AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA • 25
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
ISSNe 2683 1716
http://doi.org/10.53897/RevAIA.23.27.03
Estimación del efecto de la sequía sobre la
productividad de frijol variedad agrosavia
rojo 43 en el Caribe colombiano
Estimating the Effects of Drought on agrosavia Rojo
43 Bean Productivity in the Colombian Caribbean Region
Douglas A. Gómez-Latorre1*orcid.org/0000-0002-6067-7596
Yanine Rozo Leguizamon2 orcid.org/0000-0003-4723-478X
Elizabeth Rochel Ortega3 orcid.org/0000-0001-7888-6073
Adriana Tofiño Rivera4 orcid.org/0000-0001-7115-7169
1Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria – agrosavia
Centro de Investigación Tibaitatá. Bogotá,
Mosquera - Cundinamarca, Colombia.
2Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria – agrosavia.
Centro de Investigación Palmira. Palmira - Valle del Cauca, Colombia.
3Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria – agrosavia.
Centro de Investigación La Suiza - Sede Cúcuta. Norte de Santander, Colombia.
4Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria – agrosavia.
Centro de Investigación Motilonia. Agustín Codazzi, Cesar, Colombia.
*Autor de correspondencia: dagomez@agrosavia.co
Resumen
Objetivo. Determinar el efecto de la sequía so-
bre la productividad del frijol variedad mejorada
agrosavia rojo 43, bajo la oferta bioclimática
del Caribe colombiano. Materiales y méto-
dos. Se utilizó la ecuación descrita por la guía
FAO No. 33 para cuantificar la reducción de
la productividad-rendimiento en tres municipios
con tradición productiva: Cereté (Córdoba),
Codazzi y Pueblo Bello (Cesar) para ciclos
de siembra consecutivos, cada 10 días, entre
enero de 2010 y octubre de 2019; así mismo,
se determinó la correlación estadística entre
dicha reducción y el índice oceánico El Niño
(ONI, por sus siglas en inglés) para establecer
su asociación con los ciclos El Niño/La Niña
Abstract
Objective. Determine the effect of drought
on the productivity of the agrosavia Rojo
43 improved variety bean, under the bioclima-
tic offer of the Colombian Caribbean. Mate-
rials and methods. The formula described
by FAO guide No. 33 was used, to quantify
the reduction in productivity-yield in three mu-
nicipalities with a productive tradition: Cereté
(Córdoba), Codazzi and Pueblo Bello (Cesar)
for consecutive sowing cycles, every ten days,
between January 2010 and October 2019;
Likewise, the statistical duration between said
reduction and the Oceanic El Niño Index-ONI
will be prolonged to establish its association with
El Niño/La Niña South Oscilation ENSO.
26 • AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA
Estimación del efecto de la sequía sobre la productividad de frijol variedad AGROSAVIA rojo 43...
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
Issne 2683 1716
Results. An inverse behavior was identified
between the accumulated loss of yield-produc-
tivity (PARP) and the accumulated precipita-
tion in the crop cycle (Pa), which causes that in
periods of extreme drought the modeled yields
are reduced by 30% for Pueblo Bello, 25% in
Codazzi and 20% in Cereté; likewise, a correla-
tion of 0.25 (p=0.006), 0.14 (p=0.128) and
0.14 (p=0.138) was observed at the synchro-
nous level between the ONI and the PAPR,
respectively. Conclusion. The identification
of the effect of drought on the variety serves as
a basis for planting planning and achieving a
yield close to potential.
Keywords
Yield, Phaseolus vulgaris L., water balance;
climate variability.
Introducción
El frijol común (Phaseolus vulgaris L.) es la leguminosa de grano de mayor importancia
en términos de consumo directo en países en desarrollo. Es un alimento con alto contenido
proteico, que cubre la necesidad de proteínas de 300 millones de personas (Ilunga Tshi-
bingu et al., 2017), ya que aporta carbohidratos, vitaminas y minerales, principalmente
hierro y zinc (Resende et al., 2018). Adicionalmente, el frijol es utilizado como forraje
para la alimentación animal y para mejorar la calidad del suelo gracias a su capacidad
para establecer asociaciones con bacterias que pueden fijar el nitrógeno atmosférico (Ar-
gaw y Akuma, 2015). Según FAOSTAT (FAO, 2020), los países asiáticos cosechan
la mayor área de frijol en el mundo con 18 338 599 ha, seguidos de África con 7 893 915
ha y América con 6 544 584 ha. En Colombia, en 2019, el área cultivada de frijol fue
de 45 888 ha, con una producción de 53 657 t. La región del Caribe participó con 21%
del área con 9 712 ha y 13. 9% de la producción con 7 510 t. Dentro de esta región, las
zonas con mayor superficie cultivada son el departamento de Cesar con 3 341.04 ha y
una producción de 2 392.25 t, seguido del departamento de Bolívar con 2 472 ha y una
producción de 2 178 t (AGRONET, 2022); sin embargo, los rendimientos unitarios en
este cultivo no se han incrementado en los últimos años pese al esfuerzo de los programas
de mejoramiento (Ríos et al., 2014).
Por otro lado, el mayor porcentaje del frijol en el mundo se produce en áreas con sequía
y, al ocurrir este evento climático extremo, en la etapa reproductiva, se puede ocasionar
disminuciones en el rendimiento entre 60 a 99% (Darkwa et al., 2016); de hecho, se
proyecta que en diferentes regiones de América Latina se reducirán las áreas de cultivo
Oscilación del Sur (ENOS). Resultados.
Se identificó un comportamiento inverso entre
la pérdida acumulada de rendimiento-produc-
tividad (PARP) y la precipitación acumulada
en el ciclo de cultivo (Pa), lo que ocasiona
que en periodos de sequía extrema los rendi-
mientos modelados se reduzcan en un 30%
para Pueblo Bello, 25% en Codazzi y 20% en
Cereté; asimismo, se observó una correlación
de 0.25 (p=0.006), 0.14 (p=0.128) y 0.14
(p=0.138) a nivel sincrónico entre el ONI y
la PAPR, respectivamente. Conclusión. La
identificación del efecto de la sequía sobre la
variedad sirve como base para la planificación
de la siembra y lograr un rendimiento cercano
al potencial.
Palabras clave
Rendimiento, Phaseolus vulgaris L., balance
hídrico, variabilidad climática.
AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA • 27
Revista de investigación y difusión científica agropecuaria
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
ISSNe 2683 1716
debido a diversos factores bióticos y abióticos asociados a la variabilidad y cambio climático
(Heinemann et al., 2017). Estos factores limitantes conllevan a procesos de estrés en las
plantas que limitan su desarrollo, lo cual se refleja en rendimientos de frijol por debajo de
1 t/ha en la mayoría de los países tropicales, incluido Colombia (Beebe, 2012).
En cuanto a los requerimientos hídricos, el frijol demanda al menos 350 a 500 mm
de precipitación entre 60 y 120 días del ciclo de desarrollo, por lo que la escasez de agua
representa una de las limitantes más importantes para el cultivo (Rios et al., 2017). Los
períodos de precipitaciones fluctuantes pueden ocasionar pérdidas importantes por la
presencia de lluvias fuera de temporada que crean condiciones idóneas para la ocurrencia
de infecciones fúngicas y bacterianas (Sofi et al., 2021); por ello, el conocimiento sobre
la ocurrencia de fenómenos relacionados con la variabilidad climática proyectada para las
próximas décadas es fundamental para diseñar estrategias de resiliencia en el cultivo, ya
que estos son una amenaza para el desarrollo usual del frijol (Botero y Barnes, 2022),
más aún cuando son evidentes las secuelas del cambio climático, manifestándose como
mayor intensidad, frecuencia y duración de los eventos climáticos extremos (IPCC, 2012),
como son los periodos de sequía o de lluvias intensas, usuales durante la fase cálida (El
Niño) y la fase fría (La Niña) de El Niño Oscilación del Sur (ENOS), respectivamente
(Zebiak et al., 2015), siendo necesaria la búsqueda de alternativas a través de herramientas
como la mejora genética, junto con la adopción de nuevas prácticas de gestión, las cuales
serán vitales para mejorar la productividad adaptada a la oferta bioclimática cambiante
(Darkwa et al., 2016; Rios et al., 2017; Ríos et al., 2014).
En años recientes, se evaluaron líneas derivadas de cruces interespecíficos de P. vulgaris
con P. acutifolius y P. coccineus en zonas planas del Caribe con alturas menores a 300
msnm y temperaturas mínimas promedio de 24 °C. Estas zonas de vida se consideraban
no aptas para el frijol común; sin embargo, esas líneas mostraron una adaptación. No
obstante, la sequía estacional se suma al estrés por calor, restándole productividad a los
nuevos cultivos y limita la posibilidad de escalar los genotipos interespecíficos élite a los
sistemas agricultura campesina, familiar y comunitaria del Caribe colombiano (Sierra-
Monroy et al., 2021).
Ante tal panorama, agrosavia en conjunto con el Centro Internacional de
Agricultura Tropical (CIAT), desarrolló la variedad de frijol biofortificado agrosavia
rojo 43 como una alternativa de gran capacidad nutricional, enriquecido en hierro y zinc;
esta variedad mejorada posee una tolerancia moderada a la sequía (Cordero et al., 2018;
Rozo et al., 2018); es por ello que el objetivo de este trabajo fue determinar el efecto
de la sequía para el frijol variedad agrosavia rojo 43 en el Caribe seco colombiano,
mediante la estimación de la reducción de la productividad-rendimiento, adaptando para
ello parámetros de modelación del frijol común, en fechas de siembra consecutivas cada
10 días, entre enero de 2010 a octubre de 2019. Con la información anterior se logró
definir en qué periodos es más tolerante la variedad a la sequía y se generaron algunas
bases para el desarrollo de éstas a partir de las poblaciones interespecíficas mencionadas.
28 • AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA
Estimación del efecto de la sequía sobre la productividad de frijol variedad AGROSAVIA rojo 43...
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
Issne 2683 1716
Materiales y métodos
Área de estudio
La zona de estudio se localiza en la región Caribe de Colombia, comprende las áreas de
influencia de las estaciones meteorológicas Turipaná y Motilonia, del Instituto de Hidro-
logía, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), y Pueblo Bello de la Federación
Nacional de Cafeteros (FNC), localizadas en los municipios de Cereté (Córdoba) en
el Caribe húmedo, Codazzi y Pueblo Bello (Cesar) en el Caribe seco (figura 1). Estos
municipios se caracterizan por la influencia directa del mar Caribe en el territorio, deter-
minando la distribución de la vegetación entre matorrales y bosques secos para el Caribe
seco, y bosques húmedos y semihúmedos para el Caribe húmedo (Tofiño et al., 2018).
Figura 1
Área de estudio con la localización de las estaciones meteorológicas
Aproximación metodológica
Se adaptaron los parámetros de frijol común (Phaseolus vulgaris L.) al cultivar bioforti-
ficado agrosavia rojo 43 (Tofiño et al., 2018), en 354 ciclos de cultivo, con 10 días de
diferencia cada uno (5, 15 y 25 de cada mes), entre 2010-2019. Es importante precisar
que la variedad agrosavia rojo 43, de raza Mesoamericana, está registrada para la su-
bregión Caribe seco de Colombia con condiciones óptimas de cultivo 700-1 300 msnm.
La estimación del efecto de la sequía se realizó a través del análisis de productividad-
rendimiento mediante la ecuación descrita en la guía FAO No. 33 (Doorenbos y Kas-
sam, 1979), para cuantificar la reducción de la productividad de los cultivos, cuando se
presenta estrés hídrico debido a la falta de agua en el suelo (Allen et al., 2006).
AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA • 29
Revista de investigación y difusión científica agropecuaria
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
ISSNe 2683 1716
Posteriormente, se calculó el coeficiente correlación de Pearson (Wilks, 2019),
de forma sincrónica hasta con rezago de seis meses, entre el Índice Oceánico El Niño
(ONI, por sus siglas en inglés), tomado de la base de datos de la National Ocean and
Atmosphere Administration (NOAA), que es el indicador de los periodos donde se
presentan los fenómenos de El Niño/La Niña (activación del ENOS) (CPC-NOAA,
2022), y la pérdida acumulada de productividad-rendimiento (PAPR) promedio mensual,
para determinar si existe influencia directa con la reducción del rendimiento del cultivo.
Información climática
Se utilizaron series climáticas diarias de las variables: precipitación (P), temperatura
máxima (Tx) y temperatura mínima (Tn) brillo solar (Br) y humedad relativa (Hrel), de la
red hidrometeorológica del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales
(IDEAM) y de la red agroclimática de la Federación Nacional de Cafeteros (FNC) de
Colombia, para el periodo 2010-2019 (cuadro 1).
A las series de P, Tx y Tn, se les verificó su coherencia física y estadística, se revisó
la secuencia lógica y confrontando los registros atípicos con ocurrencia de fenómenos
climáticos a gran escala tipo El Niño o La Niña. El llenado de datos se realizó a través del
método de las proporciones (Paulhus y Kohler, 1952) teniendo en cuenta la correlación
de las series climáticas con las provenientes de las estaciones meteorológicas vecinas.
Cuadro 1
Localización geográfica de las estaciones meteorológicas en tres municipios del Caribe
colombiano
Localización Estación
Motilonia Pueblo Bello Turipaná
Municipio (Dpto.) Codazzi (Cesar) Pueblo Bello (Cesar) Cereté (Córdoba)
Latitud [GG°mm’ss”] 10° 00’ 06.5” N 10° 25’ 00.0” N 8° 50’ 22.3” N
Longitud [GG°mm’ss”] 73° 14’ 57.8” O 73° 34’ 00.0” O 75° 48’ 06.8” O
Elevación [msnm] 180 1 130 20
Información de suelos y cultivo
Los valores de capacidad de campo (
θ
FC), punto de marchitez permanente (
θ
WP) y densi-
dad aparente (Da) del suelo, se determinaron a partir de análisis del suelo en cada área de
influencia de las estaciones meteorológicas; los resultados obtenidos fueron corroborados con
los valores propuestos por Israelsen y Hansen (2010). La Da fue determinada a partir del
método de anillo con volumen conocido, mientras que para la determinación de la
θ
FC y la
θ
WP fue utilizado el método de olla de presión. Los parámetros de efecto sobre el rendimiento
(Ky) se adaptaron de la guía FAO No. 33 (1979), mientras que los de evapotranspiración
de cultivo (ETc) y coeficiente de cultivo (Kc) se ajustaron de la guía FAO No. 56 (Allen et
al., 2006) de acuerdo con las características de agrosavia rojo 43 (cuadro 2).
30 • AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA
Estimación del efecto de la sequía sobre la productividad de frijol variedad AGROSAVIA rojo 43...
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
Issne 2683 1716
Cuadro 2
Información general de suelo de tres municipios del Caribe colombiano y parámetros
de la variedad utilizada
Información general Estación
Motilonia Pueblo Bello Turipaná
pH 7.8 4.7 6.4
MO [g/100 g] 1.67 2.3 2.20
Textura Franco Arcillo-arenoso Franco-arcilloso
θ
FC [m3/m3] 0.26 0.31 0.27
θ
WP [m3/m3] 0.10 0.15 0.13
Da [gr/cm3] 1.40 1.30 1.33
Fecha inst. parcela 12 abril 2021 28 abril 2017 10 julio 2020
Rendimiento [t/ha]
agrosavia rojo 43 0.45 1.20 0.80
KyInicial: 0.2; Desarrollo: 0.6; Medio: 1.0; Final: 0.2
KcInicial: 0.45; Medio: 1.28; Final: 0.7
Fuente: Cordero et al. (2018).
Cálculo de la evapotranspiración del cultivo de referencia (ET0)
Se utilizó el software ET0-Calculator V3.1 que implementa el método combinado de FAO
Penman-Monteith. El método determina la evapotranspiración para un cultivo hipotético
que representa la evapotranspiración de una superficie extensa de pasto de altura uniforme,
creciendo activamente y con riego adecuado (Allen et al., 2006), la ecuación se da por:
900
ET0= 0.408 ∆ (Rn-G)+γ T+273 u2 (es-ea)
∆+γ (1+0.34 u2)
Donde: Rn es la radiación neta en la superficie del suelo [MJ/m2 día], T corresponde
a la temperatura media del aíre [°C], G al flujo de calor desde el suelo [MJ/m2 día], u2
velocidad del viento a 2 metros de altura [m/s], (es-ea) déficit de presión de vapor [kPa],
∆ pendiente de la curva de presión de vapor y γ constante psicrométrica [kPa/°C].
Balance hídrico diario
El balance hídrico se realizó en condiciones no estándar, donde se tuvieron en cuenta
factores ambientales y de manejo que influyen directamente en la determinación de la
evapotranspiración del cultivo ajustada (ETc aj) (Allen et al., 2006; Doorenbos y Kassam,
1979). La determinación de la ETc aj está dada por la siguiente expresión matemática,
que no tiene en cuenta la evaporación del suelo como un componente importante:
AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA • 31
Revista de investigación y difusión científica agropecuaria
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
ISSNe 2683 1716
ETc aj,i = Ks,i Kc,i ETo
Donde Kc corresponde al coeficiente de cultivo y Ks al coeficiente de estrés hídrico;
Ks=1, cuando no hay estrés por falta de humedad en el suelo, mientras Ks<1, cuando
se producen limitaciones debido a la disponibilidad de agua en el suelo:
ADT - Dr
Ks=___________
ADT - AFA
Donde ADT y AFA indican el agua disponible total y el agua fácilmente aprovechable,
respectivamente expresada en [mm/m]; Dr el agotamiento al final del día, donde se debe
cumplir que Dr>AFA para el cálculo de Ks, de lo contrario será igual a 1. Finalmente,
el cálculo de Dr —como resultado del balance hídrico diario— se determinó a través de
la expresión:
Dr,i = Dr,i-1 - (P - RO)i - li - CRi - ETc,i + DPi
Donde Dr,i-1 indica el agotamiento al final del día anterior [mm]; Pi la precipitación
[mm]; ROi el escurrimiento [mm], calculado sólo cuando se presenta Pi (ROi = Pi - Dr,i,
Dr,i >Pi); li como lámina media de riego infiltrada, que para este caso es li=0, dado que el
manejo cultural del cultivo es realizado en su mayoría en secano; CRi el ascenso capilla que
es igual a 0, dado que la capa freática en los tres sitios está por debajo de 1 m; y DPi que
es percolación profunda, asumiendo que la expresión DPi (P - RO)i - ETc,i + Dr,i-1 ≥ 0.
Se considera que el suelo se encuentra a capacidad de campo al inicio del balance.
No se considera el riego, ya que el objetivo es inducir el estrés hídrico y su impacto en la
pérdida acumulada en la productividad por efecto del déficit hídrico, similar al manejo
realizado localmente.
Determinación de la productividad-rendimiento
A continuación, se describe la función de productividad (Allen et al., 2006; Doorenbos
y Kassam, 1979):
Donde: Ky se refiere al factor del efecto sobre el rendimiento; Y
a y Ym a la productividad
real y máxima del cultivo; ETc a la evapotranspiración del cultivo en condiciones estándar,
o sea sin estrés hídrico; ETc aj a la evapotranspiración real (ajustada) del cultivo; i=1 ... n,
etapa del cultivo en día.
Resultados
En el cuadro 3 se presentan los valores promedio mensuales correspondientes a las va-
riables de precipitación P, evapotranspiración del cultivo de referencia ETo, temperatura
máxima Tx y temperatura Tn en el periodo comprendido de 2010 a 2019; De la misma
32 • AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA
Estimación del efecto de la sequía sobre la productividad de frijol variedad AGROSAVIA rojo 43...
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
Issne 2683 1716
forma, la figura 2 resume las condiciones climáticas, mes a mes a partir de enero de 2010
a diciembre de 2019 en las áreas de análisis de las estaciones meteorológicas: Motilonia
(Codazzi, Cesar), Pueblo Bello (Pueblo Bello, Cesar) y Turipaná (Cereté, Córdoba).
Cuadro 3
Valores promedio mensuales de las variables precipitación P, evapotranspiración del cultivo
de referencia ETo, temperatura máxima Tx y temperatura Tn en el periodo 2010-2019
Promedio
(2010-2019)
Estación meteorológica
Motilonia Pueblo Bello Turipaná
P [mm] 134.5 ± 108.8 172.6 ± 133.6 111.5 ± 86.0
ETo [mm] 154.5 ± 16.3 130.4 ± 13.1 143.9 ± 11.6
Tx [°C] 34.7 ± 1.8 27.2 ± 1.1 33.3 ± 1.0
Tn [°C] 24.1 ± 0.9 16.2 ± 1.4 23.9 ± 0.6
Figura 2
Condiciones meteorológicas para las estaciones Motilonia, Pueblo Bello y Turipaná,
periodo 2010-2019, para la P [mm/mes], ETo [mm/mes], Tx [°C] y Tn [°C]
AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA • 33
Revista de investigación y difusión científica agropecuaria
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
ISSNe 2683 1716
Por otra parte, el resultado del análisis se expresa en función del porcentaje de la
PAPR, que indica el descenso la productividad-rendimiento del cultivo por efecto del
estrés hídrico a lo largo del ciclo productivo, esto se observa en la figura 3 para las áreas de
influencia de las estaciones meteorológicas: Motilonia, Pueblo Bello y Turipaná. Asimismo,
se incluye la precipitación acumulada a lo largo del ciclo del cultivo (Pa), utilizada para
comparar la PAPR con el volumen de agua utilizado por la planta.
Figura 3
Pérdida acumulada de productividad-rendimiento [PAPR%] y precipitación
acumulada [Pa mm/ciclo] para los ciclos de cultivo entre 2010-2019 de frijol variedad
agrosavia rojo 43
Finalmente, en el cuadro 4 se observa el resultado de la correlación entre el promedio
mensual de la PAPR y el ONI a nivel sincrónico hasta el rezago 6, que equivale a un
periodo de seis meses. El valor más alto de correlación se presentó a nivel sincrónico en
Pueblo Bello con 0.25 (p-valor = 0.006). Sin embargo, estos valores disminuyen a medida
que aumenta el rezago, hasta el periodo 5, donde ya no es estadísticamente significativa
la correlación, lo que indica un evidente debilitamiento de la asociación entre la PAPR
y el ONI. De la misma forma, Motilonia y Turipaná presentan los mayores valores
34 • AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA
Estimación del efecto de la sequía sobre la productividad de frijol variedad AGROSAVIA rojo 43...
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
Issne 2683 1716
de correlación a nivel sincrónico, pero menores en comparación a los presentados por
Pueblo Bello (0.14 en ambos casos). No obstante, estos valores no son estadísticamente
significativos.
Cuadro 4
Coeficiente de correlación (r) entre la pérdida acumulada de productividad-
rendimiento [PAPR] promedio mensual y el índice oceánico El Niño [ONI]
Rezago
(Mes)
Estación meteorológica
Motilonia Pueblo Bello Turipaná
(r) (p-valor) (r) (p-valor) (r) (p-valor)
Sincrónico 0.14 (0.138) 0.25 (0.006) 0.14 (0.128)
Rezago 1 0.12 (0.190) 0.25 (0.006) 0.13 (0.159)
Rezago 2 0.10 (0.293) 0.23 (0.011) 0.11 (0.227)
Rezago 3 0.07 (0.463) 0.20 (0.032) 0.09 (0.346)
Rezago 4 0.05 (0.627) 0.16 (0.084) 0.06 (0.502)
Rezago 5 0.04 (0.699) 0.13 (0.162) 0.04 (0.659)
Rezago 6 0.04 (0.706) 0.11 (0.261) 0.02 (0.808)
Discusión
Condiciones meteorológicas
El volumen de P reveló en promedio ser más alto en Pueblo Bello (172.6 ± 136.6 mm/
mes), comparado con Motilonia (134.5 ± 108.0 mm/mes) y Turipaná (111.5 ± 86.0
mm/mes). Por el contrario, la ETo fue menor en Pueblo Bello (130.4 ± 13.1 mm/mes),
que en Motilonia (154.5 ± 16.3 mm/mes) y Turipaná (143.9 ± 11.6 mm/mes). En
cuanto a la temperatura del aire, Motilonia y Turipaná presentaron mayores valores de
Tx (Motilonia: 34.7 °C ± 1.8 y Turipaná: 33.3 °C ± 1.0) y Tn (Motilonia: 24.1 °C
± 0.9 y Turipaná: 23.9 °C ± 0.6). Los tres sitios del área de estudio se caracterizan
por contar con lluvias en nueve de los 12 meses del año, con excepción del periodo entre
enero a marzo, donde la escasez de nubosidad genera un aumento de la amplitud térmi-
ca (diferencia entre Tx y Tn); por lo tanto, mayor evapotranspiración (Allen et al., 2006;
Núñez-González et al., 2019). Los tres lugares presentan el mayor volumen de lluvias en
los meses de abril y octubre, cuando la ETo se reduce. Si bien estas zonas presentan una
similar distribución anual de lluvias, el piso térmico, la cercanía al mar y la pertenencia de
Motilonia y Pueblo Bello a la subregión del Caribe seco, y Turipaná al Caribe húmedo
implican diferencias en las condiciones de adaptación y en la productividad-rendimiento
de la variedad agrosavia rojo 43.
Análisis de productividad-rendimiento
AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA • 35
Revista de investigación y difusión científica agropecuaria
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
ISSNe 2683 1716
Cómo se observa en la figura 3, existe un comportamiento inverso entre la PAPR y la
Pa. En promedio, la PAPR en Turipaná (10.3 ± 10.1 %) es más alta que en Motilonia
(9.5 ± 8.9 %) y Pueblo Bello (7.4 ± 8.8 %), mientras la Pa en promedio es mayor en
Pueblo Bello (390.4 ± 245.7 mm/ciclo) que en Motilonia (305.1 ± 184.9 mm/ciclo)
y Turipaná (253.4 ± 155.8 mm/ciclo). Los mayores valores de PAPR se observaron en
2010, 2011 y 2017, donde alcanzan 25% (2010), 30% (2011) y 20% (2017), para
Motilonia, Pueblo Bello y Turipaná, respectivamente, años donde se presentaron eventos
de El Niño de categoría moderada y débil (CPC-NOAA, 2022).
Una de las ventajas importantes de la variedad agrosavia rojo 43 es la capacidad
adaptativa a condiciones de fuerte estrés hídrico imperantes en el Caribe seco colombiano
(Cordero et al., 2018). Por ello, reducciones de rendimiento de 30% se consideran
aceptables, ya que para el frijol común se pueden esperar hasta de 40% (Darkwa et al.,
2016), sobre todo en suelos con deficiencias nutricionales y temperaturas diurnas y
nocturnas altas a lo largo del ciclo del cultivo (Sofi et al., 2021), como ocurre en Motilonia
y en menor medida en Turipaná. En Motilonia y Turipaná con un rendimiento observado
de 0.45 y 0.8 t/ha, respectivamente, por debajo de la media que reporta FAO (2020)
para Latinoamérica [1.02 t/ha]; las condiciones ambientales inciden en el rendimiento,
caso contrario en Pueblo Bello con un rendimiento de 1.4 t/ha, valor superior a la media
para las américas. Sin embargo, tal como lo señala Tofiño et al. (2016), los suelos de
estas zonas (Motilonia y Turipaná) presentan problemas de desertificación, lo que hace
necesario el desarrollo de variedades que sean resistentes a la mayor recurrencia de déficits
hídricos prolongados.
Relación con ENOS
La manifestación de ENOS (El Niño/La Niña), como un fenómeno a escala global con
impactos diferenciados a nivel local (Trenberth, 1997), se acentúan en el sector agríco-
la, debido a la sensibilidad inherente a los efectos adversos o eventos extremos. Como
consecuencia directa, el déficit o el exceso hídrico en el suelo, provoca pérdidas en la
productividad del cultivo (IICA, 2015), lo que implica una búsqueda de alternativas
manejo tecnológico que atenúen los efectos negativos.
En tal sentido, para el caso de Motilonia, Pueblo Bello y Turipaná, la evaluación
de la asociación entre el ONI y la PAPR arrojó como resultado que la correlación más
alta se presenta a nivel sincrónico, siendo estadísticamente significativa sólo para Pueblo
Bello (0.25, p-valor = 0.006). Así mismo, los valores de correlación descienden de forma
progresiva, corroborando que el efecto se va diluyendo con el tiempo.
No hay duda de los impactos del ENOS sobre el Caribe colombiano: disminución
de la precipitación y la humedad del suelo, y reducción de la actividad vegetal expresada
en el proceso de fotosíntesis durante El Niño, mientras en La Niña ocurre lo contrario
(Poveda, 2004). De igual modo, ENOS afecta de forma fuerte sobre el primer y último
trimestre del año (IDEAM y UNAL, 2018). No obstante, a pesar de dicha relación,
el resultado obtenido del proceso de correlación entre el ONI (indicador de ENOS) y
la PAPR señala una asociación débil, por lo cual es posible que sea más fuerte con la
36 • AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA
Estimación del efecto de la sequía sobre la productividad de frijol variedad AGROSAVIA rojo 43...
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
Issne 2683 1716
temporada estacional de lluvias; por ello, es importante que se mejore la capacidad de
los agricultores para determinar las mejores fechas de siembra y así lograr rendimientos
cercanos al potencial de la variedad, una adecuada poscosecha y una sobresaliente calidad
del grano con características nutricionales relevantes que aporten a la seguridad alimentaria
de las comunidades.
Conclusiones
Las tres zonas que comprenden el área de estudio presentan características biofísicas y
climáticas que conllevan diferencias notables en la productividad-rendimiento de la varie-
dad de frijol agrosavia rojo 43. El mayor rendimiento se da en Pueblo Bello, debido
a que las caracteristicas agroclimáticas en esta zona son óptimas para el ciclo de cultivo.
Los valores obtenidos de las modelaciones muestran un bajo rendimiento de la variedad
agrosavia rojo 43 en Motilonia y Turipaná, lo que es compensado por la tolerancia
condiciones de estrés hídrico.
Al termino de los analisis realizados, se logró determinar que existe una débil
asociación entre PAPR y el ONI, lo cual se encuentra extrechamente relacionado con
la variable correspondiente a la localidad objeto de este estudio. Cabe resaltar que este
analisis permitio contar con herramientas tecnologicas para ajustar los periodos de siembra
de modo que se logre mayor productividad-rendimiendo en zonas donde se presentan
condiciones agroclimáticas adversas, garantizando así la producción del frijol.
Agradecimientos
Los autores agradecen a la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria
agrosavia por el apoyo técnico, a KoLFACI por la cofinanciación del proyecto Es-
trategia: Implementación del frijol biofortificado para los programas de seguridad alimen-
taria del Cesar.
Literatura citada
AGRONET. (2022). Estadísticas Agropecuarias. Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural. https://
www.agronet.gov.co/estadistica/Paginas/home.aspx. (Consultada el 2 de octubre de 2022)
Allen, R.G.; Pereira, L.S.; Raes, D. y Smith, M. (2006). Evapotranspiración del cultivo: Guías para la
determinación de agua de los cultivos. Estudio FAO de riego y drenaje No. 56. En FAO. http://www.
fao.org/3/x0490s/x0490s00.htm. (Consultada el 11 de mayo de 2021)
Argaw, A. y Akuma, A. (2015). Rhizobium leguminosarum bv. viciae sp. inoculation improves the agro-
nomic efficiency of N of common bean (Phaseolus vulgaris L.). Environmental Systems Research. 4(1):
1-13. https://doi.org/10.1186/S40068-015-0036-Z
Beebe, S. (2012). Common Bean Breeding in the Tropics. Plant Breeding Reviews. 36(1): 357-426.
https://doi.org/10.1002/9781118358566.CH5
Botero, H. y Barnes, A.P. (2022). The effect of ENSO on common bean production in Colombia: a time
series approach. Food Security. 14(6): 1417-1430. https://doi.org/10.1007/S12571-022-01290-Z/
TABLES/4
Cordero, C.C.; Rozo, Y.; Tamayo, P.J.; de Oro, R.; Salgado, G. y Tofiño, A.P. (2018). Características
varietales y desempeño agronómico de la variedad de frijol biofortificado Corpoica Rojo 43 en el Caribe
seco colombiano. http://hdl.handle.net/20.500.12324/34645. (Consultada el 20 de septiembre de 2022)
AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA • 37
Revista de investigación y difusión científica agropecuaria
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
ISSNe 2683 1716
Climate Prediction Center (CPC) - National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). (2022).
Oceanic Niño Index (ONI) - Cold & Warm Episodes by Season. https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/
analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php (Consultado el 2 de septiembre de 2022)
Darkwa, K.; Ambachew, D.; Mohammed, H.; Asfaw, A. y Blair, M.W. (2016). Evaluation of common
bean (Phaseolus vulgaris L.) genotypes for drought stress adaptation in Ethiopia. The Crop Journal.
4(5): 367-376. https://doi.org/10.1016/J.CJ.2016.06.007
Doorenbos, J. y Kassam, A.H. (1979). Yield response to water. FAO Irrigation and Drainage, Paper No. 33.
Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). (2020). FAOSTAT. https://www.fao.
org/faostat/es/#data/QCL/visualize (Consultado el 10 de noviembre de 2022)
Heinemann, A.B.; Ramirez-Villegas, J.; Stone, L.F. y Didonet, A.D. (2017). Climate change determined
drought stress profiles in rainfed common bean production systems in Brazil. Agricultural and Forest Me-
teorology. 246: 64-77. https://doi.org/10.1016/J.AGRFORMET.2017.06.005
Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) y Universidad (UNAL). (2018).
La variabilidad climática y el cambio climático en Colombia. (Consultada el 10 de enero de 2023) http://
documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/bvirtual/023778/variabilidad.pdf
Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA). (2015). Aportes técnicos. El fenómeno
de El Niño y la agricultura latinoamericana 1. http://repositorio.iica.int/bitstream/handle/11324/2992/
BVE17068910e.pdf;jsessionid=D6E80E1841F1FB8A75EB99C64E2F36E6?sequence=1. (Con-
sultada el 10 de noviembre de 2022)
Ilunga, M.; Assani, M.; Ilunga, M. y Kanyenga, A. (2017). Responses of some genotypes of bio-fortified
climbing common bean (Phaseolus vulgaris L.) to the climatic conditions of three agro-ecological zones,
southern DR Congo. Net Journal of Agricultural Science. 5(2): 79-84.
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2012). Informe especial sobre la gestión de los riesgos
de fenómenos meteorológicos extremos y desastres para mejorar la adaptación al cambio climático Publicado
por el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático Edición a cargo de Resumen par
(Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, Ed.). IPCC. https://www.ipcc.ch/
pdf/special-reports/srex/IPCC_SREX_ES_web.pdf (Consultado el 10 de noviembre de 2022).
Israelsen, O.W. y Hansen, V.E. (2010). Principios y aplicaciones del riego (3a ed.). España: Editorial
Reverte. 354 pp.
Núñez-González, G.; Velázquez-Pérez, D.; Pelayo-Cortés, F.J.; Barboza-Jiménez, P. (2019). Análisis del
comportamiento de la evapotranspiración de referencia durante el periodo de lluvias en cinco estaciones
meteorológicas de la cuenca Lerma-Chapala. Ingeniería Agrícola y Biosistemas. 11(2): 147-159. https://
doi.org/10.5154/R.INAGBI.2018.06.014
Paulhus, J.L.H. y Kohler, M.A. (1952). Interpolation of missing precipitation records. Monthly Weather
Review. 80(8): 129-133. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1952)080<0129:IOMPR>2.0.CO;2
Poveda, G. (2004). La hidroclimatología de Colombia: Una síntesis desde la escala inter-decadal has-
ta la escala diurna. Rev. Acad. Colomb. Cienc. 28(107): 201-222. http://www.accefyn.com/revista/
Vol_28/107/201-222.pdf
Resende, R.T.; de Resende, M.D.V.; Azevedo, C.F.; Silva, F.F.E.; Melo, L.C.; Pereira, H.S.; Souza,
T.L.P.O.; Valdisser, P.A.M.R.; Brondani, C. y Vianello, R.P. (2018). Genome-Wide Association and
Regional Heritability Mapping of Plant Architecture, Lodging and Productivity in Phaseolus vulgaris.
G3 Genes|Genomes|Genetics. 8(8): 2841-2854. https://doi.org/10.1534/G3.118.200493
Ríos, J.L.; Torres, M.; Torres, M.A. y Cantú, J.E. (2017). Eficiencia y productividad del cultivo de frijol
en un sistema de riego por bombeo en Zacatecas, México. Ciencia Ergo Sum. 24(2): 152-163. https://
www.redalyc.org/journal/104/10450491007/html/
Ríos, D.K.; Viteri R., S.E. y Delgado H., H. (2014). Evaluación agronómica de líneas avanzadas de frijol
voluble Phaseolus vulgaris L. en Paipa, Boyacá. Revista de Ciencias Agrícolas. 31(1): 42-54. https://
doi.org/10.22267/RCIA.143101.39
Rozo, Y.; Tofiño, A.P.; Gómez-Latorre, D.A.; Gómez, L.F. y Tamayo, P.J. (2018). Modelo productivo de
frijol para el Caribe seco colombiano. Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (agro-
savia). https://doi.org/10.21930/agrosavia.model.7402643
38 • AvAnces en InvestIgAcIón AgropecuArIA
Estimación del efecto de la sequía sobre la productividad de frijol variedad AGROSAVIA rojo 43...
Douglas A. Gómez-Latorre et al. AIA. 2023. 27: 25-38
Issne 2683 1716
Sierra-Monroy, J.A.; Burbano-Figueroa, O.; Grandett-Martinez, L.M.; Rodríguez-Pinto, M. del V.;
Tordecilla-Zumaque, L. y Rubiano-Rodríguez, J.A. (2021). Resistencia de cultivares de berenjena
(Solanum melongena L.) a Tetranychus ludeni (Acari:Tetranychidae). Agronomía Mesoamericana. 32(2):
452-465. https://doi.org/10.15517/am.v32i2.42079
Sofi, P.A.; Rehman, K.; Gull, M.; Kumari, J.; Djanaguiraman, M. y Prasad, P.V.V. (2021). Integrating root
architecture and physiological approaches for improving drought tolerance in common bean (Phaseolus
vulgaris L.). Plant Physiology Reports. 26(1): 4-22. https://doi.org/10.1007/S40502-021-00570-8/
TABLES/2
Tofiño, A.P.; Rozo, Y.; Gómez-Latorre, D.A.; Gómez, L.F. y Tamayo, P.J. (2018). Modelo productivo
de frijoles para el Caribe húmedo colombiano. Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria
(agrosavia). https://doi.org/10.21930/agrosavia.model.7402650
Tofiño, A.P.; Velásquez, A.D. y Zapata, M.A. (2016). Indicadores edafológicos del cultivo de frijol en el
caribe seco colombiano: Una estrategia in situ. Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria
(Corpoica). https://repository.agrosavia.co/handle/20.500.12324/1983
Trenberth, K.E. (1997). The Definition of El Niño. Bulletin of the American Meteorological Society.
78(12): 2771-2777. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1997)078<2771:TDOENO>2.0.CO;2
Wilks, D.S. (2019). Chapter 3. Empirical Distributions and Exploratory Data Analysis. En_ D.S. Wilks,
Statistical Methods in the Atmospheric Sciences (pp. 23-75). UK: Elsevier. https://doi.org/10.1016/
B978-0-12-815823-4.00003-1
Zebiak, S.E.; Orlove, B.; Muñoz, Á.G.; Vaughan, C.; Hansen, J.; Troy, T.; Thomson, M.C.; Lustig,
A. y Garvin, S. (2015). Investigating El Niño-Southern Oscillation and society relationships. Climate
Change. 6(1): 17-34. https://doi.org/10.1002/wcc.294
Recepción: 07 de octubre de 2022
Arbitraje: 23 de octubre de 2022
Dictamen: 21 de diciembre 2022
Aceptado: 25 de febrero 2023
