Introducción

El hombre en el último siglo ha sido testigo de grandes avances tecnológicos, cambios ambientales así como un aumento progresivo del nivel de vulnerabilidad ante fenómenos naturales. El uso de la información y la tecnología puede coadyuvar a la toma de decisiones bajo un esquema climáticamente inteligente que disminuya los impactos de las amenazas, es decir, una disminución de la vulnerabilidad. Para el Panel Intergubernamental de Cambio Climático (^{IPCC, 2007}) la vulnerabilidad es el grado de susceptibilidad e incapacidad de un sistema para contrarrestar la adversidad climática, la cual incluye la variabilidad climática y los eventos extremos.

América Latina y el Caribe es vulnerable a fenómenos meteorológicos y climáticos como huracanes, sequías y el fenómeno de El Niño, lo que de manera directa incide en la producción agrícola de la región (^{BID, 2012}). En zonas de temporal con sistemas de producción marginales los rendimientos se verán comprometidos por las variaciones interanuales de la precipitación resultando en años con rendimientos contrastantes (^{Vallejo-Nieto et al., 2011}).

^{Ponvert-Delisles et al. (2007)}, señalan a la naturaleza como la proveedora de las desgracias que aquejan a la sociedad; sin embargo, ni los desastres ni las pérdidas en las actividades productivas como la agricultura son responsabilidad de la naturaleza, del mismo modo los autores recomiendan un esquema donde la prevención a través de un modelo de gestión de riesgo multifactorial permita disminuir la vulnerabilidad asociada al riesgo y no al “desastre natural“.

Al coincidir que no solamente el ambiente es el responsable de fluctuaciones estacionales del rendimiento, también se han encontrado otros agentes como el mercado o fenómenos sociales (migración, crisis económicas, etc.) (^{González-Acuña et al., 2002}). En este sentido ^{González-Rojas et al. (2011)}, utilizando un modelo econométrico concluyeron que el mercado internacional de maíz tiene una fuerte influencia sobre el nacional que condiciona la fluctuación del precio y con ello exacerba la vulnerabilidad.

Otro aspecto importante es el conglomerado social que envuelve al sector agrícola, el cual tiene características socio-demográficas particulares. Esta componente y el clima son las que le confieren al sistema producto maíz el dinamismo temporal y espacial que le caracteriza, por ello se ha propuesto por diversos autores ^{Zamudio-Sánchez et al., 2008}; ^{Fawaz-Yissi y Vallejos-Cartes, 2011}) el uso de indicadores para dimensionar el desarrollo económico y comunitario cuantitativa y cualitativamente.

Ante este escenario multifactorial que se aborda es que ^{Magaña (2013)}, propone un modelo sencillo donde se selecciona el mejor indicador para tres factores: económico, social y físico (este último relacionado con el quehacer productivo).

Existen diferentes estudios que reportan mapas de vulnerabilidad regional para cultivos de temporal mediante modelos de vulnerabilidad y riesgo que utilizan datos de rendimiento del cultivo y datos socioeconómicos (Antwi- Agyei et al., 2012; ^{Jayanthi et al., 2013}; ^{Malcomb et al., 2014}; ^{Krishnamurthy et al., 2014}).

El caso de estudio, la región productora de maíz de temporal carece de infraestructura de riego, por tanto existe una dependencia de un “buen temporal” (cantidad y distribución adecuada de las lluvias) para la obtención de rendimientos comercialmente competitivos. Por lo que, el objetivo del presente trabajó fue elaborar un modelo de vulnerabilidad y riego, enfocado a la región de producción de maíz de temporal, en el estado de Nayarit, México, utilizando el enfoque propuesto por ^{Magaña (2013)}. Se espera que los resultados abonen a una mejor comprensión del grado de vulnerabilidad del sector agrícola nayarita y sea referente para la toma de decisiones en el diseño de políticas públicas de gestión de riesgo.

Materiales y métodos

El presente trabajo se utilizó como principal referencia la “Guía Metodológica para la Evaluación de la Vulnerabilidad ante Cambio Climático” (^{Magaña, 2013}), la cual se basa en tres pasos: 1) Caracterizar el objeto de estudio y los factores que inciden en él con el objetivo de crear un esquema que modele su interacción con el clima en un periodo de tiempo; 2) Explicar mediante indicadores la dinámica del objeto de estudio; y 3) Probar el modelo con series de tiempo de riesgo e impactos según los umbrales definidos como alarmantes.

Bases de datos. Se dispuso de la base de datos del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) con información diaria de precipitación de la estación 18 005, ubicada en el municipio de Santa María del Oro, Nayarit. Con el fin de caracterizar el régimen de temporal en la región productora de maíz en el estado de Nayarit, se acumularon los datos de precipitación diaria de los meses de junio a noviembre. Los datos de rendimiento estatal se obtuvieron del Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP), dependiente de la SAGARPA (SIAP, 2014). La colección de datos fue de 33 años a partir del ciclo 1980-1981 hasta el ciclo 2012-2013.

La precipitación vista como peligro. Se organizaron los datos de precipitación anual en terciles y se calculó la incidencia porcentual de la precipitación y se relacionó con el rendimiento mediante un cuadro de doble entrada.

Identificación de la vulnerabilidad. Se realizó una búsqueda iterativa en distintas bases de datos con el fin de crear una colección de indicadores sociales, económicos y del medio físico relacionados con el sector agrícola de maíz de temporal. Los datos se organizaron en el programa Microsoft Excel versión 2010 de manera cronológica buscando siempre que los datos cubrieran la serie de tiempo 1980-2012. Las bases de datos exploradas provinieron de instituciones como INEGI, CONAPO, SAGARPA, SE, SHCP y BANXICO a través de diferentes indicadores. El criterio de selección fue el que mejor relación tuvo con el rendimiento de maíz promedio anual expresado mediante el coeficiente de determinación (r²).

Modelo de vulnerabilidad. Para la generación del modelo matemático que permita explicar la dinámica del rendimiento de maíz de temporal en la zona de estudio utilizando solo tres indicadores se utilizó el software estadístico Minitab versión 16.2.4, mediante el método de regresión lineal múltiple. Así mismo se calculó el coeficiente estandarizado de cada indicador en el modelo con el fin de conocer el peso ponderado que cada variable aporta al modelo.

Validación del modelo de vulnerabilidad. Con el fin de validar la salida del modelo, se calculó el coeficiente de correlación entre los datos observados (rendimiento de la base de datos del SIAP) y los predichos por el modelo.

Modelo de riesgo. El riesgo es el producto de la probabilidad de la presencia de la amenaza y la vulnerabilidad. El modelo se validó gráficamente, exponiendo la dinámica de vulnerabilidad, el peligro y el riesgo, asociado a los impactos en la producción de maíz de temporal (disminución del rendimiento).

Representación cartográfica. Para comprobar la funcionalidad del modelo a nivel espacial, se introdujeron datos a 2010 de los tres factores seleccionados. Posteriormente se ponderó el valor de cada factor según el peso específico en el modelo. Finalmente se sumaron los pesos ponderados, se organizaron de menor a mayor y se crearon tres clases del nivel de vulnerabilidad (bajo, medio y alto) con una amplitud del rango de cada clase de 0.09. Para la representación cartográfica se empleó el sistema de información geográfica Arc Map versión 10, donde se creó un mapa temático donde se indican las tres clases por colores (rojo= alta vulnerabilidad, medio vulnerabilidad= amarillo y verde= baja vulnerabilidad).

Resultados y discusión

El modelo de vulnerabilidad para la producción de maíz de temporal en el estado de Nayarit, México explica de manera consistente la dinámica de los rendimientos anuales en la serie de tiempo estudiada en el presente trabajo.

El peligro

La precipitación acumulada en el ciclo productivo de verano explica en buena medida los rendimientos en la zona temporal era de maíz en Nayarit. Cuando la precipitación fue menor a 1 050 mm se clasificó como “baja” y “alta” cuando fue mayor a 1 120 mm. Por otro lado, los rendimientos se clasificaron como “bajo” menores a 2.6 t ha^-1 y “alto” mayores a 3.3 t ha^-1, en ambos casos el rango intermedio entre las dos clases se consideró “medio”. Cuando la precipitación se clasifica como “Baja”, el 81% de los años los rendimientos fueron menores 3.3 t ha^-1. En contraste cuando se clasifica como “Alta” el 45% de los años reportaron rendimientos superiores a 3.3 t ha^-1. En años cuando la precipitación fluctúa entre 1 050 y 1 120 mm, el 70% de los años se reportaron rendimientos superiores a 2.6 pero menores a 3.3 t ha^-1 (Cuadro 1).

Cuadro 1 Clasificación de la incidencia porcentual de la precipitación y el rendimiento en Nayarit. 

El umbral crítico a utilizar en el modelo de riesgo será la probabilidad de que se presente un rendimiento bajo (<2.6 t ha^-1) en el rango de precipitación baja (<1 050mm) esto es 36.4.

La vulnerabilidad

La vulnerabilidad de la agricultura de temporal a las fluctuaciones del clima ha cambiado y mejorado en las dos últimas décadas, no sólo en Nayarit, sino en gran parte del país. Por ello, se requiere documentar el comportamiento de la vulnerabilidad como factor fundamental cuando se trata de analizar el riesgo de la agricultura a la variabilidad en las lluvias, como lo sugiere ^{Magaña (2013)}.

La zona de estudio presenta baja tecnificación para las labores agrícolas (^{INEGI, 2007}), los suelos tienen baja fertilidad (^{González-Acuña at al., 2002}) o por el contrario, los que cuentan con alta fertilidad tienen un uso de suelo distinto al de maíz de temporal, alta siniestralidad y escasa cultura de prevención de desastres, como el seguro agrícola (^{INEGI, 2013}). Los años con mayor incidencia de superficie siniestrada están relacionados con huracanes o sequía (Figura 1). Sin embargo, la superficie siniestrada ha descendido desde 1980 en 50%. Por otra parte, el rendimiento muestra una tendencia positiva pasando de 2.5 t ha^-1 promedio en 1980 a poco más de 4 t ha^-1 en la actualidad.

Figura 1.Tendencia de la superficie siniestrada y el rendimiento de maíz de temporal en el estado de Nayarit. 

Al mismo tiempo los factores económicos, por ejemplo el tipo de cambio del peso contra el dólar, tienen un impacto considerable en la actividad ya que el dólar gobierna el precio de compra como lo señalan ^{González-Rojas et al. (2011)}, el precio de los insumos (fertilizantes, insecticidas, herbicidas, etc.), así como el precio de la semilla. En la dinámica de la actividad, medida a través de los rendimientos del maíz de temporal, se advierte un impacto negativo cuando el tipo de cambio experimenta cambios significativos (Figura 2).

Figura 2 Tipo de cambio peso frente al dólar y el rendimiento estatal de maíz en Nayarit. 

Lo anterior hace suponer que los productores no utilizan semillas de alto costo (y mejor rendimiento), no aplican la dosis completa de fertilizante o no aplican insecticidas o herbicidas y todo ello en menoscabo del rendimiento (Figura 3).

Figura 3 Precio de los principales fertilizantes utilizados en maíz y su relación con el rendimiento. 

Indicadores de vulnerabilidad

Los indicadores explorados por factor se muestran en el Cuadro 2, siendo los seleccionados para caracterizar al factor social: Índice de envejecimiento de la población en localidades rurales, que consiste en la relación entre personas mayores de 65 años y las menores de 15 años. Para el factor económico fue: tipo de cambio, el cual tiene como principio el describir la relación entre el peso mexicano frente al dólar estadounidense (para muchas aplicaciones prácticas el tipo de cambio es indicador de la devaluación del peso o el nivel de la capacidad de compra de bienes importados como insumos agrícolas). Finalmente para el factor físico se seleccionó: la capacidad de intercambio catiónico (CIC) del suelo, la cual es un indicador de la fertilidad del suelo en términos de la capacidad de éste para suministrar los minerales requeridos por la planta para su crecimiento y desarrollo en términos productivos.

Cuadro 2 Indicadores de vulnerabilidad de la agricultura de maíz de temporal en Nayarit. 

El modelo de vulnerabilidad

En el Cuadro 3 se pueden observar los estadísticos del modelo de regresión lineal múltiple. De acuerdo a los resultados, el aporte ponderado a la ecuación del coeficiente estandarizado de cada variable fue: físico (44.8%), social (38.2%) y económico (17%). La ecuación de regresión que se generó fue: Rendimiento= 89 - 3.81 CIC + 0.189 tipo de cambio - 0.108 índice de envejecimiento.

Cuadro 3 Estadísticos del modelo de regresión lineal múltiple. 

S= 0.468662 R²= 59.1% R² (ajustado) = 50.3%.

La validación del modelo de vulnerabilidad

Se comprobó la funcionalidad del modelo en la serie de tiempo (1995-2012), definiendo como observados los datos de rendimiento promedio estatal de maíz de temporal y como predichos el resultado del modelo. El coeficiente de correlación entre observados y predichos fue de 0.77; sin embargo, el coeficiente de determinación es el 0.59 que es aceptable para este tipo de modelos dada la variación de los pesos ponderados de los coeficientes (Cuadro 4). La distribución de los residuos del modelo de regresión en la gráfica de probabilidad normal reflejó un ajuste aceptable (Figura 4A). En tanto que la bondad del ajuste del modelo fue de ±0.5 en promedio (Figura 4B). Con ambas herramientas se verificó la normalidad y homocedasticidad del error, evidenciando la aceptable calidad del modelo para predecir el rendimiento de maíz de temporal. El modelo “sobreestima” en 2005, año en el cual se obtuvieron los menores rendimientos ocasionado por una sequía agrícola severa.

Cuadro 4 Promedio anual de rendimiento observado de maíz de temporal en Nayarit (t ha^-1) y el rendimiento predicho por el modelo de vulnerabilidad. 

R= 0.77 r²= 0.59

Figura 4 Análisis de residuos para predecir el rendimiento de maíz de temporal en Nayarit. A) Gráfico de probabilidad normal; y B) Gráfico de bondad del ajuste. 

Modelo de riesgo

Los eventos donde el índice de peligro rebasó el nivel inferior del nivel crítico (1050 mm de precipitación en la época de temporal) fueron en 2001, 2005, 2011 y 2012. En ellos se presentan disminuciones en el rendimiento que contrastan con la tendencia, particularmente los años 2005 y 2001. Lo anterior coincide con lo indicado por ^{Magaña (2013)}, donde precisa que si el modelo de vulnerabilidad presenta una dinámica que conjugado con el peligro explique un riesgo alto en los impactos negativos del objeto de estudio; los indicadores se pueden considerar como “adecuados” (Figura 5).

Figura 5 Dinámica del riesgo, el peligro, la vulnerabilidad y su impacto en el rendimiento de maíz de temporal en Santa María del Oro, Nayarit, México. 

La distribución de la vulnerabilidad en Nayarit

El índice de vulnerabilidad aplicado a nivel municipal en el estado de Nayarit a 2010, muestra como la región productora de maíz de temporal es heterogénea, ya que se encuentran en nivel Bajo Jala y La Yesca (municipios con bajo índice de envejecimiento y aceptable nivel de fertilidad en el suelo). En nivel Medio se encuentran Santa María del Oro, San Pedro Lagunillas, Ixtlán del Río y Amatlán de Cañas y únicamente Ahuacatlán como nivel alto (índice de envejecimiento más alto). En el resto del estado predomina el nivel medio, principalmente en municipios costeros que se caracterizan por su baja superficie establecida de maíz en temporal (Figura 6).

Figura 6 Índice de vulnerabilidad de la producción de maíz de temporal (ciclo primavera- verano, 2010) en los municipios de Nayarit, México. 

Conclusiones

El modelo de riesgo permitió identificar el umbral crítico de la precipitación de verano vista como peligro (< 1 050mm) en el cual los rendimientos de maíz de temporal se ven afectados de manera negativa. Del mismo modo, el uso de un modelo de vulnerabilidad que se integró por indicadores basados en un factor físico (capacidad de intercambio catiónico del suelo), económico (tipo de cambio peso vs. dólar) y social (índice de envejecimiento de la población rural) permitió conocer la dispersión de la vulnerabilidad a nivel municipal. Este trabajo abona a un mejor entendimiento de la vulnerabilidad y el riesgo de la producción de maíz de temporal en el estado de Nayarit y expone una alternativa a la construcción del modelo matemático, lo cual coadyuva a una mejor aplicación de la guía publicada por Magaña en 2013.