CIENCIAS DEL AMBIENTE

Estimación de Horas de Frió Para la Localidad de Sauce Viejo (Santa Fe, Argentina): Diferentes Modelos

 

García, M.S.¹; Leva, P.E.¹; Valtorta, S.E.¹; Gariglio, N. F.²& Toffolli, O.¹

¹ Cátedra de Agrometcreología, Facultad de Ciencias Agrarias (UNL). Kreder 2805. Esperanza, provincia de Santa Fe. Email: msgarcia@fca.unl.edu.ar
² Cátedra de Cultivos Intensivos. FCA (UNL).

Manuscrito recibido el 30 de marzo de 2011
y aceptado para su publicación el 26 de agosto de 2011.

 

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RESUMEN

El objetivo, fue eslimar la cantidad de horas de frío (HFe) por distintos métodos, con el número real de horas por debajo de 7.2°C (HFr), registradas entre 1970-2007 en la Estación Sauce Viejo (31 ° 42' S: 60° 40' W 13 asnm) perteneciente al Servicio Meteorológico Nacional. Con los registros del termohigrógrafo. se computaron las HFr diarias, durante el periodo entre 1 Mayo, 1970 y 30 Septiembre, 2007.Utilizando los modelos de Weimberger, Da Mota, Crossa-Raynaud, Sánchez-Capuchino, Sharpe, y Parton y Logan, se estimaron las HFe anuales. Las HFr promedio fueron 435. Las HFe fluctuaron entre 410 y 735. dependiendo del modelo utilizado. Los modelos que presentaron buen ajuste fueron Crossa-Raynaud; Sánchez-Capuchino y Parton y Logan. El modelo con menor error estándar fue Crossa- Raynaud (EE:18). Los modelos con altos coeficientes de determinación resultan útiles para estimar HF para la localidad de Sauce Viejo y su área de influencia.

Palabras claves: Horas de frío; Modelos de estimación; Disponibilidad de frío.

SUMMARY

Hours of cold for Sauce Viejo (Santa Fe, Argentina): Estimation models.

The aim of this work was to estímate the hours of cold (HC), by dífferent methods (I ICe) lo the using the hours below 7.2"C (HCa) recorded during the period 1970-2007. at Sauce Viejo Station (31°42'S; 60°40'W; 13 m.a.s.l.}. Daily thermohygrograph data for the period between May Ist 1970 and September 30th 2007. were utilized to compute HCa. Animal HCe vvere estimated by difieren! models: Weimberger. Da Mota, Crossa-Raynaud, Sánchez-Capuchino, Sharpe and Parton and Logan. Average HCr were 435. HCe fluctuated between 410 and 735. dependingon the model. The models that presented good udjustment were Crossa-Raynaud. Sánchez-Capuchino and Parton and Logan. Crossa-Raynaud model showed the lowest standard error (18). The models with high determination coeífícients are useful to estímate HC for Sauce Viejo and surroundings áreas.

Key words: Chilling hours; Estimation model; Availabilily of cold.

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INTRODUCCIÓN

La aptitud agroclimática para la fruticultura de una región depende, en gran medida, de su régimen térmico y, en particular, de las características que adquiere este durante el período de dormición de los árboles frutales caducifolios (Rodríguez et al., 1983).
En climas templados, el período de dormición o reposo se inicia a finales del otoño (Calderón, 1983) y se caracteriza por la supresión temporal del crecimiento visible de cualquier estructura de la planta que contenga meristemo (Lang, 1996).
Se ha comprobado que las yemas de las plantas que están en un estado de dormición profunda (endo-dormición), no salen del mismo hasta tanto no hayan recibido suficiente cantidad de frío invernal (Tabuenca, 1965).
Si la acumulación de frío durante el reposo invernal es deficiente, se producen una serie de desordenes fisiológicos, que afectan negativamente la producción de los frutales (Gariglio et ai, 2006).
Los requerimientos de bajas temperaturas por partes de los cultivos (Damario & Paséale, 2004) se cuantifica a través de un índice conocido como horas de frío (HF)
En la Argentina, la expansión del cultivo de frutales ha estado condicionada principalmente por dos aspectos térmicos. La suavidad del invierno, lo cuál obligó a ubicar en el sur del país a los cultivos más exigentes en acumulación de horas de frío y el riesgo de daños por heladas primaverales que ello implica (Damario & Paséale, 1998).
Sin embargo, la labor fitotécnica desarrollada sobre los frutales caducifolios ha logrado producir cultivares con menor exigencia en frío invernal, lo que ha permitido la expansión de cultivo hacia áreas con reducidas disponibilidades agroclimáticas de HF. (Damario & Paséale, 2004).
Santa Fe dedica cerca de 400 ha a la producción de duraznos (Prunus pérsica L. Batsch), de las cuales cerca de 50 ha se localizan en la zona centro-este de la provincia representando una producción aproximada de 340 toneladas anuales (MAGIC, 2003). Este desarrollo incipiente del cultivo no fue acompañado por esfuerzos para caracterizar la zona en cuanto a la disponibilidad de frío posible de acumular (Gariglio et al., 2006).
Existen publicaciones que estiman las HF disponibles para otros lugares específicos, como por ejemplo: Córdoba (Rodríguez et al., 1983), Estado de Río Grande Do Sul (Damario et al., 2006), Región serrana de Córdoba (Paséale & Damario, 2004); Noroeste de la Argentina (Paséale, & Damario, 2004) y en la región centro oeste de Santa Fe (García et al., 2009).
Sin embargo, la determinación de HF tropieza con ciertas dificultades, debido a la falta de registros y observaciones horarias de la temperatura del aire. Por tal motivo se han desarrollado modelos que basándose en datos de registros meteorológicos comunes, permiten evaluar con cierto grado de precisión el cómputo de HF (Rodríguez et ai, 1983). Algunos de estos modelos representan mejor la realidad de una zona, por lo que es importante seleccionar el más apropiado.
El objetivo del presente trabajo fue estimar la disponibilidad de frío en la localidad de Sauce Viejo aplicando los distintos modelos y compararlos con las horas de frío reales

MATERIALES Y MÉTODOS

La información climática utilizada (1970- 2007) fue suministrada por la Estación Sauce Viejo (31 ° 42' S; 60° 40' W 13 asnm)perteneciente al Servicio Meteorológico Nacional (SMN).

HORAS DE FRÍO REALES

Con la información climática disponible se contabilizó el número de horas (HFr) en las cuales la temperatura del aire fue de 7,2°C o inferiora dicho nivel (Nightingale & Blake, 1934). Para caracterizar las horas de frío mensuales (Hf Rm) se utilizaron parámetros estadísticos simples.

HORAS DE FRÍO ESTIMADAS

A partir de los valores de temperaturas medias pertenecientes a los meses de Mayo, Junio, Ju io, Agosto y Septiembre para la misma serie y localidad se calculó el valor de las horas de frío acumuladas (HFe) mediante el método de Weimberger (1954) (1), Sharpe (1970) (2), y Da Mota (1996)

Con los valores diarios de temperaturas máximas y mínimas para la misma serie y localidad, se calcularon las HFe a través de las fórmulas de Crossa-Raynaud (1956) (4), Sánchez Capuchino (1967) (5) y Parlón y Logan (1989). Para la estimación de las HFe según este último autor, se utilizó un software que simula las temperaturas horarias (Alonso et al.. 2001).

Para estudiar la relación funcional entre las HFe y las HFr, se realizó un análisis de regresión simple determinándose la capacidad predictiva de los modelos a través del coeficiente de determinación R2 (Di Rienzo et al., 2009). La elección del modelo de estimación se basó en la comparación e interpretación de los estadísticos estimados y del error estándar del modelo (EE).

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

A) HORAS DE FRÍO REALES

1) Anuales
El promedio anual de HFr para la localidad y serie analizada fue de 435 HFr con un CV 30 %. García et al. (2009) informan que para la región oeste de Santa Fe las horas de frío acumuladas promedio son de 537 HFr. Estos valores coinciden con lo presentado por Damario et al. (2004,2009). De la serie analizada en todos los años se contabilizaron HFr .Los valores acumulados fluctuaron entre 175 HFr y 790 HFr registrándose dichos valores en el 1986 y 2007, respectivamente.

2) MENSUALES

La distribución de las horas de frío a lo largo del año, se concentran en los meses de Mayo, Junio, Julio, Agosto y Septiembre. Este último mes según Damario et al. (2008) y Damario & Paséale (2009) no debería incluirse para contabilizar horas de frío, dado que Septiembre presenta temperaturas favorables para el despertar de los cultivares actualmente utilizados.
La brotación de las variedades de duraznero, implantadas en la zona (Gariglio et al., 2009), ocurre entre el 4 y e! 31deJulio, por lo que en este cultivo solamente las temperaturas de Mayo y Junio son las que realmente deberían ser consideradas para la satisfacción de sus requerimientos. Sin embargo, para determinadas cultivos como manzanos, la contribución de frío de Agosto, e incluso de Septiembre, son importantes (com pers. Gariglio, 2009).
De los cinco meses analizados, Julio es el mes que posee inedia más alta, aportando el 31 % del total acumulado (Cuadro 1). Los meses pertenecientes a los equinoccios son los que realizan el menor aporte de HFRm, y presentan los mayores CV. Esto último coincide con lo informado para región oeste de la provincia de Santa Fe (García el a/., 2009).

Cuadro 1 . Estadísticos descriptivos para las horas de frío reales mensuales (HFrin) de Sauce Viejo (Serie 1970-2007).

b) Horas de frío estimadas
En el Cuadro 2 se presentan las HFe para Sauce Viejo aplicando los distintos modelos. Se puede apreciar que la acumulación de HFe fluctuaron entre 368 HFe (Crossa Raynaud) y 735 HFe (Sharpe).  

Cuadro 2. Estadísticos descriptivos de las horas de frío reales (HFr) y eslimadas (HFe) por distintos métodos para Sauce Viejo (Serie 1970-2007).

Realizado el análisis de regresión, los modelos que presentan mayor coeficientes de determinación fueron Crossa-Raynaud, Sánchez Capuchino y Parton y Logan (Fig. 1). Esto coincide con lo informad» para la localidad de Rafaela (García etal., 2009; Gariglio et al., 2006). Por otro lado, el modelo que presenta menor EE es Crossa-Raynaud (EE 18). Dicho modelo fue desarrollado para una región del mismo tipo climático (Cfa) que la localidad en estudio (Koppen, 1931).

Fig. 1: Relación entre horas de frió reales (HFr) y horas de frió estimadas (HFe) por Sanche: Capuchino, Crossa y Raynaud y Parton y Logan para Sauce Viejo.

Otros autores para la región pampeana informan que el modelo de Parton y Logan presenta un mejor ajuste (Alonso et al., 2001) En general estos modelos requieren datos diarios de temperatura del aire. Estos parámetros térmicos son difíciles de conseguir en algunas regiones. Dentro de los modelos que utilizan las temperaturas medias mensuales para estimar las HFe, el que presentó menor EE fue Da Mota (18), aunque su R2 es inferior a 0,75. Trabajos realizados por Gariglio et al. (2006), sobre la acumulación de horas de frío para la zona centro-oeste de Santa Fe, coinciden con lo informado. Sin embargo, Gil-Albert (1989) considera que las metodologías utilizadas por Da Mota y Weimberger son poco fiables en zonas templado- cálidas de alta insolación como es el caso de la localidad de Sauce Viejo.

CONCLUSIONES

De las estimaciones y comparaciones realizadas, los modelos de, Crossa Raynaud, Sánchez Capuchino y Parton Logan, resultan útiles para estimar las horas de frío en Sauce Viejo y área de influencia. Sin embargo, al momento de elegir una determinada variedad en base a este requerimiento, se debe tener presente la variabilidad ¡nteranual de la temperatura característica del clima de la región en estudio (Koppen, 1931).  

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