Variación temporal de los requerimientos de riego en maíz método Rodionov en DR001, Pabellón, Aguascalientes

Autores/as

  • Lilibeth Guzmán Luna Posgrado de Hidrociencias-Colegio de Postgraduados. Carretera México-Texcoco km 36.5. Montecillo, Texcoco, Estado de México. CP. 56230. (guzman.lilibeth@colpos.mx; bolanos@colpos.mx).
  • Abel Quevedo Nolasco Posgrado de Hidrociencias-Colegio de Postgraduados. Carretera México-Texcoco km 36.5. Montecillo, Texcoco, Estado de México. CP. 56230. (guzman.lilibeth@colpos.mx; bolanos@colpos.mx).
  • Fermín Pascual Ramírez Instituto de Investigaciones en Ecosistemas y Sustentabilidad-Universidad Nacional Autónoma de México. Antigua Carretera a Pátzcuaro #8701, Col. ExHacienda de San José de la Huerta, Morelia, Michoacán. CP. 58190. (fpascualr@iies.unam.mx)
  • Martín Alejandro Bolaños González Posgrado de Hidrociencias-Colegio de Postgraduados. Carretera México-Texcoco km 36.5. Montecillo, Texcoco, Estado de México. CP. 56230. (guzman.lilibeth@colpos.mx; bolanos@colpos.mx).
  • José Roberto Guzmán Luna Universidad Tecnológica Latinoamericana. Calzada de la Naranja núm. 159. Col. Fraccionamiento Industrial, Naucalpan, Estado de México, México. CP. 53370. (jrguzman84@gmail.com).

DOI:

https://doi.org/10.29312/remexca.v14i5.3084

Palabras clave:

cambio climático, cambios de media, cambios de varianza, régimen de lluvia

Resumen

Algunas de las consecuencias del cambio climático se manifestarán en variaciones temporales y espaciales de la precipitación y en un incremento en la demanda evaporativa de la atmósfera, lo que a su vez propiciará un incremento en la demanda de riego de cultivos agrícolas. En este trabajo se analizó la variación temporal de los requerimientos de riego agroclimáticos (RRa) para maíz en el DR001 Pabellón, Aguascalientes, así como el periodo de crecimiento térmico (PCT) con información de cinco estaciones climatológicas con 36 años de registros. Se asumió una temperatura base de 9 °C, para definir tres fechas de siembra: 15 de febrero, 15 de junio y 15 de octubre. Se estimó los RRa con una estación climatológica con más registro (1943-2018), se utilizó el método de Hargreaves para calcular la evapotranspiración de referencia y el método del Servicio de Agricultura de los Estados Unidos para la precipitación efectiva. La variación temporal (media y desviación estándar) de los RRa se realizó por el método de Rodionov, por medio de los índices de cambios de régimen en la media y en la varianza (CSSI). Los valores índices de cambios de régimen en la indican que se inició un incremento en los RRa en el año 1995, para la fecha de siembra 15 de febrero, se apreció un cambio inicial en 2009 para la de 15 de junio, mientras que para el 15 de octubre hay un aumento en el año 1993 con otro en los años 2012 a 2018. Sin cambios en CSSI, con evidencias de los cambios en los RRa, que se relacionan con la variación de la precipitación y temperatura.

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Citas

Al Hinai, A. and Jayasuriya, H. 2021. Enhancing economic productivity of irrigation water by product value addition: case of dates. J. Saudi Soc. Agric. Sci. 20(8):553-558. https://doi.org/10.1016/j.jssas.2021.06.007.

Alexandersson, H. 1986. A homogeneity test applied to precipitation data. J. Climatol. 6(6):661-675. https://doi.org/10.1002/joc.3370060607. DOI: https://doi.org/10.1002/joc.3370060607

Allen, R. G.; Pereira, L. S.; Raes, D. y Smith, M. 2006. Evapotranspiración del cultivo: guía para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos, Roma. FAO 298. 17-28 pp.

Arista-Cortes, J.; Quevedo-Nolasco, A.; Zamora-Morales, B. P.; Bauer-Mengelberg, R.; Sonder, K. y Lugo-Espinosa, O. 2018. Temperaturas base y grados días desarrollo de 10 accesiones de maíz de México. Rev. Mex. Cienc. Agríc. 9(5):1023-1033. https://doi.org/10.29312/remexca.v9i5.1507.

CNA. 2005. Comisión Nacional del Agua. Formulación del plan director para la modernización integral del riego del distrito de riego 001, Pabellón. Subdirección general de infraestructura hidroagrícola gerencia de distritos de riego. 204 p.

CNA. 2018. Comisión Nacional del Agua. Estadísticas del agua en México. Capítulo 1. Contexto geográfico y soberanía socioeconómica. Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales. 10-25 pp. http://sina.conagua.gob.mx/publicaciones/EAM-2018.pdf.

Cortez-Villa, J.; Quevedo-Nolasco, A.; Arteaga-Ramírez, R. y Carrillo-Flores, G. 2021. Tendencia de la sequía meteorológica en el estado de Durango, México, por el método de Rodionov. Tecnología y ciencias del agua. 11(1):85-131. https://doi.org/10.24850/j-tyca-2020-01-03.

Easterling, D. R. and Peterson, T. C. 1995. A new method for detecting undocumented discontinuities in climatological time series. Inter. J. Climatol. 15(4):369-377. https://doi.org/10.1002/JOC.3370150403. DOI: https://doi.org/10.1002/joc.3370150403

FAO. 1992. Food and Agriculture Organization. Cropwat a computer program for irrigation planning and management. Irrigation and drainage paper 46. Rome. 65-80 pp.

FAO. 2012. Food and Agriculture Organization. Respuesta del rendimiento de los cultivos al agua. 119-125. http://www.fao.org/3/a-i2800s.pdf.

Gomaa, M. A.; Kandil, E. E.; El-Dein, A. A. M. Z.; Abou-Donia, M. E. M.; Ali, H. M. and Abdelsalam, N. R. 2021. Increase maize productivity and water use efficiency through application of potassium silicate under water stress. Scientific Reports. 11(1):1-8. https://doi.org/10.1038/s41598-020-80656-9.

Gullett, D. W.; Vincent, L. and Sajecki, P. J. F. 1990. Testing for homogeneity in temperature time series at Canadian climate stations. Atmospheric Environment Service. ON, Canada. 4-90 pp.

Kadambot, H. M. and Siddique, H. B. 2014. Water deficits: development. In: Encyclopedia of Natural Resources: land. Taylor and Francis: New York. 522-525 pp. DOI: https://doi.org/10.1081/E-ENRL-120049220

Lilliefors, H. W. 1967. On the Kolmogorov-Smirnov test for normality with mean and variance unknown. J. Am. Stat. Assoc. 62(318):399-402. Doi: 200.130.19.152. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1967.10482916

López, F. A. J. y Hernández, C. D. 2016. Cambio climático y agricultura: una revisión de la literatura con énfasis en américa latina. El trimestre económico. 83(332):459-496. DOI: https://doi.org/10.20430/ete.v83i332.231

Maronna, R. and Yohai, V. J. 1978. A bivariate test for the detection of a systematic change in mean. J. Am. Stat. Assoc. 73(363):640-645. https://doi.org/10.1080/01621459 .1978.10480070. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1978.10480070

Martínez-Austria, P. y Patiño-Gómez, C. 2012. Efectos del cambio climático en la disponibilidad de agua en México El cambio climático. Tecnología y Ciencias del Agua. 3(1):5-20.

Ojeda-Bustamante, W.; Hernández, B. L. y Sánchez, C. I. 2008. Tecnificación del riego. In: manual para diseño de zonas de riego pequeñas. Ed. Instituto Mexicano de Tecnología del Agua. México. Capítulo 1:15-44.

Ojeda-Bustamante, W.; Sitafuentes-Ibarra, E.; González-Camacho, J. M. y Guillen-González, J. A. y Unland-Weiss, H. 1999. Pronóstico del riego en tiempo real. Instituto Mexicano de Tecnología del Agua. México, DF. 17-80.

Perry, C.; Steduto, P.; Allen, R. G. and Burt, C. M. 2009. Increasing productivity in irrigated agriculture: agronomic constraints and hydrological realities. Agricultural Water Management. 96(11):1517-1524. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2009.05.005. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2009.05.005

Ramírez-Cabral, N.; Medina-García, G. and Kumar, L. 2020. Increase of the number of broods of fall armyworm (Spodoptera frugiperda) as an indicator of global warming. Rev. Chapingo Ser. Zonas Áridas. 19(1):1-16. https://doi.org/10.5154/r.rchsza.2020.11.01.

Rodionov, S. 2004. A sequential algorithm for testing climate regime shifts. Geophysical Research Letters. 31(9):2-5. Doi: 10.1029/2004GL019448. DOI: https://doi.org/10.1029/2004GL019448

Rodionov, S. 2005. A brief overview of the regime shift detection methods. Joint Institute for the Study of the Atmosphere and Ocean, University of Washington, Seattle, WA 98195, USA. 17-24. https://www.beringclimate.noaa.gov/regimes/rodionov-overview.pdf.

Rodionov, S. 2006. Help with regime shift detection software. Retrieved from. https://www.beringclimate.noaa.gov/regimes/help3.html.

Rodionov, S. and Overland, J. 2005. Application of a sequential regime shift detection method to the Bering Sea ecosystem. J. Marine Sci. 62(3):328-332. Doi: 10.1016/j.icesjms.2005.01.013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.icesjms.2005.01.013

SADER-SIAP. 2020. Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural y Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera. Panorama Agroalimentario. Publicaciones SIAP. 90-92 pp. https://nube.siap.gob.mx/gobmx-publicaciones-siap/pag/2020/Atlas-Agroalimentario-2020.

Serna, L. 2022. Maize stomatal responses against the climate change. Frontiers in Plant Science. 13:01-09. https://doi.org/10.3389/fpls.2022.952146.

SMN. 2021. Servicio Meteorológico Nacional. Información estadística climatológica. https://smn.conagua.gob.mx/es/climatologia/informacion-climatologica/informacion-estadistica-climatologica.

Soares, M. D.; Peña A. y García, M. E. 2018. Una aproximación al marco conceptual, institucional y normativo relativo al cambio climático. In: Soares, M. D. y Peña, A. Ed. Impacto del cambio climático para la gestión integral de la cuenca hidrológica del río Apatlaco. Instituto Mexicano de Tecnología del Agua. 28-39 pp.

Tayanç, M.; Nüzhet, D. H.; Karaca, M. and Yenigün, O. 1998. A comparative assessment of different methods for detecting inhomogeneities in Turkish temperature data set. Inter. J. Climatol. 18(5):561-578. Doi: 10.1002/(sici)1097-0088(199804)18:5<561:aid-joc249 >3.0.co;2-y. DOI: https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0088(199804)18:5<561::AID-JOC249>3.0.CO;2-Y

Trenberth, K. E. and Asrar, G. R. 2014. Challenges and opportunities in water cycle research: WCRP contributions. Surv Geophys. 35:515-532. https://doi.org/10.1007/s107 12-012-9214-y. DOI: https://doi.org/10.1007/s10712-012-9214-y

Trenberth, K. E. and Fasullo, J. T. 2012. Tracking earth’s energy: from El Niño to global warming. Surv Geophys. 33(1):413-426. https://doi.org/10.1007/s10712-011-9150-2. DOI: https://doi.org/10.1007/s10712-011-9150-2

Trenberth, K. E.; Fasullo, J. T. and Balmaseda, M. A. 2014. Earth’s energy imbalance. J. Climate. 27(9):3129-3144. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-13-00294.1. DOI: https://doi.org/10.1175/JCLI-D-13-00294.1

Utset, A. and Martínez-Cob, A. 2003. Estimación del posible efecto del cambio climático en el balance hídrico del maíz cultivado en una llanura mediterránea. Estudio de la zona no saturada del suelo. 305-312 pp.

Wilhite, D. A. and Glantz, M. H. 1985. Understanding: the drought phenomenon: the role of definitions. Water International. 10(3):111-120. Doi: 10.1080/02508068508686328 535. DOI: https://doi.org/10.1080/02508068508686328

Woznicki, S. A.; Nejadhashemi, A. P. and Parsinejad, M. 2015. Climate change and irrigation demand: Uncertainty and adaptation. Journal of Hydrology: Regional Studies. 3(1):247-264. ISSN 2214-5818. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2014.12.003. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2014.12.003

Publicado

2023-07-24

Cómo citar

Guzmán Luna, Lilibeth, Abel Quevedo Nolasco, Fermín Pascual Ramírez, Martín Alejandro Bolaños González, y José Roberto Guzmán Luna. 2023. «Variación Temporal De Los Requerimientos De Riego En maíz método Rodionov En DR001, Pabellón, Aguascalientes». Revista Mexicana De Ciencias Agrícolas 14 (5). México, ME:52-65. https://doi.org/10.29312/remexca.v14i5.3084.

Número

Sección

Artículos

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