La napa freática: un nivel que se puede predecir para la toma de decisiones productivas
En momentos en los que el clima impone condiciones a la agricultura, conocer las variables que intervienen para mitigar sus efectos suele ser determinante para la producción.
La napa freática, por ejemplo, se ha vuelto un factor clave a la hora de gestionar sistemas productivos y orientar el manejo agronómico ante escenarios de déficit o excedentes hídricos, en especial cuando se trata de regiones subhúmedas con escasa pendiente en donde no es posible drenar los excedentes.
Más aún cuando el agua de estas napas es salina, como es el caso de muchos sectores de la zona de influencia de la Chacra América de Aapresid, en el oeste de la provincia de Buenos Aires y próximo al límite con Córdoba, conocer la dinámica del agua y su calidad definen la factibilidad de recuperación de suelos salinos.
Para ello, el equipo de la Chacra bonaerense puso a prueba un modelo de simulación de napa desarrollado por el Inta Laboulaye y la Universidad de Río Cuarto. La herramienta permite predecir las oscilaciones de la napa y con ello, ajustar el manejo de cultivos para evitar riesgos de salinización y maximizar rendimiento.
¿CÓMO FUNCIONA EL SIMULADOR DE NAPAS?
El modelo es muy sencillo, ya que utiliza datos simples como el nivel freático, precipitaciones y evapotranspiración, informaron desde Aapresid.
Fue desarrollado por José Cisneros, de la Universidad de Río Cuarto, en 1997 y calibrado 20 años más tarde por Horacio Videla Mensegue, experto de la Chacra América.
“El modelo se convierte en una herramienta poderosa al poder validarlo con datos reales a campo”, sostiene Julián Isasti, Responsable Técnico de Desarrollo (GTD) de la Chacra.
El modelo nació para dar una respuesta a una situación que atravesaba una amplia región del centro–sudeste de la provincia, que años atrás estaba afectada por el ascenso de la capa freática y que influía de manera positiva o negativa sobre los cultivos agrícolas y pasturas.
“En consecuencia, la predicción de la fluctuación de la capa freática es una información útil para la toma de decisiones al momento de la planificación de cultivos. El objetivo de este trabajo es calibrar un modelo estadístico simple para estimar la fluctuación de la profundidad de la capa freática para suelos representativos de la región pampeana”, aseguran desde el Inta.
La calibración del modelo es para seis tipos de suelos representativos de la región de texturas arenosas a franco limosas. Las series de tiempo que se utilizaron para la calibración fueron de 24 meses en distintos años climáticos. Los resultados muestran que el modelo es capaz de predecir la fluctuación de la capa freática con un error medio que varía entre 15 a 32 centímetros (RMSE) según las texturas.
El mejor ajuste se logró en los suelos que tienen una mayor homogeneidad en el perfil, mientras que el menor ajuste se dio en los perfiles más anisotrópicos.
“Se concluye que el modelo ensayado es una herramienta aceptablemente para simular la profundidad de la capa freática para el rango de textura franco arenosas, francas y franco limosas del área de estudio y para un rango de variaciones del nivel freático entre 0 a 350 centímetros”, precisaron sus realizadores del Inta.
CALIBRACIÓN
Para su calibración, los técnicos de Chacras América recopilaron y contrastaron registros históricos de freatímetros de productores, precipitaciones y valores de evapotranspiración de referencia de una base meteorológica cercana.
“En nuestro caso, la calibración con 24 meses de registro fue satisfactoria, por lo que cualquier productor con una serie de datos similar podría calibrar el modelo para su establecimiento y hacer uso del mismo”, agrega Isasti.
Según los balances del simulador, sean positivos o negativos, se puede estimar la oscilación de la napa mes a mes. Lo interesante es que, a partir de variables muy simples como precipitación y evapotranspiración, es posible predecir y planificar campañas o simular tendencias en la napa ante años Niña, Niño o neutro.
Sin embargo, deben tenerse en cuenta algunos “ruidos” que ciertas variables pueden introducir al modelo. Por ejemplo, su uso es más limitado en ambientes de gran pendiente, ya que solo considera el flujo vertical de agua; esto es: entradas por precipitación y salidas por evapotranspiración.
La rotación de cultivos, la compactación o presencia de tosca, son otras de las variables que influyen mucho en la dinámica del agua y que pueden introducir errores en la predicción.
¿QUÉ PASA CON LA CALIDAD DE LA NAPA?
El modelo permite estimar la dinámica de la napa en tiempo y espacio de la napa. Pero a pesar de tener alto impacto en la performance de los cultivos y ser determinante en el riesgo y severidad de una potencial salinización del suelo, poco se sabe de la calidad de este recurso.
Algunas de las variables que pueden ayudar a definir la calidad del agua de la napa es la conductividad eléctrica (CE), una medida indirecta de la cantidad de sales disueltas en una solución. “Valores de 2 dSm-1 (decisiemens por metro) dificultan el aprovechamiento hídrico y por encima de 4 dS.m-1 es una seria amenaza”, aseguran desde Aapresid.
El PH es otra variable clave, valores superiores a 7.5 dificultan la disponibilidad de nutrientes y están asociados a procesos de alcalinización; al igual que la relación de adsorción de sodio, en la que valores mayores a 15 son peligroso para la estructura del suelo.
Isasti afirma que el uso de mapas de topografía, humedad en el perfil y pronósticos climáticos, permite diseñar estrategias ajustadas lote a lote para mitigar el impacto del ascenso freático. Además de planificar de manera diferencial la elección de especies, secuencias de cultivos, nivel de intensificación, uso de paquetes tecnológicos, labores, monitoreo y administración de riesgos.
Por ello, el monitoreo de la profundidad de la napa, se ha vuelto un ejercicio común en los campos de la región.
AGRO VOZ – LA VOZ
