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RESUMEN
El Distrito de riego de Cipolletti (38º 56' latitud Sur y 68º 00' longitud Oeste) es uno de los distritos
del Alto Valle del Río Negro. El mismo es gestionado por un consorcio de regantes, cuya función es
operar y mantener un sistema que data de principios del siglo veinte, con marcadas deficiencias en
su infraestructura y bajas eficiencias de aplicación. El objetivo de este trabajo consintió en mejorar
los valores de eficiencia de aplicación en la parcela, a través de un riego controlado, que no produzca
estrés en el cultivo de peral. Esta forma de riego consiste en reducir la lámina aplicada en
determinados períodos del cultivo asegurando, que para esas condiciones, el potencial hídrico en la
zona de raíces se encuentre dentro de los rangos sugeridos para una extracción máxima de agua.
La herramienta utilizada fue el modelo de simulación HYDRUS1D (Simunek et al., 2013). Dicho
modelo permitió simular distintas alternativas de riego deficitario, en función del momento y la lámina
aplicada. Los resultados indican que la alternativa más conveniente fue aquella que redujo la lámina
de aplicación en la etapa I en un 60 % (etapa inicial de crecimiento lento), del 20% en la etapa II
(crecimiento rápido) y del 90% en el período de postcosecha.
PALABRAS CLAVE: riego superficial; eficiencia de aplicación; modelos matemáticos;
ABSTRACT
The Irrigation District of Cipolletti (38º 56 'South latitude and 68º 00' West longitude) is one of the
districts of the Upper Valle del Río Negro, an extensive area of agriculture under irrigation. It is
managed by a consortium of irrigators, whose function is to operate and maintain a system dating
from the early twentieth century, with marked deficiencies in its infrastructure and low application
efficiencies. The objective of this work was to improve the efficiency values of application in the plot,
from a deficit irrigation that does not produce stress in the crop. This form of irrigation consists in
reducing the irrigation sheet in certain periods of the crop, ensuring that for these conditions, the
tensions in the root zone are within the ranges suggested for maximum water extraction. The tool
used was the HYDRUS1D simulation model (Simunek et al., 2013). This model allowed to model
different alternatives of deficit irrigation, depending on the moment and the sheet applied. The results
indicate that the most convenient alternative was that which reduced the application sheet in stage I
by 60% (initial stage of slow growth), 20% in stage II (rapid growth) and 90% in the period postharvest
KEYWORDS: surface irrigation; application efficiency; mathematical models;
Recibido 17/10/2019
Aceptado 18/07/2020
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versidad Nacional del Comahue.
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SEMIÁRIDA Revista de la Facultad de Agronomía UNLPam Vol 30(1): 4148
6300 Santa Rosa  Argentina. 2020. ISSN 24084077 (online)
DOI: http://dx.doi.org/10.19137/semiarida.2020(01).4148
Cómo citar este trabajo:
Polla, G. (2020). Metodología para mejorar la eficiencia de
aplicación de riego en un distrito del Alto Valle de Río
Negro. Semiárida, 30(1), 4148.
variable entre 2 a 12 km. Esta área productiva
comprende unas cien mil hectáreas de las
cuales el 60% está bajo riego. La fruticultura
constituye la principal actividad productiva en
el Alto Valle de Río Negro (AVRN) liderando
la producción de manzanas y peras del país.
Conceptualmente definir si un riego es
suficiente (o adecuado) depende de la cantidad
de agua almacenada en la rizósfera, las
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INTRODUCCIÓN
El Alto Valle de Río Negro representa un
área muy extensa que abarca los valles
aluviales superiores del río Negro, formando
una faja angosta de 130 km de largo y ancho
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agua que están sometidas las raíces o
disminución en la lámina aplicada.
“Santa Olalla et al.(2005) definieron esta
forma de aplicación como una herramienta para
el manejo de los cultivos que se fundamente en
la estrategia de reducir el agua aplicada con el
mínimo impacto sobre la producción”.
“Mitchell et al.(1984), lo detallaron como
una alternativa para aumentar la eficiencia del
uso del agua”. Existe otro concepto, el riego
deficitario controlado (RDC), que consiste en
reducir los aportes hídricos sólo en determinados
momentos del ciclo de cultivo, en los que dicha
reducción no afecta sensiblemente a la
producción ni a la calidad de la cosecha y cubrir
plenamente la demanda de la planta durante el
resto del ciclo de cultivo, en particular durante
los denominados períodos críticos o estado
fenológicos de mayor sensibilidad al déficit
hídrico (Chalmers et al., 1986).
“Gurovich & Páez (2004) definieron al riego
deficitario controlado, en el caso de producción
de uvas (Vitis vinífera L.) como una estrategia
de riego que aporta menos agua que los
requerimientos evapotranspirativos totales,
durante algunos períodos en las diferentes
etapas fenológicas de desarrollo anual”.
“English & Navaid (1996) sugirieron que es
necesario considerar ciertos factores que son
capaces de determinar el éxito en la aplicación
de una estrategia de RDC y que se pueden
dividir en factores ambientales como
características del suelo, sistema de riego y
clima y en factores propios de la especies como
períodos críticos del cultivo, coincidencia entre
el crecimiento vegetativo, el fruto y la
resistencia a la sequía”.
“Girona (2005) indica que el suelo es el
factor más determinante sobre el resultado de
éstas estrategias de RDC”. “Sánchez et al.
(1995), afirmaron que es necesario que el suelo
facilite la generación de un estrés hídrico en
forma rápida y que también permita a los
árboles una rápida salida de este estado”. En
suelos profundos, con una mayor capacidad de
retención de agua, las respuestas debieran ser
42
Polla, G.
43
mucho más lentas, tanto en la restricción como
en el humedecimiento (Saavedra, 2000).
En el trabajo de la Organización de las
Naciones Unidas para la Alimentación y la
Agricultura (FAO 66, 2012) se utilizó el riego
deficitario aplicado en tres etapas fenológicas
diferentes y en una combinación de ellas, a un
cultivo de peral. Los resultados obtenidos
estiman la disminución del porcentaje de agua
aplicada, respecto al requerimiento hídrico real
en cada escenario. La alternativa elegida es
aquella que reduce el uso anual del agua en un
33% y con un impacto menor sobre el
crecimiento del fruto que en las otras
alternativas estudiadas.
A partir de la gran cantidad de definiciones
que posee el término riego deficitario, se
entendió que la expresión que mejor expresaba
el manejo que se aplicaría sobre el área de
estudio sería “riego controlado sin estrés”
(RCSE), que consiste en reducir la lámina de
riego aplicada en determinados períodos del
cultivo con potenciales en la zona de raíces,
dentro de los rangos sugeridos por Feddes et al.
(1978) de extracción máxima de agua por parte
del cultivo.
La simulación de los distintos escenarios de
RCSE, se realizó a partir de la aplicación de un
modelo de simulación de flujo no saturado.
Existen modelos de simulación que pueden ser
utilizados para apoyar este tipo de
metodologías, sin embargo, requieren la
validación adecuada a las condiciones locales,
en las que van a aplicarse (Pereira et al., 1995).
La utilización de modelos matemáticos, para
la simulación del movimiento del agua en
sistemas agrícolas, ha resultado una
herramienta útil para desarrollar soluciones a
diferentes problemas de manejo agrícola y
medioambiental, la precisión de sus resultados
puede estar afectada por la simplificación de
las representaciones de sus balances de agua
(Clemente et al., 1994; DouradoNeto, 1998).
El objetivo de este trabajo fue definir una
lámina de riego sobre las parcelas, que logre
eficiencias del 60% (mayores a las actuales), a
partir de la simulación de distintos escenarios
que consideren RCSE en algunos períodos del
cultivo de peral, a partir de la aplicación del
modelo HYDRUS1D.
La hipótesis que plantea este trabajo es que
las pautas obtenidas a través de los resultados
conforman una información relevante a los
efectos de elevar los valores de eficiencias de
aplicación, mejorando así el uso del agua por
parte de los encargados de la distribución y
principalmente los usuarios o regantes.
El riego controlado sin estrés (RCSE) será la
forma de manejo del riego que permita mejorar
los valores de la eficiencia de aplicación.
MATERIALES Y MÉTODOS
El trabajo se desarrolló en uno de los Distritos
del Alto Valle de Río NegroProvincia de Río
Negro, denominado Distrito de riego Cipolletti
(38º 56' latitud Sur y 68º 00' longitud Oeste). El
mismo se encuentra ubicado en el tramo inferior
del valle del río Neuquén, recostándose sobre la
margen izquierda del mismo.
En la zona en estudio, el clima es continental,
templado y árido. La temperatura media anual
es de 15°C por lo que las necesidades de frio
invernal de los frutales de hojas caducas son
normalmente satisfechas. La precipitación media
anual es 190 mm. Los vientos predominantes son
del sector OSO con una velocidad media de 6
km.h
1
, su intensidad hace necesaria la implanta
ción de cortinas protectoras.
Los suelos clasificados desde el punto de vista
textural se pueden dividir en suelos de barda
(arenas muy gruesas), suelos de media barda
(textura franco limosa a limosa), suelos de media
costa o coluvio (texturas franco arenosa a arenosa
franco) y suelos de costa con textura arenosa
(INTAEstación Experimental Alto Valle, 1987).
Se relevaron datos meteorológicos,
edafológicos, contenido de agua en el suelo,
distribución de raíces, entre los más importantes,
dichos datos son los requeridos para aplicar el
modelo de simulación HYDRUS1. Para
obtener los datos meteorológicos se instaló una
mini central meteorológica de 4 canales “Meteo
Cavadevices”. Los datos se tomaron durante el
período de desarrollo del cultivo de peral
Metodología para mejorar la eficiencia de aplicación de riego en un distrito del Alto Valle de Río Negro
(septiembremarzo 20132014), con una
frecuencia semanal. La estación meteorológica
posee 5 sensores: temperatura del aire,
pluviómetro a cangilones, humedad relativa
ambiente, radiación solar, profundidad de la
capa freática y dos sensores de humedad de
suelo. Los sensores de humedad de suelo de la
estación meteorológica y los sensores Watermark
fueron calibrados previamente a su instalación,
y midieron contenido de agua volumétrico.
La parcela de estudio es propiedad de la Sr.
Buschiazzo (38º 53' latitud Sur y 68º 03' 58”
longitud Oeste) está cultivada con perales de
variedad Williams, en espaldera, con un marco
de plantación de 4 m x 2 m y con riego por
melgas sin desagüe al pie. Los suelos se pueden
clasificar, según su textura, en franco en los
primeros 30 cm y francoarenoso para
profundidades mayores.
En dicha parcela se instalaron 2 sensores de
la estaciónECH20 y 2 sensores Watermark; en
ambos casos para medir humedad de suelo
(contenido de agua volumétrico). La ubicación
de los sensores fue a 30 y 60 cm de profundidad
respectivamente, además se midió la
profundidad de la capa freática.
Paralelamente se extrajeron, con igual
frecuencia, muestras perturbadas de suelo a 30
y 60 cm de profundidad para determinar agua en
el suelo con el método gravimétrico para
compararlas con los datos medidos por los
sensores. Asimismo se extrajeron muestras de
suelo no perturbadas de cada estrato del perfil
con el objetivo de determinar la curva de
retención hídrica de cada uno de los estratos.
Dicha curva se determino en laboratorio
mediante la utilización de platos de presión.
El cultivo implantado en la parcela
corresponde a perales de variedad Williams, su
período fenológico se extiende desde el 2 de
septiembre al 30 de abril, aunque el período de
simulación se realizó desde el 12 de setiembre
del 2013 al 28 de febrero del 2014, ya que ese
era el intervalo donde se contaba información.
La distribución de raíces utilizada fue de 40,
30, 20 y 10%, dichas densidades se
distribuyeron a lo largo de profundidades de
0,20, 0,4, 0,6 y 0.8 metros respectivamente,
dicha información es requerida por el modelo
HYDRUS1.
La evapotranspiración de referencia (ETo) se
calculó mediante el método de Penman
Montheit a partir de datos diarios de radiación
(o nubosidad), temperatura, humedad y viento
aplicando el programa Cropwat 8.0 (FAO,
2000).
Las láminas de riego se aplicaron a lo largo
del período 20132014, en las fechas que
informo el encargado de la propiedad y
coincidieron con el turno de riego: 29/9, 13/10,
30/10, 8/11, 24/11, 10/12, 18/12, 26/12, 11/1,
26/1 y 19/2. Su valor fue de 200 mm y se obtuvo
como un promedio de las mediciones realizadas
a campo. Las observaciones de la profundidad
de la capa freática, en todos los casos, superaron
la profundidad de 1.70 m.
Modelo HYDRUS1D
Para alcanzar el objetivo se utilizó el modelo
matemático para zona no saturada HYDRUS1D
(Simunek et al., 2013), dicho modelo se basa en
la ecuación de flujo de Richards (1), ésta permite
analizar la absorción del agua por parte de las
plantas y de ésta manera la absorción del agua
de la raíz controla la evapotranspiración real y
la recarga al agua subterránea.
Donde:
θ: Contenido volumétrico (m
3
*m
3
)
t: variable tiempo (días)
z: coordenada espacial en dirección de z (m)
K(h): conductividad hidráulica no saturada
(m*d
1
)
h: potencial total de agua (m)
El modelo HYDRUS1D simula la variación
del contenido de agua en el suelo en la zona de
raíces considerando un flujo unidimensional, en
un medio no saturado y aplicando ecuaciones de
adveccióndispersión para el transporte de flujo
y soluto a través de la ecuación de Richards.
La aplicación del modelo HYDRUS1D
requiere de la definición de condiciones de
44
Polla, G.
contorno y condiciones iniciales, ya que esto
permite la resolución de la ecuación de
Richards. Se consideró una columna de suelo
abierto superior e inferiormente, y que fue
representada a partir de la determinación de los
estratos existentes en cada situación. Las
condiciones de borde dependientes para la parte
superior “Atmospheric Boundary Condition
with Surface Layer”, en este caso el potencial de
agua se controla por las condiciones externas, es
decir involucra la dependencia entre el suelo y
el exterior (evapotranspiración).
La condición de borde inferior fue “Variable
Pressure Head”, donde se considera que la capa
freática fluctúa a los largo del período.
Uno de los principales datos que requiere el
modelo de simulación HYDRUS1D, es la curva
de retención hídrica, dicha curva es la relación
entre el contenido de agua en el suelo y la
tensión matricial. En la curva de retención se
pueden identificar algunos puntos característicos:
θs se denomina humedad de saturación y
corresponde a la máxima humedad que puede
tener el suelo, punto coincidente con la
porosidad total, θr es el contenido de agua
residual, los cuales variarán según el tipo de
suelo. El HYDRUS1D permite seleccionar
distintos modelos para ajustar los puntos
característicos de la curva de retención, entre los
más importantes: Brooks y Corey, 1964; van
Genuchten, 1980; Vogel y Císlerová, 1988;
Kosugi, 1996; y Durner, 1994. En este trabajo la
humedad de saturación (θs) y residual (θr), así
como α y n, se ajustaron al modelo analítico de
Van Genuchten con m= 1 1/n, con la ayuda del
programa software RETC (Van Genuchten et
al.,1991), dicho modelo fue el que logró el mejor
ajuste.
Finalmente con la totalidad de
datos ingresados se realizó la
calibración de los parámetros
del modelo (θr, θs, n, α, Ks y l),
estos permitieron evaluar la
confiabilidad de los resultados,
dicha confiabilidad se analizó a
partir del error medio absoluto
(MAE) y el error de la raíz
media cuadrática (RMSE).
(2)
(3)
Dónde: Pi son los valores simulados por el
modelo, Oi son los valores observados y N el
número de pares de datos.
Diagnóstico de la situación actual y
simulación de distintos escenarios
Para realizar un diagnóstico del efecto del
riego sobre los cultivos, se graficaron la
evapotranspiración real y potencial, ambas
determinadas por el HYDRUS1, además se
estimó el índice térmico (Crop Water Stress
IndexCWSI) Jackson et al. (1981). Este
coeficiente CWSI se calcula como el cociente
entre la evapotranspiración real del cultivo y
la evapotranspiración potencial, si ésta
relación es igual a 1, el cultivo se encuentra
transpirando a su tasa potencial, mientras que
cuando se encuentra en condiciones de estrés
dicha relación es igual a cero.
Finalmente se simularon distintos
escenarios que permitieron analizar la
alternativa que mejora los valores de
eficiencia de aplicación considerando riego
controlado sin estrés (RCSE), manteniendo
los valores de tensiones en la zona de raíces
que aseguren que el cultivo no sufrirá estrés
hídrico (Tabla 1). Cabe aclarar que la Etapa I
corresponde a la etapa inicial de crecimiento
lento (desde 1 de noviembre a 31 de
noviembre, aproximadamente), la Etapa II
corresponde a la etapa de crecimiento rápido
Escenario Características del escenario simulado
1
Riego controlado sin estrés en la Etapa 1 Se aplica el
40% de la lámina de reposición requerida.
2
Riego controlado sin estrés en PostcosechaSe aplica el
10% de la lámina de reposición requerida.
3
Riego controlado sin estrés combinando las simulaciones
y una mínima reducción en la Etapa II (20%).
Tabla 1: Escenarios simulados con el modelo HYDRUS1D.
Table 1: Simulated scenarios with the HYDRUS1D model.
Metodología para mejorar la eficiencia de aplicación de riego en un distrito del Alto Valle de Río Negro
desde el 1 de diciembre al 5 de febrero
aproximadamente (Mitchel et al., 1984) y
la tercera la de Postcosecha donde los
brotes seguirán desarrollándose a un ritmo
más lento.
La eficiencia de aplicación se determinó
como el cociente entre la lamina
almacenada en el perfil o lámina de
reposición y la lámina real aplicada sobre
la parcela o lámina bruta.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los parámetros de la curva de retención,
se adoptaron luego de analizar el error
absoluto medio (MAE) y el error de raíz
media cuadrática (RMSE); dichos
resultados se presentan en las Tablas 2 y 3.
Cabe aclarar que los valores de MAE y
RMSE dan una medida global de la diferencia
entre los datos relevados (agua en el suelo
observada) y de las predicciones del modelo
(humedad simulada), es decir cuantifican la
bondad de la simulación; valores cercanos a cero
indican una buena predicción. Los resultados de
RMSE obtenidos indican que el contenido de
agua esta ligeramente sobreestimado, ya que los
resultados del modelo resultaron mayores que
los medidos por los sensores.
Al graficar la evapotranspiración potencial y
la real (Figura 1), se observa que las curvas se
superponen en la mayoría de los puntos.
Por otra parte, el índice térmico calculado
alcanzó el 61% de las veces un valor igual a la
unidad, indicando que el cultivo en la mayoría
de los casos está extrayendo el agua a su
máxima capacidad de absorción.
La eficiencia de aplicación determinada en los
ensayos realizados a campo previos a este
trabajo fue muy baja, observándose valores
entre un 20 y 30% (Requena & Galezzi, 2011).
Esto puede deberse a distintos factores, entre los
más importantes se pueden mencionar: i) lámina
aplicada en exceso; ii) parcelas sin la pendiente
adecuada; iii) canales sin el dominio necesario
sobre las parcelas (poca carga sobre el cuadro
donde se riega); iv) caudales de aplicación muy
bajos o insuficientes.
Con el objeto de analizar las ventajas de
disminuir la lámina aplicada a los cultivos, se
utilizó el concepto de riego controlado sin estrés
para simular los escenarios 1, 2 y 3 (Tabla 4).
A partir de los resultados obtenidos se
graficaron los valores de tensiones en la zona de
raíces, únicamente para el escenario 3, dado que
fue donde se alcanzó el mayor valor de
eficiencia de aplicación (Figura 2). En dicho
escenario, se observa que las tensiones en la
zona de raíces, se encuentran en el intervalo que
define Feddes et al. (1978) como aquel donde se
produce la extracción máxima de agua por parte
del cultivo; en particular para el caso de frutales
de hojas caedizas, ese intervalo se establece en
un rango que oscila entre 20 cm y 500 cm.
Estos resultados son similares a los obtenidos en
los ensayos descriptos por la FAO 66 (2012), donde
se concluye que el enfoque más adecuado es aplicar
una combinación de
riego deficitario en la
Etapa I y en la
postcosecha, con una
pequeña reducción en
la etapa II (Steduto et
al., 2012).
Valores
MAE 0.009
RMSE 0.011
Tabla 2: Errores obtenidos
en la calibración.
Table 2: Errors obtained in
the calibration.
Profundidad
(m)
θr θs α n l
030 0.12 0.43 0.008 1.7 0.5
3060 0.16 0.41 0.006 1.55 0.5
Tabla 3: Parámetros calibrados del sitio en estudio.
Table 3: Calibrated parameters of the study site
Figura 1: Evapotranspiración potencial y real.
Figure 1: Potential and real evapotranspiration.
Polla, G.
46
Finalmente se aplicó el modelo en el
escenario 3, pero ahora considerando que el
suelo era de textura limosa; en este caso
se observa que dicha programación de
riego sería inviable a partir del mes de
marzo, dado que las tensiones se
encuentran fuera de los rangos
aconsejados por Feddes et al. (1978), (
25800), (Figura 3).
CONCLUSIONES
El modelo utilizado (HYDRUS1D)
resulta una herramienta potente para
determinar las variaciones de tensión y
humedades en el perfil radical a lo largo
del desarrollo del cultivo.
El modelo HYDRUS1D, permite
determinar las tensiones del cultivo,
variable que actúa como indicador de las
condiciones productivas y que está
directamente relacionada con los
rendimientos.
El riego controlado sin estrés produce
mejores eficiencias de aplicación (69 %), en
un suelo franco y con buenas condiciones
de drenaje. En dicho escenario se considera
una reducción en la aplicación en la etapa I
del cultivo (etapa inicial de crecimiento
lento) en un 60% de la lámina, una
reducción del 20 % en la etapa II
(crecimiento rápido) y una reducción del
90% en postcosecha.
No se podría aplicar el mismo patrón de
reducción de lámina, a la programación
obtenida para suelos limosos, dado que las
tensiones serían superiores a la que exige
una extracción óptima por parte del cultivo
a partir del mes de marzo.
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Escenarios 1 2 3
Lámina aplicada con RCSE (mm) 1188 1369 1087
Absorción del cultivo (mm) 721 739 747
Perdida por percolación (mm) 524 671 382
Reducción de lámina respecto a
situación original (sin RCSE) (%)
43 34 48
Eficiencia de aplicación (%) 61 54 69
Tabla 4: Resultados obtenidos con el modelo HYDRUS1D,
para las distintas simulaciones.
Table 4: Results obtained with the HYDRUS1D model, for the
different simulations.
Figura 3: Tensión en la zona de raícesEscenario 3 suelo
limoso.
Figure 3: Stress in the root zone Scenario 3 silty soil.
Metodología para mejorar la eficiencia de aplicación de riego en un distrito del Alto Valle de Río Negro
Figura 2: Tensión en la zona de raíces. Escenario 3.
Figure 2: Tension in the root zone. Scenario 3.
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