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Influencia del clima en diferentes variedades, épocas de plantación, cosecha y suelos de la caña de azúcar (página 2)




Enviado por Arturo Luis Romero



Partes: 1, 2

      El suelo donde se
desarrollaron los trabajos en la mencionada  estación
está clasificado por  Hernández et al.
(1979) como del tipo  Ferralítico Rojo compactado.
Las propiedades físicas e hidrofísicas  fueron
reportadas por Fonseca (1984) y Pérez (1986), al describir
los  experimentos por
ellos efectuados en dicha estación.

      Los datos de
Guantánamo fueron obtenidos de los experimentos 
realizados por Cabrera y Lamelas (1990), y Luis y Cabrera (1994),
los cuales se ejecutaron en los  bloques experimentales 13 y
14 de riego por pronóstico del central  "Paraguay",
perteneciente a la Red Experimental de la
Estación  Provincial de Investigaciones
de la Caña de Azúcar
en la mencionada  provincia, con la variedad C 266‑70.
Los citados bloques están ubicados en las coordenadas
geográficas
N(165,6o‑166,3o) y
E(675,3o‑676,6o) con una
altura media sobre el nivel del mar entre 27  y 33 m. El
suelo se clasifica como Gley Húmico Carbonatado, con
un  nivel de las aguas subterráneas que oscila entre
0,7 y 2,2 m desde la  superficie.

      Por último, los datos de
Holguín fueron reportados por Fonseca  (1984), quien
describe detalladamente las características del
área  experimental. Las variables
climáticas utilizadas fueron: temperatura
media del aire, en grados
Celsius; precipitación, en mm;  evaporación,
en mm; velocidad del
viento, en ms-1; humedad relativa, en  %, y
horas de iluminación.

      Los datos decenales y mensuales
consistieron en la suma de los  datos diarios para la
evapotranspiración, la evaporación y la 
precipitación, y la media de los datos diarios para los
restantes parámetros. Esta información  experimental fue sometida
al procesamiento estadístico propuesto  por
Luis  y Alonso (1980), incluyéndose algunos nuevos
elementos que  perfeccionan la metodología mencionada (Luis y Miranda,
1987; Luis, 1990).

 Evaluación de la influencia de los factores
climáticos
en la evapotranspiración del
cultivo.

     Para evaluar la influencia del
clima se
aplicó  el análisis de regresión que permite
recomendar la importancia relativa de las  variables
climáticas, y precisar cuáles deben considerarse en
la  estimación de la evapotranspiración real,
ETR; lo cual deberá  considerarse en los futuros
programas de
mediciones de éstas en las  empresas
agrícolas del país, para determinar las necesidades
de agua de
los  cultivos.

     Al aplicar el análisis de
regresión
simple entre la evapotranspiración experimental, ETR,
como variable dependiente, y los factores climáticos como
variables independientes, se ajustaron las observaciones  en
cada uno de los experimentos mediante los diferentes modelos
matemáticos mencionados por Luis (1987,
1990), para determinar las relaciones  funcionales entre los
mismos. En tal sentido, se crearon diferentes agrupaciones de
datos identificados de la siguiente manera:

Grupo A: Regresión simple entre la
evapotranspiración y cada una de las variables
climáticas.

    
        ET =
a0i +
aixi                         
(1)
    

 

Grupo B: Regresión múltiple entre la
evapotranspiración y todas las posibles combinaciones de
dos variables  climáticas.

            
  ET = a0i + aixi +
ajxj     
               (2)

                                              

 Grupo C: Todas
las posibles combinaciones con tres variables 
independientes.

              
 ET = a0i + aixi +
ajxj +

aexe               
(3)

                        

     Grupo D, E y F: Todas las posibles
combinaciones con 4, 5, y 6  variables independientes,
respectivamente.

 

     En las tablas 1 y 2 se presentan los
mejores resultados obtenidos para cada grupo, después de
aplicar el procedimiento
estadístico de  todas las regresiones posibles y
compararlos con el procedimiento de  selección
de variables paso a paso.

      Para el grupo A, se muestran
los coeficientes de determinación  correspondientes a
aquellos modelos con los cuales se obtiene el mejor  ajuste,
después de un análisis integral de los
parámetros estadísticos de que la mejor
asociación entre dos  variables se logra al combinar
la temperatura media del aire  con la humedad relativa (HR),
a pesar de que en cinco de las variantes  analizadas
ésta se logró a partir de la asociación
entre T y la  evaporación (Ev) para ambas
agrupaciones de datos.

      Al respecto, existen varios
investigadores que consideran la  evaporación como un
elemento que integra los efectos de los diferentes  factores
meteorológicos que influyen en la
evapotranspiración,  mencionando que frecuentemente
se encuentra una estrecha  proporcionalidad entre la
evaporación y la evapotranspiración, 
reportándose una excelente correlación por parte de
varios autores,  entre éstos, Thompson y Boyce
(1971), Fogliata (1973), Llerena (1974),  González
et al. (1979), Fonseca (1982), Castellanos (1983),  y
otros.

      En este grupo, resulta
interesante destacar como los coeficientes  de
determinación para la agrupación de datos mensuales
son superiores  a los decenales. También resulta
importante resaltar que al asociar  dos variables, los
coeficientes de determinación del modelo
se  incrementan significativamente para los datos mensuales,
no así para  los decenales, lo cual se
corroboró a partir de las pruebas
de  hipótesis realizadas entre los valores
reales y los obtenidos a partir  de los correspondientes
modelos.

      En relación al grupo C,
se precisa que la mejor combinación entre  tres
variables independientes para la agrupación de datos
decenales se  obtiene al asociar T, HR y Ev, y sólo
en cuatro de las variantes  estudiadas la velocidad del
viento (Vv) sustituye a la evaporación.  Sin embargo,
para los datos mensuales la precipitación resulta un 
factor importante obteniéndose la mejor combinación
al asociar esta  variable con T y HR, excepto para cinco de
las variantes estudiadas.

      En todas las agrupaciones de
variables resultó particularmente  interesante que el
factor temperatura media del aire siempre debe estar presente si
se quieren obtener estimaciones más precisas de la 
evapotranspiración. El hecho de eliminar ésta al
combinar las  distintas variables independientes, trae como
consecuencia una marcada  disminución en el
coeficiente de determinación, un aumento del 
cuadrado medio residual y una distribución de los residuos 
inaceptable.

      Lo anterior, fue demostrado
rigurosamente en los trabajos de Luis  y Alonso (1980),
García y Luis (1980, 1983), y coincide con lo reportado
por Turc (1961), Jensen (1974), Hargreaves y Samani (1982), 
Hansen (1984), Ravelli (1985), y otros. Así, se confirma
la importancia de considerar  este elemento en la
explicación de la variación de la 
evapotranspiración,  ya sea para datos decenales como
mensuales, lo  cual es reafirmado en los estudios realizados
por Thornthwaite (1948, 1952), Abdin (1984), Fonseca (1984) y
Shih (1984).

      No obstante, De La Peña
(1977) al analizar la fórmula de  Thornthwaite,
plantea que la temperatura no es una buena indicadora de  la
energía disponible para la evapotranspiración, en
total  contradicción con estudios efectuados por
Smajstrla et al. (1987) y Yamamura (1987, 1987a).
Igualmente, Hargreaves y Samani (1982) y  Samani y
Pessarakli (1986) consideran que la temperatura es el
factor  mediante el cual se pueden realizar las estimaciones
más precisas de evapotranspiración, proponiendo
métodos en
los cuales ésta es la única  variable
climática que interviene en los mismos, aunque para
otros  cultivos.

      Diversos autores consideran
preciso incluir más de un factor  climático
para obtener estimaciones más precisas, entre los
cuales  pueden citarse a Penman (1948), Norero (1976,1976a),
Hargreaves (1974, 1985), y  otros.

      Al analizar el comportamiento
de los datos decenales resulta  evidente que al incrementar
el número de variables asociadas con la  finalidad de
estimar ET , no es significativamente mayor la
precisión  obtenida, lo cual se comprobó a
través de las pruebas de hipótesis
efectuadas. Sin embargo, en los valores
mensuales si es notable el  aumento de ésta hasta
asociar tres variables, lo cual debe tenerse  presente en el
momento de proponer un modelo matemático para
calcular  la evapotranspiración real para esta
agrupación de datos, donde  intervengan
básicamente elementos del clima. Esto ha sido
reportado  con anterioridad por Luis et al. 
(1987, 1988), al procesar los datos de 
evapotranspiración real de otros experimentos no
considerados en este  trabajo.

      De igual modo, es importante
destacar que los coeficientes de  regresión de los
modelos, al considerar en éste más de dos
variables  independientes presentan una gran
variación de año en año, lo cual,  sin
dudas, complica la selección del mismo. Esto puede ser
precisado  en otros trabajos publicados ya referenciados con
anterioridad (Luis et al., 1988).

 CONCLUSIONES Y
RECOMENDACIONES

    El factor climático que permite
estimar la evapotranspiración, ya  sea decenal o
mensual, con mayor precisión es la temperatura media
del  aire.

     No se observa un nivel de
asociación significativo entre los  valores de ETR y
la evaporación, al menos a través de los
modelos  analizados.

     La temperatura siempre deberá
estar presente al asociar varias  variables independientes;
eliminarla provoca una significativa  disminución del
coeficiente de determinación, incremento del
cuadrado  medio residual y un comportamiento inadecuado del
gráfico de residuos,  tanto para datos decenales como
mensuales.

      Al asociar dos variables
independientes los mejores resultados se  logran al combinar
la temperatura media del aire y la humedad  relativa.

      Para datos decenales no es
significativo el incremento del  coeficiente de
determinación al aumentar el número de
variables  independientes en el modelo, y compararlo con el
obtenido considerando  sólo la temperatura media del
aire; si lo es, para los datos  mensuales.

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ANEXO

Cuadro 1.  Datos
experimentales       

———————————————————————————————————————————           

 
  Plantación          
    Cosecha          
    Tipo de
Suelo     
   Variedad     
   Lugar  

  Mes       
Año    
   Mes       
Año                                        

 ———————————————————————————————————————————

 Enero    
 1980     
   Abril   
  1981  
        Ferralítico      
       Jaronú
60‑5     
     Pulido 

                                           
                 Rojo
Compactado                                           
                          

 Enero    
 1980     
   Abril    
 1981   
           Ferralítico      
   Jaronú
60‑5    
      Pulido 

                                           
                   Rojo
Compactado        C
87‑51            

              
                                                                                    CP
5243            

                                                      
                                            C
374‑72           

                              
                                                                   My
5715                         

 Abril    
   1980      
Diciembre   1981     
     Ferralítico       
      Jaronú
60‑5  
       Holguín 

                                            
                  Rojo
Compactado                            

 Enero   
   1981       
Abril    
  1982     
     Ferralítico       
       C
87‑51    
        Pulido 

                                           
                 Rojo
Compactado           
                 

 Abril   
    1981      
Diciembre   1982    
     Ferralítico     
         Jaronú
60‑5  
        Pulido 

                                           
                 Rojo
Compactado  
        C
87‑51                  

 Noviembre
 1981       
Marzo      1983    
     Ferralítico      
        Jaronú
60‑5  
       Pulido 

                                          
                   Rojo
Compactado   
       C
87‑51                  

 Enero   
   1982       
Abril  
    1983    
     Ferralítico     
         Jaronú
60‑5  
       Pulido 

                                            
                 Rojo
Compactado         C
87‑51                                                   

 Enero    
 1984       
Abril    
   1985       
  Ferralítico      
        Jaronú
60‑5   
      Pulido 

                                            
              Rojo
Compactado   
       C
87‑51            

                                                                
                                  CP
5243            

                                                              
                                  C
374‑72           

Octubre 
   1986      
Febrero 
    1988       
Gley Húmico  
            C
266‑70     
 Guantánamo

Diciembre   1986      
Marzo    
   1988       Gley
Húmico    
           C
266‑70      Guantánamo

Enero    
  1990      
Marzo   
    1991      
Gley Húmico     
          C-8751          
Guantánamo

                                                           
                                       C-266-70     
   Guantánamo

Abril   
    1993      
Diciembre 
   1994       Gley
Húmico      
         C-8751         
Guantánamo

                                                               
                                   C-266-70     
    Guantánamo

——————————————————————————————————————————————–

 

Tabla 1. Resultados del análisis de
regresión entre la evapotranspiración experimental
y los factores climáticos. Datos decenales.

——————————————————————————————————————————————–

                                             
                           Grupos    

Fecha          
   Variedad      
    A          
              B            
C                
D                
E,F

de
plantación             
        Modelo / Valor de
r  
                        Factores
climáticos /Valor de R²
 
                      

——————————————————————————–

Enero 80         Ja 60
‑ 5    1/.77  2/.85 
3/.89  
        T,HR/.80  
 T,HR,Ev/.82      
T,Ev,HR,I/.84  
    T,Ev,HR,I,Vv/.84

           
          Ja 60
‑ 5     1/.80  2/.82 
3/.86  
        T,HR/.82  
 T,HR,Vv/.80      
T,Ev,HR,Vv/.83  
  T,Ev,HR,I,Vv/.84             

                     
C 87 ‑ 51    1/.81  2/.80 
3/.84  
        T,Ev/.77  
  T,Ev,HR/.79     
T,Ev,Vv,I/.78  
      T,Ev,HR/.78                  

                     
CP 5243     1/.84  2/.80 
3/.82  
       T,Ev/.80   
 T,Ev,HR/.81      
T,Ev,HR,Vv/.81 
   T,Ev,HR,I,Vv/.82            

    
                 C
374 ‑ 72    1/.82  2/.84 
3/.84   
      T,HR/.83   
T,Ev,HR/.84      
T,Ev,HR,I/.85   
   T,Ev,HR,I,Vv/.85 

Abril 80   
           Ja
60 ‑ 5     1/.72  2/.72 
3/.73   
      T,HR/.74   
T,HR,Vv/.74      
T,HR,Vv,I/.74   
    T,Ev,HR,I,Vv/.75 

Enero 81  
           C
87 ‑ 51    1/.82  2/.83 
3/.83  
       T,HR/.83   
T,Ev,HR/.84      
T,Ev,HR,Vv/.84      T,Ev,HR,I,Vv/.84

Abril 81   
           Ja
60 ‑ 5     1/.80  2/.82 
3/.82   
      T,Ev/.76  
  T,Ev,HR/.78      
T,Ev,HR,Vv/.79      T,Ev,HR,I,Vv/.80

          
           C
87 ‑ 51     1/.78  2/.80 
3/.81  
       T,Ev/.77  
  T,Ev,HR/.79      
T,Ev,HR,Vv/.79      T,Ev,HR,I,Vv/.80

Noviemb.81 
         Ja 60
‑ 5     1/.85  2/.87 
3/.89  
       T,Ev/.86   
 T,Ev,HR/.87      
T,Ev,HR,I/.87   
    T,Ev,HR,I,Vv/.87

Enero 82   
         Ja 60
‑ 5      1/.87  2/.87 
3/.88   
      T,HR/.87  
 T,Ev,HR/.87      
T,Ev,HR,I/.88  
     T,Ev,HR,I,Vv/.88

Enero 84   
         Ja 60
‑ 5      1/.86  2/.85 
3/.86   
      T,HR/.85  
 T,Ev,HR/.85      
T,Ev,HR,Vv/.84      T,Ev,HR,I,Vv/.84

           
          C 87
‑ 51     1/.85  2/.85 
3/.86  
       T,HR/.86  
 T,HR,Vv/.86      
T,Ev,HR,Vv/.87      T,Ev,HR,I,Vv/.87

           
          CP
5243      1/.86  2/.87 
3/.87  
       T,HR/.86  
 T,HR,Vv/.86      
T,Ev,HR,Vv/.86      T,Ev,HR,I,Vv/.87

           
          C 374
‑ 72    1/.80  2/.82 
3/.83  
       T,HR/.82  
 T,Ev,HR/.83      
T,Ev,HR,I/.84   
    T,Ev,HR,I/.84 

Octubre 86 
         C 266
‑ 70    1/.81  2/.83 
3/.84   
       T,HR/.83  
T,Ev,HR/.83       T,Ev,HR,Vv/.84
      T,Ev,HR,Vv/.85 

————————————————————————–

Nota: ‑ En el grupo A, la variable climática con
la cual se obtienen  los mejores resultados es la
temperatura media del
aire.                                                              

       ‑ En todos los
casos los valores de r y R² son altamente
significativos.                            
           

                     
1.
Lineal                      
4.
Exponencial                                    

                     
2.
Parabólico                  
5.
Logarítmico                                    

                     
3. Cúbico
                      6.
Potencia                                       

Tabla 2. Resultados del análisis de regresión
entre la evapotranspiración  experimental

          y
los factores climáticos. Datos
mensuales.  

——————————————————————————————————————————————–

                                                                       
Grupos                                

 Fecha          
Variedad  A  B   C   D   E,
F

 de plantación 
                  Modelo/Valor
de r
                            Factores
climáticos / Valor de
                     

     
———————————————————————————————————————

Enero 80         Ja 60
‑ 5       1/.92 
2/.90  3/.93     
          T,HR/.93 
   T,HR,P/.95   T,Vv,HR,P/.94 
 T,Ev,HR,I,Vv/.95

              
           Ja
60 ‑ 5   
    1/.91  2/.92 
3/.93     
          T,HR/.92 
   T,HR,P/.93   T,Vv,HR,P/.94 
 T,Ev,HR,I,Vv/.94

               
          C 87
‑ 51       1/.87 
2/.90  3/.92     
          T,HR/.93  
  T,HR,P/.94   T,Vv,HR,P/.95 
 T,Ev,HR,I,Vv/.95

             
             CP
5243        1/.86 
2/.88  3/.90     
          T,HR/.90 
   T,HR,P/.94   T,Vv,HR,P/.92
  T,Ev,HR,I,Vv/.93

                
        C 374 ‑
72      1/.86  2/.90 
3/.91     
          T,Ev/.90 
    T,HR,P/.92 
 T,Vv,HR,P/.92   T,Ev,HR,I,Vv/.92

Abril 80         Ja 60
‑ 5        1/.80 
2/.82  3/.84      
          T,Ev/.87  
  T,HR,P/.91   T,Vv,HR,P/.93 
 T,Ev,HR,I,Vv/.93

Enero 81        C 87
‑ 51       1/.86 
2/.88  3/.90      
          T,HR/.91  
  T,HR,P/.93   T,Vv,HR,P/.93
  T,Ev,HR,I,Vv/.92

Abril 81         Ja 60
‑ 5        1/.84 
2/.87  3/.91     
           T,Ev/.92  
  T,HR,P/.95   T,Vv,HR,P/.95 
 T,Ev,HR,I,Vv/.95

              
         C 87
‑ 51       1/.82 
2/.85  3/.89     
           T,HR/.91  
 T,HR,P/.92   T,Vv,HR,P/.92 
 T,Ev,HR,I,Vv/.94

Noviembre 81    Ja 60 ‑
5        1/.84 
2/.86  3/.88     
           T,HR/.95 
  T,HR,P/.98   T,Vv,HR,P/.98 
 T,Ev,HR,I,Vv/.97

Enero 82        Ja 60
‑ 5        1/.90 
2/.91  3/.92     
           T,HR/.95  
 T,HR,P/.95   T,Ev,HR,P/.95 
 T,Ev,HR,I,Vv/.95

Enero 84        Ja 60
‑ 5        1/.86 
2/.88  3/.91     
           T,Ev/.93  
  T,Ev,HR/.94  T,Ev,HR,P/.95 
 T,Ev,HR,I,Vv/.95

               
         C 87
‑ 51       1/.81 
2/.84  3/.87    
            T,HR/.90  
  T,Ev,HR/.92  T,Ev,HR,P/.92 
 T,Ev,HR,I,Vv/.94

              
           CP
5243        1/.86 
2/.89  3/.91     
           T,HR/.93  
 T,Ev,HR/.97  T,Ev,HR,P/.96 
 T,Ev,HR,I,Vv/.95

               
       C 374 ‑
72      1/.88  2/.90 
3/.92      
          T,HR/.95  
 T,Ev,HR/.96   T,Ev,HR,P/.97 
 T,Ev,HR,I,Vv/.96

Octubre 86      C 266 ‑
70      1/.81  2/.88 
3/.91      
          T,Ev/.90 
   T,Ev,HR/.92   T,Ev,HR,P/.93 
 T,Ev,HR,I,Vv/.94

——————————————————————————————————————–

Nota: ‑ En el grupo A, la variable climática con
la cual se obtienen los mejores resultados es la temperatura
media del aire.

 

 

 

 

 

Autor:

Arturo Luis Romero

Ingeniero Civil. Ingeniero Hidráulico. Doctor en
Ciencias Técnicas.
Profesor
Titular. Investigador Titular. Máster en Cálculo
Estructural de Obras de Ingeniería. Diplomado en Dirección de Empresas, Marketing y
Negociaciones. Máster en Dirección Integrada de
Proyectos.
Diplomado en Estrategias de
Negocios y
Comunicación. Diplomado en Gestión de
Riesgos, Gestión
de la Calidad y
Ambiental. UCT Escambray, La Habana. E- mail: ;
;

Partes: 1, 2
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