Paper No. 25. Food and Agriculture Organization. Rome, Italy. 48 p.         [ Links ]

Doorenbos, J. and Pruit, W. O. 1977. Crop water requirements. Irrigation and drainage Paper No. 24 (rev) FAO, Food and Agriculture Organization. Rome, Italy. 144 p.         [ Links ]

García, E. 2003. Distribución de la precipitación en la República Mexicana. Investigaciones Geográficas. Boletín del Instituto de Geografía. Universidad Autónoma de México (UNAM). 50:67-76.         [ Links ]

García-Páez, F. y Cruz-Medina I. R. 2008. Fechas de inicio y terminación de la temporada de lluvias en la región Pacífico Norte. Ingeniería hidráulica de México. 23(5):179-188.         [ Links ]

Garduño, R. 1992. El veleidoso clima, http://bibliotecadigital.ilce.edu.mx/sites/ciencia/volumen3/ciencia3/127/htm/veleidos.htm.         [ Links ]

Instituto Nacional de Estadística y Geografía e Informática (INEGI). 2009. Censo Agropecuario 2007. VIII Censo Agrícola, Ganadero y Forestal. Aguascalientes, México, D. F.         [ Links ]

Instituto Nacional de Investigaciones, Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Sinaloa. 2005. Estadísticas climatológicas básicas del estado de Sinaloa (1961-2003). México. 153 pp.         [ Links ]

Instituto Nacional de Investigaciones, Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). 2004. Estadísticas climatológicas básicas del estado de Zacatecas (1961-2003). México. 240 pp.         [ Links ]

Luna-Flores, M. 2008. Mejoramiento genético del maíz de temporal en la región del Norte-Centro de México. Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). México. Documento interno. Campo Experimental Calera-INIFAP-SAGARPA. 10 pp.         [ Links ]

Luna-Flores, M. y Gutiérrez, S. J. R. 2003. Guía para cultivar maíz de temporal en el altiplano de Zacatecas, Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, México. Campo Experimental Calera. INIFAP-SAGARPA. Folleto para productores Núm. 26. 22 pp.         [ Links ]

Luna Flores, M. y Gutiérrez Sánchez, J. R. 2000. Investigación fitotécnica de maíz de temporal en la región alta del norte de México. Rev. Fitotec. Mex. 23:195-210.         [ Links ]

Mirás-Avalos, J. M.; Paz-González, A; Vidal-Vázquez, E. and Sande-Fouz, P. 2007. Mapping monthly rainfall data in Galicia (NW Spain) using inverse distances and geostatistical methods. Advances in Geosciences 10:51-57.         [ Links ]

Mosiño, P.A. and García, E. 1974. The climate of Mexico. World survey of climatology. In: Bryson, R. A. and Hare, F. K. (Eds.). Climates of North America, London: Elsevier. 2:345-404.         [ Links ]

Muñoz, P. D. y Hernández, R. G. 2004. Situación actual y perspectiva del maíz. 2004. El Sistema de información y estadística agroalimentaria y pesquera (SIAP). SAGARPA. Mexico, D. F. 136 p.         [ Links ]

Ojeda, W. y Sifuentes, E. 1999. Predicción del último riego usando el concepto de días grado crecimiento. In: memorias del IX Congreso Nacional de Irrigación. Culiacán, Sinaloa. Asociación Nacional de Especialistas en irrigación. Simposio 1. Ingeniería de riego. ANEI-S19906. 33-39 pp.         [ Links ]

Ojeda-Bustamante, W.; Sifuentes-Ibarra, E. y Unland, H. 2006. Programación integral del riego en maíz. Agrociencia. 40:13-25.         [ Links ]

Ojeda, W.; Hernández, L. y Sánchez, I. 2008. Requerimientos de riego de los cultivos. León, B. de. (Ed.). In: diseño de pequeñas zonas de riego. Instituto Mexicano de Tecnología del Agua (INTA). 1:15-48 pp.         [ Links ]

Ojeda, W.; Hernández, L. y Sánchez, I. 2008. Requerimientos de riego de los cultivos. Eds. B. de León y B. Robles. In: diseño de pequeñas zonas de riego. Instituto Mexicano de Tecnología del Agua (INTA). 1:15-48.         [ Links ]

Ojeda, W.; Iñiguez, M.; Sifuentes, E.; Ontiveros, R. y López, B. 2012. Identificación de un portafolio de medidas de adaptación al cambio climático para el sector agrícola, mediante la evaluación del riesgo actual y el proyectado a 2030. RFQ-104-2011. Informe final. Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). Instituto Mexicano de Tecnología del Agua (INTA). 319 p.         [ Links ]

Oladipo, E. O. and Kyari, J. D. 1993. Fluctuations in the onset, termination and length of the growing season in northern Nigeria. Theor. Appl. Climatol. 47:241-250.         [ Links ]

Raes, D.; Sithole, A.; Makaru, A. and Millford, J. 2004. Evaluation of first planting dates recommended by criteria currently used in Zimbabwe. Agric. For. Meteorol. 125:177-185.         [ Links ]

Sivakumar, M. V. K. 1988. Predicting rainy season potential from the onset of rains in Southern Sahelian and Sudanian climatic zones of West Africa. Agric. For. Meteorol. 42:295-305.         [ Links ]

Smith, M. 1992. CROPWAT, A computer program for irrigation plannung and management FAO Irrigation and Drainage Paper No. 46. Food and Agriculture Organization. Rome. 126 p.         [ Links ]

Springal, R. 1978. Análisis estadístico y probabilístico de datos hidrológicos. Universidad Autónoma de México (UNAM). Facultad de Ingeniería. 137 pp.         [ Links ]

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License