Introducción

La producción agropecuaria en la zona noroeste del estado de Chihuahua, depende en su mayor parte, de la precipitación; en especial, para los cultivos bajo un régimen de temporal como es el caso de la avena forrajera (Avena sativa L.). La avena es originaria de Asia menor y los españoles, en la época de la conquista, la introdujeron a México para fines forrajeros. En el periodo de 1996 a 2012 se sembraron más de un millón de hectáreas colocándose entre los cinco cultivos más importantes de los considerados anuales intensivos (^{INIFAP, 2012}). En la actualidad, en México, la avena forrajera cumple un fundamental objetivo como forraje verde, ensilado, henificado o para producción de grano, el cual es un excelente proveedor de fibra soluble, proteína, ácidos grasos insaturados, vitaminas, minerales y fitoquímicos que reducen la presencia de varios tipos de enfermedades.

En las últimas dos décadas, el promedio de precipitación anual para la región noroeste de Chihuahua fue de 485 mm, finalizando en el año 2011 con una severa sequía (^{Rafael et al., 2012}) donde se tuvo una precipitación promedio de 275 mm (^{CNA, 2014}). Además, el aumento en la emisión de los gases de efecto invernadero, como el dióxido de carbono (CO₂) por actividades antropogénicas, han provocado un efecto negativo en los ecosistemas terrestres; por ejemplo, algunos estudios en diversos ecosistemas, han reportado un incremento en la temperatura promedio, y en consecuencia, se ha intensificado la evapotranspiración de los cultivos reduciendo su productividad (^{Stanhill y Cohen, 2001}; ^{Wild et al., 2008}). El incremento en las temperaturas y cambios en los patrones de precipitación y sus potenciales efectos son una consecuencia de lo que se conoce como cambio climático (^{Birthal et al., 2014}). La agencia de estudios para el impacto climático en el ártico (ACIA-Arctic Climate Impact Assessment) y el panel sobre cambio climático (IPCC-Intergovernmental Panel on Climate Change) concluyeron que las variables de temperatura y precipitación cambiarán especialmente en altas latitudes durante el presente siglo (^{ACIA, 2004}; ^{IPCC, 2014}).

El cambio climático representa un peligro latente en los sistemas ecológicos (^{Parmesan y Yohe, 2003}; ^{Malyshev et al., 2015}), en la agricultura (^{Parry y Ruttan, 1991}; ^{Birthal et al., 2014}), en la salud humana (^{McMichael et al., 2006}; ^{Vardoulakis et al., 2014}) e incluso en la economía de las comunidades (^{Mendelsohn et al., 2006}; ^{Wiebelt et al., 2015}). Para el caso particular de la agricultura, los patrones de producción pueden variar debido a que los cultivos reaccionan en forma diferente ante los cambios del clima (^{Field et al., 2012}). Aunado a todo lo anterior, el incremento poblacional, en especial en algunas áreas, hacen más crítico los potenciales efectos del cambio climático (^{Higashino y Stefan, 2014}). En particular, para la región del noroeste del estado de Chihuahua, donde el área ocupada con este cultivo se estima en alrededor de 300,000 ha. Por tanto, el fenómeno meteorológico de cambio climático y sus efectos representan un claro e imprescindible tema de investigación y análisis. En específico, la avena forrajera que se produce bajo condiciones de temporal, en la región noroeste del estado de Chihuahua no ha recibido atención por parte de los especialistas, ya que es considerada como la tercera opción de siembra, después del maíz y del frijol. De hecho, a nivel nacional también es sembrada cuando otros cultivos como el maíz, frijol, trigo o cebada no son considerados rentables (^{Villaseñor et al., 2009}). El objetivo de este estudio fue estudiar la variabilidad en la producción de avena de temporal mediante una función estocástica y analizar su relación con las variables de temperatura y precipitación en la región noroeste del estado de Chihuahua, México. Los resultados de este estudio ayudarán a mitigar, adaptar y pronosticar las consecuencias en la producción agrícola bajo condiciones de temporal debido a las variaciones en estas variables climatológicas.

Método

El cultivo de avena forrajera fue seleccionado debido a que, en un análisis previo, presentó una alta correlación con las variables climatológicas de temperatura y precipitación (^{SAGARPA, 2014}). Se recabó información estadística de 13 años (2001-2013) en la región noroeste del estado de Chihuahua la cual fue obtenida de las estaciones en los municipios de Bachíniva y Namiquipa (^{CNA, 2014}) que son productores de avena forrajera. Para el caso de Bachiniva se utilizaron únicamente 10 años mientras que para Namiquipa fueron 13 años. El poblado de Bachíniva geográficamente se ubica entre los paralelos 28° 37’ y 29° 05’ N y los meridianos 107° 06’ y 107° 28’O, a una altura promedio de 2,020 msnm, el cual presenta un clima templado semi-húmedo extremoso (^{García, 1988}). La temperatura máxima es de 36° C en verano y la mínima es de -14°C en invierno con una precipitación media anual de 470 mm (^{INEGI, 2010a}). El poblado de Namiquipa se ubica entre los paralelos 28° 45’ y 29° 35’ N y los meridianos 106° 28’ y 107° 39’ O, a una altura promedio de 1,836 msnm. En esta región se presenta un clima semi-seco templado (^{García, 1988}), la temperatura máxima es de 38° C en verano y la mínima es de -14°C que se presenta en invierno y la precipitación media anual es de 500 mm (^{INEGI, 2010b}). La región de estudio se muestra en la Figura 1.

Figura 1 Región noroeste del estado de Chihuahua productora de avena forrajera de temporal. 

El exceso de ceros en una base de datos puede llevar a obtener relaciones ilegitimas, dificultando la obtención de un modelo estadístico válido (^{Ridout et al., 1998}). Por esta razón, y debido a la gran cantidad de meses sin registro de lluvia en la región de estudio, para el análisis se utilizó únicamente la información de los meses de julio, agosto y septiembre, en cuyo periodo se concentra más del 80% de la precipitación anual (^{CNA, 2014}). La siembra de avena de temporal se efectúa en los meses de junio y julio, y tiene un periodo de alrededor de 110 días.

Modelo probabilístico de la producción

En el presente trabajo se modeló, mediante una función probabilística, la producción agrícola, siguiendo los planteamientos de ^{Harvey (1976)} y de ^{Just y Pope (1978)}. Al considerar el hecho de que bajo ciertas circunstancias existe el riesgo de obtener una producción agrícola menor por hectárea, existen dos conceptos de interés; la función de producción media f (x _it,β ) y la función de riesgo h (x _it ,α). Debido a que la información de interés esta solamente relacionada con la función de producción, no se consideró la función de riesgo. Sin embargo, al existir suficiente evidencia que se puede atribuir al riesgo en la producción, entonces la función de varianza cobra particular interés. Existen dos estimadores que proveen consistencia en los parámetros de producción y en la función de varianza; los mínimos cuadrados generalizados (MCG) y la de máxima verosimilitud (MV). El MCG es utilizado en estudios empíricos de riesgos de producción (^{Wan et al., 1992}; ^{Hurd, 1994}; ^{Traxler et al., 1995}). Sin embargo, los estimadores de MV son de mayor eficiencia para el cálculo de las funciones paramétricas de la varianza que las de MCG (^{Harvey, 1976}). El modelo se especifica mediante:

Donde y _it representa la producción agrícola para el estado i en el tiempo t, x _it es una variable de estado climática i en el tiempo t, mientras que β y α son los correspondientes parámetros de los vectores y ε_it es una variable con distribución aleatoria con media cero y varianza:

Donde V(y_it) representa la varianza que se presenta en la producción en un periodo de tiempo. La idea básica en las anteriores especificaciones es que los efectos de las entradas deben enlazarse a priori en la variabilidad de la señal de salida. El primer argumento en la Ecuación (1) especifica los efectos de las entradas en la media de la salida y el segundo argumento expresa los efectos de las entradas en términos de la varianza. Por lo tanto, las funciones:

Son funciones independientes. Las funciones de ^{Just y Pope (1978)} no imponen una restricción en las entradas de los efectos de riesgo y, por lo tanto, en el incremento o decremento de sus efectos en la salida. El parámetro α indica si una variable de clima incrementa la varianza de la producción agrícola. Una función de entrada se dice que incrementa el riesgo, si a su vez aumenta la varianza de la producción agrícola bajo incertidumbre. El modelo de producción propuesto en función de las variables climáticas de la temperatura y la precipitación fue el siguiente:

PAit=Producción agrícola; εit representa a la varianza del error.

Los impactos futuros del cambio climático en la media de producción de avena y en su variabilidad fueron estimados usando los escenarios climáticos obtenidos mediante los reportes desarrollados por el Panel Intergubernamental en Cambio Climático (PICC), el cual forma un cuerpo líder a nivel internacional para la evaluación del cambio climático. Este fue establecido por el Programa Medioambiental de las Naciones Unidas (UNEP-United Nations for Environment Programme) y la organización mundial en meteorología (WMO-World Meteorological Organization). En particular, en el centro Hadley donde se llevan a cabo estudios sobre el cambio climático con sede en el Reino Unido, se desarrolló un modelo de comportamiento de variables climáticas identificado como HadCM3 (Hadley Centre Coupled Model, versión 3) en donde se cuenta con los escenarios de emisión de contaminantes A2 y B2 para los años de 2050 y 2080. En el escenario A2 se considera a un mundo heterogéneo, donde se simulan índices de crecimiento poblacional en un constante crecimiento, con desarrollo económico que se presenta solo en pocas regiones y, donde además, no se tiene acceso a desarrollos tecnológicos. Por su parte, el escenario B2 presenta soluciones locales para los problemas medio ambientales; sin embargo, persisten los problemas socio-económicos junto con un crecimiento poblacional menor al A2 y un desarrollo económico y tecnológico de cambios lentos. Ambos escenarios presentan un panorama pesimista del futuro, con un mayor énfasis para el A2. En específico, las variables de precipitación y temperatura en ambos escenarios fueron utilizadas para modelar estocásticamente el rendimiento de avena de temporal. Se implementó un análisis estadístico de correlación para ambas bases de datos utilizando el programa estadístico ^{SAS (2004)}. Las variables a considerar fueron la primera y segunda potencia de la temperatura y la precipitación, así como su interacción. La validación de los modelos se realizó mediante un análisis de ANOVA (Tabla 1 y Tabla 2) y el cálculo de las ganancias βi (Ecuación 5) de los modelos de regresión se obtuvieron mediante el procedimiento para modelados no lineales (proc nlin) en SAS (Tabla 3 y Tabla 4). En la Tabla 5 y Tabla 6 se muestran los pronósticos de precipitación bajo los escenarios A2 y B2 y, finalmente, se calculó la producción de avena (Tabla 7) y la estimación de su varianza (Tabla 8) en los años 2050 y 2080 para cada escenario de cambio climático.

Resultados

En las Tablas 1 y 2, se observan los resultados significativos del análisis estadístico, para las comunidades de Bachíniva y Namiquipa. Respecto a los resultados del análisis de correlación, para el modelo de la producción en Bachíniva se obtuvo una r ² de 0.97*, mientras que para el modelo de la producción en Namiquipa, se obtuvo una r ² de 0.76*. Para el caso particular de Bachiniva, se observó que los parámetros de precipitación, temperatura y su interacción resultaron significativos estadísticamente, no así el efecto cuadrático. Respecto a Namiquipa, sólo el parámetro de temperatura fue estadísticamente significativo. Al considerar a la temperatura un factor característico del cambio climático, el análisis de varianza muestra una marcada influencia en la reducción de avena por los potenciales incrementos de esta variable climática.

En las Tablas 3 y 4 se presentan los resultados del cálculo de los coeficientes β _i (Ecuación 5) para el modelo de producción en cada comunidad. En ambas tablas, se puede observar que, tanto la precipitación como la temperatura, son significativos en la variabilidad de la producción de avena; sin embargo, la temperatura tiene un factor de mayor peso. Esto se explica debido a que la temperatura tiene un mayor valor absoluto respecto a los demás coeficientes.

La simulación del comportamiento de las variables climáticas mediante el modelo HADCM3 se planteó utilizando los escenarios A2 y B2. En las Tablas 5 y 6 se puede observar que el escenario B2 presenta un panorama menos pesimista que el que se aporta en A2. Al realizar un análisis de los resultados, se observa un incremento mayor en la temperatura en el escenario A2 con respecto al B2. Por su parte, la precipitación presenta un incremento mayor en el escenario B2 que el obtenido en el escenario A2.

Para el pronóstico de la producción en los años de 2050 y 2080 se utilizó el modelo estocástico de la producción agrícola, siguiendo los planteamientos de ^{Harvey (1976)} y de ^{Just y Pope (1978)}. Los resultados del estudio de pronóstico de la producción de avena para los años 2050 y 2080 bajo los escenarios climáticos A2 y B2 se presentan en las Tabla 7, mientras que el pronóstico de la varianza para el cultivo de la avena se presenta en la Tabla 8.

Para el poblado de Bachíniva (Tabla 7) se esperaría observar una mejoría en la producción de la avena para el año 2050, presentando un mayor rendimiento en el escenario B2 en comparación con respecto al A2. Sin embargo, es importante especificar que la estimación en la varianza de la producción en Bachíniva presenta un mayor riesgo en el escenario B2 que el obtenido para el A2. Por su parte, el futuro pronóstico de la producción en Bachíniva para el 2080 es pesimista para el escenario A2 y un poco menor para el B2, donde se espera un pobre rendimiento por hectárea. Al analizar al poblado de Namiquipa (Tabla 7), se espera que tanto para el año 2050 como el 2080, la producción de avena será baja, probablemente porque en la actualidad la temperatura media durante la temporada de lluvia en la región ya es alta.

Discusión y Conclusiones

Al considerar los cambios en las variables climáticas en el corto plazo (2050) y como efecto del cambio climático, se espera un aumento tanto en la temperatura como en la precipitación, lo que permite, como en el caso de Bachíniva mejorar el rendimiento de avena. Es importante especificar que la temperatura es considerada como uno de los mayores factores que afectan la productividad de los cultivos (^{Challinor et al., 2005}). Por ejemplo, ^{Medina-García et al. (2011)} mencionaron que el aumento de la temperatura en la región noreste del estado de Chihuahua será la responsable de la disminución de la productividad de manzana y en consecuencia de la producción. Los investigadores ^{Kovats et al. (1999)} explicaron que el aumento en la temperatura que se presentó en 2003 fue responsable de la muerte de miles de ciudadanos Europeos. Los resultados de este estudio coinciden con los reportados previamente por los investigadores ^{Wolf et al. (2015)} quienes también pronosticaron aumentos en los rendimientos de los cultivos que se producen en el norte y centro de Europa por efectos del cambio climático así como por el incremento de los niveles de CO₂. No obstante, estos cambios pueden no ser significativos en algunos años, debido a los cambios en los patrones de precipitación, o bien, por la presencia de sequías atípicas, las cuales son eventos meteorológicos comunes y de grandes implicaciones que agravan el suministro y la calidad del recurso agua (^{Seager, 2009}) agravándose sus efectos en zonas áridas y semiáridas. Por ejemplo, ^{Higashino y Stefan (2014)} reportaron un decremento de 60 mm en la precipitación promedio anual en Japón, pero al mismo tiempo encontraron un incremento en la intensidad, explicando estos cambios por efectos del cambio climático.

Los incrementos de temperatura en el corto plazo, pueden ser beneficiosos para la producción de avena; sin embargo, el factor cuadrático de la temperatura en el modelo, es negativo, lo que indica que los incrementos de este parámetro climático en el largo plazo (2080) presentarán efectos negativos en las cosechas. De hecho, el indicador de varianza presenta un incremento en el riesgo de la producción de avena, debido a que en el corto plazo (2050) las variaciones en la temperatura pueden comprometer los resultados finales de las cosechas.

Por su parte, el clima en Namiquipa presenta ya problemas y dificultades en el establecimiento y productividad de avena. El coeficiente negativo en la temperatura está indicando una reducción en la productividad de avena como respuesta a los incrementos de este parámetro climático. A largo plazo (2080) se espera un incremento u oscilaciones en la temperatura y, sin importar que tanto mejore la precipitación, este efecto provocará que en algunas regiones no logren establecerse y desarrollarse los cultivos. Sin duda, esta realidad provocará una baja en la producción del Estado ya que a la fecha es el principal productor de avena en México con un volumen de 57,228 t (^{SIAP, 2014}). Por ejemplo, el estudio de ^{Sosa-Rodríguez (2015)} proyectó que para el periodo 2020-2100 la temperatura media anual en México aumentará en un rango de 0.5 a 4.8°C. Aunque para Bachíniva se pronostique, en el corto plazo, una aceptable producción de avena, es recomendable que para el caso particular de Namiquipa se inicie con investigaciones en la búsqueda de cultivos alternos que permitan continuar con el actual desarrollo agropecuario de la región. De cualquier modo, se considera que los efectos de cambio climático representan un riesgo potencial para las regiones productoras de avena forrajera en la región noroeste del estado de Chihuahua. Aunque la proyección a largo plazo es desfavorable para el cultivo de la avena en la región estudiada, es importante mencionar que los investigadores ^{Hejnak et al. (2009)} mencionaron que los cereales, en general, presentan una serie de mecanismos de adaptación para manejar condiciones de sequía y salinidad. Estos mismos investigadores presentaron dos alternativas para conservar la producción de cereales. La primera alternativa que recomiendan es adaptar el crecimiento de los cereales a las condiciones de cambio, mientras que la segunda es buscar nuevas variedades que sean más resistentes a los cambios ambientales. Otra opción importante sería la utilización de variedades silvestres de los cereales en su región de origen.