Relación entre el fenómeno Enos y los rendimientos de maíz 1965/66-1997/98 en la provincia de Tucumán. Relation between Enso and corn yields 1965/66-1997/98 in the province of Tucuman.

Con el objeto de evaluar los efectos del ENOS sobre los rendimientos del maíz en la provincia de Tucumán, se correlacionó la serie 1965-66 - 1997-98, con las series de anomalías mensuales de temperatura superficial del mar, en el Pacífico Ecuatorial de las cuatro áreas testigo del fenómeno ENOS [El...

Descripción completa

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Sierra, Eduardo Mario
Otros Autores: Pérez, Silvia
Formato: Artículo
Lenguaje:Español
Materias:
MAIZ
ZEA MAYS
ENSO
FACTORES CLIMATICOS
RENDIMIENTO DE CULTIVOS
TUCUMAN
Acceso en línea:http://ri.agro.uba.ar/files/download/revista/facultadagronomia/2000sierraem.pdf
Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
Biblioteca Central (FAUBA) de Universidad de Buenos Aires
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520 |a Con el objeto de evaluar los efectos del ENOS sobre los rendimientos del maíz en la provincia de Tucumán, se correlacionó la serie 1965-66 - 1997-98, con las series de anomalías mensuales de temperatura superficial del mar, en el Pacífico Ecuatorial de las cuatro áreas testigo del fenómeno ENOS [El Niño Oscilación del Sur] [Niño 4,3,3.4 y 1.2].. Se calcularon los desvíos del rendimiento con respecto a la tendencia cronológica, los cuales fueron relacionados por medio de un análisis de correlación y regresión con las anomalías mensuales de temperatura de las cuatro áreas testigo.. Las anomalías de temperatura de la zona Niño 3.4 proveen una señal acerca de la puesta en marcha de un mecanismo climático que afecta significativamente el desarrollo de la campaña agrícola maicera en la provincia de Tucumán.. La detección de anomalías negativas a partir del mes de junio, indica que pueden esperarse mermas de rendimiento en los resultados de la campaña agrícola próxima a iniciarse.. Por el contrario, la aparición de anomalías positivas genera la posibilidad de resultados superiores a los normales.. Las anomalías correspondientes al mes de noviembre proveen la señal más fuerte, explicando un 51 por ciento de la variancia observada, con 5-6 meses de antelación a la cosecha.. No obstante, los resultados indican que existen otros factores climáticos, posiblemente de orden local, que resulta necesario incorporar al análisis a fin de mejorar su eficacia. 
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