ALFA. Revista de Investigación en
Ciencias Agronómicas y Veterinarias
https://doi.org/10.33996/revistaalfa.v5i14.118
mayo - agosto 2021
Volumen 5, Número 14
ISSN: 2664-0902
pp. 285 – 296
Efecto de la temperatura y precipitacion sobre la agricultura en la cuenca Coata-Puno,
Perú
Effect of
temperature and precipitation on agriculture in the Coata-Puno
watershed, Peru
Efeito da temperatura e precipitação na agricultura na bacia
hidrográfica de Coata-Puno, Peru
Candida Lopez Loayza2
candidalopeza@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-7215-1524
Cirilo Mario Caira Mamani1
mariocaira1966@gmail.com
https://orcid.org/0000-0001-5391-9035
Yakov Felipe Carhuarupay
Molleda3
yakov_cc@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0001-6467-677X
1Universidad
Nacional del Altiplano, Puno, Perú
2Universidad
Nacional Micaela Bastidas de Apurimac, Abancay, Perú
3Universidad
Nacional de San Antonio Abad del Cusco, Cuzco, Perú
Artículo recibido
09 de marzo 2021 / Arbitrado y aceptado 02 de abril 2021 / Publicado 04 de mayo
2021
RESUMEN
El cambio climático viene alterando las condiciones del
clima en la cuenca del río Coata, siendo las
temperaturas extremas y las precipitaciones pluviales las variables más sensibles;
por ende, se investiga el efecto de la temperatura y precipitación sobre la
agricultura en la cuenca Coata, con el objetivo de
evaluar el comportamiento de las variables climáticas durante el periodo
2015-2016 y su efecto en la actividad agrícola del altiplano. Para tal efecto
se ha trabajado con las series históricas de temperaturas extremas y
precipitaciones pluviales de 48 años de las estaciones meteorológicas
seleccionadas en base a tres criterios: longitud de las series, estaciones con
datos faltantes y por la consistencia. Esta serie fueron sistematizada,
corregidas y completadas en base al análisis de homogeneidad; con las pruebas
no paramétricas y paramétricas se ha determinado las tendencias con niveles de
significancia de 0.01, 0.05 y 0.10, y análogamente la información de
rendimientos de los cultivos. Los resultados muestran que las temperaturas
máximas tienden a incrementar en 0.05ºC anualmente, las temperaturas medias
muestran un incremento anual de 0.028ºC con evidencia leve y las mínimas no
muestran cambios significativos; mientras que las precipitaciones pluviales
tienden a disminuir, y estos generan impactos significativos en los cultivos.
Por lo tanto, no hay datos de rendimiento de los cultivos, se concluye que el
cambio climático viene afectando a los parámetros de temperaturas y
precipitaciones, y esto influye negativamente en el rendimiento de los cultivos
del pan llevar.
Palabras clave:
Agricultura; cambio climático; cuenca Coata;
precipitación; temperatura
ABSTRACT
Climate change is
altering the local weather conditions; being extreme temperatures and more
rainfall sensitive parameters; therefore the impact of climate change on
agriculture in the basin Coata, in order to evaluate
the performance of climatic variables over the period 2015-2016 and its effect
on highland agriculture is investigated. To this end we have worked with time
series of extreme temperatures and rainfall 48 years of the nine weather
stations selected based on three criteria: length of the series, stations with
missing data and consistency. These series were systematized, corrected and
completed on the basis of the analysis of homogeneity; with non-parametric and
parametric tests it was determined trends with significance levels of 0.01,
0.05 and 0.10, and similarly information crop yields. The results show maximum
temperatures tend to increase in 0.05ºC annually, average temperatures show an
annual increase of 0.028ºC with mild and minimal evidence showing no
significant changes; while rainfall tends to decrease, and they generate
significant impacts on crops. Therefore, it is concluded that climate change is
affecting the parameters of temperature and precipitation, and this adversely
affects the crop yield bread out.
Key words: Agriculture; climate change; Coata
basin; precipitation
RESUMO
A mudança climática vem alterando
as condições climáticas na bacia do rio Coata, sendo as temperaturas extremas e
a precipitação as variáveis mais sensíveis; portanto, o efeito da temperatura e
da precipitação na agricultura da bacia do Coata é investigado, com o objetivo
de avaliar o comportamento das variáveis climáticas durante o período de
2015-2016 e seu efeito sobre a atividade agrícola nas terras altas. Para isso,
trabalhamos com a série histórica de temperaturas extremas e chuvas durante 48
anos das estações meteorológicas selecionadas com base em três critérios:
duração da série, estações com dados ausentes e consistência. Estas séries
foram sistematizadas, corrigidas e completadas com base na análise de homogeneidade;
testes não paramétricos e paramétricos foram usados para determinar tendências
com níveis de significância de 0,01, 0,05 e 0,10, bem como dados de rendimento
de culturas. Os resultados mostram que as temperaturas máximas tendem a
aumentar em 0,05ºC anualmente, as temperaturas médias mostram um aumento anual
de 0,028ºC com leves evidências e as temperaturas mínimas não mostram mudanças
significativas; enquanto a precipitação tende a diminuir, e estas geram
impactos significativos sobre as culturas. Portanto, não há dados sobre o
rendimento das culturas, conclui-se que a mudança climática está afetando os
parâmetros de temperatura e precipitação, e isto influencia negativamente o
rendimento das culturas de pão.
Palavras-chave: Agricultura; mudança climática; bacia de Coata;
precipitação; temperatura; pluviosidade
INTRODUCCIÓN
En los últimos años, el
tema del cambio climático ha adquirido gran relevancia a nivel mundial llegando
a posicionarse como una de las prioridades de la agenda internacional,
nacional, regional y local (1), debido a las predicciones catastróficas para el
planeta previsto por la comunidad de científicos (2). Los cambios en los
patrones actuales de la temperatura podrían ocasionar grandes efectos en el
incremento de la temperatura ambiental, resultado del cambio climático, además
en latitudes subtropicales se prevé una disminución de las precipitaciones
pluviales (3-5).
Sin embargo, en ninguna de
las cuencas se puede establecer tendencias claras en cuanto a la precipitación
total anual, porque ningún valor estadísticamente es significativa que permita
rechazar la hipótesis nula de no tendencia; en una cuenca la temperatura media
anual mostró un ligero aumento, mientras que en la otra la temperatura
manifestó descenso (6), tanto el estadístico Spearman
Rho y Mann- Kendall muestran valores no significativos, debido a estos
resultados no se puede establecer tendencias claras de disminución o incremento
de las precipitaciones en la región.
Además, un leve aumento de
la temperatura (indica mayor evaporación), serian condiciones que pueden crear
una tendencia regresiva en los volúmenes de agua. En base a la desviación
acumulada ha puesto en evidencia la diferenciación en dos periodos homogéneos.
Dentro del análisis previo, cabe comentar el alto valor de la desviación
estándar que corrobora la notable variabilidad de la precipitación y resta
significación al valor medio mensual (7).
Así mismo, el clima
mundial ha cambiado desde la época preindustrial, donde la temperatura se ha
incrementado en un 0.3 a 0.6ºC (8), mientras que el panel intergubernamental
sobre el cambio climático predice con el actual escenario de emisiones, la
temperatura media mundial podría aumentar entre 0.9 y 3.5ºC para el año 2100,
sin embargo, hay muchas incertidumbres que influyen en estas predicciones
(8,9).
Más aun, Chang (10),
determinó impacto potencial del cambio climático en el rendimiento del sector
agrícola mediante el modelo de precios endógenos bajo diferentes escenarios de
cambio climático, mientras para Crane at al. (1), la
mayoría de los estudios sobre cambio climático se ocupan de los impactos
potenciales y su adaptación, ya que el rendimiento del cultivo es más sensible
a la precipitación de temperatura (11), si la disponibilidad de agua se reduce
en el futuro, el suelo de alta capacidad de retención del agua es mejor para
reducir el impacto de la sequía, pero la urbanización da lugar al aumento de la
temperatura (12).
Por su parte, para Andrade (13) , tres
décadas de datos globales no son suficientes para entender a cabalidad
variaciones más lentas del clima de la Tierra, sin que esto signifique, que
como la humanidad no conozcamos lo suficiente para establecer ciertas
conclusiones (4), del análisis de los cambios medios de anomalías de temperatura
y precipitación asociadas a desviaciones extremas, que producen un aumento de
temperatura y precipitación, esto es producto del calentamiento global del
planeta (14).
Ahora es posible afirmar,
con un nivel de confianza muy alto, que el calentamiento del sistema climático
es inequívoco como resulta evidente de las observaciones de incremento en la
temperatura media global del aire y del mar, el derretimiento generalizado del
hielo y nieve, y el incremento global del nivel medio del mar (15).
No son las elevadas
temperaturas las que indican el cambio climático y como son las precipitaciones
pluviales, sequias prolongadas y bajas temperaturas, todas estas con mayor
incidencia que antes, esto es lo que se denomina anomalías, es decir están
fuera del promedio (16), las precipitaciones pluviales son más intensas en
zonas tropicales, principalmente porque el ciclo del agua ha variado, el nivel
del mar ha aumentado a consecuencia del derretimiento de los glaciares, así
como su salinidad ha disminuido y el aumento del vapor de agua se ha
incrementado (3), y ésta es el gas invernadero más importante en la atmósfera
(17).
Además, el clima ha estado
cambiando en las tres últimas décadas, y seguirá cambiando, independientemente
de cualquier estrategia de mitigación. La agricultura es una actividad
dependiente del clima y por lo tanto es muy sensible a los cambios climáticos y
a la variabilidad del clima (18), principalmente de secano, es un sector
económico importante y la más vulnerable al cambio climático (19). El cambio
climático puede afectar a la agricultura en diversas formas, por ejemplo,
tiende a reducir el rendimiento, debido a que se acelera el proceso de las
cosechas, con lo cual se reduce la producción de granos (20).
Por otra parte, la
agricultura de secano es uno de los sectores más vulnerables al cambio
climático cada vez más, está disminuyendo en algunas regiones la producción de
cultivos (21), donde los ingresos de los productores están en mayor reducción y
los impactos del cambio climático varía a lo largo del
periodo de proyección de 100 años (22).
Por consiguiente, se
plantea responder a la interrogante: ¿Cuál es el efecto de la temperatura y
´precipitación en el rendimiento de los cultivos en la cuenca Coata? Ya que los incrementos de temperatura y cambios en
la precipitación bajo los escenarios del cambio climático son responsables de
la variación en los rendimientos de los cultivos, debido a su variabilidad
interanual. Y por ende es necesario evaluar el comportamiento de las
temperaturas extremas y precipitaciones pluviales en el contexto del cambio
climático.
MATERIALES Y
MÉTODOS
La investigacion
fue realizado en la cuenca del río Coata se ubica
íntegramente dentro del departamento de Puno, ocupa las superficies de las
provincias de San Román, Lampa y parte de las provincias de Puno y Huancané. La
cuenca del río Coata está conformada básicamente por
las cuencas de los ríos Cabanillas y Lampa. La superficie total de la cuenca Coata es de 4,908.44 Km2, su altitud máxima y mínima es de
5,300 y 3,800 msnm., respectivamente, y su altitud media es de 4,336.12 msnm.
La longitud de curso más largo es de 188.57 Km. con una pendiente media de
1.13%. Pluviométricamente es una cuenca con buen rendimiento hídrico. La
precipitación total anual en la cuenca varia de 595.5 mm.
(Juliaca) a 870.8 mm. (Quillisani). Los valores más altos se registran en el
entorno del lago Titicaca y en la parte alta de la cuenca. Las temperaturas más
bajas se producen en el mes de julio, mientras que las más elevadas se
registran de noviembre a marzo, por lo general centradas en enero.
Análisis de tendencia de
la información meteorológica
Se realizo
el análisis de tendencias, el análisis de saltos y con la serie libre de
saltos, se procedió a analizar las tendencias en la media y en la desviación
estándar. Para ver si la serie presenta tendencia en la media se procedió al
cálculo de la tendencia en la media, luego los parámetros de la ecuación de
regresión lineal simple, y finalmente compararon si la T𝐶 ≤ Tt (95%), entonces no se presenta
tendencia en la media y de lo contrario se los presentan. Se utilizó la
tendencia en la desviación estándar puesto que se trabajó con datos mensuales
para el primer y segundo objetivo, con el procedimiento siguiente: a)
Regionalización, y análisis de consistencia de la precipitación y temperaturas
a nivel mensual. Se aplicó el método del vector regional (MVR) para identificar
anomalías, valores extremos o comportamientos no homogéneos en la región, que
se evaluaron para establecer su confiabilidad con el fin de ratificarlos o
corregirlos. b) Preparación y armado de series continuas mensuales y anuales de
los datos de precipitación y temperaturas para el análisis de tendencias. Los
datos originales presentan vacíos en algunos meses o periodos, que fueron
reconstituidos para poder aplicar test estadísticos usados para el análisis de
tendencias. c) Análisis de tendencias de precipitaciones y temperaturas
mensuales y anuales, aplicando test estadísticos paramétricos y no paramétricos
usando el software TREND (test Mann- Kendall y Sperman’s
Rho, t-student (23), los resultados se interpretaron
considerando los comportamientos de eventos extremos de los elementos frente al
fenómeno del cambio climático.
Análisis del rendimiento
de los cultivos frente al cambio climático en la cuenca del río Coata
Se realizó el análisis de produccion
de cultivos de pan llevar con los elementos climáticos de la cuenca Coata, se obtuvieron los rendimientos de los cultivos para
cada zona sub-tipo climático de las Oficinas del Ministerio de Agricultura-Puno
y posteriormente se analizó la consistencia de las informaciones del periodo
considerado en el presente trabajo, luego se realizó cálculos de los
estimadores para cada cultivo utilizando el método de mínimos cuadrados
ordinarios y regresión, el rendimiento en función de las variables climáticas;
primero por separado la temperatura mínima y luego por la temperatura máxima,
de precipitación pluvial, para comparar el efecto individual de cada variable.
Seguidamente se realizó la estimación conjunta de las variables climáticas
(temperaturas máximas y mínimas extremas) y las precipitaciones pluviales al
final se incluyeron los eventos extremos.
Seguir esta secuencia de
estimaciones permitió ver el impacto de cada variable en el modelo y al final
se comparó cada uno y se eligió el mejor modelo según los criterios
estadísticos, posteriormente se realizó las interpretaciones de los valores
obtenidos de la interrelación de las variables climáticas y el rendimiento de
los cultivos seleccionados, mediante el coeficiente de correlación de Pearson.
Para interpretar el coeficiente de correlación (r) que se obtiene, se tiene
como criterio de decisión, (24).
RESULTADOS Y
DISCUSIÓN
El análisis, se observó un
aumento de la temperatura media anual de 0.05°C a lo largo del área de estudio,
con tendencia de aumento en temperatura mensual en junio y en la primavera a lo
largo de toda el área. Las tendencias más significativas observadas en la
temperatura parecen ser consistentes entre las diferentes fuentes de datos (8).
Influencia del cambio climático sobre la
variación de las temperaturas
Tabla 1. Análisis
de varianza (anovaa) del cambio climático y los
variables del clima.
a. Variable dependiente: Cambio
climático.
b. Variables predictoras: (Constante), temperaturas
medias, mínimas y máxima.
Según la prueba de hipótesis de la
distribución F en el análisis ANOVA, se pudo determinar que existe una
influencia significativa de los cambios climáticos en las temperaturas de la
cuenca del río Coata, para los últimos 20 años, ya
que el valor de significancia es 0.029, dicho valor es menor de 0.05 del nivel
de significancia, según las pruebas estadísticas de la Tabla 1. Diversos
estudios destacan que el cambio climático registrado en los últimos 30 años ha
tenido un impacto en la distribución, abundancia, fenología y fisiología de
muchas especies (25). Se presume que el incremento en la temperatura será entre
1,1 y 6,4°C, para 2100 (4). Uno de los cambios más estudiado y más documentado
es el aumento en la temperatura, encontrándose que durante los últimos 30 años
la temperatura media del planeta ha aumentado entre 0,5º y 3ºC (26). A su vez,
diversos modelos predicen que en los próximos 50 años la temperatura global del
planeta podría incrementarse entre 1,3° a 5,8°C comparado con tiempos
pre-industriales (26).
Tabla 2. Análisis
de Coeficientes a Independientes de temperaturas frente al cambio climático.
a.
Variable dependiente:
Cambio climático.
Con los resultados de la Tabla 2 de los
coeficientes independientes se pudo establecer que existe mayor influencia del
cambio climático en las temperaturas máximas de 0.047 que es menor al 0.05 en la
cuenca del río Coata, seguido en las temperaturas
medias, la influencia no es significativa o representativas en las temperaturas
mínimas en el periodo de 20 años de 1994 a 2014. Consecuencias del cambio
climático. De acuerdo con IPCC (3,4), una duplicación de los gases de
invernadero incrementaría la temperatura terrestre entre 1 y 4,5°C. Aunque no
parezca mucho es equivalente a volver a la última glaciación, pero en la
dirección inversa. Por otro lado, el aumento de temperatura sería el más rápido
en los últimos cien mil años, haciendo muy difícil que los ecosistemas del
mundo se adapten (25). Los registros de actividad solar encontrados lo
revelaron una concordancia notable entre esta variable y la temperatura en la
Tierra para los últimos 400 años, lo que al parecer muestra que es el sol y no
el CO2 el principal regulador del clima en la Tierra. A pesar de esto, el
coeficiente de correlación entre la radiación solar y la temperatura r = 0,68
es menor que con el CO2, (r = 08,85). Esto puede deberse a que el CO2 se
comporta como una variable en aumento directo sin la variabilidad intrínseca
que posee la radiación solar (27).
Tabla 3. Resumen
del modelo de regresión lineal de precipitación, cuenca coata,
1994-2016.
a. Variables predictoras: (Constante), precipitación máximas de 24
horas, días de precipitación, precipitación Total.
Resumen del modelo de regresión lineal de
precipitación, cuenca coata, 1994-2016.Fuentes: Base
de datos del autor.
Según el modelo de regresión lineal como se
muestra en la Tabla 3, la relación no es significativa, pero se pudo determinar
que los cambios en las precipitaciones pluviales se relacionan en solo un 53.4%
con el cambio climático en los últimos 20 años para la cuenca del río Coata. Estudios de modelación realizados para diferentes
regiones de África, donde evaluaron el impacto de los cambios de temperatura y
de precipitación sobre el rendimiento, señalan que, si las lluvias permanecen
constantes, el rendimiento de los cultivos se reduce en un 15.0%, en razón a
que las altas temperaturas afectan el ciclo de los cultivos e incrementa el
estrés hídrico, por la elevada evapotranspiración (25).
Tabla 4. Anova de las precipitaciones
pluviales, cuenca coata, 1994-2014.
a. Variable dependiente: Cambio Climatico.
b. Variables predictoras
(constants), presipitacion maxima en 24 horas, dias de precipitacion, precipitacion
total.
Anova
de las precipitaciones pluviales, cuenca coata,
1994-2014. Fuentes: Base de datos
Según la prueba de hipótesis de la
distribución F del análisis ANOVA, determinó que no existe una influencia
significativa de los cambios climáticos en las precipitaciones pluviales de la
cuenca Coata, porque F𝐶≤ 𝐹t (2.24),
para los años de 1994 al 2014, pero contrariamente se afirma en base al valor
de la significancia igual a 0.0401 = 4.01% es menor a un error del 0.05 = 5%.
Escape es la capacidad de la planta de completar su ciclo de vida antes que las
condiciones de suelo presenten un déficit de agua, lo que implica un rápido
desarrollo fenológico de la planta, plasticidad durante el período de
desarrollo y removilización de asimilados, pero trae
como consecuencia una reducción en los rendimientos, con respecto a las plantas
de ciclo normal tal como se mostró en la Tabla 4 (25).
Rendimiento de los cultivos frente a
los comportamientos de las variables climáticas medidas de tendencia central y
variabilidad de rendimiento de los cultivos
Las variables climáticas para cultivos seleccionados
influyen de distinta intensidad, para cultivo de haba la temperatura óptima
oscila entre 11.5 a 16ºC durante su fase fenológico, temperaturas constantes
superiores a 23ºC, así como una fluctuación térmica diaria con temperaturas
diurnas superiores a 20ºC y temperaturas nocturnas debajo de 10ºC, pueden
inhibir la floración (19). El cultivo de papa es más sensible a heladas, crece
y produce bien con temperaturas fresca principalmente de noche favorece a la
formación de tubérculos, para el crecimiento vegetativo es bueno entre 20-25ºC,
y la temperatura óptima para la producción de tubérculos
está entre 18-20ºC, mientras que las temperaturas altas de 28-30ºC impiden el
crecimiento de los tubérculos al gastar la planta en respiración toda la
producción de la fotosíntesis, de referencia Tabla 5.
Tabla 5. Medidas
de tendencia central y variación del rendimiento de los cultivos.
Medidas de tendencia
central y variación del rendimiento de los cultivos seleccionados en la Cuenca Coata, 1994–2014. Fuentes: Base de datos.
Finalmente, la temperatura
media para el cultivo de la quinua es de alrededor de 15-20ºC, sin embargo, se
ha observado que con temperaturas medias de 10ºC se desarrolla perfectamente el
cultivo, así como con temperaturas altas de hasta 25ºC, dicho cultivo posee un
mecanismo de escape y tolerancia a bajas temperaturas, puede soportar hasta
menos de 8ºC en determinadas etapas fenológicas, siendo la más tolerante la
ramificación y las más susceptibles la floración y llenado de grano. Respecto a
temperaturas extremas altas por encima de 38ºC, se ha observado que produce
aborto de flores y muerte de estimas y estambres, imposibilitando así la
formación de polen y por lo tanto la formación de grano, (28).
Rendimiento promedio del
cultivo de haba frente a las variables climáticas
Según la prueba de hipótesis de la
distribución F con el análisis ANOVA de la Tabla 6, determina que no existe una
influencia significativa de los cambios de las temperaturas y precipitaciones
pluviales en el rendimiento del cultivo de la haba grano seco de la cuenca para
los años de 1992 al 2012, puesto el valor de F𝐶≤ 𝐹t (2.24) esto indica que
no hay variación estadísticamente, pero el valor de significancia es igual a
0.042 = 4.2% que es menor a un error del 0.05 = 5%, puesto que se requiere una
precipitación pluvial promedio 800 mm y las temperaturas óptimas durante su
ciclo vegetativo esta entre 11.5-16ºC y superiores a 20ºC pueden inhibir la
floración, por ende la disminución en el rendimiento del cultivo de haba (28).
La bivariadas bajas entre la variación de las
temperaturas, precipitaciones pluviales y el rendimiento del cultivo del haba
grano seco de la cuenca, durante los años 1994-2014, pero las temperaturas
mínimas afectan negativamente en el rendimiento de los cultivos de haba (29).
Tabla 6. Anovaª de la regresión residual total
para el cultivo de haba.
a. Variable dependiente: Haba.
b. Variables predictoras:
(Constante), temperatura mínima, días de precipitación, Temperatura máxima,
Precipitación Total.
Anova
de la regresión residual total para el cultivo de haba.
Según la prueba de hipótesis de la
distribución F con el análisis ANOVA la F 𝐶> 𝐹t (2.24), esto determina
que existe una influencia significativa de los cambios de las temperaturas y
precipitaciones pluviales en el rendimiento del cultivo de la papa en la cuenca
del río Coata, durante los años de 1994 al 2014,
porque se obtuvo un valor de significancia igual a 0.005 = 0.5% mucho menor a
un error del 0.05 = 5% y tal como se muestran en la Tabla 7. Sin embargo, la
relación entre la estabilidad de las membranas y el rendimiento bajo altas
temperaturas varía entre las especies, por lo que se recomienda realizar
estudios específicos para cada cultivo antes de utilizar esta sola variable
fisiológica como un criterio de selección (30). La pérdida de los electrolitos
como indicador de la termoestabilidad de las
membranas, ha sido utilizada en Arabidopsis
(31) y en diversos cultivos como papa y tomate (30).
Tabla 7. Anova de la regresión residual total
para el cultivo de papa, Cuenca Coata, 1994-2014.
a. Variable dependiente: Papa.
b. Variables predictoras:
(Constante), temperatura mínima, días de precipitación, temperatura máxima,
precipitación Total.
Anova
de la regresión residual total para el cultivo de papa, Cuenca Coata, 1994-2014.
Según la prueba de hipótesis de la
distribución F con el análisis ANOVA el F 𝐶> 𝐹t (2.24), se pudo
establecer que existe una influencia significativa de los cambios de las temperaturas
y precipitaciones pluviales en el rendimiento del cultivo de la quinua en el
ámbito de estudio, para los años de 1994 al 2014, porque se tiene un valor de
significancia igual a 0.002 = 0.2% que es mucho menor a un error del 0.05;5% (Tabla 8). La elevada temperatura afecta el rendimiento
y las características de calidad del grano más importante que los cambios en
las precipitaciones. Los cambios climáticos proyectados muy probablemente
afectarán las características de calidad del grano de interés para los
diferentes mercados y las necesidades de utilización, (31).
Tabla 8. Anova de anovaa de
regresión residual total para el cultivo de quinua.
a. Variable dependiente: Quinua.
b. Variables predictoras:
(Constante), temperatura mínima, días de precipitación, temperatura máxima,
precipitación total.
Anova
de anova de regresión residual total para el cultivo
de quinua, Cuenca Coata, 1994-2014.
CONCLUSIONES
La tendencia en
temperaturas máximas presenta cambios significativos a nivel anual para los
periodos analizados en cada estación de la cuenca Coata
de 48 años con incremento promedio de 0.05ºC/año.
Las precipitaciones de la
estación de Cabanillas en el mes de mayo y anualmente tienden a disminuir con
un nivel de significancia de 0.10, es decir una disminución de las lluvias, y a
nivel anual para las estaciones analizadas presenta un comportamiento estable,
pero con una reducción de 0.17mm/año, o sea no presenta cambios significativos.
Pero si presentan una variabilidad climática con periodos secos y húmedos de
los años, debido a la ubicación de las estaciones meteorológicas, pero no se
identifica una tendencia regional marcada de disminución en la cuenca Coata.
Los días de precipitación y temperatura
máxima a los rendimientos de cultivo de haba grano seco viene afectando
significativamente con un incremento de 13.28kg/ha, mientras que las
temperaturas mínimas y precipitación total no muestran impactos considerables
pero sí negativamente; los días de precipitación presenta incrementos, temperaturas
máximas, medias y mínimas generan impactos significativas en el rendimiento de
los cultivos de la papa 23.45kg/ha, mientras que la precipitación total no
muestra impactos significativos, pero si negativamente, además la precipitación
total, temperaturas máximas y mínimas generan impacto negativo en el
rendimiento del cultivo de la quinua con pérdidas de 39.11kg/ha, pero los días
de precipitación generan impactos significativos en el cultivo de la quinua,
con incremento de 29.12kg/ha.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. Crane TA, Roncoli
C, Hoogenboom G. Adaptation to climate change and
climate variability: The importance of understanding agriculture as
performance. NJAS - Wageningen Journal of Life
Sciences. 2011;57(3):179–185.
https://doi.org/10.1016/j.njas.2010.11.002
2. Vargas P. El
Cambio Climático y Sus Efectos en el Perú. In BCRP - Serie de Documentos de
Trabajo julio 2009. 2009.
3. IPCC. Climate hange
2001: The Scientific Basis. Contribution of Working Group I to the Third
Assessment Report of the. Published for the Intergovernmental
Panel on Climate Change: Cambridge University Press. 2001.
4. IPCC. Climate Change 2007: Climate Change
Impacts, Adaptation and Vulnerability. Summary for policy
makers. In IPCC WGII 4th. Praga,
República Checa. 2007.
5. Wei X, Declan C, Erda L, Yinlong X, Hui J, Jinhe J, Yan L. Future cereal production in
China: The
interaction of climate change, water availability and socio-economic scenarios.
Global Environmental Change, 2009;19(1):34–44. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2008.10.006
6. Méndez
PA, Martínez J. Análisis de
tendencias hidroclimáticas
de dos cuencas representativas
de isla de Puerto Rico. Revista
Geográfica de América
Central, 2010;1(2):101–125.
7. Linsley RK, Kohler
MA, Paulus JLH. Hidrología para Ingenieros (Segunda ed;
Interaméricana, Ed.). México: McGraw-Hill. 1986.
8. Chakraborty S, Tiedemann
AV, Teng, PS. Climate change: potential impact on
plant diseases. Environmental Pollution, 2000;108(3):317–326.
9. González
J, Velasco R. Evaluation of the impact of climatic change on the economic value
of land in agricultural systems in Chile. Journal of Agricultural Research,
2008;68(1):56– 68.
10.
Chang C-C. The potential impact of climate change on
Taiwan’s agriculture. Agricultural Economics, 2002;27(1):51–64.
https://doi.org/10.1016/S0169-5150(01)00060-3
11.
Ficklin DL, Luedeling E, Zhang M. Sensitivity of groundwater recharge
under irrigated agriculture to changes in climate, CO2 concentrations and
canopy structure. Agricultural Water Management, 2010;97(7):1039–1050.
https://doi.org/10.1016/j.agwat.2010.02.009
12.
Kumar KSK, Parikh J. Indian agriculture and climate sensitivity. Global Environmental
Change, 2001;11(2):147–154.
13. Andrade M. Mitos y verdades acerca del
cambio climático en Bolivia. Resvita Boliviana de Física, 2008;14(1):42–49.
14.
Gbetibouo GA, Hassan
RM. Measuring the economic impact of climate change on major South African
field crops: a Ricardian approach. Global and
Planetary Chamge, 2005: 47(4), 143–152. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2004.10.009
15.
Qiu G, Yin J, Geng
S. Impact of Climate and Land-Use Changes on Water Security for Agriculture in
Northern China. Journal of Integrative Agriculture, 2012;11(1);144–150.
https://doi.org/10.1016/S1671-2927(12)60792- 5
16.
Carnero VS. Comunidad Internacional y
cambio climático global: A propósito de las posibles nuevas tendencias y
escenarios (Universidad del Salvador). 2006:
Retrieved from from http://www.caei.com.ar/ebocks/ebook14.pdf
17. Tencer B. Variabilidad de los
eventos extremos de temperatura observados y modelados en el sudeste de
Sudamérica, y sus proyecciones ante un escenario de cambio climático. “Facultad
de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. 2010. http://digital.bl.fcen.uba.ar. ”
18.
Ramirez-Villegas J, Jarvis A, Läderach P.
Empirical approaches for assessing impacts of climate change on agriculture:
The EcoCrop model and a case study with grain
sorghum. Agricultural and Forest Meteorology, 2013;170(1):67–78.
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2011.09.005
19.
Roudier P, Sultan B, Quirion P, Berg A. The impact of future climate change on
West African crop yields: ¿What does the recent literature say? Global
Environmental Change, 2011;21(3):1073–1083. https://doi.
org/10.1016/j.gloenvcha.2011.04.007
20.
Cline WR. Global Warming and Agriculture: impact estimates by country.
In Washinton DC: Center for Global development. (2da edición). 2007.
21. Alcamo J, Dronin N, Endejan
M, Golubev G, Kirilenko A
.A new assessment of climate change impacts on food production shortfalls and
water availability in Russia. Global Environmental
Change 2007;(17):429-444. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2006.12.006
22. Hahn MB, Riederer
AM, Foster SO. The Livelihood Vulnerability Index: A pragmatic approach to
assessing risks from climate variability and change—A
case study in Mozambique. Global Environmental Change, 2009;19(1):74–88.
https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2008.11.002
23.
Yin Y. Assessment Method of Global Climate Change and Its Application
(in Chinese). Higher Education
Press, 2004;268(2):185–200.
24. Belizario-Quispe G. Efectos del cambio
climático en la agricultura de la cuenca Ramis,
Puno-Perú. Revista de Investigaciones Altoandinas, 2015;17(1):47–52.
25. Jarma A, Cardona C, Araméndiz H. Efecto del cambio climático sobre la
fisiología de las plantas cultivadas: una revisión Artículo científico.
Colombia. 2012.
26. Sanfuentes C, Sierra-Almeida A, Cavieres LA. Efecto del aumento de la temperatura en la
fotosíntesis de una especie alto-andina en dos altitudes. Gayana.
Botánica, 2012; 69(1):37-45. https://dx.doi.org/10.4067/S0717-66432012000100005
27. Bayona Garcia,
Sarmiento. CO2 y radiación? Causants
del centamiento global?
2010: Colombia.
28.
FAO. World agriculture: towards 2015/2030 summary report. Food and
Agriculture Organization, 2002: Rome.
29.
Abraha MG, Savage MJ. Potential impacts
of climate change on the grain yield of maize for the midlands of
KwaZulu-Natal, South Africa. Agriculture, ecosystems
& environment 2006;115(1-4):150-160.
doi: https://doi.org/10.1016/j.agee.2005.12.020
30. Chaves-Barrantes NF, Gutiérrez-Soto
MV. Respuestas al estrés por calor en los cultivos. I Aspectos moleculares, bioquímicos y fisiológicos. Agronomía Mesoamericana 2017;28(1):237-253; doi:10.15517/ am.v28i1.21903 [Links]
31. Tang W, et al., An overview of assessment methods of agricultural
vulnerability under climate change. Journal of Anhui Agricultural Sciences (in Chinese), 2010;38 (25):13847-
13849.