Introducción

La humanidad ha dependido históricamente del desarrollo de la irrigación para tener una agricultura con bases más seguras para la sociedad y cada uno de sus integrantes (^{Walker y Skogerboe, 1987}). En México se destinan alrededor de 22 millones de ha para la agricultura y de estas, la superficie bajo riego es de 6.4 millones de ha (^{CONAGUA, 2009}). Las grandes zonas de riego se ubican en zonas áridas y semiáridas del país, las cuales requieren del riego para obtener rendimientos comerciales pero la sequía es el principal evento natural que afecta negativa y recurrentemente a la agricultura, ocasionando de esta forma graves problemas e incertidumbre por su gran impacto en los cultivos que presentan una alta vulnerabilidad a la falta de agua (^{Flores-Gallardo et al., 2006}). La aplicación del riego se realiza de acuerdo al criterio o experiencia del agricultor y al manejo que ofrece cada parcela, ya que la programación científica del riego se realiza aplicando los procedimientos de la FAO por la limitada información experimental generada localmente (^{Sifuentes-Ibarra et al., 2003}). La disponibilidad de agua en estas zonas constituye la principal limitante para la producción agrícola y para la apertura de nuevas áreas de cultivo, ya que al incrementarse la población; la competencia por el agua se intensifica siendo necesarios la conservación, manejo y uso eficiente mediante el mejoramiento de los métodos y dispositivos tanto para distribuir como para aplicar el riego a nivel parcelario (^{Ojeda-Bustamante et al., 2001}).

El cultivo de papa (Solanum tuberosum L.) ocupa el cuarto lugar en superficie sembrada en México, superado únicamente por los granos básicos: maíz (Zea mays L.), frijol (Phaseolus vulgaris L.) y trigo (Triticum aestivum); estableciéndose una superficie aproximada a 70 000 ha y se obtiene un rendimiento promedio de 22 Mg ha^-1 (^{SAGARPA, 2006}). En el norte de Sinaloa se establecen alrededor de 14 000 ha y se obtiene un rendimiento promedio de 25 Mg ha^-1 (^{CONPAPA, 2003}). Este cultivo demanda de labores agronómicas especiales y una aplicación eficiente del riego por su alta sensibilidad a la falta y excesos de humedad en el suelo porque el producto de interés se encuentra en la parte subterránea. Por lo tanto, es importante considerar los factores que afectan el desarrollo y rendimiento del cultivo como el clima, fertilización, humedad del suelo, especie o variedad cultivada, método y eficiencia de aplicación del riego, etapas fenológicas, malezas, plagas y enfermedades (^{Flores-Gallardo et al., 2007}). Dentro de los factores anteriores, como el clima; se estima una variable esencial para el cálculo de los requerimientos de riego del cultivo y que en este caso es la evapotranspiración de referencia ETo (^{González-Camacho et al., 2008}), lo cual se debe a que la planta de papa puede reemplazar cuatro veces al día su contenido de humedad por medio de la transpiración (^{Curwen, 1989}). El objetivo del presente estudio fue obtener mejores eficiencias en la aplicación del riego e incrementar la calidad y producción de papa mediante la utilización de parámetros de riego calibrados previamente a nivel local para obtener un uso integral del agua (^{Sifuentes-Ibarra et al., 2003}; ^{Flores-Gallardo et al., 2007}).

Materiales y métodos

La presente investigación se realizó en el DR-075 Río Fuerte, el cual está ubicado en el norte de Sinaloa (25° 48.89’ N, -109° 1.53’ O y una altura promedio de 20 m). Se contó con un total de 23 parcelas (Cuadro 1) comerciales con una superficie total de 746.54 ha establecidas en dos ciclos agrícolas otoño-invierno (2005-2006 y 2006-2007); en el primer ciclo agrícola se contó con 10 parcelas experimentales y 8 parcelas testigo, y en el segundo ciclo agrícola se contó con 2 parcelas experimentales y 3 testigo. La programación del riego en las parcelas experimentales se realizó mediante el modelo basado en el concepto grados día (Ecuación 1), el cual se programó en macros desarrollados en Excel con parámetros calibrados y se ajusta automáticamente a las variaciones climáticas de la región, y en las parcelas testigo se utilizó el sistema de pronóstico del riego en tiempo real “SPRITER-FAO”, este programa lo utilizan algunos de los módulos de riego del DR-075 y usa parámetros empíricos de la FAO (^{Doorenbos y Kassam, 1979}) para generar pronósticos en base a días calendario requiriendo de ajustes manuales por el técnico del módulo conforme se actualiza la información climática y de humedad (^{Ojeda-Bustamante et al., 2007}). La calendarización del riego se realizó mediante el apoyo de información de la red de estaciones agrometeorológicas del DR-075 (Cuadro 2) de donde se obtuvieron los datos de las variables climáticas para realizar los pronósticos de riego.

* Parcelas testigo.

Cuadro 1 Parcelas establecidas en los ciclos agrícolas otoño-invierno (2005-2006 y 2006-2007). 

Cuadro 2 Datos de localización de la red de estaciones agrometeorológicas del DR-075 Río Fuerte. 

El modelo basado en el concepto grados día (Ecuación 1) desarrollado por ^{Ojeda-Bustamante et al. (2004)} y calibrado así como validado por ^{Flores-Gallardo et al. (2007)} para las condiciones del Valle del Fuerte fue programado en macros desarrollados en Excel, el cual se apoya adicionalmente en otros modelos para determinar el coeficiente de cultivo (K_c, Ecuación 2), profundidad dinámica de la raíz (R_d, Ecuación 3), máximo déficit permitido (MDP, Ecuación 4) para realizar un pronóstico del riego más preciso de acuerdo al desarrollo de la planta.

(1)

donde:

°D = grados día

T_a = temperatura ambiental diaria

T_c-max y T_c-min = temperatura máxima y mínima del aire, respectivamente las cuales son los umbrales en que se desarrolla la planta de papa (29 y 2 °C).

(2)

donde:

K_c = coeficiente de cultivo

K_co = coeficiente de cultivo inicial

K_max = coeficiente de cultivo máximo

erfc = función complementaria del error

X = variable auxiliar que depende de los Σ°D

α₁ = parámetro de regresión

(3)

donde:

R_d = profundidad dinámica de la raíz

R_do = profundidad inicial de la raíz

R_dmax = profundidad máxima de la raíz

α₂ = parámetro de regresión

Σ°D = grados día acumulados

(4)

donde:

MDP = máximo déficit permitido

α₃ y α₄ = parámetros de regresión, respectivamente

K_c = coeficiente del cultivo = máximo déficit permitido

De acuerdo al sistema de riego varían los parámetros de regresión α (Cuadro 3), por lo cual fue importante la utilización de parámetros calibrados previamente por ^{Sifuentes-Ibarra et al. (2003)} para dos sistemas de riego en el Valle del Fuerte y calibrados posteriormente para las condiciones predominantes de cada parcela (^{Flores-Gallardo et al., 2007}).

Cuadro 3 Parámetros utilizados para la calendarización y pronóstico del riego en el cultivo de papa en el norte de Sinaloa. 

Resultados y discusión

Para llevar a cabo la validación del modelo grados día, así como la aplicación y gestión oportuna del riego ante los productores agrícolas, fue necesario contar con la cooperación de los módulos de riego generando un proceso muy importante sobre la gestión del riego (Figura 1).

Figura 1 Gestión del riego con el modelo grados día y SPRITER-FAO en los módulos de riego. 

En los Cuadros 4 y 5 se presenta un ejemplo del pronóstico realizado con el modelo grados día en comparación con el SPRITER-FAO para una misma parcela pero la cual fue establecida en diferentes fechas de siembra y ciclo agrícola. Se puede observar la lámina neta (Ln) por aplicarse al cultivo por cada método, en donde también se puede observar la variación de los requerimientos de riego con respecto a cada método y además, se muestra la precisión del modelo grados día pronosticando menos lámina de riego por su ajuste automático a las variabilidad climática que se presentó en la región y de acuerdo al desarrollo del cultivo.

Cuadro 4 Comparación de los dos métodos en la parcela experimental Vargas (superficie: 48 ha, variedad atlantic, riego superficial y fecha de siembra del 8 de octubre de 2005). 

Cuadro 5 Comparación de los dos métodos en la parcela experimental Vargas (superficie: 48 ha, variedad atlantic, riego superficial y fecha de siembra del 13 de octubre de 2006). 

Se realizó un análisis de los pronósticos de riego efectuados por los dos métodos: grados día y SPRITER- FAO en el ciclo agrícola otoño-invierno (2005-2006), en donde se muestran las láminas aplicadas (Lr_a) y requeridas (Lr_r) en la Figura 2, con lo cual se obtiene la eficiencia del riego (Figura 3).

Figura 2 Lámina de riego aplicada (Lr_a) y requerida (Lr_r) durante el ciclo 2005-2006. 

Figura 3 Eficiencia de aplicación (EA) de los riegos durante el ciclo 2005-2006. 

También se presenta el mismo análisis de los pronósticos de riego efectuados por los dos métodos: grados día y SPRITER-FAO en el ciclo agrícola otoño- invierno (2006-2007), en donde se muestran las láminas aplicadas (Lr_a) y requeridas (Lr_r) en la Figura 4 con lo cual se obtiene las eficiencias de los riegos (Figura 5).

Figura 4 Lámina de riego aplicada (Lr_a) y requerida (Lr_r) durante el ciclo 2006-2007. 

Figura 5 Eficiencia de aplicación (EA) de los riegos durante el ciclo 2006-2007. 

Con el modelo basado en el concepto grados día, el cual se utilizó en las parcelas experimentales, se obtuvo un rendimiento promedio de 36 Mg ha^-1 en el ciclo 2005-2006 y de 33 Mg ha^-1 en el ciclo 2006-2007 con tubérculos predominantes de primera y segunda clase, comparado con el riego pronosticado con el método SPRITER-FAO que se utilizó en las parcelas testigo se obtuvo un rendimiento promedio de 29 Mg ha^-1 en el ciclo 2005-2006 y de 24 Mg ha^-1 en el ciclo 2006-2007.

Conclusiones