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Aplicaciones agrometeorológicas para predecir la influencia del clima en las cosechas

Investigadores de la UPM trabajan en la realización de pronósticos estacionales de clima y cosechas basados en la información que aporta la temperatura superficial del agua de los océanos.

03.12.2018

Investigadores del CEIGRAM (Centro de Estudios e Investigación para la Gestión de Riesgos Agrarios y Medioambientales, centro mixto de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ENESA y AGROSEGURO), en colaboración con la Universidad Complutense de Madrid (UCM), han conseguido cuantificar de manera efectiva los impactos de la meteorología, el clima y sus variaciones en los rendimientos y la calidad de los cultivos gracias a modelos informáticos de simulación. Para las simulaciones, que han aplicado con éxito a cultivos de trigo y maíz en la Península Ibérica, utilizan datos de la temperatura de la superficie del mar y patrones conocidos de teleconexión para establecer relaciones estadísticas entre predictores oceánicos y variables atmosféricas.

Interacciones océano-atmósfera. Fuente: Belén Rodríguez-Fonseca, TROPA-UCM

Las predicciones estacionales aportan información sobre las condiciones climatológicas más probables durante los tres o cuatro meses siguientes. A pesar de que la naturaleza caótica de la atmósfera limita fuertemente la capacidad predictiva del tiempo meteorológico a partir de diez o doce días, hoy en día es posible realizar pronósticos a más largo plazo en regiones concretas. Para ello, se utilizan componentes del sistema climático que presentan comportamientos con variaciones periódicas lentas, como es el caso de la temperatura de la superficie del mar.

La razón por la que la temperatura superficial del mar permite hacer estos pronósticos a más largo plazo es que la capacidad calorífica del agua es mucho mayor que la del aire. Así, cuando una extensa región oceánica presenta valores de temperatura anómalos (enfriamiento o calentamiento), pueden transcurrir varios meses, incluso años, hasta que recupera sus valores habituales. Durante este tiempo, la superficie del mar puede liberar tal cantidad de energía a la atmósfera como para alterar toda la circulación atmosférica y, por tanto, los regímenes de tiempo tanto localmente como en lugares alejados. Este es el caso de los fenómenos de El Niño (calentamiento) y La Niña (enfriamiento) en el pacífico ecuatorial. Por ejemplo, los años en que tiene lugar El Niño (ocurre cada 3-7 años), las lluvias torrenciales en Perú son más probables, al igual que las sequías en Indonesia y Sudáfrica. Como los eventos Niño/Niña se pueden predecir con varios meses de antelación, también lo son sus posibles impactos climáticos. Esta es la base de la predicción estacional. Además de los casos de El Niño y La Niña, existen otras regiones oceánicas con impactos conocidos en el clima global, lo que en climatología se conoce con el nombre de patrones de teleconexión.

El Niño de 1997. Anomalías globales de la temperatura superficial del océano. Fuente: NOAA/ESRL

Tomando esto como base, un equipo de investigadores del CEIGRAM decidió ir un poco más allá y estudiar la influencia de estas predicciones estacionales en los rendimientos de las cosechas. Con la información aportada por la temperatura de la superficie del mar y los patrones de teleconexión, hemos conseguido establecer relaciones estadísticas entre predictores oceánicos y variables atmosféricas (temperatura, precipitación, etc.). Para este estudio, los investigadores de la UPM han contado con la colaboración del grupo de variabilidad climática de la UCM (grupo TROPA). Como consecuencia de este trabajo, recientemente se ha demostrado la capacidad predictiva de la temperatura de los océanos en las lluvias monzónicas de África Occidental, incluyendo los episodios de precipitación más extremos.

“Desde un punto de vista agronómico”, declara la investigadora del CEIGRAM Margarita Ruiz Ramos, “los modelos informáticos de simulación de cultivos permiten trasladar de manera efectiva y cuantificable los impactos de la meteorología, el clima y sus variaciones en los rendimientos y la calidad de estos”. Esta metodología de trabajo interdisciplinar con el grupo TROPA se ha aplicado recientemente con éxito en cultivos de trigo y maíz en la Península Ibérica y actualmente se están explorando nuevas aplicaciones, por ejemplo, la predicción estacional de forraje en pastos y praderas en el Macizo Central Francés con la participación del Instituto Nacional de Investigación Agronómica Francés (INRA).

A través de estas aplicaciones, en opinión de Íñigo Gómara y Belén Rodríguez-Fonseca, investigador Juan de la Cierva-Formación de la UPM e investigadora de la UCM respectivamente, CEIGRAM y TROPA se alinean en el contexto global de los servicios climáticos y se sitúan en condiciones de ofrecer aplicaciones agrometeorológicas a entidades aseguradoras, administraciones públicas y demás usuarios finales.

Gómara I, Mohino E, Losada T, Domínguez M, Suárez-Moreno R, Rodríguez-Fonseca B (2018) Impact of dynamical regionalization on precipitation biases and teleconnections over West Africa. Climate Dynamics, 50: 4481-4506. https://doi.org/10.1007/s00382-017-3886-4

Capa Morocho M (2015) Climate variability effects on field crops in Iberian Peninsula. Predictability. Tesis (Doctoral), ETSI Agrónomos (UPM). http://oa.upm.es/39067/