POTENCIAL DEL RIEGO EN EL LITORAL NORTE DE URUGUAY
Alvaro Otero Claudio García
María Cristina Capurro
Programa Nacional de Investigación en Producción y Sustentabilidad
Ambiental.Instituto Nacional de Investigación
Agropecuaria. Uruguay.
Plan de la Charla
1. Algunas características de nuestra región.
2. Acciones de INIA en la región.
3. Qué nos dicen los modelos.
4. Qué nos dice la experimentación.
5. Algunas herramientas que tenemos para ser más eficientes: Uso del Agua y Energía.
Land Cover Type
Podríamos definir 4-5 regiones para el desarrollo del Riego con diferentes características
• Diferentes rubros de producción.• Diferente cultura y experiencia en el uso del riego.• Diferentes métodos de riego: presurizados, superficie.• Diferente disponibilidad de RRHH, inversión e innovación.• Diferentes suelos. !! (no es menor esta consideración).
Región 1. Litoral Oeste.• Predominan cultivos agrícolas.• Mejores Suelos. Sistemas presurizados (Pivots)• Productores con mayor capacidad de inversión e innovación.
Región 2. Centro Sur.• Principalmente cultivos y pasturas asociadas a Tambos y ganadería.• Suelos con limitantes. Sistemas mixtos de riego.
Región 3. Este.• Principalmente arroz y pasturas asociadas ganadería, algo de cultivos.• Suelos con limitantes. Sistemas de riego por superficie.• Productores con alta innovación.• Cultura del riego.
Región 4. Litoral Norte.• Principalmente pasturas, algo de arroz, cultivos y caña de azúcar.
Cultivos intensivos: cítricos, vid, cultivos protegidos.• Suelos con limitantes. Sistemas de riego por superficie, algo pivot.
Región 5. Sur – Área hortifrutícola.• Principalmente frutales, vid y hortalizas.• Mayor experiencia en riego: superficie-surcos, presurizados-goteo-
aspersión.
INIA LB
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC
mm
-150
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0
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250
INIA LE
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC
mm
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-100
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0
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250
INIA TB
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC
mm
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200
250
INIA TT
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC
mm
-150
-100
-50
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150
200
250
INIA SG
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC
mm
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-50
0
50
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150
200
250
Otero et al. 2017. INIA Serie Técnica 232.
Cambios en la Distribución de la PluviometríaEntre 1930-1960 y 1970-2000
Enero-Febrero-Marzo
Giménez, Castaño, Olivera, Baethgen (2008)
Climatología. 1990-2015. Diferencia entre Precipitaciónmensual – Evapotranspiración de Referencia ETo PM56
IPCC, 2007
Posible aumento del escurrimiento
Todos los aportes en la gestión del recurso
hídrico van a tener que considerar estas
características climáticas de UY:
Períodos de déficit de variable intensidad y
duración, con una tendencia al aumento del
escurrimiento. Nutrientes, erosión.
Variación en la Textura = Variación en Porosidad y Retención de agua en el
suelo
Textura del suelo.Puntos de muestreo bajo
un solo pivot central
Otero, 2010
0
100
200
300
400
500
600
700
0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50
Infi
ltra
cio
n (
mm
/h)
tiempo (hs)
Brunosol Eutrico
Brunosol SubEutrico
Argisol
0
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300
400
500
600
700
0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
Infi
ltra
ció
n (
mm
/h)
Brunosol Sub Eutricon=30
Infiltración promedio y variabilidad en el
terreno
López y Otero, 2010
Características de nuestra Región
Arroz - Caña de azúcar – Pasturas - Cultivos.
• Tradición en riego por superficie. Conocimientos y experiencia. Técnica y RRHH.
• Poca tradición en riegos presurizados.
• Alta variabilidad de rendimientos en secano y los potenciales alcanzables en secano son medios, para cultivos y pasturas.
• Explicados: 1) la baja retención de agua de nuestros suelos (limitados por la profundidad); 2) la frecuente y variable intensidad del déficit hídrico de los suelos.
• Sin embargo, tenemos un apropiado régimen térmico y de radiación solar.
• Buena cantidad –no sé si suficientes- de represas de agua, por lo menos a nivel predial.
• Acceso a la Energía / fuentes de agua, podría ser un problema en algunos proyectos.
2002-2004
• Caracterización de Física del Suelo. Donistar S.C.
2004-2006 • Manejo de Riego Arroz: A. Lavecchia
2006-2009
• CNPq-INIA
• Precipitación Efectiva e Infiltración.
• Tesis doctorado y maestría
2007-2011
• Impacto Ambiental nivel de cuencas. Garcia y Erguren.
• Tesis de maestría y doctorado
2009-2014
• Desarrollo Herramientas Riego- FCI INIA.
• Tesis Grado
2009-2012
• Cambios en la Productividad del Agua. FONTAGRO-INIA
2014-2019
• Manejo del Agua y Programación del Riego
• Manejo de Cultivos y Pasturas bajo Riego
• Diseño y Aplicación del Riego
• Estudiantes grado y Maestrías
Antecedentes de Investigación de INIA
en la Región
+ Arroz. Artigas
2019-2023• La teledetección como
herramienta para un uso eficiente del riego en cultivos y pasturas
2020-2024• Impacto ambiental en sistemas bajo riego
• Manejo de Cultivos y Pasturas bajo Riego
• Estudios de costos e inversión
Antecedentes de Investigaciónen la Regional
Características de nuestra Región: Modelos
Los modelos de simulación de los cultivos son herramientas útiles para enmarcar algunos escenarios productivos.
• SIMAGRI. Desarrollo de IRI-SNIA_UY basado en el modelo DSSAT. http://simagri.snia.gub.uy/webapp/• AQUACROP®. Modelo desarrollado por FAO. Para manejo de escenarios/estrategias con riego. Mejor manejo de
estrategias de riego. Montoya et al. 2017; Montoya y Otero, 2018; Pintos et al. 2020.
SOJASalto.Suelos Itapebí-Tres ÁrbolesSuelo profundo. Sin deterioro.Período 1981-2013.Grupo Madurez VI. Siembra: 1 Noviembre.
• Buenos Potenciales de Rendimiento >> Riego
• Menor Variabilidad de los Rendimientos Anuales
Riego
Secano
Características de nuestra Región: Modelos
Maíz-Grano.
Salto.Suelos Itapebí-Tres ÁrbolesSuelo profundo. Sin deterioro.Período 1981-2013.Ciclo Medio. Siembra: 15 Octubre.
Riego
Secano
• Buenos Potenciales de Rendimiento >> Riego.
• Menor Variabilidad de los Rendimientos anuales
Evapotranspiración real (Torre Eddy Covariance).
Soja - Riego Pivot Central - Salto. 2014-2015
Berger, A y Otero, A. 2017.
Medir con la más alta precisión posible, flujo de agua, carbono.
Rendimiento acumulado de materia seca por ha de sorgo bajo riego y secano en zona de San Antonio. Salto. 2013-2014. BMR Honey Max y ACA 727
Ferreira, A. et al. 2014.
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
BMR Secano BMR Riego ACA 727 Secano ACA 727 Riego
MS
acu
mu
lad
a K
g/h
a
Sorgo 2013-2014
No hubieron diferencias en calidad de Forraje
Podemos incrementar significativamente los rendimientos en Cultivos y Pasturas
Rendimiento acumulado de materia seca por ha de sorgo bajo riego y secano en zona de Tambores (Tacuarembó). 2010-2011 y 2011-2012.
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
Testigo 20 mm 30 mm 40 mm
Re
nd
imie
nto
so
rgo
kg
/há
0
2000
4000
6000
8000
10000
Testigo 10 mm 20 mm 40mm
Kg
/há
de
so
rgo
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
Testigo 20 mm 30 mm 40 mm
Re
nd
imie
nto
so
rgo
kg
/há
Perez-Gomar, E. 2013. INIA Tb.
Variaciones importantes en la respuesta año a
año
Comparación de parcelas de ensayos realizados en Maíz
García, C. y Perez-Gomar, E. INIA
Rendimiento Lámina Bruta
de riego grano de maíz de riego
(kg ha-1
) aplicada (mm)
1 08-10-2006 al 24-01-200710190 172 456 352
2 04-11-2007 al 28-02-20088500 439 280 540
3 04-11-2007 al 02-03-20089200 380 171 423
4 15-09-2008 al 01-03-200910500 600 292 572
5 24-09-2008 al 23-01-200913100 420 100 408
6 4-12-2009 al 29-03-201011000 194 728 434
7 05-10-2010 al 19-02-201110200 568 247 610
8 10-11-2011 al 02-03-2012 10842 331 357 487
PeríodoPrecipitacion
(mm)Sitio
ETo (Penman-
Monteith)
(mm)
CV=13% CV=40%
Variaciones de Costos: RRHH + Energía
y = -0,0147x2 + 21,616x - 3904R² = 0,998
y = -3E-06x2 + 0.0036x - 0.3332R² = 0.9131
0.30
0.35
0.40
0.45
0.50
0.55
0.60
0.65
0.70
0.75
0.80
400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900
WU
E (
kg
m-3
)
Lámina recibida por el cultivo (Riego+Lluvia, mm)
Curvas de Eficiencia en el Uso del Agua
2015-2016 2014-2015 Polinómica (2015-2016) Polinómica (2014-2015)
y = -0,0147x2 + 21,616x - 3904R² = 0,998
y = -0.0232x2 + 32.064x - 6929.3R² = 0.9571
2000
2300
2600
2900
3200
3500
3800
4100
4400
400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900
Re
nd
imie
nto
(k
g h
a-1
)
Lámina recibida por el cultivo (Riego+Lluvia, mm)
Curvas de función de producción del agua
2015-2016 2014-2015 Polinómica (2015-2016) Polinómica (2014-2015)
650-700 mm aguaRiego + PrecipitaciónSalto
Montoya et al. 2017
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
2014-2015 2015-2016
1° Fecha Riego 1° Fecha Secano
2° Fecha Riego 2° Fecha Secano
El año (Temperatura, Precipitación) tienen una importancia clave
Primavera 2015 altas precipitaciones
Otero et al. 2017
Interacción GM x RiegoResultados experimentales de la zona norte y sur: Zafra 2014-2015
0
500
1000
1500
3,8 4,6 4,9 5 6,5 6,5 6,8
Dif
ere
nci
a (
kg.h
a-1)
GM
0
500
1000
1500
3,8 4,6 4,9 5 6,5 6,5 6,8
Dif
ere
nci
a (
kg.h
a-1)
GM
113mm
0
500
1000
1500
2000
2500
4,9 5,9 6,2 6,5 6,8 8
Dif
ere
nci
a (k
g.h
a-1)
GM
0
500
1000
1500
2000
4,9 5,9 6,2 6,5 6,8 8D
ife
ren
cia
(kg.
ha-1
)
GM
Salto
Estanzuela
FS= Octubre FS=Noviembre
138mm
Gasso y Otero, 2015
Producción vegetal y de carne bajo riego por superficie.
El Junco-Donistar. Salto. García, C et al.
Producción vegetal y de carne bajo riego por superficie. El Junco-Donistar. Salto
C. García et al.
2015-16 2016-17 2017-18 Total
Producción EspecieOtoño-
InviernoPrimavera Verano
Otoño-
InviernoPrimavera Verano
Otoño-
InviernoPrimavera Verano Otoño 3 años
Vegetal (MS kg ha-1) Festuca+TB 2481 4482 6776 4340 4824 3854 4439 4110 4083 1312 40701TB+alfalfa 3057 5702 7713 2897 3464 3495 5419 5341 4613 1306 43007Trebol Rojo 2862 6133 10252 4775 5181 3607 5334 5454 4482 958 49038Lotus Maku 0 1110 6338 3154 4659 3168 4423 5123 4073 1186 33234
Carne (kg ha-1) Festuca+TB 201 70 93 125 162 121 80 67 919TB+alfalfa 629 296 136 267 99 243 124 87 1881Trebol Rojo 297 160 149 237 301 107 127 124 1502Lotus Maku 211 46 331 175 187 156 189 1295
Alta persistencia de la pasturaAlto rendimiento en carneAlta producción de MS
Desarrollo INIA-WEB
Modelo de Balance Hídrico del Suelo. FAO-56
Alvaro OteroMarcelo RodriguezSchubert FernandezFrancisco MontoyaClaudio García
0
10
20
30
40
50
60
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
14/08/2015 03/10/2015 22/11/2015 11/01/2016 01/03/2016 20/04/2016
Fecha
Llu
via
o r
ieg
o (
mm
)
Ag
ua
en
el s
ue
lo (m
m)
Evolución del contenido de agua en el sueloFertirriego 3 Dias
CC (mm) PMP (mm) NAP (mm) Contenido_agua (mm) Riego (mm) P_efectiva (mm)
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
17/nov 27/nov 07/dic 17/dic 27/dic 06/ene 16/ene 26/ene 05/feb 15/feb 25/feb 07/mar 17/mar 27/mar
Fecha
Llu
via
o r
iego
(mm
)
Agu
a en
el s
uel
o (m
m)
Evolución del contenido de agua en el suelo
CC (mm) PMP (mm) NAP (mm) Contenido_agua (mm) Riego (mm) P_efectiva (mm)
Capacidad de Campo
Marchitez Permanente
Umbral de Optimo Rendimiento
Saturación
PercolaciónAscensión Capilar
Agua No Retenida
Agua No Disponible
Rendimiento Óptimo
Limitante al Rendimiento Óptimo
EvapotranspiraciónPrecipitación
Riego
Escurrimiento
Agua Disponible = CC-CMP
Contenido Optimo =CC-Umbral Optimo de Rendimiento
Asociar el BHS a un cultivo o secuencia de cultivos.Metodología FAO-56
Modelo de Balance Hídrico del Suelo. Procedimientos FAO-56.
Desarrollo Web. Motor de la toma de decisiones de cuando y
cuanto regar para productores.
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
17/nov 27/nov 07/dic 17/dic 27/dic 06/ene 16/ene 26/ene 05/feb 15/feb 25/feb 07/mar 17/mar 27/mar
Fecha
Llu
via
o r
iego
(mm
)
Agu
a en
el s
uel
o (m
m)
Evolución del contenido de agua en el suelo
CC (mm) PMP (mm) NAP (mm) Contenido_agua (mm) Riego (mm) P_efectiva (mm)
Validez del BHS como herramienta para la gestión del riego
Consumo a partir de Sensores FDR vs ETa Modelos de Balance Hídrico del Suelo Kc Simple
Montoya y Otero, 2018
Secano 50 % ETc
100 % ETc 75 % ETc
Alvaro OteroSchubert FernándezMarcelo RodríguezFrancisco MontoyaClaudio García
Selección del suelo. Grupo Coneat
Características del Sistema de Riego
Edición de Datos Climáticos Propios
Global ForecastSystem, NOAA-USA10 días
Alvaro Otero [email protected] INIA Salto GrandeClaudio García [email protected] INIA Las BrujasMaría Cristina Capurro [email protected] INIA La EstanzuelaVerónica Ciganda [email protected] INIA La Estanzuela
Programa Nacional de Investigación en Producción y Sustentabilidad Ambiental.
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