Análisis de rachas de lluvia para el manejo de cultivos de caña, Saccharum officinarum, en el valle del río Cauca, Colombia

Analysis of raining streaks to manage cane crops, Saccharum officinarum, in the Cauca River Valley, Colombia

Las condiciones ecuatoriales del valle del río Cauca determinan que sea posible sembrar y cosechar caña de azúcar durante todo el año. Es decir, no hay fechas definidas de siembra y cosecha, a diferencia de lo que sucede en otros países (zafra). En este escenario, las lluvias, además de impactar la producción vía efectos fisiológicos y epidemiológicos, determinan la probabilidad de ejecución de labores mecanizadas. Labores mecanizadas aplazadas (o no ejecutadas), por efecto de alta humedad en el suelo, afectan la producción. Tal afección de la productividad se debe al asincronismo entre el momento idóneo para realizar una labor y el momento en que esta se ejecuta. Se plantea el análisis descriptivo de dos indicadores climáticos mensuales derivados de los datos diarios de precipitación y el análisis probabilístico de uno de ellos, para priorizar actividades de manejo agrícola in situ. El análisis probabilístico se basó en la parametrización de un modelo binomial negativo truncado en cero para cada mes y para cada zona climática de la región bajo análisis. Los resultados muestran que la longitud media de la racha y el número medio de rachas de cada mes y de cada zona varían de forma importante. En ese sentido, los valores medios de estas variables en las dos zonas más lluviosas de la región difieren notablemente, determinando manejos diferenciales para la caña de azúcar, cultivo de importancia máxima para la economía regional.

The equatorial conditions of the Cauca River Valley determine that sugarcane can be sown and harvested throughout the year. That is, there are no defined dates for sowing and harvesting, unlike what happens in other countries (zafra). In this scenario, the rainfall in addition to impacting production via physiological and epidemiological effects, determine the probability of mechanized tasks. A postponed mechanized labor (or not executed), because of high humidity in the soil, affects the production. Such an effect on productivity is due to the asynchronism between the ideal moment to carry out a task and the moment when it is executed. The descriptive analysis of two monthly climatic indicators derived from the daily precipitation data and the probabilistic analysis of one of them are proposed to prioritize agricultural management activities in situ. The probabilistic analysis was based on the parameterization of a negative binomial model truncated at zero for each month and for each climatic zone of the region under analysis. The results show that the average length of the streak and the average number of streaks for each month and each zone vary significantly. In this sense, the average values of these variables in the two rainiest areas of the region differ markedly, determining differential management for sugar cane, a crop of the maximum importance for the regional economy.