Cultivando favorablemente en tiempos de incertidumbre climática con apoyo de modelos agroclimáticos

Por: Francisco Boshell y Diego Obando

Luis Fonseca es un dedicado agricultor de Maíz de la vereda el Hatillo en el municipio de Jerusalén al suroccidente del departamento de Cundinamarca. Don Luis señala que en el primer semestre de 2013 perdió el 90% de la producción esperada por disminución en las lluvias tradicionales. A raíz de esta situación él y otros agricultores decidieron no intentar la siembra en el segundo semestre. Sin embargo ¡No sabían ellos, que las condiciones climáticas serian óptimas para la producción en el segundo período!

Don Luis Fonseca con el técnico de FENALCE, instalando una estación meteorológica.

Don Luis Fonseca con el técnico de FENALCE, instalando una estación meteorológica.

Ahora Don Luis cree que si él y sus compañeros agricultores contaran con información previa sobre las posibles condiciones del clima en su región en los siguientes meses y sobre cómo sus cultivos podrían responder a estas condiciones, serían más exitosos en sus labores agrícolas.

Pues bien, deseamos manifestarle a los agricultores que estamos avanzando hacia una solución positiva en este tema, a través de herramientas de predicción del clima y modelos de cultivo, analizando diferentes medidas de adaptación, en un clima cambiante. El convenio ‘Clima y sector agropecuario colombiano‘ busca fortalecer la capacidad de adaptación de la agricultura nacional a la variabilidad y cambio climático; para ello una de las acciones es la evaluación y validación de modelos de simulación de cultivos. En este contexto se establecieron ensayos en diferentes localidades del país, de modo concertado con gremios como la Federación Nacional de Arroceros (FEDEARROZ) y la Federación Nacional de Cultivadores de Cereales y Leguminosas (FENALCE), donde se obtiene información necesaria para el ajuste de modelos de simulación agrícola como AquaCrop-FAO, y el sistema DSSAT.

Los modelos de simulación de cultivo son herramientas para ayudar a la toma de decisiones en la agricultura a partir de operaciones matemáticas que simulan los procesos biofísicos entre planta, clima, suelo y manejo. Estos modelos permiten, por ejemplo, evaluar la respuesta de los cultivos a la variabilidad y el cambio climático, brindan la mejor fecha de siembra en cada temporada agrícola, semillas más favorables, cantidad de riego y fertilizante deseable acorde con las condiciones climáticas previstas en el corto o mediano plazo (3 a 10 días y 1 a 3 meses respectivamente).

Una vez se ajusten localmente los modelos de cultivo, se alimentarán con pronósticos climáticos de corto y mediano plazo, para determinar hechos relevantes como manejo óptimo de insumos, selección adecuada de fechas, densidades de siembra y programas óptimos de riego que conduzcan a mejores rendimientos en el periodo agrícola. Hasta el momento se han realizado evaluaciones de modelos y simulaciones de rendimiento a partir de pronósticos climáticos periódicos en localidades priorizadas como el caso de Espinal (Tolima) y Buga (Valle del Cauca) con los modelos AquaCrop y DSSAT (submodelos CERES, IXIM y ORYZA) para cultivares de maíz y arroz.

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**Para mayor información puede consultar a Diego Obando d.obando@cgiar.org y Francisco Boshell jfboshell@gmail.com