Zonificación de la demanda hídrica del cultivo de la palma de aceite (Elaeis guineensis. Jacq) bajo las condiciones agroclimáticas del departamento del Cesar

Abstract

El presente estudio abordó la baja disponibilidad de agua en el departamento del Cesar y los elevados consumos asociados al desconocimiento del requerimiento hídrico y a sistemas de riego de baja eficiencia en el cultivo de la palma de aceite (Elaeis guineensis. Jacq). Estos factores han ocasionado disminuciones en la productividad y un uso ineficiente del recurso hídrico. El objetivo principal fue determinar la demanda hídrica del cultivo de la palma de aceite en zonas con condiciones agroclimáticas homogéneas en el departamento del Cesar. Para lograr esto, se zonificó con metodologías de clúster, evaluando cuatro enfoques diferentes. La metodología de machine learning K-Means distancias euclidianas demostró ser la más adecuada para las condiciones climáticas del departamento. Esta metodología identificó 10 zonas agroclimáticas en el departamento, 8 de ellas aptas para el cultivo de la palma de aceite. En estas zonas, se espera que los requerimientos hídricos de los cultivos sean homogéneos debido a las características similares de suelo y clima. Para determinar la demanda hídrica del cultivo, se obtuvo el coeficiente de cultivo (Kc) en dos edades (10 y 15 años) mediante la metodología de balance hídrico con un modelo experimental de bloques al azar. Se evaluaron 5 tratamientos de riego, y como resultado se obtuvo el consumo hídrico expresado en el Kc. Fue de 0.91 y 0.84 respectivamente. Esta información permitió realizar la estimación del balance hídrico regional para cada zona obtenida. Determinar la demanda hídrica mensual del cultivo de la palma de aceite en zonas homogéneas, lo que permite a los agricultores planificar la gestión del agua de manera eficiente y optimizar el uso de los recursos hídricos disponibles. (Texto tomado de la fuente)

This study was made by the low water availability in the department of Cesar and the high-water consumption associated with the lack of knowledge of water requirements and low efficiency irrigation systems in oil palm crops (Elaeis guineensis. Jacq). These factors have caused decreases in productivity and inefficient use of water resources. The main objective is to determine the water demand of oil palm crops in areas with homogeneous agroclimatic conditions in the department of Cesar. To achieve this objective, zoning was done using cluster methodologies, evaluating four different approaches. The "machine learning K-Means Euclidean distances" methodology proved to be the most appropriate for the climatic conditions of the department. This methodology identified 10 agro-climatic zones in the department, of which 8 were found to be suitable for oil palm crops. In these zones, crop water requirements are expected to be homogeneous due to similar soil and climatic characteristics. To determine the water demand of the crop, the crop coefficient (Kc) was obtained at two ages (10 and 15 years) using the water balance methodology with a randomized block experimental model. Five irrigation treatments were evaluated, and as a result, the water consumption expressed as Kc was obtained. This was 0.84 and 0.90 respectively. This information allowed estimating the regional water balance for each zone obtained. Determine the monthly water demand of the oil palm crop in homogeneous zones, allowing farmers to plan water management efficiently and optimize the use of available water resources.