La napa freática se ha vuelto un factor clave a la hora de gestionar sistemas productivos y orientar el manejo agronómico ante escenarios de déficit o excedentes hídricos, en especial cuando se trata de regiones subhúmedas con escasa pendiente en donde no es posible drenar los excedentes.
Más aún cuando el agua de estas napas es salina, como es el caso de muchos sectores de la zona de influencia de la Chacra América de Aapresid. Conocer la dinámica del agua y su calidad definen la factibilidad de recuperación de suelos salinos.
Para ello, el equipo de la Chacra puso a prueba un modelo de simulación de napa desarrollado por INTA Laboulaye y la Universidad de Río Cuarto. Este permite predecir las oscilaciones de la napa y con ello, ajustar el manejo de cultivos para evitar riesgos de salinización y maximizar rendimiento.
¿Cómo funciona el simulador de napas?
El modelo es muy sencillo ya que utiliza datos simples como el nivel freático, precipitaciones y evapotranspiración.
El mismo fue desarrollado por José Cisneros, de la Universidad de Río Cuarto en 1997 y calibrado 20 años más tarde por Horacio Videla Mensegue, experto de la Chacra América. “El modelo se convierte en una herramienta poderosa al poder validarlo con datos reales a campo”, menciona el Ing. Agr. Julián Isasti, Responsable Técnico de Desarrollo (GTD) de la Chacra.
“Para su calibración recopilamos y contrastamos registros históricos de freatímetros de nuestros productores, precipitaciones y valores de evapotranspiración de referencia de una base meteorológica cercana”, explica Isasti.
En nuestro caso la calibración con 24 meses de registro fue satisfactoria, por lo que cualquier productor con una serie de datos similar podría calibrar el modelo para su establecimiento y hacer uso del mismo”, agrega Isasti.
Según los balances del simulador sean positivos o negativos se puede estimar la oscilación de la napa mes a mes. Lo interesante es que, a partir de variables muy simples como precipitación y evapotranspiración, es posible predecir y planificar campañas o simular tendencias en la napa ante años Niña, Niño o Neutro.
Sin embargo, deben tenerse en cuenta algunos “ruidos” que ciertas variables pueden introducir al modelo. Por ejemplo, su uso es más limitado en ambientes de gran pendiente, ya que solo considera el flujo vertical de agua; esto es: entradas por precipitación y salidas por evapotranspiración.
La rotación de cultivos, la compactación o presencia de tosca, son otras de las variables que influyen mucho en la dinámica del agua y que pueden introducir errores en la predicción .
¿Qué pasa con la calidad de la napa?
El modelo mencionado permite estimar la dinámica de la napa en tiempo y espacio de la napa. Pero a pesar de tener alto impacto en la performance de los cultivos y ser determinante en el riesgo y severidad de una potencial salinización del suelo, poco sabemos de la calidad de este recurso.
Algunas de las variables que pueden ayudar a definir la calidad del agua de la napa es la conductividad eléctrica (CE), una medida indirecta de la cantidad de sales disueltas en una solución. Valores de 2 dS.m-1 dificultan el aprovechamiento hídrico y por encima de 4 dS.m-1 es una seria amenaza.
El pH es otra variable clave – valores superiores a 7.5 dificultan la disponibilidad de nutrientes y están asociados a procesos de alcalinización-, al igual que la relación de adsorción de sodio o RAS – donde valores mayores a 15 son peligroso para la estructura del suelo-. El carbonato de sodio residual o CSR es un indicador que por encima de los 2.5 meq.L-1 implica riesgos de sodificación severa y permanente.
Al cierre, Isasti afirma que el uso de mapas de topografía, humedad en el perfil y pronósticos climáticos, permite diseñar estrategias ajustadas lote a lote para mitigar el impacto del ascenso freático, planificando diferencialmente la elección de especies, secuencias de cultivos, nivel de intensificación, uso de paquetes tecnológicos, labores, monitoreo y administración de riesgos.
Por ello, el monitoreo de la profundidad de la napa, se ha vuelto un ejercicio común en los campos de la región.
Fuente: Aapresid
