Variabilidad espacio-temporal de las precipitaciones al oeste de la región pampeana con relación al ENSO ? Implicancias para la producción de granos

CIPRIOTTI, P.A.; BOCA, R.T.

Neuquén

Congreso; XXIII Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría; 2018

El impacto del clima en la agricultura está determinado por múltiples factores que provocan consecuencias directas e indirectas sobre los rendimientos con resultados positivos y negativos. Durante las últimas décadas ha habido un corrimiento de la frontera agrícola hacia al oeste de la Región Pampeana sobre áreas más limitantes para los cultivos en secano. Este desplazamiento se dio hacia regiones de mayor variabilidad inter-anual en las precipitaciones. Estos cambios constantes del clima a nivel global y local se dan a diferentes escalas de tiempo siendo las variaciones interanuales de precipitaciones mayormente causadas por el fenómeno de ?El Niño Oscilación del Sur? (ENSO siglas en inglés), existen distintos índices para monitorear este fenómeno, uno de ellos es el Índice Multivariado ENSO (MEI). Un trabajo realizado por Boca y Cipriotti (2017) con series históricas de la región pampeana del período 1921-2015, describe la variabilidad espacio-temporal a través de la estimación de las tasas de cambio en el tiempo, modelando y mapeando la estructura de correlación espacial, donde se muestra que la precipitación acumulada (PPA) de los cultivos de verano (maíz y soja) tuvieron más del 75% de las variaciones significativas, no así la PPA del cultivo de trigo. En base a lo descripto, el objetivo de este trabajo fue modelar la variabilidad espacio-temporal de las precipitaciones acumuladas para los cultivos de maíz (sep-mar), soja (nov-abr) y trigo (jun-dic) y relacionarlas con el índice MEI. Se utilizó R-INLA con datos correspondientes a valores de precipitación mensual desde 1964 al 2014 (50 años) de 34 localidades de la zona productiva agrícola del oeste de la región pampeana y se definió una malla de predicción (mesh) de 216 puntos. Se ajustaron tres modelos: (i) Modelo lineal generalizado (GLM), (ii) Modelo con estructura espacial, (iii) Modelo con estructura espacio temporal (AR1). Valores medios de la distribución posterior de los parámetros de las pendientes (b1) de los modelos y sus intervalos de probabilidad fueron: soja: GLM= 59.68IP (34.01; 85.30); Espacial=21.10, IP (12.25; 29.94); Espacio temporal AR1=20.53, (3.49; 37.57). Maíz: GLM=107.74, IP (79.45; 135.95), Espacial=17.18, (7.31; 27.03); Espacio temporal AR1=19.28, (3.17; 41.7). A partir de estos modelos se pudieron obtener los mapas con los efectos aleatorios espaciales para la PPA de cada cultivo y los mapas de los efectos aleatorios espacio-temporales para la PPA de cada cultivo, espacio y año. Para la PPA de trigo los modelos no se lograron ajustarse satisfactoriamene para el periodo considerado.