Climatic hazard indicators for rainfed maize in a developing country: the case of Bajo Balsas, Mexico

Alba María Ortega Gómez; Cristina Montiel González; Ángeles Gallegos Tavera; Aristeo Pacheco; Francisco Bautista Zúñiga

Ayuda

Climatic hazard indicators for rainfed maize in a developing country: the case of Bajo Balsas, Mexico

Alba M. Ortega Gómez ^[1] ; Cristina Montiel González ^[1] ; Ángeles Gallegos Tavera ^[1] ; Aristeo Pacheco ^[2] ; Francisco Bautista ^[1]
1. [1] Universidad Nacional Autónoma de México
  
  Universidad Nacional Autónoma de México
  
  México
2. [2] Scientific Knowledge In Use, SKIU. Morelia, Michoacán
Localización: Nova scientia, ISSN-e 2007-0705, Vol. 11, Nº. 22, 2019, págs. 26-52
Idioma: inglés
Títulos paralelos:
- Indicadores de riesgo climático para el maíz de temporal en un país en desarrollo: el caso del Bajo Balsas, México
Enlaces
- Texto completo (pdf)

Dialnet Métricas: 2 Citas

Resumen
- español
  La agricultura de temporal es una de las actividades más vulnerables a los efectos del cambio climático, tanto la sequía como el exceso de humedad dañan los cultivos ocasionando cuantiosos daños económicos. En los países en desarrollo con escasos recursos para la inversión tecnológica, la agricultura de temporal es extremadamente importante para la producción de alimentos. La siembra de maíz de temporal en el Bajo-Balsas es para autoconsumo, de allí la importancia de identificar los indicadores de peligrosidad climática que amenazan la producción agrícola de este cultivo. El propósito de esta investigación fue construir y validar indicadores de riesgo climático considerando las diferentes etapas fenológicas de la planta. Método: Primero, se identificaron las variables climáticas y se caracterizó el ciclo fenológico de la variedad de maíz que se cultiva en la región; posteriormente se elaboró una base de datos con los siguientes parámetros climáticos diarios y mensuales: precipitación pluvial, temperatura máxima y temperatura mínima. Se aplicó minería de datos con el software WEKA para validar y clasificar la producción de maíz de los 18 años analizados, posteriormente se calificaron los años por producción definiendo tres clases: 1) Peligrosidad baja con 0-10% de la superficie siniestrada y sin reporte de sequía; 2) Peligrosidad media: con 11-50% de la superficie siniestrada, reportes de sequias moderadas 3) Peligrosidad alta con 51-100% de la superficie siniestrada y reportes de sequía severa. Resultados: Se obtuvieron diez indicadores de peligrosidad climática de los cuales cuatro corresponden al número de días con precipitación menor que cero en los meses de junio, julio, agosto y septiembre (DDL0jun; DDL0jul; DDL0ago; DDL0sep); dos indicadores con precipitación igual a 5 mm en junio y agosto (DDL5jun; DDL5ago); dos indicadores asociados a la temperatura máxima en julio y agosto (TX38jul; TX38ago) y dos indicadores con precipitación igual o mayor a 10 mm en octubre y noviembre (WDU10oct; WDU10nov). El resultado del estadístico de Kappa fue de 0.91, lo que indica una alta confiabilidad en la clasificación propuesta de las tres categorías de peligrosidad: alto, moderado y bajo. Conclusión: El método propuesto sobre la validación de los indicadores de peligrosidad climática con el software WEKA permitió identificar a los indicadores más importantes que afectan el ciclo fenológico del maíz, y por lo tanto su rendimiento; la validación matemática del método muestra tres indicadores primarios, lo cual indica que existen variables primarias y secundarias que determinan el riesgo climático del mismo. Los indicadores de riesgo climático fueron automatizados y ajustaron utilizando el software ICC® (Indicadores de Cambio Climático), lo cual ofrece una herramienta útil para futuras investigaciones sobre el análisis de riesgo climático de otros cultivos de temporal.
- English
  Rainfed agriculture is one of the most vulnerable forms of crop to the effects of climate change producing either drought or excess moisture and thus damaging crops and causing substantial economic damage. In developing countries with scarce resources for technological investment, rainfed agriculture is extremely important for the food production. The sowing of seasonal maize in the Bajo Balsas is for self-consumption, thence the importance of identifying climatic hazard indicators that threaten agricultural production of this culture. The purpose of this study was to build and validate climatic hazard indicators considering the different phenological stages of the plant. Method: First, we identify the climatic variables and characterize the phenological cycle of maize variety that is cultivated in the region; then we elaborate a database with the following daily and monthly climatic parameters: pluvial precipitation, maximum temperature and minimum temperature. We applied data mining with the WEKA software to validate and classify the maize production of 18 years, then, the years were classified by production defining three classes: 1) low hazard: a sinister area from 0 to 10%, without drought reports; 2) moderate hazard: a sinister area from 11 to 50%, with moderate drought reports; 3) high hazard: a sinister area from 51 to 100%, with reports of severe drought. Results: We determined ten climatic hazard indicators of which four correspond to the number of days with precipitation lower than zero in the months of June, July, August and September (DDE0jun, DDE0jul, DDE0aug, DDE0sep); two indicators with rainfall equal to 5 mm for June and August (DDL5jun, DDL5aug); two indicators associated with the maximum temperature of July and August (TX38jul, TX38aug), and two indicators with precipitation equal to or greater than 10 mm in October and November (WDH10oct, WDH10nov). The result of the Kappa statistic was 0.91, indicating a high reliability in the classification of three hazardness categories: high, moderate and low. Conclusion: The proposed method on the validation of climatic hazard with the WEKA software allowed to identify the most important indicators that affect the maize phenological cycle and therefore its yield; the mathematical validation of the method shows three primary indicators, which indicates that there are primary and secondary variables that determine its climatic hazard. The indicators of climatic hazard were automated and adjusted using ICC® (Indicators of Climatic Change) which offers a useful tool for future research on climate hazard analysis of other rainfed crops.