Año meteorológico típico para Villa Mercedes (San Luis, Argentina): Herramienta para simulaciones de balance hídrico y calendario de riego

Autores/as

  • Marisa Mariela Garbero Facultad de Ingeniería y Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de San Luis
  • Gastón Roberto Canle Facultad de Ingeniería y Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de San Luis
  • María Magdalena Hellmers Facultad de Ingeniería y Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de San Luis

Palabras clave:

datos climáticos, AMT, riego, balance hídrico

Resumen

Este trabajo se realizó con el objetivo de generar el Año Meteorológico Típico (AMT) de Villa Mercedes (San Luis) para la serie climática 1968-2018. La provincia de San Luis se localiza en la región semiárida pampeana y presenta déficit hídrico para la producción agrícola durante todo el año. La incorporación de equipos de riego, para lograr rendimientos más altos y estables de un año a otro, ha hecho que la superficie bajo riego presurizado de la provincia de San Luis se haya incrementado 3,5 veces entre los años 2002 y 2013.La aplicación de modelos matemáticos, que ayuden a los productores en la toma de decisiones sobre el manejo del riego y para determinar el momento y la cantidad de agua a aplicar, puede ser más exacta utilizando los datos del año meteorológico típico. El AMT está constituido por 12 meses concatenados de años individuales estadísticamente seleccionados que representan las características típicas de toda la serie analizada. En este trabajo se utilizaron datos de la estación meteorológica de la EEA-INTA Villa Mercedes (33°39'06.7"S 65°25'11.6"W) y complementados con datos puntuales de la estación meteorológica de FICA-UNSL (33º64'02.9''S 65º44'66.18''W) de los años 1968 a 2018. Se empleó la metodología descripta por Domínguez et al. (2013a) usando las variables climáticas diarias de precipitaciones, evapotranspiración y temperatura máxima y mínima. El uso del AMT Villa Mercedes puede ser interesante en la gestión de establecimientos con sistemas de riego, ya que puede ser usado para estimar el balance hídrico o planificar el rendimiento esperado bajo diferentes escenarios de riego.

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Publicado

2019-12-05