El estudio se realizó durante las campañas 2020 y 2021 en varias parcelas de ajo dentro de la Unidad Hidrogeológica Mancha Oriental (UHMO)

El objetivo es evaluar el impacto de las estrategias de riego de MOPECO (Modelo de optimización económica del riego) sobre los principales indicadores productivos del cultivo de ajo (Allium sativum L. cv. Spring).

La falta de recursos hídricos es uno de los principales hándicaps para la agricultura en el Mediterráneo (Correia et al., 2009) y otras zonas del mundo. Además, el cambio climático y la falta de herramientas y/o servicios de asesoramiento de riego que ayuden a mejorar la gestión del riego de los cultivos a nivel de explotación agrícola pueden reducir la productividad agronómica y económica del agua de riego. Para hacer frente a los retos que presenta esta situación, se requiere una combinación de metodologías y tecnologías que puedan aumentar la resiliencia de los sistemas agrícolas ante estas amenazas (Tarjuelo et al., 2015).

El proyecto SUPROMED “Producción sostenible en entornos con limitaciones de agua de los agroecosistemas mediterráneos”, financiado por PRIMA (Alianza para la Investigación e Innovación en el Mediterráneo), que se está desarrollando entre 2019 y 2022 va precisamente en esta línea, combinando diferentes modelos y herramientas para la gestión adecuada del agua, la energía y la fertilización. Entre ellos está el modelo MOPECO (Modelo para la OPtimización ECOnómica del uso del agua de riego en la explotación) (Domínguez et al., 2011) ya implementado en una plataforma para usuarios finales de acceso libre con el objetivo de proporcionar un asesoramiento eficaz para una gestión más sostenible y rentable de los cultivos de regadío.

El objetivo de este estudio ha sido evaluar las estrategias de riego generadas con el modelo MOPECO sobre los principales indicadores productivos (KPIs) del cultivo de ajo (Allium sativum L. cv. Spring) y compararlo con el manejo realizado por otros dos agricultores con el fin de extender el uso de esta herramienta entre agricultores y técnicos una vez demostrada su capacidad de mejora.

El estudio se realizó durante las campañas de 2020 y 2021 en varias parcelas de ajo dentro de la Unidad Hidrogeológica Mancha Oriental (UHMO) (cuenca del Júcar, SE de España), que ocupa una superficie de 8.500 km² y abastece de riego a más de 110.000 ha, el 95% de ellas en sistemas presurizados (principalmente aspersión y goteo superficial), con una dotación media de 4.000 m³ ha-1 año-1. La zona de estudio tiene un clima mediterráneo (Papadakis, 1966) semiárido y templado, con una precipitación media anual de 360 mm año-1.

La metodología de monitoreo utilizada consiste en el seguimiento diario de la evolución de la humedad del suelo con ayuda de MOPECO, que utiliza la metodología de FAO (Allen et al., 1998; Pereira et al., 2020) para establecer la programación del riego, realizando un balance simplificado diario de agua en el suelo, utilizando valores Kc previamente calibrados para el ajo en la zona, con el objetivo de maximizar el rendimiento sin estrés hídrico del cultivo (Domínguez et al., 2012; Domínguez et al., 2017). Los datos meteorológicos utilizados son de una estación agrometeorológica situada en un radio de 1 km de las parcelas de seguimiento, en una amplia zona llana con vegetación uniforme, aunque la precipitación se midió siempre en la propia parcela.

En el año 2020, se realizó el seguimiento de 3 parcelas de ajo cv Spring, regadas con aspersión fija pertenecientes a distintos agricultores. Uno de los agricultores fue seleccionado como “LÍDER” (LID) por ser uno de los más formados y de mayor producción de la zona. Los otros agricultores seleccionados eran productores con formación y producción representativos (REP) de la zona. En 2021 se realizó el seguimiento a los mismos agricultores, pero ahora con el agricultor LID utilizando la plataforma SUPROMED (SUP/LID) (https://dss.supromed.eu/portal/), que incluye el modelo MOPECO para cuantificar la capacidad de mejora en el manejo del riego y la fertilización. (Figura 1)

Figura 1. a) Evolución diaria del agua del suelo disponible en la zona radicular calculada por MOPECO; b) comparación del contenido diario de agua en el suelo calculada por MOPECO y promedio de los valores registrados por los sensores capacitivos de medida del contenido de humedad del suelo; c) contenido volumétrico diario de agua del suelo medido con una sonda de humedad del suelo Drill & Drop con 6 sensores capacitivos (FDR), espaciados cada 10 cm. para la parcela SUPROMED 2021 (SUP).

La duración de cada etapa de crecimiento y el correspondiente valor del coeficiente de cultivo (Kc) se determinaron mediante el seguimiento semanal de la fenología de los cultivos, según la escala BBCH (Bleiholder et al., 2001). La duración de las etapas se tradujo en grados-día de crecimiento acumulados mediante el método del doble triángulo (Sevacherian et al., 1977).

En todas las parcelas se supervisaron, labores, cantidad de fertilizantes y los tratamientos de control de plagas, enfermedades y malas hierbas, para calcular los costes de producción (externos, calculados, estimados y totales) y obtener el margen bruto.

Se recogieron seis muestras aleatorias de 2 m de longitud en filas adyacentes de la zona de control para determinar el rendimiento total y los indicadores clave: agronómicos (productividad del agua de riego, y del N), económicos (margen bruto, productividad económica del agua de riego) y medioambientales (huella hídrica desglosada en sus 3 componentes, verde, azul y gris) (Fernández et al., 2020; Hoekstra, 2017).

Los resultados obtenidos sólo pueden compararse directamente en el caso del manejo realizado por el equipo técnico de SUPROMED (SUP) y del agricultor LID, ya que ambos se obtuvieron en la misma parcela, en condiciones similares de suelo e infraestructuras.

Durante 2020, ninguno de los manejos tuvo estrés hídrico, sin embargo, al final de la última etapa del cultivo el modelo MOPECO mostró algo de déficit, lo cual es una práctica común en la zona para evitar pérdidas de calidad en la cosecha. SUP y REP1 aplicaron un 31% y un 18% menos de agua que LID obteniendo un 38% y un 17% menos de percolación total respectivamente. El 60-80% de la percolación se produjo durante las lluvias de primavera en todos los tratamientos. Este hecho mejoró la productividad agronómica (45% y 35%) y económica (47% y 59%) del agua de riego de SUP y REP1 respecto de LID, con un 10% más de rendimiento para REP1 que para SUP. Esto fué debido principalmente a un suelo más profundo y con mayor capacidad de retención de agua que en la parcela de SUP y LID, lo que influyó positivamente en el margen bruto (29% y 32% respecto a SUP y LID) y en la huella hídrica total (16% menor).

Durante 2021, el tratamiento conjunto SUPROMED y LIDER (SUP/LID) no tuvo estrés hídrico, la relación entre la evapotranspiración real del cultivo (ETa) y la evapotranspiración del cultivo en condiciones óptimas y regado sin estrés (ETc) fue ETa/ETc=0.98, mientras que el REP1 tuvo cierto estrés hídrico en la fase reproductiva (ETa/ETc = 0.88 con una relación ETa/ETc global de 0.94) lo que afectó negativamente a su rendimiento respecto de SUP/LID y de 2020 (9% y 13% menor respectivamente).

En 2021 las precipitaciones durante el ciclo del cultivo fueron un 13% menores, con una ETa similar. En esas condiciones, el REP 1 aplicó un 3% más agua de riego (355 mm) que en 2020 mientras que SUP/LID, ahora con el modelo MOPECO, aplicó un volumen un 17% menor que LID en 2020. Esto demuestra que el uso de la plataforma SUPROMED puede generar importantes ahorros de agua, en este caso reduciendo un 45% las pérdidas por percolación debidas a la mejor gestión del riego. El manejo de riego con MOPECO permitió a SUP/LID aumentar el margen bruto un 23% respecto al obtenido en 2020 y un 35% respecto al REP 1 en 2021, así como la productividad agronómica del agua de riego (un 27% respecto a 2020 y un 11% respecto a REP.1), reduciendo también la huella hídrica un 8% respecto al valor de 2020 y un 12% respecto a REP1 en 2021.

Los resultados se han presentado en reuniones con agricultores y técnicos para promover el uso de la plataforma SUPROMED.

Bibliografía

Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration: guide-lines for computing crop water requirements. In: Irrigation and Drainage Paper No. 56. FAO, Italy.

Bleiholder, H., Weber, E., Lancashire, P.D., Feller, C., Buhr, L., Hess, M., Wicke, H., Hack, H., Meier, U., Klose, R., van den Boom, T., Stauss, R., 2001. In: Meier, U. (Ed.), Growth Stages of Mono- and Dicotyledonous Plants BBCH Monograph., 2nd edition. Federal Biological Research Centre for Agriculture and Forestry, Braunschweig, Germany.

Correia F N, Iwra M and Técnico I S. 2009. Water resources in the Mediterranean region. Int. Water Resour. Assoc. 24,22–30.

Dominguez, A., Tarjuelo, J.M., Breidy, J., and Karam F. 2011. Deficit irrigation under water stress and salinity conditions: The MOPECO-SALT Model. Agricultural Water Management, 98, 1451-1461.

Domínguez A., De Juan J., Tarjuelo J.M., el al. 2012. Determination of optimal regulated déficit irrigation strategies for maize in a semi-arid environment. Agricultural Water Management 110, 67 – 77.

Dominguez, A., Martinez-Navarro, A., Lopez-Mata, E., Tarjuelo, J. M., Martinez-Romero, A. 2017. Real farm management depending on the available volume of irrigation water (part I): Financial analysis. Agricultural Water Management 192, 71-84.

Fernández J.E.; Alcón. F.; Díaz-Espejo A.; Hernández Santana V.; Cuevas M.V. (2020). Water use indicators and economic analysis for on-farm irrigation decision: A case of study of a super high density olive tree orchard. Agricultural Water Management 237, 106074.

Hoekstra, A.Y. (2017). Water footprint assessment: evolvement of a new research field.

Water Resour. Manage. 31, 3061–3081.

Papadakis, J. 1966. Climates of the World and their Agricultural Potentialities. Hemisferio Sur. Buenos Aires, Argentina.

Pereira L.S., Paredes P, Jovanovic N. 2020. Soil water balance models for determining crop water and irrigation requirements and irrigation scheduling focusing on the FAO56 method and the dual Kc approach. Agricultural Water Management 241 (4): 106357

Sevacherian, V., Stern, V.M., Mueller, A.J., 1977. Heat accumulation for timing Lygus control pressures in a safflower-cotton complex. Joumal of Economic Entomology 70, 399-402.

Tarjuelo J.M., Rodríguez-Diaz J.A, Abadía R., Camacho E., Rocamira C., Moreno M.A. 2015. Efficient water and energy use in irrigation modernization: Lessons from Spanish case studies. Agricultural Water Management 162, 67-77.