Pronóstico de rendimiento de los cultivos de granos en la región pampeana a través del uso de modelos de simulación agronómica

Abstract

Dada su importancia para la economía argentina, existe interés en predecir el rendimiento de soja y maíz. En este trabajo se describe y evalúa un esquema para pronosticar rendimientos de soja y maíz en distintas zonas de la Región Pampeana. El rendimiento se pronostica en diferentes momentos a lo largo del ciclo de un cultivo. El esquema se basa en modelos agronómicos que simulan el crecimiento y desarrollo de los cultivos en función de (a) condiciones meteorológicas experimentadas hasta el momento del pronóstico y (b) escenarios de posibles condiciones climáticas para el resto del ciclo, desde el momento del pronóstico hasta la cosecha. Los escenarios climáticos se basan en series climáticas históricas o, alternativamente, en pronósticos estacionales asociados a el fenómeno El Niño/Oscilación del Sur. El esquema se probó en Junín (Bs. As.), núcleo agrícola de la Región Pampeana, durante la campaña 2011/12. Los pronósticos realizados a lo largo del ciclo de cultivo mostraron que la distribución posible de rendimientos de soja y maíz variaron en respuesta a la evolución de las condiciones climáticas (principalmente lluvias). El esquema permitió estimar rendimientos con un error < 15% hasta dos meses antes de la cosecha. La inclusión de pronósticos estacionales permitió obtener pronósticos más precisos con mayor anticipación (≈15 días).

Given its importance for the Argentinean economy, there is interest in predicting soybean and maize yields. This article describes and assesses a framework to predict soybean and maize yields for different areas within the Pampas region. Yields are forecasted at different times throughout the crop cycle. The framework relies on agronomic models that simulate crop growth and development based on: (a) actual meteorological conditions up to the forecast date and (b) scenarios of possible climate conditions for the rest of the cycle, from the forecast date until harvest. The climate scenarios are based on the historical climate records or, alternatively, on seasonal forecast associated to El Niño/Southern Oscillation phenomenon. The framework was tested in Junín, the agricultural core of the Pampas, during the 2011/12 cropping season. Various forecasts performed throughout the cropping cycle showed that the distribution of likely soybean and maize yields varied according to the evolution of climate conditions (mainly rains). The framework was capable of predicting soybean and maize yields with an error < 15% with a lead time of 2 months before harvest. The use of seasonal forecast allowed more accurate predictions and with larger lead times.