La superficie de producción de trigo en México ocupa unas 700.000 hectáreas, cifra que se mantiene estable desde mediados de la década de 1990, donde se producen anualmente 3,8 millones de t de granos. En el período posterior a la revolución verde, los rendimientos de trigo en México fluctuaron alrededor de 4 t/ha durante gran parte de la década de 1980 antes de aumentar y estabilizarse alrededor de 5,2 t/ha a mediados de la década de 2000. Incluso con este aumento del rendimiento, las importaciones netas de trigo se triplicaron con creces, de alrededor de 0,8 Mt en 1980 a 3,5 Mt en los últimos años (FAOSTATS, 2019).
Alrededor del 88% del área total de trigo en México está bajo riego, donde el rendimiento promedio es de 5.6 t/ha a nivel nacional (http://infosiap.siap.gob.mx). La zona más importante para el trigo de riego se encuentra en la región Noroeste (estados de Baja California, Sonora y Sinaloa), mientras que otras zonas relevantes para este cultivo se encuentran en el Noreste (estado de Nuevo León) y en la región de El Bajío en la zona central. estados de México (Guanajuato, Querétaro, Michoacán y Jalisco). Los sistemas de cultivo de trigo en México incluyen un ciclo de cultivo al año, en el noroeste del país, que suele ir de noviembre-diciembre a marzo-abril, pero también como rotación con sorgo o maíz en la región del Bajío. En los estados de Baja California y Sonora, el trigo duro es el tipo más típico, mientras que en el resto del país se cultivan principalmente variedades de trigo blando.
Datos meteorológicos y estaciones meteorológicas de referencia
Se utilizó la red de estaciones meteorológicas CLICOM (Proyecto de Computación Climática; http://clicom-mex.cicese.mx) para recuperar datos meteorológicos diarios durante más de 15 años. Con base en la distribución del área cosechada de cultivos (MAPSPAM, 2005) y las zonas agroclimáticas definidas para México (Van Wart et al., 2013), se seleccionaron un total de 11 estaciones meteorológicas de referencia (RWS). Las zonas de amortiguamiento de RWS representaron el 70% del área total cosechada de trigo de regadío, mientras que las zonas agroclimáticas donde se ubicaron estas localidades representaron el 81% del área nacional para este cultivo. Se utilizó NASA-POWER (http://power.larc.nasa.gov/) como fuente de datos de radiación solar incidente en todos los RWS porque faltaba la medición diaria de radiación solar. El control de calidad y el llenado/corrección de los datos meteorológicos se realizaron en función de las correlaciones entre el RWS objetivo y dos estaciones meteorológicas adyacentes siguiendo a van Wart et al. (2013). El número de correcciones/datos completados siempre fue inferior al 3%. No se utilizaron datos de lluvia para las simulaciones, ya que asumimos que no había limitaciones de agua para el crecimiento de los cultivos. Por lo tanto, se dispuso de registros meteorológicos completos (radiación solar diaria, Tmax, Tmin) para el intervalo 1998-2012 para el cual se simuló el potencial de rendimiento (Yp). La primera campaña de cultivo simulada fue 1998-1999 (año de cosecha 1999) y la última 2011-2012 (año de cosecha 2012), por lo que se simularon un total de 14 campañas de cultivo.
Área de cosecha y rendimientos reales.
Los datos a nivel de distrito sobre el área cosechada y los rendimientos promedio de cada cultivo se obtuvieron de las estadísticas nacionales oficiales (disponibles en http://infosiap.siap.gob.mx/gobmx/datosAbiertos_a.php). Los rendimientos reales promedio ponderados se calcularon para cada año tampón en función de su área cosechada durante el período 2010-2015. El año 2013 fue descartado del análisis debido a rendimientos extremadamente bajos en áreas extensas.
Sistema de cultivos e información de gestión para simulaciones de cultivos
Las prácticas de manejo para cada zona de amortiguamiento de RWS se recuperaron de agrónomos locales. La información solicitada incluía fechas de siembra promedio y óptimas, nombre de cultivo dominante y duración del ciclo de cultivo, y densidad de población de plantas real y óptima. Los datos proporcionados fueron posteriormente corroborados por otros expertos locales y nacionales. Se realizaron simulaciones de variedades generalizadas para cada región utilizando el modelo CERES-trigo integrado en DSSAT v 4.6.1.0 (Jones et al., 2003). Los coeficientes genéticos se derivaron y validaron para este análisis con base en datos de 32 experimentos bien manejados con riego ubicados en Ciudad Obregón (Sonora), Mexicali (Baja California), General Terán (Nueva León), La Barca (Jalisco) y Los Mochis (Sinaloa). ). La fenología del cultivo se calibró para tres tipos diferentes de cultivares: CIRNO C 2008 (trigo duro), un trigo blando de ciclo intermedio y un trigo blando de ciclo corto (RMSE emergencia-antesis y emergencia-madurez = 4-7 días). Muchos de estos experimentos pueden haber experimentado deficiencias de agua y nutrientes, incidencia de adversidades bióticas y otros factores que reducen el rendimiento. Por lo tanto, los coeficientes genéticos se ajustaron para abordar los rendimientos más altos obtenidos en cada sitio experimental. Se simuló una variedad de trigo candeal (CIRNO C 2008) para zonas de amortiguamiento ubicadas en los estados de Sonora y Baja California. Se simuló una variedad intermedia de trigo blando en los estados de Sinaloa y Nuevo León. Finalmente, se utilizó el promedio de variedades cortas e intermedias de trigo en los restantes estados del centro de México.
Referencias
Hoogenboom, G., J.W. Jones, P. W. Wilkens, C. H. Porter, K. J. Boote, L. A. Hunt, U. Singh, J. I. Lizaso, J. W. White, O. Uryasev, R. Ogoshi, J. Koo, V. Shelia y G.Y. Tsuji. 2015. Sistema de Apoyo a la Decisión para la Transferencia de Agrotecnología (DSSAT) Versión 4.6 (www.DSSAT.net). Fundación DSSAT, Prosser, Washington.
Jones, J.W., G. Hoogenboom, C.H. Porter, K. J. Boote, W. D. Batchelor, L. A. Hunt, P. W. Wilkens, U. Singh, A.J. Gijsman y J. T. Ritchie. 2003. Modelo de sistema de cultivo DSSAT. Revista Europea de Agronomía 18:235‐265.
Van Wart, J., Van Bussel, L.G.J., Wolf, J., Licker, R., Grassini, P., Nelson, A., Boogaard, H., Gerber, J., Mueller, N.D., Claessens, L., Cassman, K.G., Van Ittersum, M.K., 2013a. Revisión del uso de zonas agroclimáticas para aumentar el potencial de rendimiento de cultivos simulados. Cultivos de campo Res. 143, 44-55.
Consulta la versión completa del articulo en la edición digital
