1. Impactos sobre rendimientos
Para la evaluación de impactos, se utilizaron modelos biofísicos de estimación del desarrollo, crecimiento y rendimiento final de los cultivos incluidos en el Sistema de Soporte a la Toma de Decisiones (DSSAT v.4.02, Hogenboon et al., 1993); éstos son los modelos CERES para el trigo y el maíz (Ritchie y Otter, 1985; Jones and Kiniry, 1986) y CROPGRO para la soja (Boote et al., 1998).
Estos modelos simulan, a paso diario, el desarrollo, crecimiento y rendimiento de los cultivos, teniendo en cuenta las disponibilidades hídricas y nutricionales. Poseen cuatro sub-rutinas principales que estiman desarrollo, crecimiento, balance de agua y balance de nitrógeno. Requieren variables de entrada vinculadas con el clima, el suelo, el manejo y las características genéticas de los cultivares relacionadas con la longitud del ciclo y la partición de materia seca al grano.
Tanto CERES como CROPGRO han sido calibrados y validados para las condiciones argentinas, a nivel experimental y en lotes de producción, presentando errores de estimación relativamente bajos.
Los errores medios de estimación, obtenidos en experimentos llevados a cabo en la región pampeana, oscilaron entre 8 y 16 % (Magrin et al., 1995), mientras que en lotes de producción fueron de 6,5 % para el maíz, 7,8 % en trigo y 9,3 % para la soja (Travasso y Magrin, 2001).
Cabe aclarar que este enfoque metodológico presenta algunas carencias que podrían conducir a errores de estimación de las producciones. Entre ellas, se puede mencionar la falta de consideración del efecto de plagas y/o enfermedades, de los excesos hídricos ó de las deficiencias nutricionales (fósforo, azufre) ya que sólo tienen en cuenta el nitrógeno.
Además, existe incertidumbre sobre el verdadero impacto del aumento de CO2; según algunos autores, se estaría sobreestimando el efecto benéfico del CO2, especialmente en soja (Long et al., 2005).
MAPA 3
ESTACIONES METEOROLÓGICAS Y ÁREAS DE INFLUENCIA (POLÍGONOS DE THIESSEN) (A) Y ZONAS DE MANEJO DE CULTIVOS (B)
Fuente: Elaboración propia.
Datos de entrada i) Clima
Dado que los modelos de cultivos requieren valores diarios de las variables climáticas, se utilizó el generador climático WeatherMan (Pickering et al.,1994), incluido en DSSAT, para generar estocásticamente valores diarios de radiación global, temperaturas máxima y mínima, y precipitación.
Para obtener los parámetros requeridos por el WeatherMan, se utilizaron series climáticas diarias de al menos 30 años de temperaturas máxima y mínima, precipitación y radiación global, registradas en las estaciones agro-meteorológicas del INTA y del SMN, disponibles en la zona de estudio (mapa 3a).
Se utilizó el método de polígonos de Thiessen (Thiessen y Alter, 1911) para determinar los parámetros a utilizar en cada grilla del modelo regional. El método consiste en la construcción de polígonos, uniendo los puntos de las estaciones climáticas con segmentos de líneas y construyendo perpendiculares en sus puntos medios, y a continuación, la ampliación de las perpendiculares hasta que se intersecten. Por último, las conexiones de segmentos de línea se disuelven, dejando polígonos de forma irregular (mapa 3a) que contienen los puntos originales (Okabe et al., 1992). Cada polígono presenta la propiedad única de que cualquier ubicación en su interior está más cerca del punto central del mismo que de cualquier otro punto central de polígono (Gold, 1991).
Se extrajeron los datos mensuales de precipitación, temperatura máxima y temperatura mínima para el período 1961–2100, correspondientes a las grillas del RCM Precis – INPE ubicadas en la región de interés, y a partir de ellos se generaron los valores diarios para los escenarios A2 y B2.
ii) Suelos
Se identificaron los suelos más representativos de cada grilla, y para cada uno se obtuvieron los datos de entrada destinados a los modelos (variables físico-químicas), a partir de las cartas de suelos a escala 1:500.000, suministradas por el INTA
A. Polígonos de Thiessen B. Zonas de manejo de cultivos
iii) Manejo del cultivo
Los datos de entrada de manejo, para cada cultivo y zona de producción (mapa 3b), corresponden al manejo típico que realizan los productores (ORA - Oficina de Riesgo Agropecuario, SAGPyA - e informantes calificados del INTA). Estos incluyen las fechas más probables de siembra, genotipos utilizados, fertilizantes aplicados, cultivos antecesores y las condiciones hídricas y nutricionales iniciales.
En todos los casos se consideraron condiciones de secano y la ausencia de plagas y enfermedades;
además, para el cultivo de soja, se asumieron condiciones nutricionales no limitantes.
iv) Escenarios utilizados
A fin de evaluar los impactos, se realizaron corridas para los distintos cultivos considerando como clima base el del período 1961-1990, y como clima futuro los correspondientes a los períodos 2021-2050, 2041-2070 y 2071-2100, bajo los SRES A2 y B2. Cuando se analizó el efecto del CO2, se utilizaron los valores sugeridos por el IPCC (2001) para los distintos horizontes temporales: 451, 532 y 698 ppm CO2, para el SRES A2, y 429, 478 y 559 ppm CO2, para el B2, correspondientes a 2030, 2050 y 2080, respectivamente.
En el anexo 1 se presentan las cartografías para precipitación, temperatura máxima y temperatura mínima, correspondientes a los 12 meses del año para los períodos centrados en 2030, 2050 y 2080, bajo los SRES A2 y B2.
Es muy llamativo que el comportamiento de las precipitaciones, durante los meses de invierno y verano, se invierta completamente cuando se comparan los períodos 2030 y 2050 versus 2080.
Probablemente, esto se deba a la forma de obtención de los períodos intermedios (interpolación).
Obviamente esto se verá reflejado en los resultados; por lo tanto, en este informe, se presentan sólo los correspondientes a 2080.
El impacto se calculó como la diferencia entre los resultados obtenidos con el clima futuro y el base. Se construyeron tablas y mapas para cada condición evaluada.
2. Impactos sobre los suelos
Se utilizó el módulo de Análisis de Secuencias del DSSAT, que permite evaluar la evolución de una determinada secuencia de cultivos a lo largo de los años. De este modo, tanto el balance de agua como el de nitrógeno parten de las condiciones iniciales definidas el primer año y continúan, durante todo el período (30 años), retomando los valores dejados por el cultivo ó barbecho que le precede. Se evaluó la evolución del Carbono Orgánico Total (COT) y del Nitrógeno Orgánico Total (NOT) de los suelos, considerando la producción de soja, trigo y maíz, en monocultivo y en rotación, bajo las condiciones climáticas base y futuras en tres sitios representativos de diferentes condiciones ambientales: uno de la zona húmeda en el norte de la provincia de Buenos Aires, otro en la zona semiárida en Córdoba y el tercero en Salta.
3. Impactos sobre el balance hídrico
Se evaluaron los cambios en la oferta y demanda hídrica como consecuencia de las modificaciones en las precipitaciones y temperaturas a partir de las salidas de los modelos de cultivo. Para ello se obtuvo el déficit ó exceso hídrico, mediante la diferencia entre las precipitaciones ocurridas durante el ciclo de cada cultivo y la demanda de los mismos.
4. Impactos sobre la presión de enfermedades
Se utilizaron modelos agro-meteorológicos para evaluar los cambios en la incidencia de las principales enfermedades bajo las condiciones climáticas futuras.
Los modelos disponibles en el INTA (Moschini et al., 2001, 2004; Moschini, 2007; Ornaghi et al., 2008) se basan en la relación entre variables meteorológicas (temperatura, precipitación) y la incidencia de una determinada enfermedad. Se analizó el comportamiento de la Fusariosis del trigo, el Mal de Río IV en maíz y de las enfermedades de fin de ciclo en soja.
La incidencia de la Fusariosis de la espiga de trigo (Fusarium graminearum) se estimó mediante un modelo que considera el número de días con ocurrencia simultánea de precipitación y amplitud térmica < 7 °C.
Para el vector del Mal de Río IV, virus en maíz (Delphacodes kuscheli), se utilizaron como variables explicativas DDTxn, la cual acumula temperaturas medias que sobrepasan los 10 °C en días con temperaturas máxima y mínima > 24,5 °C y 11°C, y DRn, la cual contabiliza los días con lluvia (> 0 mm).
Las enfermedades de fin de ciclo en soja están asociadas a una serie de patógenos (hongos y bacterias): tizón de la hoja y mancha púrpura de la semillas (Cercospora kikuchii), antracnosis (Glomerella glycines), mancha marrón (Septoria glycines Hemmi), tizón de la vaina y tallo (Phomopsis sojae), mildiu (Peronospora manshurica), mancha ojo de rana (Cercospora sojina), mancha anillada (Corynespora cassiicola), mancha foliar por Alternaria (Alternaria spp.), pústula bacteriana (Xanthomonas campestris pv glycines (Nakano) Dye.) y tizón bacteriano (Pseudomonas siringae pv glycinea). Su incidencia se predijo mediante el total acumulado de precipitaciones diarias > 7 mm.