Por: Erika Jasso L., Noe Hernández Z., Berenice Peláez P., Fernando García Y., José Fernández B.

Comité Nacional para el Desarrollo Sustentable de la Caña de Azúcar (CONADESUCA) geo.meteoro@conadesuca.gob.mx,geo.espacial@conadesuca.gob.mx, geo.siecana@conadesuca.gob.mx, geo.clima@conadesuca.gob.mx, jose.fernandez@conadesuca.gob.mx

El Comité Nacional para el Desarrollo Sustentable de la Caña de Azúcar (CONADESUCA) a través del monitoreo climatológico continuo e información georreferenciada, busca explicar cómo las variaciones del tiempo atmosférico y el clima inciden en el cultivo de la caña de azúcar, a fin de ofrecer herramientas que contribuyan a la planeación y ejecución de labores tanto en campo como en fabrica a los ingenios incorporados al Sistema de Información Estratégica de la Caña de Azúcar (SIE-Caña).

El presente trabajo muestra una metodología para la identificación de patrones espaciales asociados al comportamiento del clima en la zona de abasto del Ingenio Tres Valles. Para ello, se utilizaron como base: 1) el producto “Pronóstico climatológico” elaborado a partir del procesamiento de información de los modelos numéricos CFSv2, ECMWF y el emitido por el Servicio Meteorológico Nacional (SMN), 2) una normal climatológica generada con información de precipitación de los pluviómetros localizados dentro de la zona de abasto, y 3) información georreferenciada de la superficie con caña.

Los resultados obtenidos del procesamiento y análisis de la información muestran que es posible identificar patrones espaciales de anomalías en la precipitación indicando las diferencias por encima o por debajo de lo normal para el período de pronóstico. Además de posibles riesgos ante eventos meteorológicos o climatológicos adversos para poder emitir alertas agroclimáticas por periodos de déficit o superávit de lluvia, posibles sequías, o presencia de un mayor o menor número de sistemas como ciclones tropicales, ondas tropicales, frentes fríos, entre otros.

Actualmente, el CONADESUCA trabaja en mecanismos para la generación de productos climatológicos y meteorológicos basados en información georreferenciada que permitan contribuir con la implementación de estrategias enfocadas en la optimización de recursos y en una mejor gestión del campo cañero.

Palabras clave: Pronóstico, precipitación, georreferenciado, clima, agroindustria.

En el sector agrícola es importante contar con información meteorológica y climatológica por la incidencia que los elementos del tiempo y clima puedan tener en el cultivo. Resulta fundamental el estudio de variables como son la lluvia y temperatura de años atrás para comprender como favorecen o afectan al cultivo, y con ello, ayudar a prevenir y reducir riesgos ante eventos meteorológicos o climatológicos adversos e identificar periodos de déficit o superávit de lluvia, posibles sequías, o presencia de un mayor o menor número de sistemas como ciclones tropicales, ondas tropicales, frentes fríos, entre otros.

La precipitación es una de las variables meteorológicas de mayor importancia, al ser uno de los requerimientos ambientales esenciales para el cultivo de la caña de azúcar y su consumo varía en cada fase de crecimiento, teniendo que los valores máximos se necesitan en la fase denominada “período de gran crecimiento”, y si se tiene déficit o superávit puede afectar en el rendimiento; mientras que, en el periodo de cosecha se requiere de poca lluvia porque puede afectar en los tiempos de producción del ingenio, es por ello, que el monitoreo de esta variable es fundamental para el desarrollo óptimo del cultivo y actividades en campo y fábrica.

En los últimos dos años la parte meteorológica y climatológica se han fortalecido en el CONADESUCA, mediante la generación de pronósticos que ayudan a los tomadores de decisiones de la agroindustria de la caña de azúcar a minimizar riesgos asociados a eventos del tiempo-clima y ofrecen herramientas que contribuyen a la planeación y ejecución de labores tanto en campo como en fabrica. Asimismo, se ha trabajado muy de cerca con Ingenios azucareros incorporados al Sistema Estratégico de la Caña (SIE-CAÑA), elaborando pronósticos climatológicos a partir de modelos numéricos de predicción, mismos que han tenido buena aceptación por parte de los ingenios. En el presente trabajo se ejemplifica el proceso y los resultados obtenidos en el Ingenio Tres Valles.

MATERIALES Y MÉTODO

Para elaborar la perspectiva climatológica se emplean como herramienta los Modelos de Predicción Numérica (NWP, por sus siglas en inglés), estos simulan condiciones promedio que podrían presentarse en determinado tiempo (desde un mes hasta un año) en algún lugar o región; para ello, parten de una normal climatológica que es el comportamiento promedio de un rango 30 de años de alguna variable como precipitación, temperatura, viento, etc., al mismo tiempo permiten identificar anomalías mostrando que tan por arriba o por debajo de lo normal (o climatología) se va a encontrar la variable de estudio dentro del período de pronóstico. Además, los modelos toman en cuenta el comportamiento de la variabilidad climática, que parte de la interacción de los elementos del sistema climático en varios años e identifica patrones en la atmósfera y oscilaciones climáticas como es El Niño–Oscilación del Sur (ENSO, por sus siglas en inglés).

Para el pronóstico se usan los modelos: 1) Seasonal Climate Forecasts V2. (CFSv2) con un pronóstico a diez meses, 2) European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF) con un pronóstico a siete meses y 3) el que emite el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) con un pronóstico a tres meses que emplea un conjunto de modelos numéricos y consenso de expertos. Asimismo, cada modelo parte de cierta resolución de su información y de una normal climatológica que finalmente se adapta a la zona de abasto del ingenio (Figura 1).

Por otro lado, el ingenio cuenta con una red de pluviómetros distribuidos en la zona de abasto y con información a partir de 1994, lo que permite generar una normal climatológica de la variable precipitación por pluviómetro y una normal a nivel zona de abasto. A partir de dicha climatología se pueden obtener patrones en la distribución de la lluvia e identificar subzonas con rangos de humedad para posteriores análisis.

Figura 1. Mapas de los modelos que se emplean para el pronóstico.

Con estos dos elementos, los modelos de pronóstico y la normal climatológica por pluviómetro, se realiza el pronóstico mensual para un periodo de hasta diez meses. A partir de la anomalía que arroja el modelo se suma o resta a la climatología mensual, se estima la cantidad de lluvia y se calcula el porcentaje de déficit o superávit del mes de pronóstico con respecto a la normal; finalmente estos resultados se promedian para obtener los datos a nivel zona de abasto (Figura 2).

Figura 2. Proceso de elaboración del pronóstico climatológico

La forma en la que se representan los resultados obtenidos depende del ingenio, en el caso de Tres Valles se grafican a nivel zona de abasto la normal climatológica mensual, la lluvia registrada desde cierto periodo (en este caso enero de 2019), la lluvia pronosticada en los próximos meses y, se identifican periodos climatológicos que ayudan al análisis; dichas graficas se realizan por modelo numérico y para las áreas de cosecha y campo (Figura 3).

Figura 3. Ejemplo de resultado obtenido para la zona de abasto del ingenio Tres Valles.

 Es importante mencionar que estos pronósticos se actualizan cada mes, debido a que la atmósfera es dinámica y compleja, y por ende cambian constantemente los patrones atmosféricos, por lo que se recomienda su continua actualización y validación.

RESULTADOS

En el Ingenio Tres Valles (ITV) los pronósticos climatológicos comenzaron a realizarse en noviembre de 2019, la información arrojada por los modelos se actualiza y valida cada mes con base en la lluvia real registrada por los pluviómetros del ingenio; a junio del 2020 se han elaborado ocho pronósticos y siete validaciones con los siguientes resultados:

En las Tablas 1, 2 y 3 se muestran datos mensuales de la normal climatológica, la lluvia observada en la zona de abasto del ingenio y el pronóstico de lluvia arrojado por los modelos numéricos CFSv2, ECMWF y el SMN. De igual manera, se puede observar cómo varía el dato pronosticado entre las actualizaciones mensuales.

En la Tabla 4 se representan los datos mensuales de la lluvia registrada en la zona de abasto, el dato pronosticado del modelo que obtuvo mayor asertividad, la diferencia en milímetros (mm) y la precisión en porcentaje, la tendencia entre ambos datos (si el dato pronosticado está por arriba o por debajo con respecto al dato registrado) y el nombre del modelo.

Tabla 1. Pronóstico histórico de lluvia – Modelo CFSv2*

Tabla 2. Pronóstico histórico de lluvia – Modelo ECMWF*

Tabla 3. Pronóstico histórico de lluvia – Modelo SMN*

Tabla 4. Evaluación del pronóstico mensual en ITV.

Los meses que han registrado mayor precisión fueron abril y mayo de 2020 con un porcentaje superior al 90% y corresponden al modelo CFSv2; sin embargo, el modelo que más veces ha acertado es el ECMWF con cuatro ocasiones, y los meses en que mejor se ha pronosticado la precipitación mensual con respecto al dato real son: diciembre de 2019 con una diferencia de -1.1 mm, abril de 2020 con 1.4 mm y marzo de 2020 con 3.0 mm.

Por último, los resultados que se le entregan al ingenio incluyen una explicación sobre los eventos meteorológicos y climatológicos que pueden ocurrir durante el pronóstico, el comportamiento y pronóstico de algunas oscilaciones climáticas, un consenso de la tendencia que arrojaron los modelos para los meses de periodo, observaciones que debe tomar en cuenta el ingenio para mejorar la interpretación y análisis de los resultados; y la validación del pronóstico del mes inmediato, donde se analizan las condiciones que sobreestimaron o subestimaron los modelos, si ocurrió algún evento extraordinario que pudo afectar el pronóstico y los eventos meteorológicos que ocasionaron lluvias durante ese mes (Figura 4).

Figura 4. Resultado del pronóstico climatológico por pluviómetro.

CONCLUSIONES

Lo pronósticos y otros productos meteorológicos y climatológicos se elaboran con base en modelos numéricos que incluyen diferentes variables que pueden ser analizadas; sin embargo, actualmente solo se aplica en la variable lluvia debido a que el análisis depende de las bases de datos que pueda proporcionar cada ingenio.

Para poder analizar un mayor número de variables meteorológicas se debe considerar la creación de una red de observación mediante la instalación de estaciones meteorológicas o hacer reconstrucciones climatológicas a partir de otras redes de medición, usando bases de datos climatológicos de reanálisis o con estimaciones a partir de mediciones de satélites.

A pesar de que los pronósticos se han realizado en un periodo de ocho meses, se considera que los resultados arrojados son buenos debido a que hay una alta congruencia entre los valores de lluvia en mm de los datos pronosticados respecto a los datos reales. La elaboración de los pronósticos aún está en fase experimental, debido a que se debe ampliar el periodo de elaboración para definir qué modelo numérico es el que proporciona mejores resultados para la zona de abasto del ingenio.

Para obtener mejores resultados en los pronósticos se debe trabajar en lo siguiente: 1) estandarizar la resolución de los datos de anomalías para que el tamaño del pixel sea igual ya que varían entre modelos, 2) contar con periodos de información climatológica de al menos 30 años y en el caso de que se tenga información parcial, completar la serie histórica; y 3) igualar temporalmente la normal climatológica que usan los modelos y la del ingenio.

Los pronósticos meteorológicos y climatológicos pueden ser de gran ayuda para los tomadores de decisiones del sector agroindustrial de la caña de azúcar, por lo que se trabaja en métodos y estrategias que permitan en un futuro cercano, proporcionar resultados con mayor precisión.

LITERATURA CITADA

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