Ramón Arteaga-Ramírez

Climate change has put the agricultural industry under enormous pressure, as rising temperatures and changing rainfall patterns are affecting crop yields and productivity. The temporal variability of the irrigation water requirement (IWR) as a function of crop evapotranspiration (ETc) and effective rainfall (Peff) was analyzed for forage corn cultivation from a climate-change perspective in the “Comarca Lagunera” region, located in the north of Mexico. The time periods 1975–2016 and 2061–2080 were analyzed, the latter using the forcings of the climate-change scenario SSP5-8.5, from the meteorological data. The Peff, ETc, and IWR for the maize crop were modeled with CROPWAT software, and the Rodionov test was applied to detect points of change in the three variables mentioned above. The historical values of IWR, ETc, and Peff values for spring were estimated at 511, 571, and 57, while for summer, they were 336, 450, and 122, respectively. The climate-change scenario toward the distant horizon projects increases in IWR of 11.9% and 3.5% and in ETc of 7.7% and 0.6%, respectively, for both spring and summer agricultural cycles, as well as decreases in Peff of −30% and −12%, respectively. These results emphasize the combined impact of rising temperatures and reduced rainfall on crop water needs, a crucial factor for crop production in regions that depend on agricultural irrigation. This study provides a foundation for planning irrigation water management in anticipation of an imminent increase in demand due to erratic weather patterns in arid zones.

Se analizó la variabilidad climática en Distritos de Temporal Tecnificado (DTT) de Chiapas, Tamaulipas y Yucatán, evaluando tendencias de precipitación mensual acumulada y temperaturas medias mensuales de máximas y mínimas. La selección de estas regiones se debe a la diversidad climática del país, lo que permite contar con escenarios representativos. Se aplicaron la prueba de Mann-Kendall y el Estimador de Pendiente de Sen sobre datos de 44 estaciones climáticas: 17 del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) y 27 del INIFAP, considerando 36 años (1980-2015) para las estaciones del SMN y 41 años (1980-2020) para las del INIFAP. Los resultados muestran variaciones significativas en el clima de los DTT del norte, sureste y sur de México. Se identificó un aumento generalizado en las temperaturas máximas y mínimas, con tasas más altas en meses de junio a septiembre, un patrón consistente con tendencias de cambio climático documentadas. Estas tendencias sugieren posibles alteraciones en los ciclos de crecimiento de los cultivos, asociadas con mayor demanda hídrica y estrés térmico, lo que podría afectar la productividad agrícola. El análisis de la precipitación acumulada mensual sugiere la posibilidad de una variabilidad interanual significativa. En meses clave para la siembra, como mayo, se detecta una tendencia a menores precipitaciones en varias estaciones, mientras que en octubre se registran incrementos. Estos cambios podrían influir en la disponibilidad de agua para los cultivos de temporal y con ello en su productividad.

La temperatura, es una medida de la cantidad de calor, que afectan el crecimiento y desarrollo del cultivo de maíz. El concepto de unidades de calor se utiliza en varios estudios fenológicos para la predicción de los cambios fenológicos de los seres vivos. Una forma directa para calcular las unidades de calor es mediante el cálculo de los grados días de desarrollo (GDD), este concepto cuantifica la relación entre la fenología del maíz y la temperatura. Se realizó una revisión de literatura sobre el efecto de temperatura en especial los grados días de desarrollo (GDD) para evaluar los cambios fenológicos y su relación con las actividades culturales.en el cultivo de maíz. Esta investigación se realizó durante el año 2024, obteniéndose información reciente de las plataformas científicas Science Direct y Redalyc, consultando artículos de investigación centrados en los índices agroclimáticos aplicados al cultivo de maíz. En él se describe un marco teórico que concentra diferentes casos de estudio, retomando la información generada en los principales sitios maiceros a nivel mundial, lo que da como resultado un amplio conjunto de conceptos interrelacionados para una mejor comprensión del tema. A partir de la presente revisión, ha sido documentado que los GDD son un método simple y ampliamente utilizado para monitorear y estimar los estados fenológicos del cultivo de maíz, sin embargo, su aplicación depende del conocimiento de información agronómica y ambiental.

Este estudio propone el déficit de evaporación (DE) como un nuevo indicador para evaluar el balance hídrico y la vulnerabilidad climática en el estado de Chiapas, México. Utilizando datos de 188 estaciones climáticas, se analizaron las variaciones espaciales y temporales del DE. Los resultados muestran que el DE es una herramienta efectiva para identificar regiones y períodos con riesgo de sequía o exceso de humedad. Se encontró una alta variabilidad espacial en la distribución del DE por la complejidad de los procesos hidrometeorológicos en la región, cuya estimación del DE mensual a partir del DE anual se hizo subdividiendo el estado en tres zonas (A: R2=0.94, RMSE=0.216; B: R2=0.96, RMSE=0.065; C: R2=0.88, RMSE=0.415). El DE es un indicador robusto y útil para evaluar el balance hídrico en Chiapas, proporcionando información con implicaciones para la gestión de recursos hídricos y la agricultura en Chiapas, aunque la calidad de los datos y la escala espacial del análisis podría tener limitaciones para la extrapolación de la información. Futuras investigaciones podrían explorar la relación entre el DE y su aplicación agrícola.

Rainfed agriculture in Mexico is characterized by the threat of crop failure due to multiple stress factors, the most significant of which are adverse climatic conditions. Maize is one of the most important staple crops, used for both consumption and livelihoods. However, climate variability and change are threatening to exacerbate yield gaps and increase variability in yields from one year to the next, particularly due to changes in temperature and rainfall. Therefore, using the CMIP6 GCM ACCESS-ESM1-5 and the AquaCrop model, the impacts of climate change on maize yields were assessed for the SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios in the study area known as the Atlacomulco Rural Development District (ARDD), considering a projection towards three horizons, 2021–2040, 2041–2060, and 2061–2080, compared to a historical period (1985–2020). Through the metrics used for the validation of the AquaCrop model, it was possible to determine that the simulated values were satisfactorily adjusted to the yields measured by the Agricultural and Livestock Information System (SIAP) from 2003 to 2020 (0.7 ton ha⁻¹ < RMSE > 1.3 ton ha⁻¹; 0.1 < d-index > 0.8; 0.2% < NRMSE > 0.7%; −0.7 < EF > 0.3 and 0.4 < r > 0.8). Future climate change estimates in the ARDD indicate that the average temperatures could increase by between 1.8 and 2.8 °C, while the effective precipitation tends to decrease by up to 7.5−11% through SSP2-4.5 and SSP5-8.5, respectively, during the agricultural cycle. The model results indicate that by the year 2080, maize production in the ARDD will increase from 3.5 ton ha⁻¹ (historical) to 4.2 ton ha⁻¹ and 4.4 ton ha⁻¹, which represents an increase of 21% and 24% for SSP2.4.5 and SSP5-8.5, respectively.

Temperature is the main driving factor for plant development and growth and determines, in an important way, crop yields and is projected to increase under various climate change scenarios, which is expected to affect the thermo-sensitive crop like corn. Therefore, an attempt has been made to identify the spatio-temporal behavior of temperature, through the accumulation of growing degree days (GDD) in the Atlacomulco Rural Development District (ARDD) of Mexico. The maximum and minimum temperatures for the historical period 1985-2017 and projected under the SSP2-4.5 and SSP5-8.5 climate scenarios for distant time horizon (2061-2080) were analysed. It was identified that the average GDD in the ARDD corresponds to 1,440 ºC, being the northern zone the one with the highest accumulation with up to 1800 ºC. SSP2-4.5 identifies an increase of 298 ºC with respect to historical values, while SSP5-8.5 indicates the greatest increase of up to 33% in the accumulation of GDD with an average value of 1,914 ºC. The warming that is projected in the distant horizon allows identifying warm characteristics in the ARDD, which could increase corn production in this temperate climate.

Agricultural drought is a condition that threatens natural ecosystems, water security, and food security. The timely identification of an agricultural drought event is essential to mitigating its effects. However, achieving a reliable and accurate assessment is challenging due to the interannual variability of precipitation in a region. Therefore, the objective of this study was to identify the months with drought during the agricultural cycle of the maize crop (Zea mays L.) in the Atlacomulco Rural Development District (ARDD) as a study area using the SPI and SPEI indices and their impact on each phenological stage. The results show that when analyzing the historical period (1985–2017), the ARDD is a region prone to agricultural droughts with a duration of one month. The stages of grain filling and ripening were the most vulnerable, since SPI and SPEI-1 quantify that 25% and 31% of the total months with drought occur during those stages, respectively. Towards the 2041–2080 horizon, the MCG ACCESS-ESM1-5 with the SSP2-4.5 scenario identified an occurrence of dry periods with 17% and 20% by SPI and SPEI, respectively, while for SSP5-8.5, 17% and 22% of the total number of periods corresponded to dry months with SPI and SPEI, respectively. Greater recurrence will be observed in the future, specifically after the year 2061, meaning an increase in the frequency of agricultural drought events in the region, causing difficult and erratic productive conditions for each agricultural cycle and threatening sustainable development. Therefore, it is necessary to take action to mitigate the effects of climate change in this sector.

Climate change and increased demand for water are causing supply problems in the Mexico City and State of Mexico. The lack of complete and up-to-date meteorological information makes it difficult to understand and analyze climate phenomena such as droughts. Climate Engine (http://ClimateEngine.org) provides decades of climate data to analyze such changes. In this study, CHIRPS and DAYMET were used to calculate SPEI at scales of 1, 3, 6, 9, 12 and 24 months between 1981 and 2023 in the study area. The Mann-Kendall test for precipitation showed no significant change, while maximum and minimum temperatures showed a significant growth trend, which was reflected in the SPEI values. In the last 10 years, droughts have become more frequent and severe in the western part of the State of Mexico and south of Mexico City. When analyzing the last 14 years, the highest moisture values occurred in 2010, 2015 and 2018, while the most severe drought values were recorded in 2017, 2019, 2020, 2021 and 2023.

La estimación de la evapotranspiración de referencia (ET0) ha sido utilizada ampliamente en ingeniería de riego para calcular los requerimientos de agua de los cultivos. La correcta estimación de la ET0 representa un paso clave en la planeación y manejo de los recursos hídricos. El método de Penman-Monteith FAO56 es recomendado por expertos como método estándar para estimar ET0, con la desventaja de que necesita de muchos datos de variables meteorológicas para su ejecución. El objetivo de este estudio fue estimar la evapotranspiración de referencia diaria por los métodos de Hargreaves-Samani (H-S) y Priestley-Taylor (P-T) durante el periodo 2001-2006 para cinco estaciones meteorológicas automáticas en el estado de Guanajuato, los resultados fueron comparados con los del método de Penman-Monteith FAO56 (P-M FAO56) para seleccionar el método alternativo más preciso y determinar la distancia a partir de cualquier estación, a la cual se pueden considerar válidos los datos de ET0 estimados con cada uno de los métodos. La raíz del cuadrado medio del error (RMSE) y el coeficiente de determinación (R2) se utilizaron para evaluar el desempeño de los métodos con respecto a P-M FAO56. Como resultado se encontró que Hargreaves-Samani es el mejor método alternativo para estimar ET0 en las cinco estaciones, en el estado de Guanajuato. Las distancias que se determinaron a partir de una estación donde los datos de un método son válidos son: 93.02, 124.65 y 36.44 km para H-S, P-T y P-M FAO56, respectivamente.