El cambio climático y su incidencia en el olivar

El cambio climático y sus efectos en el futuro olivar Predicciones de un modelo de simulación

En este estudio se muestran predicciones de un modelo de simulación sobre los posibles impactos del cambio global en la productividad de distintas plantaciones de olivar del sur de España. Los resultados indican las respuestas fisiológicas y productivas del olivar más probables, identificando amenazas potenciales para la sostenibilidad futura de este cultivo.

Por Álvaro López-Bernal 1 , Luca Testi 2 , Francisco J. Villalobos 1,2 1 Departamento de Agronomía, Universidad de Córdoba 2 Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC), Córdoba

La concentración de dióxido de carbono (CO2) en la atmósfera no ha parado de crecer desde la revolución industrial y los registros actuales no permiten atisbar un fin a esta tendencia al alza. Si bien el aumento del CO2 debería tener un efecto positivo sobre la fotosíntesis, las proyecciones climáticas disponibles para la cuenca Mediterránea auguran que éste también traerá aparejado un incremento de las temperaturas y una reducción en la precipitación que podrían constituir una seria amenaza para la sostenibilidad de los sistemas agrícolas en general y del olivar en particular. Si bien la magnitud de los cambios proyectados en la concentración de CO2, la temperatura y la precipitación están sujetos a una gran incertidumbre, es inevitable que se planteen varios interrogantes de la máxima importancia para el sector olivarero. ¿Hasta qué punto será rentable seguir cultivando el olivo? ¿Afectarán los cambios en el clima de la misma manera a la sostenibilidad de tipologías de olivar distintas? ¿Qué regiones olivícolas se verán más afectadas?

En general, existe una carencia general de información cuantitativa sobre las posibles respuestas productivas y ecofisiológicas de las plantaciones de olivar en condiciones de clima futuro. La investigación agronómica tradicional presenta serias limitaciones para ayudarnos a evaluar los posibles impactos del cambio global sobre cualquier sistema agrícola. Esto se debe a la dificultad que entraña reproducir fielmente en el campo las condiciones ambientales correspondientes a escenarios futuros. Por este motivo, las predicciones del impacto del cambio global sobre los cultivos se basan en la utilización de modelos de simulación.

Los modelos de simulación de cultivos consisten en una serie de algoritmos matemáticos recopilados en un programa informático que permiten capturar el comportamiento del cultivo en respuesta a las condiciones ambientales y de manejo durante el ciclo del mismo. La capacidad de simular las interacciones entre el cultivo, el ambiente y las prácticas agronómicas convierte a los modelos de simulación en poderosas herramientas para la investigación en agricultura.

Recientemente, investigadores de la Universidad de Córdoba y del Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC) han logrado desarrollar “OliveCan”, el primer modelo de simulación completo para dicho cultivo (López-Bernal et al., 2018). OliveCan es un modelo orientado a procesos con una base profundamente mecanicista que permite simular el uso de agua, el crecimiento, el desarrollo y la pro

Hay falta de información sobre las posibles respuestas productivas del olivar en condiciones de clima futuro.

ductividad de plantaciones de olivar en función de factores climáticos, edáficos y agronómicos. El modelo considera de manera explícita las condiciones micrometeorológicas, la disponibilidad de agua en el suelo y la concentración atmosférica de CO2 en sus cálculos, por lo que cuenta con los elementos necesarios para analizar las respuestas ecofisiológicas y productivas de las plantaciones de olivar en condiciones de clima futuro. En este artículo, se presentan resultados de dos experimentos virtuales de simulación que ilustran los impactos más probables del cambio global sobre el crecimiento, el desarrollo y la productividad de diversas plantaciones de olivar en el sur de España.

Materiales y métodos

Experimento I: olivar arbequino En el primer caso de estudio se evaluaron las respuestas ecofisiológicas de plantaciones de ‘Arbequina’ en baja y alta densidad y bajo diferentes manejos de riego para tres escenarios climáticos, uno representando las condiciones actuales y dos de clima futuro. Se simularon seis tipos de olivar resultado de combinar dos niveles de densidad de plantación (“tradicional” con 100 árboles ha-1 y “seto” con 1667 árboles ha-1) y tres niveles de riego (“secano”, “150 mm año-1” y “300 mm año-1”). El escenario de clima actual se generó a partir de 15 años de datos

Figura 1. Valores mensuales promedio de temperatura máxima (rojo), temperatura mínima (verde) y precipitación (barras azules) en Sabiote (serie base: 2004-2018) utilizados en las simulaciones del escenario actual.

Figura 2. Comparativa de productividad de aceite (promedio de 15 años) entre los escenarios de clima actual (negro), futuro RCP4.5 (amarillo) y futuro RCP8.5 (rojo) para las dos tipologías de olivar (tradicional y seto) y los tres niveles de riego. Las barras de error representan la desviación estándar.

meteorológicos reales (2004-2018) tomados de una estación agroclimática de la red de la Junta de Andalucía ubicada en Sabiote (Jaén, 38.0 ºN, 3.2 ºO, 800 m). Para esos 15 años, la precipitación anual y la evapotranspiración de referencia (ET0) registradas en la estación fueron, en promedio, de 454 y 1440 mm, respectivamente. La Figura 1 presenta los valores medios mensuales de temperaturas máximas y mínimas y de precipitación.

La misma serie meteorológica fue manipulada posteriormente para generar dos escenarios de clima futuro correspondientes a las condiciones esperables a finales de este siglo en el sur de España de acuerdo con las predicciones del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático usando los modelos de emisiones RCP4.5 y RCP8.5 (IPCC, 2014). En el primer escenario (“RCP4.5”), la temperatura diaria se incrementó en 2ºC y se redujo un 10 % la precipitación (la cantidad de lluvia fue reducida un 10 % para cada evento, de modo que no se asumieron cambios en la distribución estacional de las precipitaciones). En el segundo escenario (“RCP8.5”), la temperatura diaria se incrementó 3.5ºC y la precipitación se redujo un 20 %. En relación a la concentración atmosférica de CO2, ésta fue fijada en 400 ppm para el

escenario de clima actual, en 570 ppm para el escenario futuro RCP4.5 y en 850 ppm para el escenario RCP8.5. La Tabla 1 presenta las principales diferencias climáticas entre los tres escenarios.

Para las simulaciones se adoptó un suelo franco-arcilloso de 1 m de profundidad. En relación a los tratamientos de riego, se simuló una campaña de riego con inicio en mayo y final en octubre con aplicaciones de agua cada tres días. Se adoptó una dosis de riego constante durante toda la campaña totalizando los 150 y 300 mm año-1, dependiendo del tratamiento. La fracción de suelo humedecida por los emisores establecida fue del 15 % en todos los casos.

Experimento II: evolución de temperaturas El objetivo del segundo experimento consistió en determinar los incrementos críticos de temperatura que podrían resultar en la aparición de anomalías en floración y cuajado como resultado de una insatisfacción de las necesidades de frío. El escenario base de las simulaciones se obtuvo a partir de registros meteorológicos tomados en tres estaciones agroclimáticas ubicadas en distintas comarcas olivareras de Andalucía: Gibraleón (Huelva, 37.2 ºN, 7.0 ºO, 145 m), Sierra de Yeguas (Málaga, 37.0 ºN, 4.8 ºO, 465 m) y Sabiote (Jaén, 38.0 ºN, 3.2 ºO, 800 m) durante 18 años (2001-2019).

A partir de los datos meteorológicos reales, se generaron seis escenarios de aumento de temperatura adicionales modificando la serie base mediante aumentos sucesivos de 1ºC en las temperaturas diarias, siendo este aumento de +6ºC con respecto a la serie base en el escenario más extremo. Para los escenarios generados, no se realizaron cambios ni en la precipitación ni en la concentración atmosférica de CO2 puesto que los cálculos de unidades de frío en el modelo OliveCan dependen exclusivamente de la temperatura. Por la misma razón, no se simularon diferentes tipos de plantación, utilizándose un olivar en baja densidad (100 árboles ha-1) bajo riego (300 mm año-1) sobre suelo franco-arcilloso con las mismas características que en el Experimento I.

No obstante, OliveCan sí tiene en cuenta que las necesidades de frío a satisfacer para asegurar una floración normal difieren entre variedades. Por este motivo, las simulaciones se realizaron para tres variedades con valores bajos (‘Arbequina’), medios (‘Picual’) y altos (la italiana ‘Frantoio’) de requerimientos de frío (De Melo-Abreu et al., 2004).

Resultados

Experimiento I: menor reposo invernal Los escenarios de clima futuro resultaron en un adelanto sistemático en la fecha de floración en relación

Figura 3. Porcentaje de años que satisfacen las necesidades de frío para floración exitosa para diferentes escenarios de incremento de la temperatura sobre series meteorológicas reales (2001-2019) tomadas de las estaciones agroclimáticas de Gibraleón, Sierra de Yeguas y Sabiote para tres cultivares de olivo (‘Arbequina’ en azul, ‘Picual’ en rojo y ‘Frantoio’ en verde).

al de clima actual (en promedio, 20 días para el escenario RCP4.5 y 34 días para el escenario RCP8.5). Por otra parte, las simulaciones revelaron un retraso en la fecha de entrada en reposo invernal y un adelanto en la de salida en los escenarios futuros, lo que resultó en una reducción de la duración del periodo de reposo invernal (Tabla 2). La mayor duración de la estación de crecimiento y la mayor eficiencia fo

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OliveCan permite simular el uso de agua, el crecimiento, el desarrollo y la productividad de plantaciones de olivar.

tosintética derivada de la mayor concentración atmosférica de CO2 explican la mayor producción de biomasa vegetativa observada en los escenarios de clima futuro para todas las plantaciones, a excepción de la plantación en seto en secano. Este resultado sugiere que las necesidades de poda podrían aumentar en el futuro.

Los dos escenarios de clima futuro presentaron efectos parecidos sobre la productividad de las plantaciones simuladas (Figura 2). En condiciones de secano, la productividad se redujo en los dos escenarios futuros con respecto al actual, tanto en las plantaciones tradicionales como en las plantaciones en seto. La magnitud de estas reducciones fue mayor para la plantación en seto. En el escenario más desfavorable (RCP8.5), la reducción relativa de la productividad alcanzó un valor del 22 % para la plantación tradicional y del 48 % para la plantación en seto. Por el contrario, las simulaciones mostraron un incremento relativo promedio del 10 % en la productividad de las plantaciones regadas en el escenario RCP4.5 y del 24 % en el escenario RCP8.5.

Experimento II: localidades y temperaturas Se observaron grandes diferencias entre localidades en los incrementos de temperatura críticos que llevarían a las distintas variedades a no satisfacer sus necesidades de frío y, por tanto, a posibles anomalías y fallos en la floración (Figura 3).

Para Gibraleón, la localidad con inviernos más cálidos, un incremento de 2ºC fue suficiente para impedir que ‘Frantoio’ completara sus necesidades de frío en alguno de los años de la serie. Alcanzados los 5ºC de incremento de temperatura ninguna variedad satisfizo sus necesidades frío en ninguno de los años de la serie. En cambio, resultados más optimistas fueron obtenidos para las localidades de Sierra de Yeguas y Sabiote. Por ejemplo, las necesidades de frío de ‘Frantoio’ fueron completadas el 100 % de los años con incrementos de temperatura de hasta 3 y 4ºC, respectivamente, y aún mayores para las dos variedades españolas. En ambas localidades las variedades españolas ‘Picual’ y ‘Arbequina’ completaron los requerimientos de frío en más del 50 % de los años para incrementos de 5ºC.

Escenario CO 2 (ppm) Temperatura media (ºC) Precipitación (mm año -1 ) ET 0 (mm año-1)

Presente 400 16.0 454 1440

Futuro RCP4.5 570 18.0 409 1590

Futuro RCP8.5 850 19.5 363 1696

Tabla 1. Diferencias en la concentración de dióxido de carbono en la atmósfera (CO2) y en los promedios anuales de temperatura, precipitación y evapotranspiración de referencia (ET0) entre los tres escenarios climáticos considerados en el Experimento I. El escenario presente se corresponde con los registros reales de la estación agroclimática de Sabiote en el periodo entre 2004 y 2018.

Variable Presente Futuro (RCP4.5) Futuro (RCP8.5)

Fecha de plena floración

Años sin floración

27 Mayo ± 10 días 7 Mayo ± 9 días 23 Abril ± 10 días

0 % 0 % 0 %

Duración periodo reposo 158 ± 10 días 131 ± 10 días 102 ± 10 días

Tabla 2. Valores promedio de fecha de plena floración, temperatura máxima en torno a la fecha de plena floración, duración del periodo de reposo invernal y porcentaje de años que satisfacen las necesidades de frío para los dos escenarios climáticos simulados en el Experimento I.

Conclusiones y consideraciones finales Las simulaciones realizadas sugieren que el cambio global podría afectar negativamente a la rentabilidad de las plantaciones en secano y, simultáneamente, aumentar la productividad de olivares con una dotación de riego suficiente. Estos resultados indican que el aumento de los niveles de CO2 en la atmósfera podrían compensar en muchos casos los efectos negativos asociados a una mayor temperatura y a una menor precipitación.

Por otra parte, nuestras simulaciones evidencian que la probabilidad de anomalías o fallos en la floración como consecuencia de la falta de frío en otoño-invierno en las principales regiones olivareras del sur de España es muy baja, al menos hasta final de siglo.

En cualquier caso, dichas anomalías deberían manifestarse primero en las comarcas olivareras más cálidas y en plantaciones con variedades exigentes en requerimientos de frío.

Finalmente, debemos señalar que los resultados de las simulaciones realizadas para los escenarios futuros no han de tomarse como una predicción precisa de lo que ocurrirá debido a las incertidumbres en los pronósticos de clima futuro y a la posible existencia de respuestas ecofisiológicas no considerados por el modelo. En su lugar, nuestros resultados han de ser interpretados como las respuestas más probables ante los escenarios considerados en base al nivel de conocimiento actual sobre la fisiología del olivo.

Agradecimientos Este artículo presenta resultados de varios proyectos de investigación financiados por el Ministerio de Economía y Competitividad (proyecto AGL2015-69822), INIA (ERA-NET FACCE SURPLUS, proyecto 652615 “Olive-Miracle”) y el Programa Operativo FEDER Andalucía 2014-2020 (proyecto 27425).

Referencias De Melo-Abreu, J.P., Barranco, D., Cordeiro, A.M., Tous, J., Rogado, B.M., Villalobos, F.J. 2004. Modelling olive flowering date using chilling for dormancy release and thermal time. Agric. For. Meteorol. 125, 117–127. IPCC. 2014. Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Clima Change. Ginebra, Suiza. López-Bernal, Á., Morales, A., García-Tejera, Testi, L., Orgaz, F., De Melo-Abreu, J.P., Villalobos, F.J. 2018. OliveCan: a process-based model of development, growth and yield of olive orchards. Front. Plant Sci. 9, 632.