Se han utilizado datos correspondientes a nueve experimentos llevados a cabo en la CornisaCantábrica desde 1996 hasta 2014 para analizar el efecto de factores climáticos y ambientales en laproducción de maíz forrajero. Tras seleccionar las observaciones con valores del índice de nutriciónnitrogenada cercanos a la unidad, se confeccionaron tres tipos de modelos relacionando laproducción forrajera con (1) la precipitación acumulada y la integral térmica, (2) factores dehumedad y temperatura acumulados basados, respectivamente, en balances hídricos y en el efectode la temperatura en la fotosíntesis, y (3) los mismos factores de humedad y temperatura, perocalculados para cuatro períodos de 30 días cada uno contados a partir de la siembra. Los modelosmás robustos de los dos primeros análisis mostraron compensaciones entre las variablesrelacionadas con la disponibilidad hídrica y las relativas a la temperatura, pero siendo modeloslocales que tampoco lograron representar relaciones biológicas claras. Por el contrario, el terceranálisis produjo un modelo que claramente relaciona de forma positiva la producción con ladisponibilidad de agua en el segundo mes del cultivo, revelando que éste es un periodo crítico delciclo de cultivo del maíz al estrés hídrico en la Cornisa Cantábrica.
We collected and used data from nine field experiments within the Cantabrian fringe between 1996and 2014 to analyze the effect of climatic factors on the yield of forage maize. After selecting theobservations with a nitrogen nutrition index close to one, we constructed three types of modelsrelating forage productivity with (1) accumulated precipitation and degree-days, (2) accumulatedhumidity and temperature factors estimated through water balances and a simple temperaturephotosynthesisfunction, and (3) the same humidity and temperature factors, but for 30 day periodsstarting from sowing date. The most robust models of the first two analyses showed watertemperaturecompensations, but were too local and not sufficiently meaningful from a biologicalpoint of view. On the contrary, the third analysis produced a model that positively linked forageyield with water availability in the second month of the crop. These results prove the importance ofexplicitly considering different growth stages of the crop.
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