Tiempo de lectura aprox: 3 minutos, 27 segundosUn estudio de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNNE, en colaboración con la UBA, identificó restricciones climáticas que inciden en la producción de maíz en localidades representativas de la región subtropical del NEA. La información generada puede contribuir para optimizar el manejo productivo de este cultivo. Después del trigo, el maíz es el cultivo con mayor superficie sembrada y producción total a nivel mundial, y Argentina es el cuarto productor mundial de maíz, donde la superficie dedicada al cultivo varía desde climas subtropicales hasta templados-fríos. Dentro de las zonas productoras argentinas, la región subtropical del noreste (NEA) registra rendimientos promedio inferiores a otras áreas, sumado a una alta variabilidad interanual en el rendimiento (hasta un 90%), lo cual sugiere que existirían importantes limitaciones climáticas para la producción de maíz. En ese contexto, un estudio realizado por el Grupo «Ecofisiología de Cultivos» de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNNE, en colaboración con un investigador de la Facultad de Agronomía de la UBA, buscó profundizar, para esta región, el conocimiento respecto a cómo influyen eventos climáticos en las etapas productivas del maíz. Específicamente, se exploró la incidencia de déficit hídrico, estrés térmico y altas temperaturas nocturnas durante el período crítico y el período de llenado efectivo de grano de cultivos de maíz de secano en seis localidades de la región subtropical del noreste argentino. Los resultados del estudio fueron publicados recientemente en la revista internacional «Theoretical and Applied Climatology». El equipo a cargo del estudio estuvo integrado por el Dr. Nicolás Neiff, la Dra. Belén Kettler, el Ing. Agr. Federico David Nalli Sonzogni, el Ing. Agr. Sebastián Boscarino, todos de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNNE, y el Dr. Gustavo Maddonni, de la Facultad de Agronomía de la UBA. En diálogo con UNNE Medios, la Dra. Kettler destacó la importancia del estudio que generó información con rigor científico con potencial utilidad para optimizar la producción de este cultivo en esta zona del país. Comentó que las localidades seleccionadas en el trabajo representan una amplia variabilidad de los regímenes de precipitación y temperatura en la región, logrando así la generación de datos específicos para las distintas «subregiones» del NEA. Detalles del Trabajo En el marco del estudio, se simuló la fenología del cultivo para identificar el momento de ocurrencia del periodo crítico y el llenado de granos de cultivos de maíz de siembra temprana, intermedia y tardía. Además se cuantificaron diferentes índices climáticos en cada localidad mediante conjuntos de datos climáticos que comprenden registros diarios de precipitación (mm) y temperaturas máximas y mínimas de 50 campañas consecutivas (1970/71 a 2019/20). Las intensidades del estrés por calor y las altas temperaturas nocturnas durante ambos períodos se calcularon como la suma de la temperatura del aire (máxima o mínima, respectivamente) por encima de los valores umbral (35 °C-23 °C, respectivamente). Asimismo, se cuantificaron la cantidad de días con déficit hídrico y con altas temperaturas en cada período. Asimismo, se realizó un análisis de componentes principales para explorar la influencia de las diferentes restricciones climáticas en las localidades y para identificar las fechas de siembra menos restrictivas para cada ubicación. Resultados De acuerdo a las principales observaciones del trabajo, se expone que en las diferentes localidades, fechas de siembra y condiciones del año, en general la intensidad del déficit hídrico y el estrés por calor durante el período de llenado de granos serían mayores que durante el periodo crítico del cultivo (alrededor de la floración). La ocurrencia de ambos estreses no estaría asociada durante el periodo crítico. Durante los años más restrictivos, el estrés por calor durante el periodo crítico sería la principal restricción climática para la producción de maíz. En tanto, en los diferentes años y localidades, las fechas de siembras tempranas e intermedias serían las más restrictivas para el cultivo de maíz. «El enfoque propuesto en este documento para el maíz podría aplicarse potencialmente para evaluar las restricciones climáticas en otros cultivos que también son importantes en nuestra región como el trigo o la soja», resaltaron desde el equipo de investigación. Relevancia Sobre la relevancia del trabajo, la Dra. Kettler comentó que para las zonas templadas existían estudios específicos de la incidencia de variables climáticas en el cultivo, pero en la región del NEA resultaba necesario un mayor conocimiento sobre las restricciones climáticas para la producción maicera. En cuanto al alcance geográfico del estudio, indicó que si bien se obtuvieron resultados específicamente en sólo 6 localidades, los mismos pueden ser aplicados o extrapolados a la región en general. Para ejemplificar, comentó que las localidades de Reconquista (Santa Fe) y Mercedes (Corrientes) son representativas de la generalidad de la zona sur del NEA; mientras que la localidad de Cerro Azul (Misiones), caracterizada por un mayor régimen de lluvias y menor nivel de estreses, es representativa del este de la región NEA. La investigadora de la UNNE recordó que, en la región, las principales áreas de cultivo de maíz se encuentran en Chaco y este de Santiago del Estero, y el norte de Santa Fe es la segunda subzona productiva del NEA. En tanto, Formosa y Corrientes si bien registran menor área dedicada a este cultivo, junto a Misiones, exhiben un crecimiento en los últimos años. Insistió en que el estudio «aporta un tinte científico-académico» de mayor rigor para sumarse al conocimiento que ya manejan en el sector productivo, quienes en el NEA realizan una siembra en el periodo diciembre-enero, pues es sabido que las fechas temprana de siembras son más restrictivas. «Con nuestros resultados, en algunas áreas podría considerarse la siembra en agosto y septiembre», sostuvo, pero remarcó que la información generada se constituye en un elemento más al cúmulo de datos que el productor puede manejar para sus decisiones productivas.
