Relación entre el rendimiento de la soja y las variables climáticas en la Pampa Húmeda Argentina

BETTOLLI, MARÍA LAURA; PENALBA, OLGA C; VARGAS, WALTER M

Santa Maria, RS, Brasil

Congreso; XIII Congresso Brasileiro de Agrometeorologia; 2003

Sociedade Brasileira de Agrometeorologia (SBA), Universidad Federal de Santa Maria (UFSM) y Centro Universitario Franciscano (UNIFRA)

El objetivo de este trabajo es identificar las variables climáticas de mayor importancia en el rendimiento de la soja en la zona de mayor producción de este cultivo en Argentina. Asimismo, se trata de estimar un modelo estadístico que represente la influencia del factor climático en el rendimiento del cultivo, destinando los otros efectos a los residuos. Se trabajó con datos mensuales de precipitación, temperaturas máxima, mínima y amplitud térmica de distintas estaciones meteorológicas distribuidas en la región central de Argentina y con series de rendimiento de soja distribuidas en la misma región. El período analizado fue 1973/1974 a 1999/2000 y los meses analizados fueron aquellos que se consideran dentro del ciclo promedio del cultivo (Noviembre a Mayo del año siguiente) incluyendo la pre-siembra (Octubre). En todas las variables se identificaron y analizaron los ciclos de baja frecuencia presentes en las series. La asociación entre las variables climáticas y el rendimiento no muestra un patrón regional marcado aunque si un patrón definido en los signos de la correlación (ya sea significativas o no) con las distintas variables a lo largo de los meses. El rendimiento presenta asociación positiva con la precipitación de noviembre a marzo en los puntos de la franja central de la región considerada mientras que, en abril y mayo esta asociación se vuelve indirecta, resultando significativa en estaciones de los extremos norte y sur de la región. La relación con la temperatura máxima se manifiesta en forma negativa y no uniforme a lo largo de enero a abril y con la temperatura mínima se destaca principalmente en los primeros meses en algunas localidades y en forma positiva. La asociación con la amplitud térmica es indirecta. Con el fin de estimar el efecto conjunto de las distintas variables climáticas se utilizó un modelo de regresión múltiple setpwise. En general, los modelos ajustaron muy bien las anomalías de rendimiento en la zona núcleo sojera. En las localidades más márginales, la combinación de variables predictoras del rendimiento fue distinta indicando que el rendimiento responde en forma diferenciada a la variabilidad propia de los factores climáticos en escalas locales.