Atlas Agroclimático de la región de Arica y Parinacota, Chile by INIA

ATLAS Libro INIA NÂ° 35 2016

Instituto de Investigaciones Agropecuarias (INIA) Ministerio de Agricultura, Chile

Con el apoyo de:

El presente atlas fue desarrollado en el marco del proyecto “PLATAFORMA DE ZONIFICACIÓN AGROMETEOROLÓGICA PARA APTITUD DE CULTIVOS Y GESTIÓN DE RIEGO EN LA REGIÓN DE ARICA Y PARINACOTA” código BIP 30170072-0, ejecutado por el Instituto de Investigaciones Agropecuarias, INIA, entre los años 2014 y 2015.

Editores Gustavo Chacón Cruz, Luis Morales Salinas, Cristián Escobar Avaria, Felipe Morales Campaña Editor periodístico María Andrea Romero Galaz, Periodista INIA

Autores Gustavo Chacón Cruz, Ingeniero Informático, INIA Luis Felipe Román Osorio, Ingeniero Agrónomo, INIA Luis Morales Salinas, Universidad de Chile, Físico, PhD Cristián Escobar Avaria, Universidad de Chile, Ingeniero Agrónomo, MSc Felipe Morales Campaña, Universidad de Chile, Geógrafo Colaboradores Gustavo Astete Garrido, Germán Rojas Aburto (Estudiantes de Geomática, DUOC UC) Guillermo Fuentes Jaque (Laboratorio de RRNN, U. de Chile) Equipo INIA del proyecto Luis Felipe Román Osorio Eduardo Fernández Ortiz Claudio Pérez Castillo Rubén Ruiz Muñoz Rodrigo Bravo Herrera Hamil Uribe Cifuentes Cristóbal Campos Muñoz Gustavo A. Chacón Cruz Cita bibliográfica correcta: Chacón C., Gustavo (et al). 2016. Atlas de Zonificación Agroclimática de la Región de Arica y Parinacota. 110 p. Instituto de Investigaciones Agropecuarias. Centro Regional de Investigación INIA La Platina, Santiago. Chile. ISSN 0717-4829. Autorizada su circulación, por Resolutación N° ... del .... de la Dirección Nacional de Fronteras y Límites del Estado. La edición y circulación de mapas, cartas cartográficas u otros impresos y documentos que se refieran o relacionen con los límites y fronteras de Chile, no comprometen, en modo alguno, al Estado de Chile, de acuerdo con el Art. 2°, letra g) del DFL. N° 83 de 1979 del Ministerio de Relaciones Exteriores."

Diseño y diagramación: Christian Bailey Donoso - www.provistadesigns.cl Fotografías: Gustavo Chacón Cruz y Mariette Piñeiro Rebolledo Este atlas estará disponible también en www.inia.cl/zonificacion

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AGRADECIMIENTOS Los editores agradecen al Gobierno Regional de Arica y Parinacota por darnos la oportunidad de aportar en el desarrollo agrícola de la región. Este atlas es parte de un proyecto financiado por el programa de Fomento a la Innovación y la Competitividad (FIC) del Gobierno Regional de Arica y Parinacota identificado con el código BIP 30170072-0. También agradecemos la colaboración y disposición de los profesionales del Instituto de Investigaciones Agropecuarias (INIA) y del Laboratorio de Investigación en Ciencias Ambientales (LARES) de la Facultad de Ciencias Agronómicas de la Universidad de Chile. ACERCA DEL INSTITUTO DE INVESTIGACIONES AGROPECUARIAS (INIA) INIA es una corporación de derecho privado dependiente del Ministerio de Agricultura del Gobierno de Chile. Generamos información imparcial y objetiva, además de herramientas para apoyar las decisiones de los agricultores en el campo, a través de la ejecución de proyectos de investigación aplicada. Desarrollamos variedades, producimos semillas de la más alta calidad y damos recomendaciones para aumentar la productividad, rentabilidad y sostenibilidad del agro nacional. Apoyamos especialmente a los pequeños agricultores, promoviendo un desarrollo inclusivo de Chile. Nos preocupamos de aportar a la calidad e inocuidad de los alimentos, promoviendo una agricultura eco-eficiente y sustentable. ACERCA DEL LABORATORIO DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS AMBIENTALES (LARES) DE LA FACULTAD DE CIENCIAS AGRONÓMICAS DE LA UNIVERSIDAD DE CHILE El Laboratorio para la Investigación en Ciencias Ambientales (LARES por sus siglas en inglés) pertenece al Departamento de Ciencias Ambientales y Recursos Naturales Renovables de la Facultad de Ciencias Agronómicas de la Universidad de Chile. Desarrollamos principalmente dos líneas de investigación relacionadas con las Ciencias Ambientales y Silvoagrocuarias. La primera correspondiente a la Física Ambiental como disciplina aplicada en estudios de agrometeorología, topoclimatología, modelación de contaminantes en atmósfera y suelos, estudios de impacto ambiental, energías renovables. La segunda correspondiente a la Geomática (SIG, percepción remota, geoinformática, geoestadística y programación computacional) como disciplina aplicada en estudios de análisis, gestión y planificación territorial, modelación de fenómenos ambientales geográficos y procesos del territorio, agricultura de precisión, cambio climático, servicios ambientales, entre otras temáticas de interés.

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PRÓLOGO Junto con el agua, la calidad de suelo y la sanidad vegetal y animal, el clima es un aspecto fundamental a considerar para el desarrollo de la agricultura en una zona geográfica delimitada. En la medida que tenemos mayor información sobre el clima, mayor certeza tendremos para tomar decisiones de planificación agrícola y aptitud de cultivos en diferentes territorios. La XV Región de Arica y Parinacota en Chile tiene una importancia geoestratégica fundamental para el país. Limita al norte con Perú y al este con Bolivia. Debido a las condiciones climáticas favorables existentes durante gran parte del año, muchas de las hortalizas producidas en esta región abastecen la zona central y sur de Chile. A pesar que la agricultura es una de las industrias con mayor proyección de desarrollo, existen zonas aptas para cultivos en el interior y en la precordillera, que por diversas razones, han sufrido una constante despoblación. Este documento corresponde a un estudio histórico del comportamiento del clima en la Región de Arica y Parinacota en Chile y es producto de un proyecto de investigación financiado por el Gobierno Regional de Arica y Parinacota, liderado por el Instituto de Investigaciones Agropecuarias, a través de sus Centros Regionales INIA Ururi, en Arica, e INIA La Platina en Santiago. Debido a que no existen mediciones de datos históricos registrados por estaciones meteorológicas, este atlas se confeccionó con datos provenientes de diversas fuentes y métodos. El detalle se encuentra en el primer anexo del atlas. Este documento se desarrolla combinando eficientemente un equipo de trabajo de diferentes ciencias, como agronomía, ciencias ambientales, meteorología, estadísticas e informática. Gustavo A. Chacón Cruz

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Índice General 1. INTRODUCCIÓN 1.1. TOPOGRAFÍA DE LA REGIÓN DE ARICA Y PARINACOTA 1.2. HIDROGRAFÍA DE LA REGIÓN DE ARICA Y PARINACOTA 1.3. CLIMA DE LA REGIÓN DE ARICA Y PARINACOTA 1.3.1. VARIABILIDAD ESPACIAL 1.3.2. VARIABILIDAD TEMPORAL 1.3.3. TENDENCIAS A LARGO PLAZO 1.4. AGROCLIMAS DE LA REGIÓN DE ARICA Y PARINACOTA

9 10 12 14 15 16 16 17

2. TOPOCLIMATOLOGÍA DE LA XV REGIÓN DE ARICA Y PARINACOTA 2.1. PRECIPITACIÓN 2.2. TEMPERATURA 2.3. VELOCIDAD MEDIA DEL VIENTO 2.4. RADIACIÓN SOLAR GLOBAL (RSG) 2.5. HUMEDAD RELATIVA (HR) 2.6. DIAS GRADO 2.7. HORAS FRÍO (HF) 2.8. EVAPOTRANSPIRACIÓN DE REFERENCIA (ETo) 2.9. DÉFICIT HÍDRICO (DH) 2.10. DÍAS CÁLIDOS (DC)

25 25 29 37 41 45 49 53 57 61 65

3. DISTRITOS AGROCLIMÁTICOS 4. APTITUD DE CULTIVOS 5. REFERENCIAS

68 71 78

ANEXO 1: METODOLOGÍAS UTILIZADAS

79 79 79 80 87 89 90 90 91 95

MATERIALES Y MÉTODOS 1. CONSTRUCCIÓN DE CARTOGRAFÍA CLIMATOLÓGICA RASTER 2. MODELACIÓN TOPOCLIMÁTICA 3. INFORMACIÓN FÍSICO-GEOGRÁFICA 4. ANÁLISIS ESTADÍSTICO ZONIFICACIÓN AGROCLIMÁTICA Y DE CULTIVOS 1. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS 2. ZONIFICACIÓN DE CULTIVOS REFERENCIAS

ANEXO 2 ESTACIONES METEOROLÓGICAS UTILIZADAS PARA VALIDACIÓN DE MODELOS TOPOCLIMÁTICOS A. PRECIPITACIÓN B. TEMPERATURA C. RADIACIÓN SOLAR GLOBAL

99 99 100 102

ANEXO 3 GLOSARIO DE TÉRMINOS

103

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Índice de Figuras y Mapas Figura 1 XV Región de Arica y Parinacota

Figura 2 Topografía de la Región de Arica y Parinacota Figura 3 Cuencas de la Región de Arica y Parinacota Figura 4 Diagramas ombrotérmicos para las localidades de (A) Arica (B) Putre (C) Codpa (D) Caquena Figura 5 Agroclimas definidos por Novoa y Villaseca (1989) para la XV Región de Arica y Parinacota Mapa 1 Precipitación media mensual de enero en la Región de Arica y Parinacota Mapa 2 Precipitación media anual en la Región de Arica y Parinacota Mapa 3 Temperatura media de enero en la Región de Arica y Parinacota Mapa 4 Temperatura media de julio en la Región de Arica y Parinacota Mapa 5 Temperatura mínima de enero en la Región de Arica y Parinacota Mapa 6 Temperatura mínima de julio en la Región de Arica y Parinacota Mapa 7 Temperatura máxima de enero en la Región de Arica y Parinacota Mapa 8 Temperatura máxima de julio en la Región de Arica y Parinacota Mapa 9 Velocidad media del viento para enero en la Región de Arica y Parinacota Mapa 10 Velocidad media del viento para julio en la Región de Arica y Parinacota Mapa 11 Radiación solar global promedio para enero en la Región de Arica y Parinacota Mapa 12 Radiación solar global promedio julio en la Región de Arica y Parinacota Mapa 13 Humedad relativa media para enero en la Región de Arica y Parinacota Mapa 14 Humedad relativa media para julio en la Región de Arica y Parinacota Mapa 15 Días grado anuales en la Región de Arica y Parinacota Mapa 16 Horas frío anuales en la Región de Arica y Parinacota Mapa 17 Evapotranspiración de referencia promedio para enero en la Región de Arica y Parinacota Mapa 18 Evapotranspiración de referencia promedio para julio en la Región de Arica y Parinacota Mapa 19 Evapotranspiración de referencia anual en la Región de Arica y Parinacota

11 13 15 19 26 27 30 31 32 33 34 35 38 39 42 43 46 47 50 54 58 59 60

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Mapa 20 Déficit hídrico promedio para mes de enero en la Región de Arica y Parinacota Mapa 21 Déficit hídrico promedio para mes de julio en la Región de Arica y Parinacota Mapa 22 Días cálidos promedio para enero en la Región de Arica y Parinacota Mapa 23 Días cálidos promedio para julio en la Región de Arica y Parinacota Mapa 24 Distritos agroclimáticos obtenidos para la Región de Arica y Parinacota Índice de Tablas Tabla 1 Población total de la XV Región de Arica y Parinacota por comuna. Tabla 2 Valores máximos de índice de adaptabilidad de los cultivos obtenidos mediante la evaluación de los parámetros climáticos.

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10 77

Figura 1 XV Región de Arica y Parinacota.

1. Introducción El objetivo de este atlas es mostrar una zonificación agroclimática de la Región de Arica y Parinacota orientada hacia la agricultura, que permita inferir el potencial de adaptabilidad de un conjunto de cultivos de importancia agronómica en la región. La zonificación agroclimática propuesta corresponde a la detección de zonas homogéneas en sus características climáticas. Incorpora los principales requerimientos de los recursos agronómicos que caracterizan a la Región de Arica y Parinacota, poniéndo énfasis en elementos relevantes del clima como temperaturas extremas, acumulación de precipitaciones, acumulación de horas frío, acumulación de días grado, evapotranspiración y humedad relativa, entre otros. Las zonas agroclimáticas generadas se pueden usar con sistemas de información geográficos (SIG) para ser integradas al conocimiento de la potencialidad agrícola de la región. La información contenida en este atlas puede ser utilizada como una guía complementaria para el desarrollo de la producción agrícola en los valles y zonas precordilleranas de la XV Región de Arica y Parinacota. La cartografía mostrada, tanto climática como de adaptabilidad de cultivos, puede ser utilizada como un instrumento válido y probado, que permita facilitar la toma de decisiones en el momento de elegir el sitio adecuado para el cultivo de una determinada especie de importancia económica. La última versión del atlas, junto con las aplicaciones resultantes del proyecto como el mapa de zonificación con las características de cada distrito agroclimático identificado, los mapas de adaptabilidad y un sistema de recomendaciones de riego, están disponibles en el sitio web http://www.inia.cl/zonificacion.

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La Región de Arica y Parinacota La XV Región de Arica y Parinacota se ubica en el extremo norte de Chile (17,498°- 19,189° latitud S; 68,913°-70.376° longitud W; Figura 1) abarcando una superficie aproximada de 16.898,6 km2, lo que corresponde al 1,24% de la superficie total del país. La capital de la región es la ciudad de Arica y comprende las provincias de Arica y Parinacota. De la provincia de Arica dependen las comunas de Arica y Camarones y de la provincia de Parinacota dependen las comunas de Putre y General Lagos. La población regional según el (último CENSO oficial registrado a la fecha de esta edición del atlas) XVII Censo Nacional de Población de 2002 es de 189.644 personas, la cual se encuentra concentrada principalmente en la ciudad de Arica con un porcentaje muy bajo de población rural estimada en 12.968 personas, que representa aproximadamente al 6,8% de la población de la XV Región. La población rural se concentra en los valles de Lluta y Azapa y en una pequeña proporción en los poblados cordilleranos de Putre, Visviri, Chapiquiña, Codpa, Tignamar, entre otros. La Tabla 1 muestra la población total de la región por comuna.

Tabla 1 Población total de la XV Región de Arica y Parinacota por comuna. Comuna Población Censo 2002 Proyectado 2012 Urbana Rural Total Total Arica 175.441(94,7%) 9.827(5,3%) 185.268 177.232 Camarones 0 (0,0 %) 1.220 (100 %) 1.220 1.726 Putre 1.253 (62,47%) 742 (37,53%) 1.977 1.221 General Lagos 0 (0%) 1.179 (100%) 1.179 1.223 Total 189.644 (93,2%) 12,968 (6,8%) 66.491 181.402 Fuente: INE (Censo 2002 y proyecciones 2012).

1.1. Topografía de la Región de Arica y Parinacota El relieve de la Región de Arica y Parinacota es singular y complejo, teniendo gran incidencia la tectónica de placas (Figura 2). En efecto, la tectónica de placas es considerado el principal agente modelador de la topografía de la región la, cual ha originado la Cordillera de los Andes (donde está ubicado el Altiplano), el Llano Central o Pampa y la Cordillera de la Costa, la cual se presenta fuertemente acantilada (Hernández et al. 2014).

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Figura 2 Topografía de la Región de Arica y Parinacota. El Altiplano se localiza sobre los 3.500 msnm entre las cordilleras Occidental y Oriental de los Andes y es considerada la planicie en altura más grande del mundo, luego del Tibet, y la principal fuente hídrica de la región. Con alturas promedio que superan los 4.000 msnm, el Altiplano se destaca por presentar un conjunto de conos volcánicos como el Tacora (5.980 msnm), Pomerape (6.282 msnm), Parinacota (6.348 msnm), Guallatire (6.060 msnm) y Tarapacá (5.765 msnm). Un aspecto importante del Altiplano es la presencia de cuencas de drenaje interno cuyos balances hídricos negativos han dado origen a salares como el de Surire (17.500 ha; Hernández et al. 2014) Entre la Cordillera de los Andes y los relieves costeros, se ubica el Llano Central o Pampa. Este

Putre

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relieve cuya altitud fluctúa entre los 1.000 y 2.500 msnm está formado por material sedimentario y está interrumpido por un conjunto de quebradas y cursos de agua intermitentes dentro de las que destacan la quebrada de Lluta, la quebrada de Azapa, la quebrada de Vitor, y la quebrada de Camarones. La Cordillera de la Costa es el límite occidental de la Pampa y se origina en el cerro Camaraca, que se encuentra aproximadamente 20 km al sur de Arica. El flanco oriental de la cordillera se caracteriza por ser un paisaje, por lo general, de leve inclinación. En contraposición a su vertiente occidental que mira hacia el océano Pacífico, la Cordillera de la Costa se presenta como un acantilado denominado farellón costero, el cual puede llegar a tener alturas de centenas de metros. Este farellón sólo es interrumpido por la desembocadura de las quebradas antes mencionadas (Hernández et al. 2014). 1.2. Hidrografía de la Región de Arica y Parinacota En la Región de Arica y Parinacota el agua es el recurso natural más escaso, limitando lo que limita su desarrollo productivo. La disponibilidad de los recursos hídricos depende exclusivamente del régimen de precipitaciones de la Cordillera de los Andes, las que, aunque relativamente escasas, provocan durante la época estival (diciembre-marzo) suficiente escurrimiento para alimentar los cursos de aguas superficiales y subterráneos (Rodríguez, 1999). En la región se pueden reconocer dos tipos principales de cuencas hidrográficas: las cuencas altiplánicas y las cuencas que drenan al mar (Hernández et al. 2014) figura 3. Las cuencas altiplánicas de mayor relevancia corresponden a las cuencas de Caquena - Cosapilla, Chungará, Lauca y Surire. Estas cuencas, al estar localizadas en la alta cordillera, generan durante el verano más del 95% de los recursos hídricos de la región. La hoya del río Lauca es la más representativa de las cuencas altiplánicas y reviste gran importancia para el sector agrícola. Comprende las lagunas de Cotacotani (lugar de su nacimiento) y los bofedales de Parinacota (Hernández et al. 2014). El lago Chungará, originado por los aportes de río Chungará y diversos cursos de agua, se ubica aproximadamente a 4.500 msnm y se encuentra rodeado por el conjunto de nevados de Payachatas, compuesto por los volcanes Parinacota, Pomerape, el nevado Sajama y el Guallatiri. Respecto a las cuencas que drenan al mar están: la cuenca del río Lluta, la cuenca del río San José, cuenca del río Codpa y la cuenca del río Camarones (Hernández et al. 2014). El río Lluta nace en el volcán Tacora a una altura de 5.982 msnm y desemboca al norte de la ciudad de Arica. Tiene un caudal estimado de 2 m3/s, el cual puede cuadriplicarse algunos veranos. Esta cuenca presenta un escaso drenaje y una calidad de agua deficiente mostrando altos contenidos de boro y arsénico, alta salinidad y problemas de acidez. Esto último ha dificultado el desarrollo de actividades agrícolas en el valle que drena. El río San José (3.820 km2), junto con el acuífero de Azapa, es la fuente de recursos hídricos más

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Figura 3 Cuencas de la Regiรณn de Arica y Parinacota. Zonificaciรณn Agroclimรกtica Regiรณn de Arica y Parinacota

importante del Valle de Azapa, lo que ha permitido el desarrollo sostenido de la agricultura en el valle. El río se origina por la unión de los ríos Seco y Ticnamar y tiene un caudal medio de 1 m3/s el cual puede aumentar significativamente durante el verano, producto de un aumento de las precipitaciones en la zona andina. A pesar de presentar niveles de salinidad media alta (> 0.75 dS/m) y concentraciones de boro menores a 1 ppm, la calidad del agua del río San José es mejor que la del río Lluta. El río Camarones tiene su cuenca de 4.760 km2 y se forma por las confluencias de los ríos Ajatama y Caritaya. Esta cuenca tiene un caudal medio de 1 m3/s mostrando un aumento durante el verano. La construcción del tranque de Caritaya de 42 millones de m3 y reparada durante el año 2008, nunca ha sido llenada y no ha tenido una gran influencia en el regadío del valle del río Camarones. Las aguas del río Camarones son de un elevado contenido en sales (3,4 dS/m ) y boro (30 ppm).

Río Camarones

El río Codpa nace en la Cordillera de los Andes y drena la quebrada de Vitor. Tiene un caudal medio de 0,1 m3/s mostrando crecidas producto de las lluvias altiplánicas que se suceden durante la época estival. La calidad del agua del río Codpa es regular, con salinidad baja y concentraciones de boro de aproximadamente 0,99 ppm. 1.3. Clima de la Región de Arica y Parinacota La Región de Arica y Parinacota al estar ubicada en una zona de subsidencia intertropical, se caracteriza por presentar un clima extremadamente árido, con bajas tasas de precipitación anual y una baja humedad atmosférica. Sin embargo, pese a su aridez y estabilidad, el clima regional exhibe una significativa variabilidad espacial, especialmente en la dirección este-oeste, así como también de fluctuaciones interanuales (variabilidad climática) y tendencias a largo plazo (cambio climático; Garreaud, 2011).

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1.3.1. Variabilidad espacial El clima regional bajo los 3.000 msnm, se encuentra fuertemente modelado por la influencia permanente del Anticiclón del Pacífico Sur Oriental (PSO, por sus siglas en inglés), el cual corresponde a un sistema semipermanente de altas presiones que provoca el descenso de aire cálido y seco generando una gran estabilidad atmosférica y aridez, especialmente en la zonas del litoral e interior de la región (Garreaud, 2011). El fenómeno de aridez es acentuado por la influencia de la corriente de Humboldt y las áreas de surgencia de agua fría, que producen un desecamiento del aire en toda la zona y una inversión térmica con límite ubicado entre los 800900 msnm. Esta inversión, expresada en un enfriamiento de la capa superficial de la atmósfera, genera nubosidad tipo estratocúmulos entre los 800 – 1.200 msnm, la que penetra algunos kilómetros hacia el continente de acuerdo a un ciclo diario de avance y retroceso. El régimen térmico del litoral se caracteriza por una oscilación diaria que no sobrepasa los 10 ºC, por una temperatura del mes más fría superior a 10 ºC y máximas que rara vez sobrepasan los 28 ºC. Hacia el interior, las temperaturas medias no se modifican de forma notoria, siendo el incremento de la oscilación diurna lo que hace la diferencia. Con el incremento de altura, las temperaturas medias comienzan a descender, manteniéndose en el Altiplano bajo los 6 ºC durante todo el año. El régimen hídrico se caracteriza por presentar, tanto en el interior como el litoral, precipitaciones anuales inferiores a 5 mm, sin un patrón de distribución bien definido. A medida que se asciende, la precipitación incrementa desde 10 mm en el límite de la pampa con la precordillera (CORFO, 1982). La Figura 3 muestra diagramas ombrotérmicos en un transepto oeste-este en la región. Arica Putre

Codpa

Caquena

Figura 4 Diagramas ombrotérmicos para las localidades de Arica Putre Codpa Caquena. Zonificación Agroclimática Región de Arica y Parinacota

A medida que se avanza desde oeste al este, el efecto del anticiclón se atenúa permitiendo incursiones estivales de masas de aire húmedo tropical que aportan precipitaciones que superan los 200 mm en el Altiplano, sobre los 3.000 msnm, entre noviembre a marzo. Tal influencia está limitada por el efecto de sombra de lluvias ejercido por la Cordillera de los Andes (Garreau et al., 2003). Además, el descenso obligado de estas masas por las laderas precordilleranas, produce un calentamiento de las mismas, el que va secando el aire a niveles inferiores a 20 – 30% de humedad relativa en el límite pampa-cordillera. Así, por lo expresado y por la presencia de la inversión térmica en la zona litoral, que limita la penetración de nubosidad al interior de la región se generan, al centro de ésta, condiciones de sequedad y transparencia atmosférica alta, lo que ligado a la relativa verticalidad de los rayos, produce una intensa radiación solar. De manera particular, el régimen radiativo se caracteriza por una fuerte radiación solar en la depresión intermedia, por influencia anticiclónica, con montos más atenuados en el litoral y la cordillera debido a la alta frecuencia de nubes y a la nubosidad estival, respectivamente. Montos promedios anuales para el litoral se encuentran entre 380 – 430 cal cm-2 /día; 500 – 550 cal cm-2 /día para la pampa y valores levemente bajo las 500 cal cm-2 /día, para la precordillera y el Altiplano (CORFO, 1982). 1.3.2. Variabilidad temporal Los patrones de variación climática interanual (ej. temperatura del aire, precipitación y vientos) están asociados, principalmente, a la Oscilación del Sur El Niño (ENSO, por sus siglas en inglés), fenómeno climático que oscila entre dos fases extremas (El Niño-La Niña) con un periodo irregular de entre 2 a 7 años. Durante la fase fría (La Niña), las precipitaciones estivales en el Altiplano tienden a ser mayores que un año normal y en el litoral la temperatura del aire baja entre 1 y 2°C por debajo del promedio, esto último explicado por un aumento de la surgencia de agua fría por causa del viento, lo que provoca una disminución de la temperatura superficial del agua del mar. Durante la fase cálida (El Niño) los efectos de ENSO son inversos a los percibidos durante la fase de la Niña: 1) disminución de los montos de precipitación en el Altiplano y 2) un aumento de la temperatura promedio en el litoral (Garreaud et al. 2003). 1.3.3. Tendencias a largo plazo Las tendencias observadas durante la última década indican un marcado enfriamiento (-0.25°C/década) en la zona del litoral de la región centro-norte de Chile, lo cual responde presumiblemente, a un incremento de la surgencia de agua fría por acción del viento. Esta condición contrasta con el marcado calentamiento (+0.25/década) descrito para la zona interior y la Cordillera de los Andes. Por otra parte, las áreas costeras y las zonas interiores desérticas no han experimentado un aumento en las tasas de precipitación anual (Falvey y Garreaud, 2009).

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Sin embargo, una red poco densa de estaciones meteorológicas impide hacer una caracterización más acuciosa de las tendencias ocurridas durante las últimas décadas en la región. De acuerdo al estudio elaborado por la Universidad de Chile en 2012 se proyecta un aumento de temperatura para toda la Región de Arica y Parinacota. Al respecto, el escenario RCP8.5 proyecta las mayores concentraciones de CO2 con un aumento de temperatura para el periodo 2031-2050 superior a los 2,5°C, verificándose los mayores aumentos en los sectores de mayor altura ubicados en el altiplano y Cordillera de los Andes. Por otra parte, bajo el escenario RCP2.6 se vuelve a apreciar el mismo patrón de cambio, sin embargo las magnitudes de los aumentos de temperaturas son menores alcanzando los 2,0°C. Respecto a la precipitación, y para el mismo periodo, se proyectan aumentos en las tasas anuales de agua caída tanto para el escenario RCP8.5 y RCP2.6 de aproximadamente un 20% en la zona del litoral e interior de la parte septentrional del la región. Para el resto de la región no se proyectan grandes variaciones. 1.4. Agroclimas de la Región de Arica y Parinacota Bajo la perspectiva de los requerimientos térmicos e hídricos para la vida vegetal, y en especial para los diversos cultivos de importancia agrícola, se han definido para la XV Región de Arica y Parinacota 7 agroclimas en base a la clasificación climática de Papadakis adaptada a Chile (Figura 4; Novoa y Villaseca, 1989).

Lago Chungará

1 Los escenarios RCPs (Representative Concentration Pathway) corresponden a trayectorias en las concentraciones de gases de efecto invernadero adoptadas por el Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) en su quinto reporte de cambio climático (AR5) y son utilizadas para modelar el clima futuro. Los escenarios RCP8.5 y RCP2.6 corresponden a escenarios en donde los aumentos en la concentración de gases de efecto invernaderos producen un cambio en el forzamiento radiativo para el año 2100 respecto a valores pre-industriales de +2,6 y +8,5 W/m2.

Zonificación Agroclimática Región de Arica y Parinacota

Morro de Arica

Los escenarios RCPs (Representative Concentration Pathway) corresponden a trayectorias en las concentraciones de gases de efecto invernadero adoptadas por el Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) en su quinto reporte de cambio climático (AR5) y son utilizadas para modelar el clima futuro. Los escenarios RCP8.5 y RCP2.6 corresponden a escenarios en donde los aumentos en la concentración de gases de efecto invernaderos producen un cambio en el forzamiento radiativo para el año 2100 respecto a valores pre-industriales de +2,6 y +8,5 W/m2.

Tignamar valle

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Figura 4 Agroclimas descritos en "Mapa Agroclimรกtico de Chile". Novoa y Villaseca (1989).

Agroclima Arica. Se encuentra en los alrededores de la ciudad de Arica, en la latitud 18°S. El régimen térmico se caracteriza por una temperatura media anual de 19,9°C con una máxima media de los meses cálidos (enero-febrero) de 22,7°C y una mínima del mes más frío (julio) de 16,2°C. La suma de temperaturas anuales en base 10°C es de 3.309 días-grados. La precipitación anual alcanza los 1,1 mm y se distribuye entre los meses de julio y septiembre. Con riego es posible realizar todo tipo de cultivos tradicionales tales como trigo, maíz, papas, arroz, alfalfa, tréboles, etc.). También es una zona apta para la producción de frutales tropicales y subtropicales como mangos, pomelos, tangelos, mandarinas, guayabos, paltos y chirimoyos; y hortalizas muy tempranas o tardías como tomates, ají, pimentón, berenjenas, zapallo, sandía, pepino, melón, choclos, porotos, ajo, cebolla y otras. Cultivos en el valle de Lluta

Agroclima Iquique. Se encuentra en la costa norte (litoral) limitando al norte con agroclima Arica y extendiéndose hacia el sur hasta el paralelo 25°30’. El régimen térmico se caracteriza por una temperatura media anual de 17,6°C con una máxima media del mes más cálido (febrero) de 20,5°C y una mínima media del mes más frío (julio) de 15°C. La precipitación alcanza los 2,4 mm/año y se distribuye entre junio y septiembre. Es una zona apta para la producción de cítricos, paltos y chirimoyos. Las condiciones climáticas también permiten la producción de cultivos tradicionales y de hortalizas muy tempranas y/o muy tardías, tales como choclos, tomates, porotos verdes, cebollas, ajos, arvejas, entre otros.

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Valle de Lluta

Agroclima Refresco. Se encuentra desde la frontera con Perú hasta el norte de la ciudad de Vicuña (paralelo 30°sur). El régimen térmico se caracteriza por presentar una temperatura media anual de 17,7°C con una máxima media del mes más cálido (enero) de 28,4°C y una mínima del mes más frío (junio) de 5,5°C. La suma de temperaturas anuales con base 10°C es de 2.800 díasgrados. La precipitación anual se distribuye principalmente entre los meses de mayo a julio y alcanza aproximadamente los 12,0 mm. Existen limitaciones para el crecimiento de las plantas de verano entre abril y septiembre. Con riego se pueden cultivar arroz, maíz, papa, trigo, cebada, avena, alfalfa, ballicas, tomates, entre otros. Además es apto para frutales como los cítricos y la vid. Vacuno en Lluta Alto

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Codpa

Agroclima Potrerillos. Se encuentra al oriente del agroclima Refresco y se extiende entre el límite con Perú y la latitud 30°S. El régimen térmico se caracteriza por una temperatura media anual de 11,9°C con una máxima media de los meses cálidos (enero-febrero) de 18,4°C y una mínima del mes más frío (junio) de 4,9°C. La suma de temperaturas anuales en base 10°C es de 744 días-grados. La precipitación anual alcanza a 454,1 mm, distribuida principalmente entre mayo y agosto. La aptitud agrícola de esta zona es principalmente para producción de avena, trigo, cebada, alfalfa y papas.

Plantación de orégano, Socoroma

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Agroclima Putre. Se localiza al oriente del clima Potrerillos desde la frontera con Bolivia y la frontera con Argentina hasta un poco al norte del paralelo 29. La temperatura media anual es de aproximadamente 5,7°C con una temperatura media del mes más cálido (enero) y frío (julio) de 8,5°C y 1,8°C, respectivamente. La tasa de precipitación anual alcanza los 256, 6 mm/año, y se concentra principalmente en los meses de diciembre y marzo. En los límites con el agroclima Potrerillos se puede cultivar cebada, papa, quinoa y cañihua. Agroclima Parinacota. Se encuentra desde el límite con el Perú, extendiéndose a lo largo de la Zapahuira

frontera con Bolivia, hasta aproximadamente el paralelo 20. La temperatura media anual es de 1,56°C con una media del mes más cálido (enero) y mes más frío (julio) de 4,1 ° C y -3.02 respectivamente. La suma de temperaturas anuales en base 10°C es de 0. La precipitación anual alcanza los 321 mm, los cuales se concentran mayoritariamente entre los meses de enero y marzo. Los cultivos aptos para esta zona son cebada, papa, quinoa y cañihua.

Putre

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2. TOPOCLIMATOLOGÍA DE LA XV REGIÓN DE ARICA Y PARINACOTA

La cartografía ha sido desarrollada utilizando HUSO 19 sur, datum WGS-84, sistema de proyección UTM y escala 1:650.000.

2.1. Precipitación Los patrones de variabilidad espacial de precipitación se muestran en el Mapa 1 y Mapa 2. Dicho patrón describe un marcado aumento de la precipitación desde el litoral hacia el Altiplano, presentando esta última zona las mayores tasas mensuales debido al fenómeno denominado “Invierno Boliviano”. El litoral y la pampa poseen tasas de precipitación anual inferiores a 5 mm, los cuales aumentan en la zona precordillera en un rango de entre 10 y 200 mm con los mayores montos conforme se avanza en altitud. El régimen de precipitación sobre los 3.500 msnm se caracteriza por presentar precipitaciones concentradas en la época estival (diciembre-marzo) con tasas que pueden superar los 300 mm anuales.

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Mapa 1 Precipitaciรณn media mensual de enero en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Mapa 2 Precipitaciรณn media anual en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Sensor de temperatura y humedad ambiental de estaciรณn meteorolรณgica automรกtica.

2.2. Temperatura El Mapa 3 y el Mapa 4 muestran las cartas de temperaturas medias para los meses de enero y julio. Al respecto, se observa el patrón espacial típico para la Región de Arica y Parinacota con valores máximos en la zona del litoral e interior (temperatura media anual ( 10-19°C). Conforme se avanza en altura, la temperatura media disminuye hasta hacerse mínima en las zonas de mayor altitud del Altiplano (temperatura media anual < 5°C). Como es de esperar, las menores temperaturas se observan en el mes de julio y las mayores durante el verano (enero). Al respecto, las mayores diferencias en temperatura entre ambos meses son observadas entre el límite este de la pampa y el Altiplano. En esta última zona sobre los 4.000 msnm las temperaturas medias bajan, en general, de los 5°C alcanzando valores bajo cero en las regiones de mayor altitud. Respecto a las cartas de temperaturas mínimas (Tmin) para enero y julio, éstas se muestran en el Mapa 5 y Mapa 6. En general, se observa una clara estratificación en franjas longitudinales, con un gradiente de disminución hacia la cordillera, el cual es más notorio en julio, atribuyéndose a la influencia marina modelada por la distancia al litoral. Dentro de esta distribución, destaca una zona más cálida hacia el litoral y en los sectores localizados en quebradas y oasis. En general, las menores temperaturas se observan durante julio, mes donde Tmin alcanza valores medios < 0°C. Además, gran parte de la zona ubicada bajo los 1.700 msnm, que durante enero posee Tmin> 12°C, se caracteriza por presentar valores < 12°C. Sólo en la zona que se ubica en en los alrededores de Arica mantiene Tmin promedios >12°C. La distribución espacial de la temperatura máxima (Tmax) para enero y julio se presenta en el Mapa 7 y Mapa 8. Al igual que para las temperaturas medias mínimas y medias mensuales, en general, se observa una distribución espacial en franjas longitudinales, con un gradiente de disminución hacia la cordillera. Dentro de esta distribución, destaca una zona más cálida hacia el litoral y en los sectores localizados en quebradas y oasis. Para el caso de julio se observa que los mayores valores de Tmax se muestran en el sector sur-oeste de la región (Tmax > 20°C), situación que se sucede en toda la zona bajo los 2.100 msnm durante el verano. Como es de esperar, y en general, las menores Tmax se observaron durante julio. Al respecto, sobre los 4.000 msnm Tmax no sobrepasa los 10°C, situación que es revertida en el mes de enero, donde los valores de esta variable se sitúan entre los 10-12°C en gran parte de la zona.

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Mapa 3 Temperatura media de enero en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Mapa 4 Temperatura media del mes de Julio en la Regiรณn de Arica y Parinacota

Mapa 5 Temperatura media mĂnima de enero en la RegiĂłn de Arica y Parinacota.

Mapa 6 Temperatura media mĂnima de julio en la RegiĂłn de Arica y Parinacota.

Mapa 7 Temperatura mรกxima de enero en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Mapa 8 Temperatura mรกxima de julio en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Lechugas. Mercado El Agro, Arica.

2.3. Velocidad media del viento El Mapa 9 y Mapa 10 muestran las velocidades del viento promedio para los meses de enero y julio respectivamente. En general se observan mayores velocidades en el sector altiplánico y una disminución conforme se avanza hacia la costa. Los mayores valores promedio para esta variable se observan para el mes de julio en gran parte de la región, sin embargo, esta diferencia se hace más notoria conforme se avanza en altura (zona altiplánica), donde las velocidades promedio sobrepasan los 10 m/s. En el caso del mes de enero las velocidades promedio no alcanzan los 6 m/s. En la zona del sur-oeste (litoral y pampa) de la región, la velocidad del viento tiende a disminuir durante julio a valores menores a 3 m/s.

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Mapa 9 Velocidad media del viento para enero en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Mapa 10 Velocidad media del viento para julio en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Hortalizas. Mercado El Agro, Arica.

2.4. Radiación Solar Global (RSG) En el Mapa 11 y Mapa 12 se muestran las cartas de RSG para enero y julio respectivamente. Se distingue, para enero, una disminución en los valores de RSG en el transecto oeste-este, patrón que se invierte durante julio. Los menores niveles de RSG estimados en el Altiplano para el mes de enero estarían relacionados con la mayor nubosidad que proviene desde la cuenca amazónica durante el verano. Por otra parte, y a diferencia de lo observado para las variables temperatura y precipitación, la RSG no presenta grandes contrastes entre las formas del relieve, apreciándose una distribución espacial más “homogénea”. Lo anterior estaría indicando la importancia de la localización geográfica (Latitud, Longitud) en la distribución espacial de RSG, y en menor medida la del relieve, representado por la Altitud.

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Mapa 11 Radiaciรณn solar global promedio para enero en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Mapa 12 Radiaciรณn solar global promedio para julio en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Frutillas. Mercado El Agro, Arica.

2.5. Humedad Relativa (HR) Las cartas de HR (%) para los meses de enero y julio se muestran en el Mapa 13 y Mapa 14 respectivamente. Al respecto, el patrón espacial se caracteriza por alcanzar valores máximos en la zona del litoral (HR > 60%). Conforme se avanza hacia el interior, la HR comienza a disminuir, hasta alcanzar valores < 30% (julio). Este patrón de disminución de la HR no se observa para el mes de enero, el cual presenta valores que no bajan de 59%. Con respecto a la HR que caracteriza la zona del Altiplano, ésta muestra valores superiores al 50% debido a las masas de aire húmedo que provienen de la cuenca amazónica.

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Mapa 13 Humedad relativa media para enero en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Mapa 14 Humedad relativa media para julio en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Alcachofa en ChapiquiĂąa.

2.6. Días Grado La acumulación de calor por sobre 10°C se ha usado tradicionalmente como un índice de disponibilidad térmica para el desarrollo de las plantas. En el Mapa 15 se muestra la carta con los valores anuales estimados para días grado en base 10°C. La mayor acumulación de días grado durante el año ocurre en el litoral con valores que superan los 2.500 días grado. A medida que se avanza hacia la pampa estos valores disminuyen, pero se mantienen superiores a 1.500 días grado/año. En el límite del Altiplano (3.000-3.500 msnm) la acumulación predicha fue entre 350500 días grado/año. En el sector del Altiplano los valores simulados disminuyen drásticamente alcanzando valores menores a 50 días grado/año.

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Mapa 15 DĂas grado anuales en la RegiĂłn de Arica y Parinacota.

Camote. Mercado El Agro, Arica.

Hortalizas. Mercado El Agro, Arica.

2.7. Horas Frío (HF) Se consideran horas frío, el tiempo en que la temperatura permanece por debajo de 7°C. En el Mapa 16, se muestra la carta correspondiente a las HF que se acumulan durante el año en la XV Región. Al respecto, se aprecia que las menores acumulaciones de HF ocurren en el litoral con valores cercanos a 22 HF. A medida que se avanza en el transecto oeste-este la acumulación de HF aumenta significativamente, alcanzando valores cercanos a 6.000-7.000 HF en el sector del Altiplano.

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Mapa 16 DĂas grados promedio para enero en la RegiĂłn de Arica y Parinacota.

Guancarane. Quebrada de Camarones.

2.8. Evapotranspiración de referencia (ETo) El Mapa 17 y Mapa 18, muestran las cartas de evapotranspiración de referencia para los meses de enero y julio. Al respecto, los mayores valores de ETo ocurren durante enero con montos que pueden sobrepasar los 150 mm/mes en la zona del litoral. El patrón espacial durante enero indica una disminución de la ETo conforme se avanza en el transecto oeste-este. Los menores valores de ETo se observan en la zona del Altiplano, como respuesta a los bajos niveles de RSG que caen sobre la superficie, producto del aumento de la cobertura de nubes durante el verano. Por otra parte, durante el invierno se aprecia una distribución espacial más “homogénea” con montos que se encuentran en promedio en torno a los 105 mm/mes. Los menores montos de ETo para enero se explican, principalmente, por los menores valores de RSG modelados para el mismo periodo.

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Peras. Valle de Codpa.

Mapa 17 Evapotranspiraciรณn de referencia promedio para enero en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Mapa 18 Evapotranspiraciรณn de referencia promedio para julio en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Mapa 19 Evapotranspiraciรณn de referencia anual en la Regiรณn de Arica y Parinacota.

2.9. Déficit Hídrico (DH) Los patrones espaciales de DH para los meses de enero y julio, se muestran en el Mapa 20 y Mapa 21 respectivamente. Se aprecia un patrón bandeado y pronunciado para esta variable durante enero con un balance hídrico positivo en la zona del Altiplano. Este balance hídrico positivo es común para el verano, periodo en el cual la tasa de precipitación (> 200mm/mes) excede la ETo. La carencia casi absoluta de precipitaciones que caracteriza al litoral y a la pampa explica la constante condición de déficit hídrico a la cual está sometida la región. Durante julio y debido a los bajos montos de precipitación que se observan para ese periodo, gran parte de la región exhibe valores de DH < 0 indicando condiciones de aridez extrema (balance hídrico negativo).

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Mapa 20 Déficit hídrico promedio para mes de enero en la Región de Arica y Parinacota.

Mapa 21 Déficit hídrico promedio para julio en la Región de Arica y Parinacota.

Zapallos italianos. Mercado El Agro, Arica.

2.10. Días Cálidos (DC) El Mapa 22 y Mapa 23 muestran los valores modelados y espacializados correspondientes a DC (T>25°C) para los meses de enero y julio, respectivamente. Los mayores valores de DC ocurren durante enero con montos que pueden sobrepasar los 20 DC en la zona del litoral de la región de estudio. El patrón espacial durante enero indica una disminución relativamente drástica de DC conforme se avanza en la costa al altiplano. En efecto, en la zona altiplánica los DC llegan a ser inexistentes tanto en enero como en julio. La diferencia más notoria entre los DC estimados en enero y julio, es la disminución de éstos en la parte noroeste de la XV Región durante el invierno. Además, sólo en la zona suroeste los DC se mantienen sobre 8 durante julio.

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Mapa 22 Días cálidos promedio para enero en la Región de Arica y Parinacota.

Mapa 23 Días cálidos promedio para julio en la Región de Arica y Parinacota.

3. DISTRITOS AGROCLIMĂ TICOS El Mapa 24 muestra la segmentaciĂłn del espacio en zonas mesoclimĂĄticas homogĂŠneas, tambiĂŠn llamados distritos agroclimĂĄticos en la RegiĂłn de Arica y Parinacota. Ă&#x2030;stas fueron calculadas a partir de las variables de precipitaciĂłn, temperatura, dĂas grado, horas frĂo, dĂas cĂĄlidos, dĂŠficit hĂdrico, humedad relativa, radiaciĂłn solar y evapotranspiraciĂłn de referencia obtenidos por modelizaciĂłn topoclimĂĄtica. Los distritos agroclimĂĄticos establecen la variaciĂłn espacial de las caracterĂsticas climĂĄticas de la XV RegiĂłn, segĂşn la resoluciĂłn espacial de trabajo.

683 KD

$/785$ P

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7Â&#x192; 0HGLD 3UHFLSLWDFLyQ 'tDV *UDGR +RUDV )UtR (WR UHI (WR UHI (7R UHI DQXDO DQXDO DQXDO DQXDO HQHUR MXOLR DQXDO

Mapa 24 Distritos agroclimรกticos para la Regiรณn de Arica y Parinacota.

Tomates. Mercado El Agro, Arica.

4. APTITUD DE CULTIVOS En el presente atlas se muestran las zonificaciones de índice de adaptabilidad y clase de aptitud para los 5 cultivos de mayor importancia agrícola para la XV Región de Arica y Parinacota: olivo, tomate, maíz choclero, cebolla temprana, pimiento. El índice de adaptabilidad y clase de aptitud para el resto de los cultivos se puede descargar desde www.inia.cl/zonificacion/adaptabilidad. La evaluación territorial para cada cultivo se presenta de dos maneras: a) un primer mapa con los resultados en una escala continua de valores correspondiente al índice de adaptabilidad (valores 0 a 1, donde 0 es nula adaptabilidad y 1 es adaptabilidad óptima); b) y un segundo mapa con los resultados en una escala discreta de valores correspondiente a las clases de aptitud.

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Zonificaciรณn Agroclimรกtica Regiรณn de Arica y Parinacota

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Zonificaciรณn Agroclimรกtica Regiรณn de Arica y Parinacota

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ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53

Tabla 2 Valores máximos de índice de adaptabilidad de los cultivos obtenidos mediante la evaluación de los parámetros climáticos. Nombre común Nombre científico Índice de Adaptabilidad máximo Cebolla Allium cepa 1 Amaranto (kiwicha) Amaranthus caudatus 0,57 Ajo Allium sativum 0,79 Espárrago Asparagus officinalis 1 Avena Avena sativa 1 Brócoli Brassicaoleracea italica 0,99 Coliflor Brassicaoleracea var. botrytis 1 Repollo Brassicaoleracea var. capitata 0,99 Betarraga Beta vulgaris var. crassa 1 Acelga Beta vulgaris var. cycla 1 Ají Capsicum annuum 0,78 Lima ácida Citrus aurantifolia 0,32 Pimiento Capsicum frutescens 0,73 Sandía Citrullus lanatus 0.55 Lima bear Citrus × latifolia 0,51 Limón Citrus limon 1 Zapallo de guarda Cucurbita maxima 0,55 Melón Cucumis melo 0,67 Zapallo Italiano Cucurbita pepo 0,82 Locoto Capsicum pubescens 0,99 Chenopodium quinoa 1 Quínoa Pepino Cucumis sativus 0,75 Naranjo Citrus × sinensis 0,51 Alcachofa Cynarascolymus 1 Zanahoria Daucus carota 0,99 Higuera Ficus carica 0,92 Frutilla Fragaria x ananassa 1 Girasol Helianthus annus 0,84 Cebada Hordeum vulgare 0,99 Nogal Juglans regia 1 Lechuga Lactuca sativa 1 Tomate Lycopersicon esculentum 0,67 Macadamia Macadamia tetraphylla 1 Mango Mangifera indica 0,51 Alfalfa Medicago sativa 1 Olivo Olea europaea 1 Orégano Origanum vulgare 1 Palto Persea americana 1 Almendro Prunus amygdalus 0,72 Palma Datilera Phoenix dactylifera 0,31 Maracuyá Passiflora edulis 1 Granado Punica granatum 0,47 Guayaba Psidium guajava 1 Tumbo Passiflora mollissima 1 Arveja Pisum sativum 1 Poroto Verde Phaseolusvulgaris 0.90 Espinaca Spinacia oleracea 1 Papa Solanum tuberosum 1 Trigo Triticum aestivum 0,99 Arándano Vaccinium corymbosum 0,73 Haba Vicia Faba 1 Vid Vitits vinifera 1 Choclo Zea mays 1

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5. REFERENCIAS CORFO, CHILE. 1982. Análisis de los ecosistemas de la I Región de Chile. Santiago, Chile:Ediciones Sociedad Agrícola CORFO Ltda.-Universidad de Chile. Garreaud, R.D. 2011. The climate of northern Chile: mean state, variability and trends. Revista Mexicana de Astronomía y Astrofísica (Serie de Conferencias) 41:5-11. Garreaud, R.D., and Falvey, M., 2009. The coastal winds off western subtropical South America in future climate scenarios. International Journal of Climatology 29(4) 543-554. Garreaud, R.D., Vuille, M., and Clement, A.C., 2003. The climate of the Altiplano: observed current conditions and mechanisms of past changes. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology 3054:1-18. Hernández, J.P., Estades, C., Faúndez, L., y Herreros, J., 2014. Biodiversidad terrestre de la región de Arica y Parinacota., Santiago Chile. 417p Novoa, R., y Villaseca, C. 1989. Mapa agroclimático de Chile. Instituto de Investigaciones Agropecuarias, INIA, Ministerio de Agricultura. Rodríguez, M., 1989. Geografía Agrícola de Chile. Editorial Universitaria, Santiago, Chile. 317p

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METODOLOGÍAS UTILIZADAS I.

Materiales y métodos

Construcción de cartografía climatológica raster Construcción de cartografía climatológica raster a escala 1:250.000 para variables térmicas, hídricas y radiativas mediante modelación topoclimática La elaboración de la cartografía digital se realizó mediante la utilización de un modelo estadístico que muestra las relaciones topoclimáticas de las variables termopluviométricas. Para el cálculo de la distribución espacial de una determinada variable meteorológica, se consideró que ésta se encuentra condicionada por la topografía y el estado de superficie de la zona. La hipótesis fundamental es que cualquier variable meteorológica puede ser expresada como una combinación de variables ambientales. Esta hipótesis permite la construcción de modelos topoclimáticos que pueden cuantificar la variación espacial de una variable climatológica, lo que comúnmente es llamado topoclimatología. Los procesos de obtención de cartografías climáticas, se ven condicionados por la disponibilidad y calidad de datos, los cuales provienen principalmente de estaciones meteorológicas ubicadas en un punto en el espacio. Dada la importancia de contar con dichos datos para la elaboración de estudios en un determinado territorio y, considerando las limitaciones asociadas con la falta de una buena cobertura de estaciones meteorológicas y el carácter continuo de la distribución de las variables climáticas, se hace necesaria la generación de modelos de estimación de información climática. Estos modelos son útiles para estimar espacialmente el fenómeno de inestabilidad paramétrica continua (Draper y Smith, 1981). Para el caso de datos ambientales, las regresiones globales se utilizan para describir mediante una ecuación única el comportamiento espacial de una variable; sin embargo, los coeficientes de esta ecuación varían espacialmente (Morales, 1997, Morales et al. 2007, Morales et al. 2010). Esta búsqueda es realizada mediante una metodología denominada mínimos cuadrados ponderados; siendo estos pesos ponderadores de una función de la distancia entre cada punto y el resto (Berry y Feldman, 1985; Fotheringham et al. 2002). En base a lo anterior, la modelación de las distintas variables climáticas puede ser realizada mediante la aplicación de un modelo matemático descrito por la Ecuación(1): i

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Donde;

(ui , vi )

a0 (u i , vi ) ÂŚ a k (u i , vi ) xik H i k

(1)

indica las coordenadas del punto ith en el espacio, yi es el valor de la variable

dependiente, xik es una variable independiente descriptora en el punto i,

ak (ui , vi )

es un

parĂĄmetro de la regresiĂłn en cada punto de la variable independiente, y Hi es el error en el

ak (ui , vi )

punto i. Los coeficientes

se determinan por:

ak ui , vi X T Â&#x2DC; W ui , vi Â&#x2DC; X Â&#x2DC; X T Â&#x2DC; W ui , vi Â&#x2DC; Y (2) donde; las observaciones independientes o variables descriptoras, se encuentran en la matriz X y las dependientes en la matriz Y. Wi es una matriz diagonal de orden (N, N) donde los elementos de la diagonal son los pesos Wij que son una funciĂłn de la distancia entre la observaciĂłn considerada y el resto de las observaciones (Fotheringham et al. 2000; Fotheringham et al. 2002), y se calculan mediante la EcuaciĂłn (3): 1

W u i , v i

D Â&#x2DC; d ij2

(3)

Donde; É˛ es un parĂĄmetro que expresa el decrecimiento entre dos puntos en el espacio y dijes la distancia entre los puntos i y j. Desde el punto de vista prĂĄctico, mientras un punto este mĂĄs lejano a i, menos influencia estadĂstica tendrĂĄ sobre la relaciĂłn numĂŠrica final (Morales et al., 2007). Es importante mencionar que las variables descriptoras xik pueden ser derivadas de interacciones o potencias de las variables fundamentales (Morales et al, 2006). A partir de estos modelos espaciales fundamentales se pueden derivar parĂĄmetros bioclimĂĄticos agrupados en cuanto a su carĂĄcter hĂdrico, tĂŠrmico o energĂŠtico. ModelaciĂłn topoclimĂĄtica A.

Temperatura

Para estimar las temperatura medias mensuales (Tmm, Â°C), temperatura media anual (Tma, Â°C), y las temperaturas medias mĂnimas (Tmin) y mĂĄximas (Tmax) de enero y julio la EcuaciĂłn (1) fue ajustada utilizando como variable independiente la altitud (ALT). B.

PrecipitaciĂłn

Al igual que para la temperatura, el modelo topoclimĂĄtico para la precipitaciĂłn media anual y mensual fue ajustado utilizando como variable independiente la ALT. Sin embargo, el ajuste de modelos y especializaciĂłn de precipitaciĂłn media mensual (PMM; mm) en la zona se llevĂł a cabo siguiendo la metodologĂa utilizada por Canessa (2006) y Fredericksen (2010). En dichos estudios la PMM fue estimada en base a la precipitaciĂłn media anual (PMA), cuyo modelo fue ajustado y representado en el espacio considerando informaciĂłn desde e

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estaciones meteorolĂłgicas e isoyetas. Primeramente se calcularon los coeficientes de reparto de la precipitaciĂłn mensual, que corresponden al porcentaje de precipitaciĂłn que cae en cada mes (PMMj) en relaciĂłn a la anual PMA, de acuerdo con la EcuaciĂłn(4)

crj

PMM j

(4) PMA Los coeficientes de reparto de la precipitaciĂłn medios mensuales fueron sometidos por separado a un ajuste similar al utilizado en la EcuaciĂłn (5).

crj

a0 a1 LAT a2 LON a3 ALT a4 DL

(5) Para explicar la distribuciĂłn espacial de la precipitaciĂłn media anual se utilizĂł un modelo potencial, el cual tuvo la siguiente expresiĂłn:

PMA b0 Â&#x2DC; x1b1 Â&#x2DC; x2b2 Â&#x2DC; x3b3

(6)

Donde PMA es precipitaciĂłn media anual, x1, x2 y x3 corresponden a variables fisiogrĂĄficas y b0, b1, b2 y b3, son los coeficientes de la regresiĂłn mĂşltiple. A partir de los coeficientes de

reparto especializados, fue posible calcular la precipitaciĂłn media mensual PMM para cada mes del aĂąo. Con este proceso se obtuvieron los mapas de precipitaciones de la zona. Adicionalmente fue aplicado un filtro de media (7x7) para, en conjunto con la intersecciĂłn, suavizar la franja de uniĂłn de los dos sectores. Debido a la dificultad de ajustar un modelo general para la zona de estudio, presumiblemente ligada a los contrastes de la variable derivados de la distinta naturaleza de las precipitaciones, se dividiĂł el ĂĄrea de estudio en dos sectores, de acuerdo a las caracterĂsticas indicadas en la literatura y evidenciadas tambiĂŠn en los datos de estaciones. AsĂ, el Sector 1 representĂł la zona correspondiente a la costa y la pampa hasta aproximadamente los 2.000 msnm, mientras que el Sector 2 representĂł la zona correspondiente a la precordillera, altiplano y altas cumbres, por sobre los 2.000 msnm, utilizĂĄndose una franja de superposiciĂłn entre los 2000 y 3000 msnm para asegurar la continuidad del cĂĄlculo y que ambas partes se superpusieran sin generar discontinuidades espaciales. La divisoria entre estas dos zonas dio cuenta aproximadamente de la isoyeta correspondiente a los 10 mm, lugar a partir de la cual la pluviometrĂa experimenta un rĂĄpido ascenso derivado de las precipitaciones convectivas estivales presentes en el altiplano (CORFO, 1982). C.

RadiaciĂłn solar global.

Por contar con muy pocos datos de irradiancia solar global al interior del ĂĄrea de estudio, no fue posible utilizar modelaciĂłn topoclimĂĄtica, por lo que se implementĂł un modelo numĂŠrico de estimaciĂłn usando el modelo digital de elevaciĂłn para la regiĂłn. Los resultados fueron c ZonificaciĂłn AgroclimĂĄtica RegiĂłn de Arica y Parinacota

contrastados con los datos medidos y otros modelos mundiales proporcionados por organismos internacionales (NASA). La radiaciĂłn global Iglobal fue estimada a partir de la radiaciĂłn solar extraterrestre o radiaciĂłn de Angot (Ie), la cual fue modificada por un coeficiente denominado transparencia de la atmĂłsfera (Kg), que depende de la temperatura (Ta) o la cobertura de nubes (C), I global Ie

K R Ta , C

(7) Los valores de coeficiente Kg, dado por la EcuaciĂłn (7), fueron calculados utilizando la EcuaciĂłn propuesta por Hargreaves y Samani (1985)

K R (T )

Donde Tmin, Tmax

Ah Â&#x2DC;

Tmax Tmin Bh

(8) corresponde a la temperatura mĂnima y mĂĄxima diaria del aire

respectivamente y Ah y Bh son coeficientes empĂricos determinados con datos locales. La radiaciĂłn solar extraterrestre o radiaciĂłn de Angot, fue estimada como una funciĂłn de la latitud de la localidad y del dĂa del aĂąo, dada por (Allen et al. 1998; Iqbal, 1983) Ie

Â§1Âˇ Â¨ Â¸ Â&#x2DC; I sc Â&#x2DC; Eo Â&#x2DC; >hs Â&#x2DC; Sin O Â&#x2DC; Sin G Â&#x2DC; Sin Z s Cos O Â&#x2DC; Cos G Â&#x2DC; Sin hs @ ÂŠS Âš

(9) Donde ISC es la constante solar (117,5 MJ m-2 dia-1), O es la latitud de la localidad, Eo es un factor de correcciĂłn de la excentricidad de la Ăłrbita terrestre da alrededor del sol (EcuaciĂłn 10), G es la declinaciĂłn solar (EcuaciĂłn (11)) ,Zs el ĂĄngulo horario solar y hs es un parĂĄmetro que se relaciona con la longitud del dĂa (EcuaciĂłn (12)). Eo

1,00011 0,034221 Â&#x2DC; Cos * 0,00128 Â&#x2DC; Sin * 0,000719 Â&#x2DC; Cos 2 * 0,000077 Â&#x2DC; Sin 2 *

0 , 006918 0 ,0399912 Â&#x2DC; Cos * 0 ,070257 Â&#x2DC; Sin * 0 , 006758 Â&#x2DC; Cos 2 * 0 ,000907 Â&#x2DC; Sin 2 *

0 ,002697 Â&#x2DC; Cos 3* 0 , 00148 Â&#x2DC; Sin 3*

Â§ 2S Âˇ Es Â¸ DOY 1

Â¨ ÂŠ 365 Âš

Cos 1> Tan O Â&#x2DC;Tan G @

(10)

(11) (12)

el ĂĄngulo diario en radianes y DOY es el dĂa del aĂąo, cuya evoluciĂłn es del

1 de enero (DOY = 1) al 31 de diciembre (DOY = 365). La radiaciĂłn global en superficie para cada dĂa es estimada utilizando la EcuaciĂłn (7). La radiaciĂłn solar difusa fue estimada mediante el promedio de tres mĂŠtodos evaluados con datos de KRa partir del ajuste realizado a la EcuaciĂłn (8). El primer mĂŠtodo es propuesto por Collares-Pereira y Rabl (1979) quienes utilizaron datos de un pirheliĂłmetro para encontrar u INIA - GORE Arica y Parinacota

una relaciĂłn analĂtica entre la radiaciĂłn difusa (Idifusa) y la global en una superficie horizontal (IgHS) dada por la EcuaciĂłn (13a) (Collares-Pereira y Rabl, 1979). Kd

Â0,99 Â° 2 3 4 Â°1,188 2,272 Â&#x2DC; K R 9,473 Â&#x2DC; K R 21,865 Â&#x2DC; K R 14,648 Â&#x2DC; K R ÂŽ Â°0,632 0,54 Â&#x2DC; K R Â°0,2 ÂŻ

I difusa I gHS

K R 0,17

0,17 d K R d 0,75

0,75 d K R d 0,8 K R ! 0,8

(13a)

Los otros dos mĂŠtodos fueron propuestos por otros autores (Liu y Jordan, 1960; Page, 1961), que han encontrado relaciones similares, dadas por:

I difusa I gHS

I difusa

I gHS

1,0 1,13 Â&#x2DC; K R

(13b)

1,390 4,027 Â&#x2DC; K R 5,53 Â&#x2DC; K R 3,108 Â&#x2DC; K R 2

(13c)

Se considerĂł el promedio de los mĂŠtodos utilizados para estimar la radiaciĂłn difusa y se ajustĂł una ecuaciĂłn no lineal mediante regresiĂłn (EcuaciĂłn (14)):

I difusa

1 (14) I global 1 10 Â&#x2DC; K R 2.3 A partir de la EcuaciĂłn (14) se puede estimar la radiaciĂłn difusa solamente a partir de KR, que se calcula a partir de la EcuaciĂłn (7) y su ajuste en el ĂĄrea de estudio. Kd

Utilizando las ecuaciones antes mencionadas se implementĂł el modelo de simulaciĂłn matemĂĄtico simple, para calcular la distribuciĂłn espacial de la irradiaciĂłn solar global media mensual sobre toda la zona de estudio. Las matrices obtenidas para los meses de enero y julio que representan la distribuciĂłn espacial de la irradiaciĂłn solar global media mensual estĂĄn expresadas en MJ/m2 dĂa. D.

Velocidad del viento

Para estimar la velocidad del viento (m/s) para los meses de enero y julio, la EcuaciĂłn (1) fue ajustada 2 veces utilizando como variable independiente la ALT. El primer ajuste fue llevado a cabo utilizando datos provenientes del Explorador EĂłlico desarrollado por el Departamento de GeofĂsica de la Universidad de ChileÍł. El segundo ajuste se llevĂł a cabo utilizando datos

provenientes del proyecto NCEP/NCAR Reanalysis (Kalnay et al., 1996). Ambos ajustes fueron

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ZonificaciĂłn AgroclimĂĄtica RegiĂłn de Arica y Parinacota

promediados para obtener las cartas de vientos correspondientes a los meses de enero y julio, fundamentalmente porque los promediados de modelos suelen mostrar mejores estadĂsticas que cada modelo por separado (Taylor, 2001; Zanielli et al., 2015). E.

Humedad Relativa (HR)

La estimaciĂłn de la humedad relativa se realizĂł para los meses de enero y julio y fue ajustada utilizando la EcuaciĂłn (1) tomando como variable independiente la ALT. Debido a la baja densidad de estaciones con mediciones de HR, el ajuste del modelo topoclimĂĄtico mediante GWR tomĂł en cuenta estaciones localizadas tanto en Chile como en Bolivia y PerĂş (Ver Anexo 2). F.

DĂa Grados (DG)

La acumulaciĂłn de calor por sobre 10Â°C se ha usado tradicionalmente como un Ăndice de disponibilidad tĂŠrmica para el desarrollo de las plantas. En otras palabras esta acumulaciĂłn de calor o termo-periodo es la suma de calor por sobre el umbral base (ej. 10Â°C) para alcanzar un determinado estado fenolĂłgico y se expresa como DĂas Grado (DG). Los DG se calculan a partir de la temperatura media diaria, a la cual se le resta una temperatura base, la cual posee un valor especĂfico para el cultivo. Actualmente existen diversos mĂŠtodos para el cĂĄlculo de los DG anuales destacĂĄndose los propuesto por Hayec y Gutierrez (1979), Arnold (1959), Ometto (1981) y Snyder (1985). En el presente estudio se aplicĂł el mĂŠtodo de Arnold (1959), principalmente debido a que demanda un reducido nĂşmero de variables de entrada (EcuaciĂłn (15)) GD

ÂŚ

(

T max T min TB ) u Nm 2

(15)

Donde Tmax y Tmin corresponden a la temperatura mĂnima y mĂĄxima diaria (Â°C), TBa la temperatura umbral (normalmente se utilizan 10Â°C) y Nm al nĂşmero de dĂas del mes. G.

Horas FrĂo (HF)

La estimaciĂłn de los requerimientos de frĂo para las especies vegetales utilizadas en la producciĂłn agrĂcola y la cantidad de frĂo invernal disponibles en un territorio ha sido un tema central de investigaciĂłn en agrometeorologĂa (Luedeling et al. 2009). Las necesidades de frĂo tradicionalmente se han estimado a partir del concepto de horas frĂo (HR), definiĂŠndose ĂŠstas como el nĂşmero de horas que pasa la planta, durante el periodo de reposo invernal, a temperaturas inferiores a un umbral dado. La literatura muestra que esta temperatura u INIA - GORE Arica y Parinacota

umbral estaría comprendida entre 4 y 12 °C, siendo frecuente que esta temperatura umbral se fije en 7°C (Melgarejo, 1996). Varios modelos se han propuesto para el cálculo de HF, entre ellos el método para determinar el requerimiento de frío para frutales caducifolios propuesto por Weinberger (1950). Este método se basa en que las yemas deben permanecer un número de horas mínimas bajo una temperatura crítica (< 7 y > 0°C) durante el periodo invernal (HF) para brotar adecuadamente en la primavera. De esta forma se han definido, de manera arbitraria y no por eso menos extendida, especies de bajo (< 500 HF) y de alto requerimiento de frío (> 1000 HF) (Tao, 2005). Esta nomenclatura derivada del concepto de HF es la más utilizada en Chile, y supone que sólo las bajas temperaturas dentro del rango definido determinan, en forma irreversible, el frío acumulado. Sin embargo, estos conceptos no se ajustan a las observaciones experimentales, ya que existen numerosos casos en la literatura en que para una misma variedad se han reportado distintos requerimientos de frío, dependiendo de la localidad (Powell, 1986). Esta divergencia, en cuanto a que exista diferencia en la acumulación de HF puede deberse a dos tipos de factores: 1) la definición imprecisa del periodo en el cual se contabilizan las HF, y 2) la no consideración del efecto negativo que pueden ejercer las altas temperaturas invernales sobre la acumulación del frío invernal. En relación al primer punto, las HF debieran medirse desde el momento en que las yemas desarrollan completamente la endodormancia (ED) o receso invernal, hasta el momento en que se liberan completamente y transitan hacia el estado ecodormante (EC) (Lang et al., 1987). Sin embargo, una de las grandes interrogantes de las horas frío es desde cuándo comenzar a hacer el conteo de éstas y cuándo terminarlo. Gil-Albert (1989) menciona que generalmente se toma como fecha para el inicio del conteo el estado fenológico de caída de hojas, aunque se sabe que en este momento la planta ya puede estar en reposo y por tanto acumulando frío. Por otro lado, el conteo de horas frío finaliza cuando la planta ha cubierto sus necesidades de frío invernal, pero la determinación de esta fecha también puede conducirnos a cierto error, sobre todo si esperamos a ver síntomas externos como por ejemplo el desborre en la vid, ya que éste se producirá un tiempo después de haberse cubierto las necesidades de frío; por tanto, otro método como el rápido incremento de peso seco que sufren las yemas tras cubrir sus necesidades de frío invernal, resultan adecuados para marcar la fecha final del reposo. En la mayoría de las investigaciones estas precauciones no son consideradas, y el momento de inicio del recuento de las HF se determina en forma arbitraria, y el término del periodo g Zonificación Agroclimática Región de Arica y Parinacota

generalmente se define como el momento de inicio de la brotaciĂłn, produciendo divergencias en los resultados y una gran confusiĂłn conceptual (Allan, 2004). El efecto negativo de las altas temperaturas invernales sobre la acumulaciĂłn de frĂo es de particular importancia en las zonas de climas subtropicales. Y, por tanto, en estas regiones el frĂo acumulado medido como HF, al no considerar el efecto de las altas temperaturas, puede ser un mal indicador del frĂo efectivamente acumulado por las yemas (Byrne, 2005). Para subsanar esta deficiencia, se han desarrollado otros modelos en que el efecto negativo de las altas temperaturas invernales es considerado en el cĂĄlculo del frĂo acumulado, el cual ya no se expresa como HF sino como Unidades de FrĂo (UF) (Richardson et al. 1974). Para el presente trabajo se utilizĂł un modelo estadĂstico desarrollado por el laboratorio LARES Este modelo, representado por la EcuaciĂłn (17) fue ajustado a partir de datos recolectados por la DirecciĂłn MeteorolĂłgica de Chile (ver Anexo 2) mostrando una relaciĂłn significativa (p<0.05) con un coeficiente de determinaciĂłn (r2) de 0.7. HF

744 0.398 e 0.2137Â&#x2DC;TN

(16)

Donde TN es la temperatura mĂnima del mes de julio. Este modelo fue ajustado a partir de datos de la DirecciĂłn MeteorolĂłgica de Chile mostrando una relaciĂłn significativa con un r2 de 0.7. La baja densidad de estaciones impide obtener una mejor modelaciĂłn y validaciĂłn de los datos simulados, por lo que las cartas raster para esta variable deben ser utilizadas con cuidado. H.

EvapotranspiraciĂłn de referencia

Para la estimaciĂłn de la evapotranspiraciĂłn de referencia se utilizĂł el mĂŠtodo propuesto por Hargreaves-Samani (Hargreaves and Samani, 1985) el cual demanda datos de temperatura y de radiaciĂłn rolar, medida o estimada. La expresiĂłn general es la siguiente: Â§ Rg Âˇ Â¸Â¸ Â&#x2DC; Ta 17.78

K HS Â&#x2DC; Â¨Â¨ (17) ÂŠ O Âš -1 donde ETo es la evapotranspiraciĂłn de referencia (mm dĂa ), KHS es un coeficiente empĂrico ETo

cuyo valor es 0.0135 y debe ser ajustado en cada localidad, Ta es la temperatura media diaria del aire (Â°C), Rg es la radiaciĂłn solar global incidente (MJ m-2 dĂa-1) y O es el calor latente de evaporaciĂłn (MJ kg-1), dado por: INIA - GORE Arica y Parinacota

O 2,501 0,002361Â&#x2DC; Ta

(18) Para encontrar los coeficientes KHS mĂĄs apropiados, se realizĂł una correcciĂłn comparando los valores obtenidos con la ecuaciĂłn de Penmanâ&#x20AC;&#x201C;Monteith, la cual estĂĄ dada por: ETo

Â§ 900 Âˇ 0.408 Â&#x2DC; ' Â&#x2DC; Rn G J Â&#x2DC; Â¨ Â¸ Â&#x2DC; u 2 Â&#x2DC; e s ea

ÂŠ T 273 Âš ' J Â&#x2DC; 1 0.34 Â&#x2DC; u 2

(19)

Es importante mencionar que la carencia de observaciones y la deficiente descripciĂłn de las metodologĂas de mediciĂłn de ETo en el caso de existir observaciones de ĂŠsta impiden una validaciĂłn del modelo aplicado para estimar esta variable. Por lo tanto, las cartas generadas en el presente estudio deberĂan ser tomadas como una referencia aproximada. I.

DĂŠficit hĂdrico

La carta climĂĄtica correspondiente a dĂŠficit hĂdrico fue calculada como la diferencia entre la precipitaciĂłn (mm) y la evapotranspiraciĂłn de referencia (mm). J.

DĂas cĂĄlidos (DC)

Para efectos del presente estudio se entenderĂĄ como dĂas cĂĄlidos a los dĂas cuya temperatura es mayor a 25Â°C. Para su cĂĄlculo o posterior representaciĂłn espacial se utilizĂł un mĂŠtodo empĂrico desarrollado por el equipo consultor y que queda descrito en la siguiente ecuaciĂłn: DC

31 1 200000 e 0.54Â&#x2DC;Tmax

(20)

donde Tmax corresponde a las temperaturas mĂĄximas mensuales. Este modelo, el cual corresponde a una curva sigmoidea, es significativo en el nivel de confianza establecido (p<0.05) y posee un coeficiente de determinaciĂłn (r2) de 0.52. Para el ajuste del modelo se consideraron las estaciones indicadas en la secciĂłn de Anexo 2. Es importante mencionar que estas cartas deben ser tomadas con precauciĂłn debido a que la densidad de estaciones existente en la regiĂłn es baja lo que impide validar la modelaciĂłn presentada y por ende la obtenciĂłn de un modelo mĂĄs robusto. I

ZonificaciĂłn AgroclimĂĄtica RegiĂłn de Arica y Parinacota

Información físico-geográfica K.

Datos fisiográficos y de posición en la superficie de la tierra

El modelo topoclimático propuesto de acuerdo a la Ecuación (1), para la estimación de la precipitación, temperatura máxima, mínima, humedad relativa y velocidad del viento consideró que la variación espacial de las variables anteriores está determinada por los factores de posición en la superficie de la tierra, esto Latitud (LAT, grados sexagesimales) y Longitud (LON, grados sexagesimales) y factores fisiográficos como Altitud (ALT, metros) y/o Distancia al Litoral (DL, kilómetros). Para representar la altitud se utilizó un Modelo Digital de Elevación (MDE) correspondiente a The Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), perteneciente a la United States Geological Survey (USGS, 2004), el cual posee un tamaño de píxel de 90 m. Toda la información fue homogeneizada a Datum WGS84 en coordenadas geográficas. L.

Datos climáticos

Para el ajuste de los modelos topoclimáticos, se utilizaron datos de estaciones con 10 o más años de mediciones climáticas prevenientes de las siguientes fuentes: Fuentes primarias: x x x

Sistema Nacional de Información del Agua (SNIA) de la Dirección General de Aguas (DGA). Red Agrometeorológica del Instituto de Investigaciones Agropecuarias (Agromet INIA) Dirección Meteorológica de Chile (DMC)

Fuentes secundarias: x x

Mapa Agroclimático de Chile (Novoa y Villaseca, 1989) Climatología en Chile (Programa de las Naciones Unidas para el DesarrolloGobierno de Chile, 1964)

Fuentes terciarias: x

Base de datos climáticas sistematizadas por LARES (fuentes: CNR-CIREN (1997); CORFO (1982); DGA cit. por Castellaro (2003))

Tanto la información climática proveniente de la DGA y Agromet INIA fueron corregidas antes de ser utilizadas como variables de entrada para la modelación topoclimática:

INIA - GORE Arica y Parinacota

Tratamiento información DGA. Para el caso de las temperaturas extremas se consideraron sólo los registros mensuales obtenidos desde una serie temporal que contara con un número mayor a 15 datos diarios por mes. Para el caso de la temperatura media mensual se eliminaron los valores que fueron estimados empleando 20 ó 15 días de registros por mes. A partir de este punto el tratamiento dado a la temperatura media mensual y a las temperaturas extremas es exactamente el mismo. Se obtuvieron las estadísticas descriptivas para cada mes, empleando los valores de los años que pasaron los filtros anteriores. Aquellos registros que no cumplieron con la de ± 3 desviaciones estándares sobre el promedio ( x ੣ [3 µ + 3 µ]) fueron eliminados, siguiendo las consideraciones descritas en bibliografía. Finalmente, se obtuvo la estadística descriptiva de comportamientos medios mensuales para la variable temperatura (mínima y máximas mensuales y media mensual), para cada uno de los meses.

Tratamiento información Agromet INIA. Se realizó un breve análisis exploratorio de los datos descargados, en los que se graficaron las tendencias de los valores a nivel diario. Se eliminaron los valores que escapaban notoriamente de las tendencias, asumiéndolos como errores en las mediciones. Se entregan datos mensuales para cada variable registrada. Las estaciones meteorológicas utilizadas para el ajuste de modelos topoclimáticos se encuentran en la sección Anexos. Para el caso de la velocidad del viento se utilizaron datos publicado por el Explorador Eólico desarrollado por el Departamento de Geofísica de la Universidad de Chileʹ. Toda la información climática fue homogeneizada a Datum WGS84 en coordenadas geográficas.

Análisis estadístico El modelo estadístico que fue utilizado para calcular la distribución espacial de las variables climatológicas es Geographically Weighted Regression (GWR; Ecuación(1)), que fue formulado mediante el software computacional GWR4 (Nakaya, 2014). El procedimiento para generar la cartografía digital en base a los modelos topoclimáticos, se llevó a cabo utilizando herramientas del software IDRISI 32®, para lo cual se ocuparon las cartas digitales de latitud, longitud y altitud, que actuaron como variables independientes en las regresiones múltiples definidas en la Ecuación (1))

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Zonificación Agroclimática Región de Arica y Parinacota

II.

Zonificación agroclimática y de cultivos

Una zonificación agroclimática corresponde a la detección de áreas geográficas homogéneas en sus características climáticas (Morales et al, 2006). Tanto a nivel mundial (Koppen, 1948; Thornthwaite, 1948; Bagnouls y Gaussen, 1957) como a nivel nacional (Di Castri y Hayek, 1975; FAO, 1985; Novoa y Villaseca, 1989; Santibáñez y Uribe., 1993; Amigo y Ramírez, 1998)) se han desarrollado diversos modelos de zonas climáticas. Estos modelos varían en cuanto a los métodos utilizados para llevar a cabo el proceso de zonificación, las escalas cartográficas en que se han realizado y el uso de la tecnología disponible en la época en que se generaron (Morales et al, 2006). En las últimas décadas, diversas plataformas de Sistemas de Información Geográfica (SIG), métodos topoclimáticos y geoestadísticos avanzados apoyados en datos obtenidos mediante tecnologías de teledetección satelital, han permitido la generación de zonificaciones con mayor grado de precisión (Tonietto, 2005). Análisis de conglomerados La distribución espacial de los distintos cultivos sobre la superficie de la Tierra está determinada principalmente por el clima. Por ello el conocimiento del clima local, nos permitiría explicar cuantitativamente la distribución espacial de los cultivos de interés. El clima local lo conocemos cuantitativamente a partir de relaciones topoclimáticas, usando diferentes variables descriptoras. Las variables climatológicas así estimadas, corresponden a valores continuos, los cuales pueden ser agrupados en climas locales o mesoclimas (Morales et al., 2006). La clasificación mesoclimática consiste en la división del territorio en áreas más pequeñas con niveles de homogeneidad conocidos. Su caracterización está fundamentalmente basada en aspectos físicos, como son el clima y sus factores determinantes (Qiyao et al., 1991). Este proceso puede ser llevado a cabo mediante la aplicación de un análisis de clústers utilizando el algoritmo K-means (Morales et al., 2006; Burrough et al., 2001). Este método se basa en la distancia euclidiana como medida de cuantificación de la similitud (Ecuación 22), para la clasificación automática de datos en grupos homogéneos previamente desconocidos (Pérez, 2004),

¦ x i 1

xsi

(21)

Donde De corresponde a la distancia euclidiana, xri a una de las variables en estudio

perteneciente al objeto “ri”, xsi a la misma variable de estudio perteneciente al objeto “si” y P INIA - GORE Arica y Parinacota

P al número de objetos a clasificar. Los objetos corresponden a cada uno de los píxeles de las imágenes y las variables a las variables climatológicas consideradas. Adaptabilidad de cultivos La adaptabilidad de las especies fue expresada como un puntaje relativo (0-1), donde cero indica nula adaptabilidad y el valor 1 una adaptabilidad óptima. Este puntaje se calculó usando cinco variables meteorológicas (precipitación media anual, temperatura máxima y mínima en el mes más cálido (enero), temperatura máxima y mínima del mes más frío (julio) y dos variables edáficas (profundidad y pH). Para ello, se definió una función de respuesta o de desempeño de una especie a cada una de las variables, basándose en los rangos entre los cuales la especie se adapta a una determinada condición climática. Estos valores fueron obtenidos de la base de datos EcoCrop (FAO, 1997; FAO, 2000). El puntaje de adaptabilidad

Adaptabilidad (%)

fue definido por una función que se representa en la Figura 1.

Valores medios mensuales de la variable

Figura 1 Función de desempeño de las especies vegetales basadas en las variables independientes suelo y temperatura (Morales et al., 2015). En términos metodológicos, la función de desempeño de una especie puede ser descrita mediante una función parametrizada en cuatro coeficientes (Valor crítico mínimo Vmin, Valor óptimo mínimo Vopmin, Valor óptimo máximo Vopmax y Valor crítico máximo Vmax, los cuales son propios para cada especie (Cuadro 2). Los valores mostrados en el Cuadro 2 corresponden a recopilación bibliográfica sistematizados en fichas para cada cultivo y son interpretados como los rangos entre los cuales la especie se adapta a las condiciones territoriales.

Zonificación Agroclimática Región de Arica y Parinacota

Cuadro 1. Valores umbrales de la adaptabilidad de los cultivos para los factores anteriormente mencionados. ALTITUD

TEMPERATURA ID

Nombre común

Nombre científico

Vmin

Vopmi

Vopma

Vmax

hmin

hmax

Cebolla

Allium cepa

2000

Amaranthus caudatus

3600

Amaranto (kiwicha) Ajo

Allium sativum

2200

Espárrago

Asparagus officinalis

2600

Avena

Avena sativa

8000

Brócoli

Brassica oleraceaitalica

2000

Coliflor

Brassica oleracea var.

3000

2000

1500

botrytis 8

Repollo

Brassica oleracea var. capitata

Betarraga

Beta vulgaris var.

Acelga

Beta vulgaris var. cycla

8000

Ají

Capsicum annuum

3000

Lima ácida

Citrus aurantifolia

2200

Pimiento

Capsicumfrutescens

2000

Sandía

Citrullus lanatus

2000

Lima bear

Citrus × latifolia

3000

Limón

Citrus limon

3000

Cucurbita maxima

2000

Zapallo de guarda Melón

Cucumis melo

2000

Zapallo Italiano

Cucurbita pepo

2000

Locoto

Capsicum pubescens

2900

Quínoa

Chenopodium quinoa

4000

Pepino

Cucumis sativus

2000

Naranjo

Citrus × sinensis

3000

Alcachofa

Cynara scolymus

3500

Zanahoria

Daucus carota

2600

crassa

2 INIA - GORE Arica y Parinacota

T ID

Nombre común

Nombre científico

Vmin

Vopmi

Vopma

Vmax

hmin

hmax

Higuera

Ficus carica

3000

Frutilla

Fragaria x ananassa

4000

Girasol

Helianthus annus

2600

Cebada

Hordeum vulgare

4400

Nogal

Juglans regia

3650

Lechuga

Lactuca sativa

3000

Tomate

2400

Macadamia

Lycopersicon esculentum Macadamia tetraphylla

2000

Mango

Mangifera indica

1500

Alfalfa

Medicago sativa

4000

Olivo

Olea europaea

1200

Orégano

Origanum vulgare

8000

Palto

Persea americana

2800

Almendro

Prunus amygdalus

8000

Palma Datilera

Phoenix dactylifera

1500

Maracuyá

Passiflora edulis

1500

Granado

Punica granatum

1600

Guayaba

Psidiumguajava

2000

Tumbo

Passifloramollissima

45 46

Arveja Poroto Verde

Pisumsativum Phaseolus vulgaris L.

0 7

10 16

24 25

30 32

0 0

4000 3000

Espinaca

Spinaciaoleracea

3600

Papa

Solanumtuberosum

4000

Trigo

Triticumaestivum

4500

Arándano

Vacciniumcorymbosum

2000

Haba

Vicia Faba

4000

Vid

Vitits vinifera

2000

Choclo 53 Fuente: Elaboración propia

Zea mays

4000

1500 4000

Zonificación Agroclimática Región de Arica y Parinacota

La función de desempeño de una especie se calcula a partir de la Ecuación 22

‫ܣ‬ൌ

‫ۓ‬ ۖ ۖ

‫۔‬ ۖ ۖ ‫ە‬

V d V min

o V t V max

Vop min d V d Vop max

ܸ െ ܸ௠௜௡ V d V d Vop min ܸ‫݌݋‬௠௜௡ െ ܸ௠௜௡ min ܸ െ ܸ‫݌݋‬௠௔௫ ͳെ Vop max d V d V max ܸ௠௔௫ െ ܸ‫݌݋‬௠௔௫

(22)

La función de desempeño relativa a la profundidad de suelo, está descrita por 2 coeficientes, el Valor crítico mínimo (Vmin) y Valor óptimo mínimo (Vopmin), los cuales son propios para cada especie (Cuadro 2). La función de desempeño se calcula de acuerdo a la Ecuación 23.

‫ܣ‬ൌ

‫ۓ‬ ۖ

‫۔‬ ۖ ‫ە‬

V d V min

o V t V max

Vop min d V d Vop max

ܸ െ ܸ௠௜௡ V d V d Vop min ܸ‫݌݋‬௠௜௡ െ ܸ௠௜௡ min

(23)

Una vez calculada la función de desempeño para cada una de las variables de clima (precipitación App, Temperatura At), se estimó un índice de adaptabilidad global (IA) el cual se determinó en base a la suma lineal ponderada de todas las funciones de adaptabilidad (Ecuaciones 2 ó 25 ) IA

¦W A

¦W i 1

i 1

(24) (25)

Donde Wi representa el peso específico asignado a cada variable Ai.

Para la obtención de los índices digitales de adaptabilidad para cada una de las especies evaluadas se procesaron las imágenes de las variables incluidas en el índice con el software Idrisi 32® y se programó un software para realizar el cálculo de la adaptabilidad espacial. Esto se llevó a cabo a una escala de 1:90.000, mediante la proyección WGS84 y coordenadas de latitud y longitud en grados. L INIA - GORE Arica y Parinacota

Los resultados del índice de adaptabilidad de las especies usando la metodología de FAO fueron interpretados en función del potencial de producción estimado, con respecto a la productividad máxima estimada sin restricciones climáticas para los cultivos considerados. Según la metodología ZAE de la FAO (FAO, 1997), es necesario para estimar la adaptabilidad de la especie, realizar esta evaluación climática del territorio, representado por el conjunto de celdas denominadas celdas agroecológicas. Estas celdas deben ser interpretadas en función del potencial de producción estimado, con respecto a la productividad máxima estimada sin restricciones climáticas para los cultivos considerados. El Cuadro 3 es una clasificación en términos de productividad potencial de una especie, según el puntaje asignado en el territorio. En términos generales hablamos de adaptabilidad climática de la especie en el territorio.

Cuadro 2. Clases de aptitud de las celdas agroecológicas en función del rendimiento máximo esperado, sin restricciones agroclimáticas propuesto por el método ZAE de la FAO. Porcentaje del rendimiento máximo esperado

Clase 5

Muy apta

>80

Apta

>60-<80

Medianamente apta

>40-<60

Marginalmente apta

>20-<40

No apta

<20

Fuente: FAO, 1997

Zonificación Agroclimática Región de Arica y Parinacota

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ANEXO 2 ESTACIONES METEOROLÓGICAS UTILIZADAS PARA VALIDACIÓN DE MODELOS TOPOCLIMÁTICOS A. Precipitación Cuadro 1. Estaciones meteorológicas utilizadas para el ajuste de modelos topoclimáticos mediante GWR para precipitación N°

Estación

LAT

LON

DL km

utm

ALT msnm

Periodo

Fuente

ALCERRECA

-430082.0752

-8010507.0640

3918

71-14

ARICA OFICINA

-360959.2832

-7956497.9030

74-14

AZAPA

-375183.0474

-7952008.9970

253

66-14

BELÉN

-445237.8537

-7957684.9600

3380

62-14

CAQUENA

-478454.2814

-8003444.2020

124

4389

70-14

CENTRAL CHAPIQUIÑA

-441884.9047

-7968179.7800

3467

63-14

CHACA

-378615.0277

-7918678.5770

470

68-83

CHILCAYA

-490906.0829

-7921594.5960

130

4262

71-14

CHUCUYO RETÉN

-465802.4960

-7985735.4950

107

4386

60-14

CHUNGARÁAJATA

-480419.2527

-7983397.5380

120

4622

83-14

CHUNGARÁ RETÉN

-485392.1704

-7977970.6300

124

4588

62-14

CODPA

-421619.2838

-7917610.6360

1868

61-14

CUYA

-381083.0217

-7886317.1490

191

65-79

EL BUITRE AERÓDROMO

-363759.2405

-7952850.9690

106

85-12

ESQUIÑA

-443982.9026

-7905972.8540

2158

75-14

GUALLATIRE

-483720.2020

-7954810.0220

121

4242

69-14

HUMAPALCA

-425414.1396

-8027903.7750

3973

71-14

ISLA BLANCA

-476879.3106

-7989130.4410

118

4538

70-89

LLUTA

-376588.0091

-7964266.7900

280

66-93

MURMUNTANE

-441093.9164

-7970967.7330

3521

70-87

PACOLLO

-445952.8250

-7989781.4180

4138

78-99

PARINACOTA EX ENDESA

-471607.3988

-7987206.4720

113

4418

83-14

PUTRE

-440771.9124

-7987704.4500

3543

68-09

RÍO CAMARONES EN CHILPE

-434581.0671

-7905049.8650

1754

005-14

RÍO LLUTA EN ALCERRECA

-432810.0314

-8008929.0920

3573

001-14

TIGNAMAR

-448621.8023

-7945479.1710

3296

68-14

VILLA INDUSTRIAL (TACORA)

-423227.1705

-8034222.6700

4049

75-14

VISVIRI

-448554.7500

-8054186.3610

126

4068

68-14

ARICA CHACALLUTA

-358990.9489

-7972271.5130

Zonificación Agroclimática Región de Arica y Parinacota

N°

Estación

LAT

LON utm

DL km

ALT msnm

Periodo °

Fuente

CAMIÑA

-454626.5300

7864234.8300

2433

MAMIÑA

-475754.2700

7779436.1100

2659

CAVANCHA (IQUIQUE)

-379858.0000

7764097.0000

CANCHONES

-439158.8200

-7736739.1000

976

PICA

-463503.0000

-7733119.0000

1271

GUATACONDO

-491485.8700

-7685381.9900

109

2451

PACOLLO

-448878.0000

-7991283.0000

4453

78-99

COLCHANE

-536776.0000

-7867758.0000

165

3717

80-00

UJINA

-536384.0000

-7681472.0000

151

4518

61-80

IQUIQUE ARACENA

-376678.0000

-7726846.0000

1DGA (2014). 2Aceituno et al. (sa). 3CORFO (1982). 4DGA cit. por Castellaro (2003). 5DGA (1987).

Para información original ver Informe de Avance N°1 de la presente consultoría. B.Temperatura Cuadro 2. Estaciones meteorológicas utilizadas para el ajuste de modelos topoclimáticos mediante GWR para temperatura media mensual

N°

Estación

LAT

LON

ALT msnm

utm

Fuente

AZAPA

-375183.0474

-7952008.9974

253

68-13

CAQUENA

-478454.2814

-8003444.2023

4389

76-12

CHACA

-378615.0277

-7918678.5768

470

69-79

CHILCAYA

-490906.0829

-7921594.5958

4262

71-13

CHUNGARÁ AJATA

-480419.2527

-7983397.5376

4622

86-13

CODPA

-421619.2838

-7917610.6364

1868

69-13

CUYA

-381083.0217

-7886317.1486

191

65-79

EL BUITRE AERÓDROMO

-363759.2405

-7952850.9687

106

85-12

LLUTA

-376588.0091

-7964266.7901

280

69-93

MURMUNTANE

-441093.9164

-7970967.7325

3521

70-87

PACOLLO

-445952.8250

-7989781.4185

4138

78-99

PARINACOTA EX ENDESA

-471607.3988

-7987206.4717

4418

86-13

PUTRE

-440771.9124

-7987704.4505

3543

76-09

U. DEL NORTE

-362948.2498

-7956264.9094

75-85

ARICA CHACALLUTA

-358990.9489

-7972271.5127

ARICA

-360837.8028

-7955646.9238

100

39-70

COTACOTANI

-475175.1307

-7989328.3528

4500

68-76

DGA (2014). 2Aceituno et al. (sa). 3CORFO (1982).

Atlas agrometereológico para aptitud de cultivos en la Región de Arica y Parinacota

100

Periodo °

Cuadro 3. Estaciones meteorológicas utilizadas para el ajuste de modelos topoclimáticos mediante GWR para temperatura mínima de enero y julio N°

Estación

LAT

LON

ALT msnm

-7952008.9974

253

utm 1

AZAPA

-375183.0474

Periodo °

Fuente

68-14

CAQUENA

-478454.2814

-8003444.2023

4389

76-13

CHACA

-378615.0277

-7918678.5768

470

69-79

CHILCAYA

-490906.0829

-7921594.5958

4262

71-14

CHUNGARA AJATA

-480419.2527

-7983397.5376

4622

86-14

CODPA

-421619.2838

-7917610.6364

1868

69-14

CUYA

-381083.0217

-7886317.1486

191

85-12

EL BUITRE AERODROMO

-363759.2405

-7952850.9687

106

69-93

LLUTA

-376588.0091

-7964266.7901

280

70-87

MURMUNTANE

-441093.9164

-7970967.7325

3521

78-99

PACOLLO

-445952.8250

-7989781.4185

4138

86-14

PARINACOTA EX ENDESA

-471607.3988

-7987206.4717

4418

76-09

PUTRE

-440771.9124

-7987704.4505

3543

002-14

U. DEL NORTE

-362948.2498

-7956264.9094

75-85

15AEROPUERTO CHACALLUTA ARICA -359120.6559

-7970574.9924

DGA (2014). 2Aceituno et al. (sa).

Cuadro 4. Estaciones meteorológicas utilizadas para el ajuste de modelos topoclimáticos mediante GWR para temperatura máxima de enero y julio N°

Estación

LAT

LON

ALT msnm

utm

Periodo °

Fuente

AZAPA

-375183.0474

-7952008.9974

253

68-14

CAQUENA

-478454.2814

-8003444.2023

4389

76-13

CHACA

-378615.0277

-7918678.5768

470

69-79

CHILCAYA

-490906.0829

-7921594.5958

4262

71-14

CHUNGARA AJATA

-480419.2527

-7983397.5376

4622

86-14

CODPA

-421619.2838

-7917610.6364

1868

69-14

CUYA

-381083.0217

-7886317.1486

191

65-79

EL BUITRE AERODROMO

-363759.2405

-7952850.9687

106

85-12

LLUTA

-376588.0091

-7964266.7901

280

69-93

MURMUNTANE

-441093.9164

-7970967.7325

3521

70-87

PACOLLO

-445952.8250

-7989781.4185

4138

78-99

PARINACOTA EX ENDESA

-471607.3988

-7987206.4717

4418

86-14

PUTRE

-440771.9124

-7987704.4505

3543

76-09

U. DEL NORTE

-362948.2498

-7956264.9094

75-85

15AEROPUERTO CHACALLUTA ARICA -359120.6559

-7970574.9924

DGA (2014). Aceituno et al. (sa).

Zonificación Agroclimática Región de Arica y Parinacota

101

C. Radiación solar global Cuadro 5. Estaciones meteorológicas utilizadas para validación de modelos topoclimáticos para radiación solar global de enero y julio N°

Estación

LON (°)

LAT (°)

ENERO(M)

JULIO(MJ)

Fuente

PARINACOTA EX ENDESA

-69.2681

-18.2017

19.581

16.778

MURMUTANI

-69.5348

-18.3517

21.673

16.569

ARICA

-70.3181

-18.4850

22.301

9.749

PICA

-69.3515

-20.5017

23.891

15.983

ARICA CHACALLUTA

-70.3344

-18.3347

21.882

9.288

PUCHULTISA ENDESA

-68.9514

-19.3850

23.765

16.736

CAVANCHA (IQUIQUE)

-70.1515

-20.2183

23.974

10.251

CANCHONES

-69.5848

-20.4683

27.070

15.732

IQUIQUE ARACENA

-70.1848

-20.5350

25.606

11.715

CALAMA EL LOA

-68.9348

-22.5016

25.899

15.230

TACNA

-70.2808

-18.0667

19.330

14.309

ORURO

-67.0833

-17.9667

24.058

16.318

CHARAÑA

-69.4417

-17.5913

17.782

16.736

Fuentes de recopilación de información: 1. CORFO, CHILE. 1982. Análisis de los ecosistemas de la I Región de Chile. Sociedad Agrícola CORFO Ltda.-Universidad de Chile, Santiago, Chile. 195p. 2. DGA, CHILE. 1987. Balance Hídrico de Chile. Dirección General de Aguas, Santiago, Chile. 23p. 3. DGA, CHILE. 2007. Nómina de Estaciones Meteorológicas I y II Región. Dirección General de Aguas, Santiago, Chile. 4. Aceituno, 1993. Aspectos generales del clima del altiplano sudamericano. In: El Altiplano Ciencia y Conciencia de los Andes. Actas del II Simposio Internacional de Estudios Altiplánicos. Arica, Chile. Octubre 19-21, 1993. Universidad de Chile, Santiago, Chile. Disponible en www: http://mazinger.sisib.uchile.cl/repositorio/lb/ciencias_veterinarias_y_pecuarias/sim posio1993/index.html. Leído el 24 de julio de 2008. 5. Oficina Meteorológica de Chile. 1967. Pluviometría de Chile. Fascículo III. Ministerio de Defensa Nacional, Fuerza Aérea de Chile, Santiago, Chile. 161p. 6. ORGANIZACIÓN DE LAS NACIONES UNIDAS PARA LA AGRICULTURA Y LA ALIMENTACIÓN (FAO). 1985. Datos agroclimatológicos para América Latina y el Caribe. Colección FAO: Producción y Protección Vegetal. FAO, Roma, Italia. 7. CNR-CIREN, CHILE. 1997. Cálculo y cartografía de la evapotranspiración potencial en Chile. Comisión Nacional de Riego-Centro de información de Recursos Naturales, Santiago, Chile. 54p. INIA - GORE Arica y Parinacota

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ANEXO 3: GLOSARIO DE TÉRMINOS AGROMETEOROLOGÍA Rama de la meteorología dedicada al estudio de los elementos meteorológicos y climáticos, así como su influencia en las actividades agrícolas. ÁRIDO Término usado para describir un clima extremadamente seco. Clima que carece de la humedad necesaria para promover la vida. Se considera lo opuesto al clima húmedo. ACUÍFERO Formación geológica que almacena y permite la circulación de agua subterránea como es el caso de las arenas y gravas, el agua extraída de ella es en cantidad económica mente apreciable. ACUÍFERO CONFINADO Es un sistema en donde el agua está atrapada entre las dos capas impermeables de roca, dicha agua podría encontrarse almacenada a presión llamándole acuífero artesiano. ACUÍFERO NO CONFINADO Es un sistema en donde el agua no está almacenada a presión por no estar encapsu lada en la roca. Si se realizara un pozo en él, el agua se tendría que bombear a la superficie. ACUÍFERO SURGENTE Es un acuífero confinado que contiene agua subterránea sometida a una presión lo suficientemente alta como para provocar la descarga por pozos o manantiales. APTITUD DE CULTIVO Es una variable cualitativa que indica qué tan idóneo es un lugar para el desarrollo de una planta.

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ADAPTABILIDAD DE CULTIVO Es una variable continua que indica la probabilidad que una especie se desarrolle en un territorio. BALANCE HÍDRICO Es el equilibrio entre todos los recursos hídricos que ingresan y los que salen de un sistema, en un intervalo de tiempo determinado. CUENCAS HIDROGRÁFICAS Son aquellas que hacen que el agua que proviene de las montañas o del deshielo, descienda por la depresión hasta llegar al mar. Las cuencas hidrográficas pueden ser divididas en dos tipos principales: las cuencas endorreicas, aquellas que no llegan al mar, que tienen como resultado la formación de sistemas de agua estancada (como lagos o lagunas); y las cuencas exorreicas, aquellas que sí llegan al mar y que por lo tanto no quedan encerradas entre los diferentes conjuntos de montañas. Las cuencas hidrográficas son de gran importancia para el medio ambiente, así como también para el ser humano. En este sentido, actúan como importantes reservorios de agua que pueden ser aprovechadas no sólo por el ser humano para su consumo personal, diferentes actividades económicas como la agricultura o la navegación, sino también para el consumo de los animales y plantas y por tanto el desarrollo de sistemas bióticos completos y duraderos. DIRECCIÓN DEL VIENTO La dirección del viento corresponde al punto del horizonte desde donde se origina o “sopla”. Se puede medir en grados sexagesimales en la escala 0-360 donde 360 es el viento norte y 90 es el viento del este (giro en el mismo sentido de las agujas del reloj). O la medición se puede expresar en relación a los cuatro puntos cardinales y combinaciones de estos: Norte (N), Sur (S), Este (E) y Oeste (O), Noreste (NE), Sudoeste (SO), Norte Noreste (NNE) etc. Se consideran hasta 32 rumbos entre los puntos cardinales principales y los intermedios. EL NIÑO Es el calentamiento cíclico de la temperatura del agua del Pacífico Oriental (costa oeste de Sudamérica), que puede resultar en cambios significativos de organización del clima en diferentes partes del mundo. Esto ocurre cuando el agua tibia ecuatorial desplaza al agua fría de la corriente Humboldt, interrumpiendo el proceso de ascensión de aguas profundas. EVAPOTRANSPIRACIÓN La FAO se refiere a la evapotranspiración (ET) como la combinación de dos procesos separados, evaporación, y transpiración del cultivo. En donde la evaporación es el proceso por el cual el agua líquida se convierte en vapor de agua (vaporización) y se retira de la superficie evaporante (remoción de vapor). El agua se evapora de una variedad de superficies, tales como lagos, ríos, INIA - GORE Arica y Parinacota

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caminos, suelos y vegetación mojada. Por otra parte, la transpiración consiste en la vaporización del agua líquida contenida en los tejidos de la planta y su posterior remoción hacia la atmósfera. La evaporación y la transpiración ocurren simultáneamente y no hay una manera sencilla de distinguir entre estos dos procesos. EVAPOTRANSPIRACIÓN DE REFERENCIA La evapotranspiración de referencia se define como la evapotranspiración que tiene una superficie en óptimas condiciones de crecimiento bajo un adecuado suministro de agua. La superficie de referencia es un cultivo herbáceo ideal, pudiendo ser una pradera de alfalfa. Este concepto se introduce para estudiar la demanda evaporativa de la atmósfera independiente del tipo de cultivo, su estado de desarrollo y su manejo. Dada su definición, los factores que afectan a la evapotranspiración de referencia son factores climáticos, pudiendo ser calculada con la temperatura del aire, humedad relativa, velocidad del viento y la radiación solar. DÍAS GRADO Una planta, para completar su ciclo vegetativo, depende estrechamente de la temperatura. Muchos cultivos, una vez que han completado sus requerimientos en frío, precisan de temperaturas relativamente altas para completar su desarrollo. Cada cultivo requiere que la temperatura se eleve por encima de cierto límite para poder desarrollarse. Cada grado que se eleve la temperatura media diaria por sobre dicho límite, corresponde a un día grado. Un estudio en detalle de los requerimientos térmicos de los diferentes cultivos, puede ser un buen procedimiento para establecer las distintas fases por las que atraviesa un cultivo hasta llegar a la madurez y cosecha. La acumulación de calor durante la etapa vegetativa es variable para lugares diferentes y en un mismo lugar para años diferentes y para distintas fechas de siembra. HORAS FRÍO En regiones templadas es necesario que se acumulen horas frío para iniciar o acelerar la floración de algunos cultivos, sobre todo en árboles frutales. El acumular horas de frío favorece los cambios fisiológicos responsables de la floración y fructificación normal del cultivo. El efecto positivo depende de la cantidad de horas, en un rango determinado de tiempo en donde las temperaturas son inferiores a una cierta cantidad de grados. Este límite en la temperatura es llamado "temperatura base" y generalmente son 7ºC (OMM, 1990). Así cada hora que pasa con temperatura menor que 7ºC se cuenta como 1 hora frío. IMÁGENES DE SATÉLITE Son las tomadas por el satélite meteorológico, que revelan información como el flujo del vapor de agua, el movimiento de los sistemas frontales y el desarrollo de un sistema tropical.

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Las imágenes continuas en pantalla ayudan a los meteorólogos en sus pronósticos. Las imágenes pueden ser tomadas de manera “visible” en las horas de luz del día o también usando IR o rayos infrarrojos que revelan la temperatura de las nubes, tanto de día o de noche. LA NIÑA Episodio frío del fenómeno ENOS, caracterizado por un fortalecimiento a gran escala de los vientos alisios y un enfriamiento de las capas superficiales del mar en las regiones central y oriental del Océano Pacífico ecuatorial. METEOROLOGÍA Ciencia que estudia la atmósfera, comprende el estudio del tiempo y el clima y se ocupa del estudio físico, dinámico y químico de la atmósfera terrestre. METEOROLOGÍA SINÓPTICA Estudia los fenómenos meteorológicos en tiempo real, basándose en las observaciones realizadas a la misma hora y anotadas sobre mapas geográficos con el objeto de predecir el estado del tiempo futuro. ORGANIZACIÓN METEOROLÓGICA MUNDIAL (OMM/WMO) Organismo intergubernamental especializado de la Organización de las Naciones Unidas, constituido el 23 de marzo de 1950, que coordina los avances científicos a nivel mundial acerca de las predicciones del clima, la investigación de la contaminación, los cambios de clima, estudios de la reducción de la capa de ozono y de los pronósticos de tormentas. OSCILACIÓN DEL SUR (ENOS) Cambio periódico del patrón del evento de El Niño cuando está sobre el área tropical del Océano Pacífico. Representa la distribución de la temperatura y la presión sobre un área del océano. PRECIPITACIÓN La precipitación se define como el producto líquido o sólido de la condensación del vapor de agua que cae de las nubes o el aire y se deposita en el suelo. La variable característica es la cantidad de la precipitación que se representa por el volumen de agua por unidad de superficie (1 m2) durante un período de observación (hora, día, mes, temporada, año) tanto en forma sólida como en forma líquida. PROMEDIO Valor medio correspondiente a un período cronológico (generalmente día, péntada, semana, década, mes o año). INIA - GORE Arica y Parinacota

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PUNTO DE ROCÍO Se define el punto de rocío como la temperatura a la cual una parcela de aire debería ser enfriada a presión constante para alcanzar la saturación, produciendo rocío, neblina o escarcha cuando la temperatura es demasiado baja. El punto de rocío puede ser utilizado como un indicador de contenido de humedad en la atmósfera. Mientras más pequeña sea la diferencia entre la temperatura real y la temperatura del punto de rocío, mayor es la humedad de la atmósfera. Cuando son iguales, el aire se satura y comienza la condensación del vapor de agua en rocío, niebla o nubes. RED METEOROLÓGICA Conjunto de sistemas de observación de las variables meteorológicas. RADIACIÓN SOLAR La radiación solar es la energía proveniente del sol recibida por la Tierra. Ésta es responsable de casi todos los tipos de procesos físicos, biológicos, químicos y bioquímicos que ocurren en el sistema Tierra-atmósfera. Todas las variables climáticas dependen directa o indirectamente de la radiación solar. La magnitud que mide la radiación solar que llega a la Tierra es la irradiancia, ésta mide la energía por unidad de tiempo y área. Su unidad es el W m-² (vatio por metro cuadrado). Para el total del flujo de radiación se utiliza MJ m² (mega julios por metro cuadrado). TECTÓNICA DE PLACAS La tectónica de placas es una teoría geológica que explica la forma en que está estructurada la porción externa más fría y rígida de la Tierra (litosfera). La teoría da una explicación a las placas tectónicas que forman la superficie de la Tierra y a los desplazamientos que se observan entre ellas en su movimiento sobre el manto terrestre fluido, sus direcciones e interacciones. También explica la formación de las cadenas montañosas. TOPOCLIMA Clima que encontramos en una unidad topográfica de escala local, como una ciudad, una ladera o un valle. SALAR Un salar es un lago superficial formado en una cuenca endorreica, en cuyos sedimentos dominan las sales como boratos, cloruros, nitratos, sulfatos entre otros. Las sales se precipitan por la fuerte evaporación, que a largo plazo siempre es mayor que la entrada de las aguas en la cuenca.

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VALLE Un valle es un territorio entre montañas o alturas. Se trata de una depresión de la superficie terrestre entre 2 vertientes, con una forma inclinada y alargada. Geomorfológicamente, existen diferencias entre los valles angostos (encañonados) y los valles amplios. Por ejemplo, en un valle angosto la cercanía de las montañas al cauce del río hace que estos valles sean generalmente poco atractivos para desarrollos urbanísticos. VIENTO En una forma simple se denomina como el movimiento de una masa de aire, pero para cuestiones meteorológicas se considerará al viento como una cantidad vectorial de dos dimensiones establecidas por los números que representan su velocidad y dirección en un tiempo dado (OMM Nº. 8, 1996, 5.1.1). VELOCIDAD DE VIENTO Es el promedio del movimiento del aire durante un período preestablecido, se mide en unidades de distancia por unidad de tiempo. ZONIFICACIÓN AGROCLIMÁTICA Corresponde a la detección de áreas geográficas homogéneas en sus características climáticas (Morales et al, 2006). Por ejemplo, cantidad de agua caída, temperaturas máximas y mínimas, evapotranspiración, días grado grados frío, velocidad promedio del viento y radiación solar.

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Zonificación Agroclimática Región de Arica y Parinacota Chile Gobierno Regional de Arica y Parinacota Instituto de Investigaciones Agropecuarias

Instituto de Investigaciones Agropecuarias INIA Dirección Nacional Fidel Oteíza 1956, pisos 11,12 y 15 Providencia, Santiago. Telefono (+56 2) 2577 1000