INTRODUCCIÓN
En los últimos años, el tema del cambio climático ha adquirido gran relevancia a nivel mundial llegando a posicionarse como una de las prioridades de la agenda internacional, nacional, regional y local 1, debido a las predicciones catastróficas para el planeta previsto por la comunidad de científicos 2. Los cambios en los patrones actuales de la temperatura podrían ocasionar grandes efectos en el incremento de la temperatura ambiental, resultado del cambio climático, además en latitudes subtropicales se prevé una disminución de las precipitaciones pluviales 3,4,5.
Sin embargo, en ninguna de las cuencas se puede establecer tendencias claras en cuanto a la precipitación total anual, porque ningún valor estadísticamente es significativa que permita rechazar la hipótesis nula de no tendencia; en una cuenca la temperatura media anual mostró un ligero aumento, mientras que en la otra la temperatura manifestó descenso 6, tanto el estadístico Spearman Rho y Mann-Kendall muestran valores no significativos, debido a estos resultados no se puede establecer tendencias claras de disminución o incremento de las precipitaciones en la región.
Además, un leve aumento de la temperatura (indica mayor evaporación), serian condiciones que pueden crear una tendencia regresiva en los volúmenes de agua. En base a la desviación acumulada ha puesto en evidencia la diferenciación en dos periodos homogéneos. Dentro del análisis previo, cabe comentar el alto valor de la desviación estándar que corrobora la notable variabilidad de la precipitación y resta significación al valor medio mensual 7.
Así mismo, el clima mundial ha cambiado desde la época preindustrial, donde la temperatura se ha incrementado en un 0.3 a 0.6ºC 8, mientras que el panel intergubernamental sobre el cambio climático predice con el actual escenario de emisiones, la temperatura media mundial podría aumentar entre 0.9 y 3.5ºC para el año 2100, sin embargo, hay muchas incertidumbres que influyen en estas predicciones 8,9.
Más aun, Chang 10, determinó impacto potencial del cambio climático en el rendimiento del sector agrícola mediante el modelo de precios endógenos bajo diferentes escenarios de cambio climático, mientras para Crane at al. 1, la mayoría de los estudios sobre cambio climático se ocupan de los impactos potenciales y su adaptación, ya que el rendimiento del cultivo es más sensible a la precipitación de temperatura 11, si la disponibilidad de agua se reduce en el futuro, el suelo de alta capacidad de retención del agua es mejor para reducir el impacto de la sequía, pero la urbanización da lugar al aumento de la temperatura 12.
Por su parte, para Andrade 13 , tres décadas de datos globales no son suficientes para entender a cabalidad variaciones más lentas del clima de la Tierra, sin que esto signifique, que como la humanidad no conozcamos lo suficiente para establecer ciertas conclusiones 4, del análisis de los cambios medios de anomalías de temperatura y precipitación asociadas a desviaciones extremas, que producen un aumento de temperatura y precipitación, esto es producto del calentamiento global del planeta 14.
Ahora es posible afirmar, con un nivel de confianza muy alto, que el calentamiento del sistema climático es inequívoco como resulta evidente de las observaciones de incremento en la temperatura media global del aire y del mar, el derretimiento generalizado del hielo y nieve, y el incremento global del nivel medio del mar 15.
No son las elevadas temperaturas las que indican el cambio climático y como son las precipitaciones pluviales, sequias prolongadas y bajas temperaturas, todas estas con mayor incidencia que antes, esto es lo que se denomina anomalías, es decir están fuera del promedio 16, las precipitaciones pluviales son más intensas en zonas tropicales, principalmente porque el ciclo del agua ha variado, el nivel del mar ha aumentado a consecuencia del derretimiento de los glaciares, así como su salinidad ha disminuido y el aumento del vapor de agua se ha incrementado 3, y ésta es el gas invernadero más importante en la atmósfera 17.
Además, el clima ha estado cambiando en las tres últimas décadas, y seguirá cambiando, independientemente de cualquier estrategia de mitigación. La agricultura es una actividad dependiente del clima y por lo tanto es muy sensible a los cambios climáticos y a la variabilidad del clima 18, principalmente de secano, es un sector económico importante y la más vulnerable al cambio climático 19. El cambio climático puede afectar a la agricultura en diversas formas, por ejemplo, tiende a reducir el rendimiento, debido a que se acelera el proceso de las cosechas, con lo cual se reduce la producción de granos 20.
Por otra parte, la agricultura de secano es uno de los sectores más vulnerables al cambio climático cada vez más, está disminuyendo en algunas regiones la producción de cultivos 21, donde los ingresos de los productores están en mayor reducción y los impactos del cambio climático varía a lo largo del periodo de proyección de 100 años 22.
Por consiguiente, se plantea responder a la interrogante: ¿Cuál es el efecto de la temperatura y ´precipitación en el rendimiento de los cultivos en la cuenca Coata? Ya que los incrementos de temperatura y cambios en la precipitación bajo los escenarios del cambio climático son responsables de la variación en los rendimientos de los cultivos, debido a su variabilidad interanual. Y por ende es necesario evaluar el comportamiento de las temperaturas extremas y precipitaciones pluviales en el contexto del cambio climático.
MATERIALES Y MÉTODOS
La investigacion fue realizado en la cuenca del río Coata se ubica íntegramente dentro del departamento de Puno, ocupa las superficies de las provincias de San Román, Lampa y parte de las provincias de Puno y Huancané. La cuenca del río Coata está conformada básicamente por las cuencas de los ríos Cabanillas y Lampa. La superficie total de la cuenca Coata es de 4,908.44 Km2, su altitud máxima y mínima es de 5,300 y 3,800 msnm., respectivamente, y su altitud media es de 4,336.12 msnm. La longitud de curso más largo es de 188.57 Km. con una pendiente media de 1.13%. Pluviométricamente es una cuenca con buen rendimiento hídrico. La precipitación total anual en la cuenca varia de 595.5 mm. (Juliaca) a 870.8 mm. (Quillisani). Los valores más altos se registran en el entorno del lago Titicaca y en la parte alta de la cuenca. Las temperaturas más bajas se producen en el mes de julio, mientras que las más elevadas se registran de noviembre a marzo, por lo general centradas en enero.
Análisis de tendencia de la información meteorológica
Se realizo el análisis de tendencias, el análisis de saltos y con la serie libre de saltos, se procedió a analizar las tendencias en la media y en la desviación estándar. Para ver si la serie presenta tendencia en la media se procedió al cálculo de la tendencia en la media, luego los parámetros de la ecuación de regresión lineal simple, y finalmente compararon si la T𝐶≤ Tt (95%), entonces no se presenta tendencia en la media y de lo contrario se los presentan. Se utilizó la tendencia en la desviación estándar puesto que se trabajó con datos mensuales para el primer y segundo objetivo, con el procedimiento siguiente: a) Regionalización, y análisis de consistencia de la precipitación y temperaturas a nivel mensual. Se aplicó el método del vector regional (MVR) para identificar anomalías, valores extremos o comportamientos no homogéneos en la región, que se evaluaron para establecer su confiabilidad con el fin de ratificarlos o corregirlos. b) Preparación y armado de series continuas mensuales y anuales de los datos de precipitación y temperaturas para el análisis de tendencias. Los datos originales presentan vacíos en algunos meses o periodos, que fueron reconstituidos para poder aplicar test estadísticos usados para el análisis de tendencias. c) Análisis de tendencias de precipitaciones y temperaturas mensuales y anuales, aplicando test estadísticos paramétricos y no paramétricos usando el software TREND (test Mann-Kendall y Sperman’s Rho, t-student 23, los resultados se interpretaron considerando los comportamientos de eventos extremos de los elementos frente al fenómeno del cambio climático.
Análisis del rendimiento de los cultivos frente al cambio climático en lacuenca del río Coata
Se realizó el análisis de produccion de cultivos de pan llevar con los elementos climáticos de la cuenca Coata, se obtuvieron los rendimientos de los cultivos para cada zona sub-tipo climático de las Oficinas del Ministerio de Agricultura-Puno y posteriormente se analizó la consistencia de las informaciones del periodo considerado en el presente trabajo, luego se realizó cálculos de los estimadores para cada cultivo utilizando el método de mínimos cuadrados ordinarios y regresión, el rendimiento en función de las variables climáticas; primero por separado la temperatura mínima y luego por la temperatura máxima, de precipitación pluvial, para comparar el efecto individual de cada variable. Seguidamente se realizó la estimación conjunta de las variables climáticas (temperaturas máximas y mínimas extremas) y las precipitaciones pluviales al final se incluyeron los eventos extremos.
Seguir esta secuencia de estimaciones permitió ver el impacto de cada variable en el modelo y al final se comparó cada uno y se eligió el mejor modelo según los criterios estadísticos, posteriormente se realizó las interpretaciones de los valores obtenidos de la interrelación de las variables climáticas y el rendimiento de los cultivos seleccionados, mediante el coeficiente de correlación de Pearson. Para interpretar el coeficiente de correlación (r) que se obtiene, se tiene como criterio de decisión, 24.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis, se observó un aumento de la temperatura media anual de 0.05°C a lo largo del área de estudio, con tendencia de aumento en temperatura mensual en junio y en la primavera a lo largo de toda el área. Las tendencias más significativas observadas en la temperatura parecen ser consistentes entre las diferentes fuentes de datos (8).
Influencia del cambio climático sobre la variación de las temperaturas
Modelo | Suma de cuadrados | Gl | Media cuadrática | F | Sig. | |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | Regresión | 280.745 | 3 | 93.582 | 3.897 | 0.029b |
Residual | 384.255 | 16 | 24.016 | |||
Total | 665.000 | 19 | ||||
a. Variable dependiente: Cambio climático b. Variables predictoras: (Constante), temperaturas medias, mínimas y máxima |
Según la prueba de hipótesis de la distribución F en el análisis ANOVA, se pudo determinar que existe una influencia significativa de los cambios climáticos en las temperaturas de la cuenca del río Coata, para los últimos 20 años, ya que el valor de significancia es 0.029, dicho valor es menor de 0.05 del nivel de significancia, según las pruebas estadísticas de la Tabla 1. Diversos estudios destacan que el cambio climático registrado en los últimos 30 años ha tenido un impacto en la distribución, abundancia, fenología y fisiología de muchas especies 25. Se presume que el incremento en la temperatura será entre 1,1 y 6,4°C, para 2100 (4). Uno de los cambios más estudiado y más documentado es el aumento en la temperatura, encontrándose que durante los últimos 30 años la temperatura media del planeta ha aumentado entre 0,5º y 3ºC 26. A su vez, diversos modelos predicen que en los próximos 50 años la temperatura global del planeta podría incrementarse entre 1,3° a 5,8°C comparado con tiempos pre-industriales 26.
Modelo | Coeficientes no estandarizados | Coeficientes tipificados | T | Sig. | ||
---|---|---|---|---|---|---|
B | Error típ. | Beta | ||||
1 | (Constante) | -89.841 | 39.041 | -2.302 | 0.034 | |
Temperatura Máxima | 34.573 | 16.396 | 3.038 | 2.101 | 0.047 | |
Temperatura Mínima | 22.052 | 16.403 | 1.605 | 1.345 | 0.188 | |
Temperatura Media | -55.334 | 33.081 | -3.790 | -1.674 | 0.051 | |
a. Variable dependiente: Cambio climático |
Con los resultados de la Tabla 2 de los coeficientes independientes se pudo establecer que existe mayor influencia del cambio climático en las temperaturas máximas de 0.047 que es menor al 0.05 en la cuenca del río Coata, seguido en las temperaturas medias, la influencia no es significativa o representativas en las temperaturas mínimas en el periodo de 20 años de 1994 a 2014. Consecuencias del cambio climático. De acuerdo con IPCC (3,4), una duplicación de los gases de invernadero incrementaría la temperatura terrestre entre 1 y 4,5°C. Aunque no parezca mucho es equivalente a volver a la última glaciación, pero en la dirección inversa. Por otro lado, el aumento de temperatura sería el más rápido en los últimos cien mil años, haciendo muy difícil que los ecosistemas del mundo se adapten 25. Los registros de actividad solar encontrados lo revelaron una concordancia notable entre esta variable y la temperatura en la Tierra para los últimos 400 años, lo que al parecer muestra que es el sol y no el CO2 el principal regulador del clima en la Tierra. A pesar de esto, el coeficiente de correlación entre la radiación solar y la temperatura r = 0,68 es menor que con el CO2, (r = 08,85). Esto puede deberse a que el CO2 se comporta como una variable en aumento directo sin la variabilidad intrínseca que posee la radiación solar 27.
Modelo | R | R cuadrado | R cuadrado corregida | Error típ. de la estimación |
---|---|---|---|---|
1 | 0.731a | 0.534 | -0.231 | 6.001 |
a. Variables predictoras: (Constante), precipitación máximas de 24 horas, días de precipitación, precipitación Total |
Resumen del modelo de regresión lineal de precipitación, cuenca coata, 1994-2016. Fuentes: Base de datos del autor.
Según el modelo de regresión lineal como se muestra en la Tabla 3, la relación no es significativa, pero se pudo determinar que los cambios en las precipitaciones pluviales se relacionan en solo un 53.4% con el cambio climático en los últimos 20 años para la cuenca del río Coata. Estudios de modelación realizados para diferentes regiones de África, donde evaluaron el impacto de los cambios de temperatura y de precipitación sobre el rendimiento, señalan que, si las lluvias permanecen constantes, el rendimiento de los cultivos se reduce en un 15.0%, en razón a que las altas temperaturas afectan el ciclo de los cultivos e incrementa el estrés hídrico, por la elevada evapotranspiración (25).
Modelo | Suma de cuadrados | Gl | Media cuadrática | F | Sig. | |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | Regresión | 88.70 | 3 | 29.57 | 0.822 | 0.0401b |
Residual | 576.30 | 16 | 36.02 | |||
Total | 665.00 | 19 |
Anova de las precipitaciones pluviales, cuenca coata, 1994-2014.
Fuentes: Base de datos
a.- variable dependiente: Cambio Climatico
b.- Variables predictoras (constants), presipitacion maxima en 24 horas, dias de precipitacion, precipitacion total
Según la prueba de hipótesis de la distribución F del análisis ANOVA, determinó que no existe una influencia significativa de los cambios climáticos en las precipitaciones pluviales de la cuenca Coata, porque F𝐶≤ 𝐹t (2.24), para los años de 1994 al 2014, pero contrariamente se afirma en base al valor de la significancia igual a 0.0401 = 4.01% es menor a un error del 0.05 = 5%. Escape es la capacidad de la planta de completar su ciclo de vida antes que las condiciones de suelo presenten un déficit de agua, lo que implica un rápido desarrollo fenológico de la planta, plasticidad durante el período de desarrollo y removilización de asimilados, pero trae como consecuencia una reducción en los rendimientos, con respecto a las plantas de ciclo normal tal como se mostró en la Tabla 4 25.
Rendimiento de los cultivos frente a los comportamientos de las variables climáticas Medidas de tendencia central y variabilidad de rendimiento de los cultivos
Las variables climáticas para cultivos seleccionados influyen de distinta intensidad, para cultivo de haba la temperatura óptima oscila entre 11.5 a 16ºC durante su fase fenológico, temperaturas constantes superiores a 23ºC, así como una fluctuación térmica diaria con temperaturas diurnas superiores a 20ºC y temperaturas nocturnas debajo de 10ºC, pueden inhibir la floración 19. El cultivo de papa es más sensible a heladas, crece y produce bien con temperaturas fresca principalmente de noche favorece a la formación de tubérculos, para el crecimiento vegetativo es bueno entre 20-25ºC, y la temperatura óptima para la producción de tubérculos está entre 18-20ºC, mientras que las temperaturas altas de 28-30ºC impiden el crecimiento de los tubérculos al gastar la planta en respiración toda la producción de la fotosíntesis, de referencia Tabla 5.
Mínimo | Máximo | Media | Desv. típ. | Varianza | |
---|---|---|---|---|---|
Haba | 838.39 | 1215.83 | 1029.0780 | 112.07095 | 12559.898 |
Papa | 5799.46 | 10287.98 | 8430.2745 | 1531.66743 | 2346005.119 |
Quinua | 766.74 | 1970.78 | 1000.7055 | 259.08518 | 67125.129 |
Medidas de tendencia central y variación del rendimiento de los cultivos seleccionados en la Cuenca Coata, 1994-2014
Fuentes: Base de datos.
Finalmente, la temperatura media para el cultivo de la quinua es de alrededor de 15-20ºC, sin embargo, se ha observado que con temperaturas medias de 10ºC se desarrolla perfectamente el cultivo, así como con temperaturas altas de hasta 25ºC, dicho cultivo posee un mecanismo de escape y tolerancia a bajas temperaturas, puede soportar hasta menos de 8ºC en determinadas etapas fenológicas, siendo la más tolerante la ramificación y las más susceptibles la floración y llenado de grano. Respecto a temperaturas extremas altas por encima de 38ºC, se ha observado que produce aborto de flores y muerte de estimas y estambres, imposibilitando así la formación de polen y por lo tanto la formación de grano, 28.
Rendimiento promedio del cultivo de haba frente a las variables climáticas
Según la prueba de hipótesis de la distribución F con el análisis ANOVA de la Tabla 6, determina que no existe una influencia significativa de los cambios de las temperaturas y precipitaciones pluviales en el rendimiento del cultivo de la haba grano seco de la cuenca para los años de 1992 al 2012, puesto el valor de F𝐶≤ 𝐹t (2.24) esto indica que no hay variación estadísticamente, pero el valor de significancia es igual a 0.042 = 4.2% que es menor a un error del 0.05 = 5%, puesto que se requiere una precipitación pluvial promedio 800 mm y las temperaturas óptimas durante su ciclo vegetativo esta entre 11.5-16ºC y superiores a 20ºC pueden inhibir la floración, por ende la disminución en el rendimiento del cultivo de haba 28. La bivariadas bajas entre la variación de las temperaturas, precipitaciones pluviales y el rendimiento del cultivo del haba grano seco de la cuenca, durante los años 1994-2014, pero las temperaturas mínimas afectan negativamente en el rendimiento de los cultivos de haba 29.
Modelo | Suma de cuadrados | gl | Media cuadrática | R | F | Sig. | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Regresión | 71988.123 | 4 | 17997.031 | 0.694b | 1.620 | 0.042b |
Residual | 166649.935 | 15 | 11109.996 | ||||
Total | 238638.058 | 19 | |||||
a. Variable dependiente: Haba b. Variables predictoras: (Constante), temperatura mínima, días de precipitación, Temperatura máxima, Precipitación Total |
Anova de la regresión residual total para el cultivo de haba
Rendimiento promedio del cultivo de la papa frente a las variables climáticas
Según la prueba de hipótesis de la distribución F con el análisis ANOVA la F𝐶> 𝐹t (2.24), esto determina que existe una influencia significativa de los cambios de las temperaturas y precipitaciones pluviales en el rendimiento del cultivo de la papa en la cuenca del río Coata, durante los años de 1994 al 2014, porque se obtuvo un valor de significancia igual a 0.005 = 0.5% mucho menor a un error del 0.05 = 5% y tal como se muestran en la Tabla 7. Sin embargo, la relación entre la estabilidad de las membranas y el rendimiento bajo altas temperaturas varía entre las especies, por lo que se recomienda realizar estudios específicos para cada cultivo antes de utilizar esta sola variable fisiológica como un criterio de selección 30. La pérdida de los electrolitos como indicador de la termoestabilidad de las membranas, ha sido utilizada en Arabidopsis31 y en diversos cultivos como papa y tomate 30.
Modelo | Suma de cuadrados | Gl | Media cuadrática | F | Sig. | |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | Regresión | 26928023.73 6 | 4 | 6732005.934 | 5.723 | 0.005b |
Residual | 17646073.52 0 | 15 | 1176404.901 | |||
Total | 44574097.25 6 | 19 | ||||
a. Variable dependiente: Papa b. Variables predictoras: (Constante), temperatura mínima, días de precipitación, temperatura máxima, precipitación Total |
Anova de la regresión residual total para el cultivo de papa, Cuenca Coata, 1994-2014
Según la prueba de hipótesis de la distribución F con el análisis ANOVA el F𝐶> 𝐹t (2.24), se pudo establecer que existe una influencia significativa de los cambios de las temperaturas y precipitaciones pluviales en el rendimiento del cultivo de la quinua en el ámbito de estudio, para los años de 1994 al 2014, porque se tiene un valor de significancia igual a 0.002 = 0.2% que es mucho menor a un error del 0.05;5% (Tabla 8). La elevada temperatura afecta el rendimiento y las características de calidad del grano más importante que los cambios en las precipitaciones. Los cambios climáticos proyectados muy probablemente afectarán las características de calidad del grano de interés para los diferentes mercados y las necesidades de utilización, 31.
Modelo | Suma de cuadrados | Gl | Media cuadrática | F | Sig. | |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | Regresión | 847197.365 | 4 | 211799.341 | 7.420 | 0.002b |
Residual | 428180.088 | 15 | 28545.339 | |||
Total | 1275377.45 3 | 19 | ||||
a. Variable dependiente: Quinua b. Variables predictoras: (Constante), temperatura mínima, días de precipitación, temperatura máxima, precipitación total |
Análisis de anova de regresión residual total para el cultivo de quinua, Cuenca Coata, 1994-2014
CONCLUSIONES
La tendencia en temperaturas máximas presenta cambios significativos a nivel anual para los periodos analizados en cada estación de la cuenca Coata de 48 años con incremento promedio de 0.05ºC/año.
Las precipitaciones de la estación de Cabanillas en el mes de mayo y anualmente tienden a disminuir con un nivel de significancia de 0.10, es decir una disminución de las lluvias, y a nivel anual para las estaciones analizadas presenta un comportamiento estable, pero con una reducción de 0.17mm/año, o sea no presenta cambios significativos. Pero si presentan una variabilidad climática con periodos secos y húmedos de los años, debido a la ubicación de las estaciones meteorológicas, pero no se identifica una tendencia regional marcada de disminución en la cuenca Coata.
Los días de precipitación y temperatura máxima a los rendimientos de cultivo de haba grano seco viene afectando significativamente con un incremento de 13.28kg/ha, mientras que las temperaturas mínimas y precipitación total no muestran impactos considerables pero sí negativamente; los días de precipitación presenta incrementos, temperaturas máximas, medias y mínimas generan impactos significativas en el rendimiento de los cultivos de la papa 23.45kg/ha, mientras que la precipitación total no muestra impactos significativos, pero si negativamente, además la precipitación total, temperaturas máximas y mínimas generan impacto negativo en el rendimiento del cultivo de la quinua con pérdidas de 39.11kg/ha, pero los días de precipitación generan impactos significativos en el cultivo de la quinua, con incremento de 29.12kg/ha.