Modelos agroclimáticos para predicción del rendimiento de maíz asociado con sorgo en El Salvador

Con el fin de obtener métodos que permitieran extrapolar la adaptación de tecnología en sistemas de cultivo, se elaboraron modelos agroclimáticos para predecir el rendimiento de sistemas maíz sorgo y maíz vigna, usando regresiones múltiples de variables edáficas y climáticas. En la elaboración se uso la información de características de suelo, lluvia diaria y rendimientos de sistemas de maíz H9 + sorgo leche (con y sin fertilización), maíz M3B + sorgo sapo y maíz H9 + vigna CENTA VR1, obtenida en 20 parcelas experimentales sembradas en El Salvador en 1983. Dos variables, profundidad del suelo y lluvia acumulada durante la prefloración y la floración del maíz, mostraron capacidad de predecir más del 80 por ciento de las variaciones en los rendimientos de los sistemas fertilizados, pero solo el 60 por ciento en los sistemas sin fertilización. Modelos que incluían variables de fertilidad como predictores, no mejoraron significativamente el porcentaje de variación explicada. Los modelos sin embargo, no mostraron ser aplicables en lugares donde estas variables tenían valores fuera del rango para el cual fueron desarrollados. Para determinar el riesgo de la implantación de esos sistemas en un lugar dado, se analizaron los registros de lluvia diaria de 24 estaciones, a fin de caracterizar la estación lluviosa en El Salvador y determinar el riesgo de que la floración coincida con un período de lluvia insuficiente. El análisis mostró diferencias entre las zonas Occidental, Central, Oriental y Costera del país, tanto en el inicio de la estación lluviosa, que condiciona la siembra, como en el riesgo de períodos secos, que afecten el rendimiento de los cultivos. El análisis indicó que la implantación del sistema es menos segura en la zona Oriental donde el riesgo de lluvia insuficiente durante la floración es mayor que en las otras zonas. El análisis mostró también que, en la zona Oriental, las fechas de siembra tempranas aumentan la posibilidad de obtener lluvia adecuada durante la floración, en tanto que en las zonas Occidental y Central esa probabilidad se incrementa con fechas de siembra más tardías. Los modelos determinísticos de regresión múltiple, se convirtieron en probabilísticos, mediante la inclusión de las probabilidades de lluvia durante la floración. Los modelos probabilísticos permitieron estimar rendimientos esperados de los sistemas tanto en diferentes lugares como en un mismo lugar en diferentes años.