Evaluación del impacto de diversas estrategias de gestión del agua en el rendimiento del arroz
DOI:
https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.142Palabras clave:
Manejo del agua en arroz, Teledetección UAV, Evapotranspiración, Índices de VegetaciónResumen
La gestión sostenible del agua en arrozales mediterráneos requiere identificar prácticas que reduzcan el consumo hídrico sin comprometer el rendimiento. En este estudio se evaluó el impacto de tres estrategias de riego —inundación convencional (CONV), alternancia de inundación y secado (AWD) y drenaje a mitad de estación (MSD)— en dos campañas consecutivas (2022 y 2023), integrando mediciones de rendimiento con teledetección multiespectral y térmica obtenida mediante UAV. El rendimiento mostró un marcado efecto interanual, con valores superiores en 2022. Ese año, CONV y MSD alcanzaron rendimientos similares (9478 y 9303 kg·ha⁻¹), ambos significativamente mayores que AWD (8121 kg·ha⁻¹). En 2023 no se observaron diferencias significativas entre tratamientos. Las relaciones entre rendimiento e índices espectrales revelaron que NDRE, GNDVI y, en menor medida, NDVI explican de manera consistente la variabilidad productiva en ambas campañas, destacando su sensibilidad al vigor y contenido de clorofila. MTVI2 mostró un comportamiento sólido en 2023. En cambio, la evapotranspiración no presentó asociaciones suficientemente significativas con el rendimiento, indicando que una única medición térmica no captura adecuadamente la dinámica hídrica acumulada del ciclo. Los resultados sugieren que el drenaje a mitad de temporada (MSD) puede representar una alternativa viable de ahorro de agua sin penalizaciones de rendimiento entre años, mientras que la aplicación de AWD requiere un ajuste cuidadoso para evitar pérdidas productivas en años favorables. La integración de información espectral de alta resolución mediante UAV constituye una herramienta eficaz para evaluar respuestas fisiológicas del cultivo y apoyar la toma de decisiones hacia una gestión hídrica más sostenible
Descargas
Referencias
Bouman, B.A.M., Humphreys, E., Tuong, T.P, Barker, R. (2007) Rice and Water. Advances in Agronomy. Academic Press. pp. 187–237
Fitzgerald, G. J., Rodriguez, D., Christensen, L. K., Belford, R., Sadras, V. O., Clarke, T. R. (2006). Spectral and thermal sensing for nitrogen and water status in rainfed and irrigated wheat environments. Precision Agriculture, 7, 233–248
Ma, B.L.; Morrison, M.J.; Dwyer, L.M. (1996) Canopy light reflectance and field greenness to assess nitrogen fertilization and yield of maize. Agron. J. 88, 915–920
Martínez-Eixarch, M., Alcaraz, C., Viñas, M., Noguerol, J., Aranda, X., Prenafeta-Boldú, F.X. (2018) Correction: Neglecting the fallow season can significantly underestimate annual methane emissions in Mediterranean rice fields. PLoS One. 13: e0202159
Norman, J. M., Kustas, W. P., Humes, K. S. (1995). Source approach for estimating soil and vegetation energy fluxes in observations of directional radiometric surface temp. Agric. Forest Meteorol.77, 263–293
Reeves, T., Thomas, G., Ramsay, G. (2016) Save and grow in practice: maize, rice, wheat. A guide to sustainable cereal production (FAO UN, 2016)
Rejesus, R.M., Palis, F.G., Rodriguez, D.G.P., Lampayan, R.M., Bouman, B.A.M. (2011) Impact of the alternate wetting and drying (AWD) water-saving irrigation technique: Evidence from rice producers in the Philippines. Food Policy. pp. 280–288
Sellers, P.J. (1985) Canopy reflectance, photosynthesis and transpiration. Int. J. Remote Sens. 6, 1335–1372
Yao, X., Wang, N., Liu, Y., Cheng, T., Tian, Y., Chen, Q., et al. (2017). Estimation of wheat LAI at middle to high levels using UAV narrowband multispectral imagery. Remote Sens. 9:1304.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 David Gómez Candón, Néstor Pérez-Méndez, Jose Antonio Jimenez-Berni, Mar Català Forner, Joaquim Bellvert, Dolors Villegas (Autor/a)

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Todo el contenido disponible en el Portal de Revistas-UEx se distribuye bajo una licencia Creative Commons: Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)