Climate change and irrigation demand for rice ( <i>Oriza sativa</i>L.) in Cuba

Introduction

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Rice consumption in Cuba has been estimated at approximately 70 kg per capita annually, meaning the country demands approximately 700,000 tons of rice (Gutiérrez & Lau, 2019GUTIÉRREZ, S.D.; LAU, S.B.: “Metodología para la formación del precio del arroz en Cuba”, Revista Cubana De Finanzas Y Precios, 3(1): 91-101, 2019.). Average paddy rice production for the years 2018-2022 was 297,281 tons, equivalent to approximately 134,000 tons of rice for consumption. For the same five-year period, the average annual rice import was 477,480 tons ONEI-Cuba (2022)ONEI-CUBA: Anuario Estadístico de Cuba 2022, La Habana, Cuba, 2022, ISBN: 978-959-7119-62-3., this means that the country has needed to import an average of 78% of its rice consumption. The above figures indicate the importance of this crop for the country and the need to increase its production in order to minimize such a high volume of imports. This dilemma highlights the potential future impact of climate change on rice production in Cuba, especially in terms of whether or not it will be able to meet its water demand.

The Third National Communication to the United Nations Framework Convention on Climate Change (CITMA-Cuba, 2020CITMA-CUBA: Tercera Comunicación Nacional a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático, Ed. Ministerio de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente, República de Cuba, La Habana, Cuba, 2020, ISBN: 978-959-300-170-0.), predicts that among the main impacts of climate change on rice cultivation in the country are a reduction in the cultivated area, resulting in lower water availability, lower-quality harvests, and lower overall magnitude. Furthermore, according to Hervis et al. (2019)HERRERA-PUEBLA, J.; HERVIS-GRANDA, G.; GONZÁLEZ-ROBAINA, F.; DUARTE-DÍAZ, C.: “Estudio sobre el balance hídrico del arroz en Cuba”, Ingeniería Agrícola, 9(3), 2019, ISSN: 2227-8761., the most significant potential impacts on agricultural development focus on climatic variables such as temperature and precipitation, at different time scales and depending on the region. Future local changes will increase the average annual temperature by 1.0°C and the average annual minimum temperature by 2.0°C. The IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change), in its sixth report, defines shared socioeconomic pathways (SSPs), which replace the so-called Representative Concentration Pathways (RPCs), these shared socioeconomic pathways (SSPs) as modeled scenarios, which are used to explore future emissions, climate change, impacts, possible mitigation and adaptation strategies, in addition, the corresponding future projection of greenhouse gas emissions and land use change is linked under the argument of the reference SSP as a new and improved version of the RCPs (Environment and Climate Change Canada, 2023ENVIRONMENT AND CLIMATE CHANGE CANADA: CMIP6 and Shared Socioeconomic Pathways overview, ‘en línea“, ClimateScenarios.Canada, 2023, Disponible en: https://ClimateScenarios.Canada.ca/?Page=cmip6-OverviewNotes.).

In particular, SSP1-2.6 is a scenario starting in 2015 with low GHG emissions and decreasing CO₂ emissions to net-zero emissions around or after 2050, followed by varying levels of net-negative CO₂ emissions (Januta, 2021JANUTA, A.: “Que significan los cinco futuros del informe de la ONU sobre el clima”, es.euronews.com, 2021.). It is an optimistic scenario developed to simulate developments compatible with the 2°C target (global warming of 2°C is unlikely to exceed, estimated temperature: 1.5°C), on the way to a sustainable and green world (IPCC, 2021IPCC: Cambio climático 2021. Bases físicas. Resumen para responsables de políticas, Contribución del Grupo de Trabajo I al Sexto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, La Habana, Cuba, 40 p., 2021, ISBN: 978-92-9169-358-0.).

In studies on future water demand for rice crops in various countries (Gilanipour & Gholizadeh, 2016GILANIPOUR, J.; GHOLIZADEH, B.: “Prediction of rice water requirement using FAO-CROPWAT model in North Iran under future climate change”, Preprints, 2016.; Kyu & Truong, 2018KYU, S.L.; TRUONG, A.D.: “Predicting future water demand for Long Xuyen Quadrangle under the impact of climate variability”, En: Acta Geophysica, 2018, DOI: https://doi.org/10.1007/s11600-018-0176-4.; Hastarai et al., 2022HASTARAI, A.A.; WIBOWO, A.; TAMBUNAN, M.P.; PUTRO, D.A.: “Projection of The Effect of Climate Change on Crop Water Requirements for Rice Plants in Majalengka Regency”, En: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Ed. IOP Publishing, vol. 1111, p. 012021, 2022, ISBN: 1755-1315.; Agrawal et al., 2023AGRAWAL, A.; SRIVASTAVA, P.K.; TRIPATHI, V.K.; MAURYA, S.; SHARMA, R.; DJ, S.: “Future projections of crop water and irrigation water requirements using a bias-corrected regional climate model coupled with CROPWAT”, Journal of Water and Climate Change, 14(4): 1147-1161, 2023, ISSN: 2040-2244. among others), the CropWat program developed by Smith (1992)SMITH, M.: CROPWAT: A computer program for irrigation planning and management, Ed. Food & Agriculture Org., 1992, ISBN: 92-5-103106-1., has been widely used in its most modern version CropWat 8.0 (FAO, 2008FAO: CropWat 8.0 for windows 2000-2008, Food Agricultural Organization (FAO), Rome, Italy, 2008.). The CropWat program calculates potential evapotranspiration using the Penman-Monteith equation, for which it requires data on maximum and minimum temperature, relative humidity, wind speed, and sunshine; from these data and using the crop coefficient, it can calculate crop evapotranspiration for the selected site. In addition, it requires rainfall and soil data, the latter data, in the case of rice, demands a different treatment than the rest of the crops, taking into account that rice is grown in most of the world using flood irrigation. All of this data is processed in different subroutines, which the program then combines to calculate irrigation demand and schedule irrigation (FAO, 2009FAO: Cropwat 8.0 for windows user guide, Food Agricultural Organization (FAO), Rome, Italy, 2009.).

With this in mind, this study aimed to study the effect of rainfall variation using the SSP1 2.6 climate scenario and three regional climate models (Hadgem3-gc31-ll-SSP1 2.6, Mpi-esm1-2-hr-SSP126, and Mri-esm2-0-SSP126), with climate variables up to the year 2050. CropWat 8.0 FAO (2008)FAO: CropWat 8.0 for windows 2000-2008, Food Agricultural Organization (FAO), Rome, Italy, 2008.. was used to calculate irrigation demand.

Materials and Methods

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Table 1 shows the location of the study sites. The geographic coordinates shown correspond to the location of the meteorological station used.

Table 1. Study sites

Site	Province	Coordinates		Altitude (m)
Site	Province	North	West	Altitude (m)
Los Palacios	Pinar del Río	22°33’47”	83°18’26”	47
Corojal	Artemisa	23º 29’ 4,1”	83º 24’ 6,26”	38
Sur del l Jibaro	Sancti Spiritus	21°46´18,03"	79°16´6,22"	41
Vertientes	Camagüey	21° 52´68	78° 22´58	32
Jucarito	Granma	20°40´6,76"	76°33´10,12"	37
Yara	Granma	20°13´38,59"	76°57´3,40"	41

Rainfall

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In order to organize the data required by the different subroutines of the CropWat program, an analysis was conducted of rainfall in the country's main rice-growing regions (Table 1) for the period 2022-2050. This analysis was performed for three models and the same SSP1 2.6 scenario:

Hadgem3-gc31-ll-SSP1 2.6 (model 1)
Mpi-esm1-2-hr-SSP126 (model 2)
Mri-esm2-0-SSP126 (model 3)

For the rainfall analysis, according to Aleman et al., 2020ALEMÁN, L.A.; MENESES, J.; MARTINEZ, J.; POLÓN, R.; HERRERA, J.; LEÓN, O.: Manejo del agua., Ed. Ministerio de la agricultura, Instituto de Granos, Instructivo técnico del arroz ed., vol. I, La Habana, Cuba, 2020, ISBN: 978-959-285-065-1.), three rice growing cycles were considered: Cold (December-May, 150-day cycle), Pre-spring (May-September, 140-day cycle), and Spring (July-October, 110-day cycle). The rainfall data were sorted by month within each year, and the rainfall for each crop cycle was calculated for the country's main rice-growing regions over the 29 years studied. This data is shown in Table 1.

The rainfall data, sorted as described above, were analyzed for subsequent use in calculating crop water demand, following the procedure outlined by FAO (2016)FAO: Cropwat 8.0 for windows user guide, Food Agricultural Organization (FAO), Rome, 2016.. for use in the CropWat 8.0 program.

Soils

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Martínez et al. (2017)MARTÍNEZ, J.; HERRERA, J.; MENESES, J.: Los suelos para el cultivo del arroz y su relación con el riego. En: Manejo integrado del riego en el cultivo del arroz, Inst. Instituto de Investigaciones del Arroz- Instituto de Ingeniería Agrícola, Informe de proyecto, La Habana, Cuba, 2017., distributed the predominant soil types in the different rice-growing areas in each province, which is shown in Table 2.

Ascanio et al. (1980)ASCANIO, O.; BOUZA, H.; HERNANDEZ, A.; AGAFONOV, O.: “Principales propiedades fisicas e hidrofisicas de los suelos arroceros de Cuba.”, Ciencia y Tecnica en la Agricultura. Serie Riego y Drenaje, 3, 1980. based on the Second Genetic Classification of Cuban Soils, grouped Cuban rice soils into 7 types, as shown in Table 2. Martínez et al. (2017)MARTÍNEZ, J.; HERRERA, J.; MENESES, J.: Los suelos para el cultivo del arroz y su relación con el riego. En: Manejo integrado del riego en el cultivo del arroz, Inst. Instituto de Investigaciones del Arroz- Instituto de Ingeniería Agrícola, Informe de proyecto, La Habana, Cuba, 2017., distributed these soil types across different rice-growing areas in each province.

Table 2. Predominant soil types in Cuban rice-growing areas and distribution by province and

Types	soils	Rice areas	Soils infiltration groups according to Samaké (1998)SAMAKÉ, M.: Familias de curvas de infiltración para los suelos arroceros cubanos y sus aplicaciones en el diseño de sistemas de riego para estos suelos, Instituto Superior Agropecuario de la Habana (ISCAH)-Instituto de Investigaciones de Riego y Drenaje (IIRD), Tesis en Opción al Grado de MSc., Provincia Habana, Cuba, 1998.
I	Dark gleyed and humic plastics, typical gley (heavy clay texture)	Matanzas, Sancti Spiritus Granma.	I
II	Dark gleyed and gleyzous plastics	Artemisa y Mayabeque	II
III	GleyFerraliticos	Pinar del Río y Camagüey	III
IV	Dark gleyzoid plastics (granular structure up to 40 cm)	Matanzas, Sancti Spiritus Granma.	I
V	Typical humicgley (loamy texture)	Granma	I
VI	Yellowish quartzite gley, laterized	Pinar del Río, Camaguey	III
VII	Typical yellowish quartzite	Pinar del Rio, Artemisa	III

Based on the data of rice´s soils physical properties existing in the IAgric database, and the works of Simeón (1979)SIMEÓN, F.: “Características de las propiedades hidrofísicas de los principales suelos agrícolas de Cuba”, Voluntad hidráulica, 16(49-50): 16-23, 1979., Ascanio et al. (1980)ASCANIO, O.; BOUZA, H.; HERNANDEZ, A.; AGAFONOV, O.: “Principales propiedades fisicas e hidrofisicas de los suelos arroceros de Cuba.”, Ciencia y Tecnica en la Agricultura. Serie Riego y Drenaje, 3, 1980. and Cid et al. (2012)CID, G.; LÓPEZ, T.; GONZÁLEZ, F.; HERRERA, J.; RUIZ, M.E.: “Características físicas que definen el comportamiento hidráulico de algunos suelos de Cuba”, Revista Ingeniería Agrícola, 2(2): 25-31, 2012, ISSN: 2306-1545., the file of properties of these soils was prepared according to each site, where the predominant soil types in each one were taken from the 1:25 000 soil map of each of the provinces where the study sites are located. According to the soil distribution shown in Table 2, and the three categories into which Samaké (1998)SAMAKÉ, M.: Familias de curvas de infiltración para los suelos arroceros cubanos y sus aplicaciones en el diseño de sistemas de riego para estos suelos, Instituto Superior Agropecuario de la Habana (ISCAH)-Instituto de Investigaciones de Riego y Drenaje (IIRD), Tesis en Opción al Grado de MSc., Provincia Habana, Cuba, 1998., grouped them according to its infiltration capacity, Table 3 was prepared, which shows the soil parameters used in the soil module of the CropWat program for each site considered in the study.

Table 3. Parameters to be used in the "soils" module of the CropWat 8.0 program to calculate irrigation demand in rice

Parameter	Group I	Group II	Group III
Parameter	Matanzas, Sancti Spíritus, Granma	Artemisa, Mayabeque	Pinar del Río, Camagüey
Total Available water (TAW)	270	250	170
Maximum Infiltration rate (mm/day)	17	17	43
Maximum rooting depth (cm)	50	50	50
Initial soil moisture depletion (% de ADT (%)	100	100	100
Initial available soil moisture (mm/m)	0	0	0
Drainable Porosity () %	5	9	9
Critical depletion for puddle cracking(fraction)	0,6	0,6	0,6
Maximum percolation rate after puddling(mm/day)	2,6	2,6	2,6
Water availability at planting (% of saturation)	0	0	0
Maximum water depth (mm)	100	10	10

Crop coefficients

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Crop coefficients (KC) were calculated for the study sites based on the Kc proposed by Herrera-Puebla et al. (2020)HERRERA-PUEBLA, J.; MENESES-PERALTA, J.; DUARTE-DÍAZ, C.; GONZÁLEZ-ROBAINA, F.; HERVÍS-GRANDA, G.: “Determination of Crop Coefficients for Estimating Evapotranspiration in a Paddy Field in Cuba”, Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 29(3): 05-20, 2020, ISSN: 1010-2760., for the western region of Cuba, using the methodology proposed by Allen et al. (2006)ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.S.; RAES, D.; SMITH, M.: “Evapotranspiración del cultivo: guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Roma: FAO, 298(0), 2006.. To calculate the initial Kc, in their methodology, Allen et al. (2006)ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.S.; RAES, D.; SMITH, M.: “Evapotranspiración del cultivo: guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Roma: FAO, 298(0), 2006., established that for rice grown in flooded fields with a water depth of 0.10-0.20 m, the ETc value during the initial stage will consist primarily of evaporation from the water surface. The Kc value included by the aforementioned authors is 1.05 for a sub-humid climate with light to moderate winds. However, for the conditions of western Cuba, Herrera-Puebla et al. (2020)HERRERA-PUEBLA, J.; MENESES-PERALTA, J.; DUARTE-DÍAZ, C.; GONZÁLEZ-ROBAINA, F.; HERVÍS-GRANDA, G.: “Determination of Crop Coefficients for Estimating Evapotranspiration in a Paddy Field in Cuba”, Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 29(3): 05-20, 2020, ISSN: 1010-2760., found an initial Kc value of 0.8, which was used to extrapolate the mean and final coefficients for the sites where irrigation demand will be calculated. Table 4 shows the crop coefficients for each study site and their comparison with the Kc proposed by Allen et al. (2006)ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.S.; RAES, D.; SMITH, M.: “Evapotranspiración del cultivo: guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Roma: FAO, 298(0), 2006..

Table 4. Crop coefficients (Kc) for the different sites

	*Allen et al.* (2006)*ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.S.; RAES, D.; SMITH, M.: “Evapotranspiración del cultivo: guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Roma: FAO*, 298(0), 2006.	Paso Real y Corojal	La Sierpe y Sur del Jibaro	Vertientes	Jucarito	Yara y Veguitas	Kc average
Winter planting
Kc_initial	1,1	0,80	0,80	0,80	0,80	0,80	0,80
Kc_medium	1,2	1,40	1,30	1,30	1,30	1,13	1,29
Kc_final	1,05	1,3	1,18	1,19	1,23	1,23	1,23
Spring planting
Kc_initial	1,1	0,80	0,80	0,80	0,80	0,80	0,80
Kc_medium	1,2	1,33	1,40	1,30	1,31	1,21	1,31
Kc_final	1,05	1,23	1,30	1,20	1,21	1,17	1,22

Results and Discussion

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Rainfall Analysis

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Figure 1 shows the behavior of annual and seasonal rainfall for each scenario at every studied sites. It can be observed that, regardless of the model, rainfall decreases from west to east, with average values for the three models of 1644, 1467.5, and 1239.1 mm yr^-1 for the western, central, and eastern zones, respectively. The coefficient of variation (C.V.) for annual rainfall is also much lower in the western and central zones than in the eastern zones, indicating greater consistency in the average values for this region. In the western zone, scenario 2 (Mpi-esm1-2-hr-SSP126) showed the highest average annual rainfall values (1715,2 mm year^-1), while in the eastern region, the highest values corresponded to Hadgem3-gc3SSP126 model (1287,2 mm). In the central zone, scenarios 1 and 2 had similar annual rainfall values (1456,5 mm year^-1); in all the studied sites, the mean annual rainfall was 1456,5 mm year^-1.

Figure 1. Average annual and seasonal rainfall in the three scenarios for each of the sites under study.

Also during the rainy season, rainfall in the west and center, as well as the CV, show higher values than the eastern region in all three models studied. However, for the dry season, only in model 1 (model Hadgem3-gc31-ll-SSP1 2.6) is there a clear superiority in rainfall values for the western region, although it also presents the highest CV values.

The behavior of the average monthly rainfall for all the sites studied and for each scenario is shown in Figure 2.

Figure 2. Average monthly rainfall for all sites for the three models studied.

For all models, the lowest rainfall values are found in the months of November to April, corresponding to the dry season, and the highest in the months of May to October. A decrease in rainfall can be observed in the months of July and August, equivalent to 30%, 20%, and 20% for models 1, 2, and 3, respectively, relative to the total rainfall that would occur during the remaining months of the rainy season. This period, known as the cold season, according to Carrazana et al. (2013)CARRAZANA, J.A.; MARTÍNEZ, J.; COLOM, L.; FONTOVA, M.: “Uso Eficiente del agua en el Cultivo del Arroz”, En: VIII Seminario Internacional del Uso Integral del Agua. INRH, Cuba, Ed. Instituto Nacional de Recursos, Hidráulicos, La Habana, Cuba, 2013., is characterized by the longest growth cycle and expression of yield potential. These factors are influenced by the behavior of temperatures and solar radiation. It also corresponds to the highest water demand due to a longer growth cycle and the rainy season.

Figure 3 shows the rainfall values for each planting period, scenario, and site; As expected, rainfall values in period 1 (Figure 3a, sowing in December and cycle length of 150 days), which correspond to the dry season, show the lowest total rainfall, regardless of site or model. Period 2 (Figure 3b), where crop growth coincides with the rainy season, shows the highest accumulated precipitation, also independent of site and scenario. Period 3 (Figure 3c) shows an intermediate situation between the two previous periods.

Figure 3. Average rainfall values for each planting season, scenario, and location.

Table 5 shows the calculated values for the probability of rainfall for the western and central regions and the eastern region. As Table 5 shows, there are differences, albeit slight, between the coefficients for each site and planting season. This is because Kc depends on both climatic conditions (potential evapotranspiration) and crop development, which determines crop evapotranspiration.

From the results obtained, in terms of rainfall parameters, crop coefficients and soil properties of the different sites where the future water demand for rice will be determined according to the SSP1 2.6 scenario and the 3 models studied, the great variation in rainfall between regions is observed, where it is shown that regardless of the model there is a decrease in rainfall values from west to east, with average values for the three scenarios 1644, 1467,5 and 1239,1 mm year^-1 for the western, central and eastern areas respectively, which together with the variations in Kc and soil types between sites will impose variations in the irrigation demand of the crop.

Table 5. Rainfall Probability´s values for the years, wet (25%), medium (50%) and dry (75%) for the different sites, planting season and scenario

Sitio	Época	Meses	P (%)	Modelos
				Hadgem-gc31-II SSP-1.26		Mpi.esn-1-2-hr SSP-1.26		Mpi.esn-2-0-hr SSP-1.26
				Año	Lluvia total (mm)	Año	Lluvia total (mm)	Año	Lluvia total (mm)
Región Occidental
Los Palacios	1	dic-mayo	25	2040	556,1	2029	599,9	2040	556,1
	1		50	2033	462,5	2035	507,7	2033	462,5
	1		75	2041	407,7	2037	453,8	2041	407,7
	2	mayo-sept.	25	2029	985,3	2039	1113,8	2046	1057,8
	2		50	2036	878,5	2032	1002,2	2048	962,1
	2		75	2047	816,1	2037	936,9	2033	906,2
	3	julio-nov	25	2042	852,9	2029	956,3	2049	861,8
	3		50	2023	744,7	2039	855,8	2047	794,5
	3		75	2045	681,5	2042	797,0	2041	755,2
Corojal	1	dic-mayo	25	2028	557,6	2029	603,8	2040	550,4
	1		50	2037	482,1	2035	514,3	2042	473,5
	1		75	2024	437,9	2037	462,0	2050	428,5
	2	mayo-sept.	25	2039	1038,3	2048	1171,1	2032	1093,3
	2		50	2036	931,5	2041	1057,4	2050	1002,5
	2		75	2033	869,1	2044	990,9	2042	949,4
	3	julio-nov	25	2042	899,9	2027	998,3	2026	909,6
	3		50	2024	791,7	2045	897,8	2048	835,4
	3		75	2047	728,5	2042	839,0	2045	792,0
Región Central
Sur del Jibaro	1	dic-mayo	25	2043	503,5	2039	478,5	2029	499,9
	1		50	2026	449,4	2030	437,6	2047	445,9
	1		75	2038	417,7	2041	413,7	2036	414,4
	2	mayo-sept.	25	2039	1076,4	2027	1189,5	2050	1073,5
	2		50	2026	979,3	2041	1016,9	2036	983,4
	2		75	2032	922,6	2047	915,9	2023	930,7
	3	julio-nov	25	2028	800,5	2034	854,6	2037	756,7
	3		50	2042	700,7	2027	691,7	2029	679,8
	3		75	2048	642,3	2041	596,4	2032	634,8
La Sierpe	1	dic-mayo	25	2043	503,5	2039	477,2	2039	499,9
	1		50	2026	449,4	2038	436,0	2047	445,9
	1		75	2038	417,7	2041	411,9	2046	414,4
	2	mayo-sept.	25	2039	1076,4	2027	1189,5	2050	1073,5
	2		50	2026	979,3	2041	1016,9	2036	983,4
	2		75	2032	922,6	2047	915,9	2023	930,7
	3	julio-nov	25	2028	800,5	2029	854,6	2037	756,7
	3		50	2042	700,7	2027	691,7	2027	679,8
	3		75	2048	642,3	2041	596,4	2032	634,8
Region Oriental
Vertientes	1	dic-mayo	25	2043	521,9	2046	506,1	2048	486,3
	1		50	2038	461,7	2027	444,2	2040	443,4
	1		75	2036	426,5	2042	407,9	2035	418,2
	2	mayo-sept.	25	2033	937,1	2025	1054,9	2026	919,5
	2		50	2050	823,4	2032	845,6	2036	819,7
	2		75	2036	756,9	2024	723,1	2047	761,3
	3	julio-nov	25	2047	723,1	2027	811,6	2029	646,5
	3		50	2041	609,4	2032	604,3	2048	579,6
	3		75	2038	542,9	2043	483,1	2030	540,5
Jucarito	1	dic-mayo	25	2032	455,5	2032	432,8	2034	440,8
	1		50	2033	395,5	2031	364,2	2026	390,6
	1		75	2036	360,4	2039	324,1	2035	361,2
	2	mayo-sept.	25	2041	828,9	2029	919,5	2029	823,8
	2		50	2045	736,7	2034	730,9	2038	728,1
	2		75	2036	682,8	2026	620,6	2040	672,2
	3	julio-nov	25	2024	623,5	2023	733,7	2039	572,0
	3		50	2032	533,4	2032	555,6	2049	509,5
	3		75	2045	480,7	2043	451,4	2033	473,0
Yara	1	dic-mayo	25	2025	444,1	2041	426,8	2033	416,8
	1		50	2045	389,4	2026	364,9	2026	379,7
	1		75	2026	357,3	2036	328,6	2035	358,0
	2	mayo-sept.	25	2041	878,9	2023	882,5	2026	835,4
	2		50	2050	752,1	2033	754,3	2037	732,1
	2		75	2036	677,9	2048	679,3	2038	671,7
	3	julio-nov	25	2042	694,2	2035	679,3	2026	641,9
	3		50	2035	568,0	2031	572,5	2030	549,7
	3		75	2026	494,2	2044	510,1	2025	495,8

The variations in rainfall probabilities between years, regions, and models demonstrate the appropriateness of choosing rainfall from the period in which the crop is planted rather than the climatic or hydrological year.

Since the planting period, corresponding to the so-called "cold period," is when the highest yields are obtained and where the greatest water demands also occur, it was decided, when calculating future crop water demands, to work only with this period, since any water demand planning for a rice irrigation system project would include the demand for this cycle.

Water Balance

⌅

The water balance shown in Figure 4 was calculated from the ETo values calculated using the Penman-Monteith equation (Allen et al., 2006ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.S.; RAES, D.; SMITH, M.: “Evapotranspiración del cultivo: guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Roma: FAO, 298(0), 2006.) and the monthly rainfall for each model and site.

Figure 4. Annual water balance for each model and site studied.

As can be seen in Figure 4, in all models under the same SSP1 2.6 scenario, there is a marked imbalance between rainfall and ETo in the months corresponding to the dry season. While in the western and central regions this deficit disappears starting in May, in the eastern region, Models 1 and 3 maintain this throughout the year, while in Model 2, it disappears from August to November.

Crop Evapotranspiration

⌅

According to Bouman et al. (2012)BOUMAN, B.A.M.; HAEFELE, S.M.; HIZZI, G.; PENG, S.; HSIAO, T.C.: Respuesta del rendimiento de los cultivos al Agua, Ed. International Rice Research Institute, Estudio FAO Riego y Drenaje, FAO ed., vol. 56, Roma, Italia, 2012, ISBN: 971-22-0219-4., the ETc for a rice crop cycle varies between 400 and 700 mm in the tropics and 800 to 1100 mm in temperate regions, representing 56 to 53% of the total water delivered to the crop, according to Renault (2004)RENAULT, D.: Rice is Life. International Year of Rice, ‘en línea“, FAO, Rome, Italy, 2004, Disponible en: www.rice.org.. Halfway through the crop cycle, when the crop is fully covered, rice evapotranspires at a rate slightly higher than the reference evapotranspiration (ET0), with average daily ET rates of 4-5 mm day^-1 in the tropical wet season and 6-7 mm day^-1 in the tropical dry season, but which can reach 10-11 mm day^-1 in arid regions (Bouman et al., 2012BOUMAN, B.A.M.; HAEFELE, S.M.; HIZZI, G.; PENG, S.; HSIAO, T.C.: Respuesta del rendimiento de los cultivos al Agua, Ed. International Rice Research Institute, Estudio FAO Riego y Drenaje, FAO ed., vol. 56, Roma, Italia, 2012, ISBN: 971-22-0219-4.),

For Cuban conditions, Herrera-Puebla et al. (2019)HERRERA-PUEBLA, J.; HERVIS-GRANDA, G.; GONZÁLEZ-ROBAINA, F.; DUARTE-DÍAZ, C.: “Estudio sobre el balance hídrico del arroz en Cuba”, Ingeniería Agrícola, 9(3), 2019, ISSN: 2227-8761., reviewed studies on this parameter in Cuba and showed values ranging from 657 to 1173 mm/crop cycle. These authors also compared the results of lysimeter studies and data estimated using the CropWat program for the Los Palacios region (Pinar del Río).

Figure 5 shows the average crop evapotranspiration (ETc), in each model, for the total of a 130-day cycle in rice grown in the so-called cold season.

Figure 5. Average crop evapotranspiration in the three models for the SSP1 2.6 scenario.

The values in Figure 5, show that rice´s ETc for the study period is within the values obtained both globally and nationally. The Mpi-esm1-2-hr-SSP126 model (model 2) showed the lowest ETc values, 3,9% and 8,3% lower than models 1 and 3, respectively.

Comparing the study sites, Figure 6 shows that regardless of the model, the highest ETc values are always found in the central region, with average values for the three models exceeding the values obtained in the western and eastern regions by 18,9% and 6,4%, respectively.

Figure 6. Crop evapotranspiration by model and site studied.

Water balance in rice cultivation

⌅

Rice irrigation water demands are closely related to the crop's unique water balance. The rice water balance can be briefly represented by the water balance formula (Ding et al., 2017DING, Y.; WANG, W.; SONG, R.; SHAO, Q.; JIAO, X.; XING, W.: “Modeling spatial and temporal variability of the impact of climate change on rice irrigation water requirements in the middle and lower reaches of the Yangtze River, China”, Agricultural water management, 193: 89-101, 2017, ISSN: 0378-3774.):

Δ H = I + R - E - T - P - D

(1)

Where ΔH is the variation in water stored on the terrace, I is the water applied as irrigation, and R, E, T, P, and D represent rainfall, evaporation, transpiration, percolation, and surface drainage, respectively.

Figure 7 shows the components of the crop water balance according to the three climate models studied. Crop consumption losses plus percolation losses constitute the majority of the water that irrigation must replenish. As Figure 7 shows, rainfall accounts for a contribution of 15 to 17%, depending on the model considered.

Figure 7. Components of the rice water balance for each model.

Crop irrigation demand

⌅

As noted above, the amount of water to be applied as irrigation in rice crops depends on the ETc and percolation losses, since for agro technical reasons, the crop is maintained almost constantly with a water depth of 5-10 cm above the soil. The magnitude of this depth, expressed as the net irrigation rate, depends on the length of the crop cycle, climatic demand, and the soil infiltration capacity. Table 6 shows the gross irrigation demand values by site, for a 130-day crop cycle and cold sowing, i.e., sowing in December and harvesting in early May.

Table 6. Net and gross norm values (mm) for a 130-day rice crop cycle at different sites and climate models

Sites	Climatic Models
	Hadgem3-gc31-ll-SSP126		Mpi-esm1-2-hr-SSP126		Mpi-esm2-0-ssp-126
	Irrigation needs (mm/crop cycle)		Irrigation needs (mm/crop cycle)		Irrigation needs (mm/crop cycle)
	Net	Gross	Net	Gross	Net	Gross
Los Palacios	1026,8	1466,9	971,8	1388,3	1025,8	1465,4
Corojal	891,4	1273,4	982,4	1403,4	655,8	936,9
La Sierpe	840,9	1201,3	736,8	1052,6	951,1	1358,7
Vertientes	1061,2	1516,0	1049,7	1499,6	952,3	1360,4
Yara	962,0	1374,3	843,1	1204,4	849,1	1213,0
Jucarito	835,1	1193,0	747,4	1067,7	938,1	1279,1
Average		1337,5		1269,3		1279,1

To calculate the gross irrigation, need as shown in Table 7, an overall irrigation system efficiency coefficient of 0,7 was used, equivalent to the efficiency required by an well designed and maintaining system according to INRH Standard 287/2015 (INRH-Cuba, 2015INRH-CUBA: Resolución 287/2015, Anexo 2. ÍNDICES DE CONSUMO: Normas de Riego Netas Totales para los Cultivos Agrícolas, Inst. Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos, Presidencia del INRH, La Habana, Cuba, 2015.).

The same Standard establishes net irrigation requirements for rice ranging from 1128 to 1186 mm by cycle, which reach gross values, taking into account a system efficiency of 70%, of 1611 to 1694 mm, well above the actual requirements of the crop. Therefore, for the purposes of the national water balance, a gross irrigation requirement of 1400 mm has been established.

Recent studies by Cisneros et al. (2023)CISNEROS, E.; HERRERA, J.; CUN, R.; GONZÁLEZ, F.; CHATERLAN, Y.; DOMÍNGUEZ, C.: Estimación de las normas totales netas de riego en tres polos arroceros de Cuba, Inst. Instituto de Investigaciones de Ingeniería Agrícola (IAgric), Informe técnico de Introducción de resultados de Investigación, La Habana, Cuba, 10 p., 2023. for the sites Los Palacios, Corojal, and La Sierpe, using a 13-year historical rainfall and ETc series from 2008 to 2020 and rainfall occurrence probabilities within the crop cycle (130 days, December-May), produced the values shown in Table 7.

Table 7. Rice water requirements for each studied site, based on the probabilities of rainfall occurrence for the planting season (December-May) 130 days Taken from .

Sitio	Precipitation Probability (%)	Rainfall (mm)	ETc (mm)	Total Net Irrigation Requirement (mm)	Total Percolation Losses (mm)
Los Palacios Pinar del Rio	75	256,3	493,4	1023,88	580,4
EL Corojal Artemisa	75	287,0	488,0	891,80	415,5
La Sierpe Santi Espíritus	75	150,9	540,1	1027,78	411,8

Comparing the ETc values shown in Table 7 with those in Figure 6, it can be seen that the ETc for the period studied in the three models increased on average by 32, 27, and 33% for Los Palacios, Corojal, and La Sierpe, respectively, while rainfall decreased by 4,4% and 15,2% in Los Palacios and Corojal and increased by 36,3% for La Sierpe.

The above values for these three sites suggest that, under the studied climate scenarios, an increase in crop ETc of approximately 30% can be expected, related to the expected increases in temperatures.

However, this increase in ETc does not always lead to an increase in crop irrigation demand, which, as shown in Figure 8a, is closely related to rainfall behavior (Figure b) in each model.

Figure 8. Differences in the amount of rainfall (a) in relation to the baseline (2008-2020) and variation in irrigation demand (b) for three sites according to the three climate models studied.

As shown in Figure 8a, in model 1 (Hadgem3-gc31-II-SSP1.26), irrigation demand decreases for the Corojal and La Sierpe sites, although rainfall is only higher at the La Sierpe site. In model 2 (Mpi-esm1-2hr-SSP126), for the Los Palacios site, there is a decrease in irrigation demand despite a slight decrease in rainfall, while for a greater difference in rainfall, irrigation demand increases at the Corojal site and at La Sierpe, in correspondence with the increase in rainfall, irrigation demand also decreases. Model 3 (Mri-esm2-0-1.26) shows an increase in the amount of rainfall for all sites and, correspondingly, the amount of water demanded for irrigation also decreases. These variations in irrigation demand are influenced not only by the total rainfall during the crop's growth period, but also by its distribution within this cycle, as well as by soil type.

Acharjee et al. (2017)ACHARJEE, T.K.; LUDWIG, F.; VAN HALSEMA, G.; HELLEGERS, P.; SUPIT, I.: “Future changes in water requirements of Boro rice in the face of climate change in North-West Bangladesh”, Agricultural water management, 194: 172-183, 2017, ISSN: 0378-3774. in Bangladesh reported that ETo increased in the future, primarily due to rising temperatures, while potential rice water requirements (ETc) decreased by 6,5% and 10,9% for the RCP 4.5 and 8.5 scenarios, respectively, in 2050, and by 8,3% and 17,6% for these respective scenarios in 2080, compared to the 1980-2013 baseline.

Conclusions

⌅

Independently of the climatic model use for the future rainfall´s evaluation, there is a diminution in the total annual rainfall´s values from west to the east, with average for the three models of 1644, 1467,5 and 1239,1 mm year^-1 for the occidental, central and oriental zone, respectively.
From the global climatic models study under SSP1-2.6 scenario, rice water demand was higher in the Hadgem3-gc31 model with an average gross water requirement for the 6 study sites of 1337,5 mm in a 130 days’ rice growth cycle, it was 5,8 and 4,3% superior to the models Mpi-esm1-2hr-SSP126 y Mri-esm2-0-126, respectively.
The expected effect of the increase in temperatures predicted in climate change studies for Cuba will undoubtedly lead to an increase in potential crop water consumption (ETc); however, the uncertain behavior of rainfall between sites and models for the SSP1-2.6 scenario leads to variability in crop irrigation demand, which is strongly influenced by the amount of rainfall within the cycle and by its distribution.
Another possible source of variation in future crop irrigation demand, not studied in this result but reported by different authors, mainly in Asia, is the potential decrease in the crop cycle due to increased temperatures, which, in addition to decreasing water demand, could also lead to a decrease in crop yield, which should be the subject of future studies in Cuba

Introducción

⌅

El consumo de arroz en Cuba se ha estimado en unos 70 kg per cápita anual, por lo que el país demanda unas 700 000 toneladas de este grano (Gutiérrez y Lau, 2019GUTIÉRREZ, S.D.; LAU, S.B.: “Metodología para la formación del precio del arroz en Cuba”, Revista Cubana De Finanzas Y Precios, 3(1): 91-101, 2019.). La producción promedio de arroz cascara para los años 2018-2022 fue de 297 281 toneladas, lo que equivale aproximadamente a 134 000 toneladas de arroz consumo, mientras que para ese mismo quinquenio la importación promedio anual de arroz consumo fue de 477 480 toneladas ONEI-Cuba (2022)ONEI-CUBA: Anuario Estadístico de Cuba 2022, La Habana, Cuba, 2022, ISBN: 978-959-7119-62-3., lo cual significa que el país ha requerido importar como promedio el 78% del arroz que consume. Las cifras anteriores indican la importancia de este cultivo para el país y la necesidad del incremento de su producción con vistas disminuir en la mayor medida posible de tan alto volumen de importación. A esta disyuntiva resalta el posible efecto a futuro del cambio climático sobre la producción de arroz en Cuba, sobre todo en cuanto a la posibilidad de suplir o no su demanda de agua.

La Tercera Comunicación Nacional a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático (CITMA-Cuba, 2020CITMA-CUBA: Tercera Comunicación Nacional a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático, Ed. Ministerio de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente, República de Cuba, La Habana, Cuba, 2020, ISBN: 978-959-300-170-0.), prevé entre los principales impactos motivado por el CC para el cultivo del arroz en el país la reducción de la superficie de cultivo por aniego, debido a la menor disponibilidad de agua, cosechas de menor calidad y magnitud total.

Por otra parte, según Hervis et al. (2019)HERRERA-PUEBLA, J.; HERVIS-GRANDA, G.; GONZÁLEZ-ROBAINA, F.; DUARTE-DÍAZ, C.: “Estudio sobre el balance hídrico del arroz en Cuba”, Ingeniería Agrícola, 9(3), 2019, ISSN: 2227-8761., las afectaciones potenciales más relevantes para el desarrollo de la agricultura se centran en las variables climáticas como la temperatura y la precipitación, a distintas escalas de tiempo y en dependencia de la región, donde en los cambios locales a futuro aumenta en 1,0°C la temperatura media anual y en 2,0°C la temperatura mínima media anual. El IPCC (Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático), en su sexto informe define las vías socioeconómicas compartidas (SSP), las cuales reemplazan a las nombradas Trayectorias de Concentración Representativas (RPC), estas vías socioeconómicas compartidas (SSP) como escenarios modelados, que se usan para explorar las emisiones futuras, el cambio climático, los impactos, las posibles estrategias de mitigación y adaptación, además, se vincula la proyección futura correspondiente de las emisiones de gases de efecto invernadero y el cambio de uso de la tierra bajo el argumento del SSP de referencia como una versión nueva y mejorada de los RCP (Environment and Climate Change Canada, 2023ENVIRONMENT AND CLIMATE CHANGE CANADA: CMIP6 and Shared Socioeconomic Pathways overview, ‘en línea“, ClimateScenarios.Canada, 2023, Disponible en: https://ClimateScenarios.Canada.ca/?Page=cmip6-OverviewNotes.).

En particular, el SSP1-2.6 es un escenario que comienza en 2015 y tiene emisiones de GEI bajas, y emisiones de CO₂ que disminuyen hasta llegar a emisiones netas iguales a cero, alrededor o después de 2050, seguido de niveles variables de emisiones netas negativas de CO₂ (Januta, 2021JANUTA, A.: “Que significan los cinco futuros del informe de la ONU sobre el clima”, es.euronews.com, 2021.). Es un escenario optimista desarrollado con el fin de simular un desarrollo compatible con la meta de 2°C (es improbable que se supere un calentamiento global de 2 °C, temperatura estimada: 1,5 °C), camino hacia un mundo sostenible y verde (IPCC, 2021IPCC: Cambio climático 2021. Bases físicas. Resumen para responsables de políticas, Contribución del Grupo de Trabajo I al Sexto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, La Habana, Cuba, 40 p., 2021, ISBN: 978-92-9169-358-0.).

En los estudios sobre la demanda de agua a futuro del cultivo del arroz en diversos países (Gilanipour y Gholizadeh, 2016GILANIPOUR, J.; GHOLIZADEH, B.: “Prediction of rice water requirement using FAO-CROPWAT model in North Iran under future climate change”, Preprints, 2016.; Kyu y Truong, 2018KYU, S.L.; TRUONG, A.D.: “Predicting future water demand for Long Xuyen Quadrangle under the impact of climate variability”, En: Acta Geophysica, 2018, DOI: https://doi.org/10.1007/s11600-018-0176-4.; Hastarai et al., 2022HASTARAI, A.A.; WIBOWO, A.; TAMBUNAN, M.P.; PUTRO, D.A.: “Projection of The Effect of Climate Change on Crop Water Requirements for Rice Plants in Majalengka Regency”, En: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Ed. IOP Publishing, vol. 1111, p. 012021, 2022, ISBN: 1755-1315.; Agrawal et al., 2023AGRAWAL, A.; SRIVASTAVA, P.K.; TRIPATHI, V.K.; MAURYA, S.; SHARMA, R.; DJ, S.: “Future projections of crop water and irrigation water requirements using a bias-corrected regional climate model coupled with CROPWAT”, Journal of Water and Climate Change, 14(4): 1147-1161, 2023, ISSN: 2040-2244. entre otros) ha sido ampliamente utilizado el programa CropWat desarrollado por Smith (1992)SMITH, M.: CROPWAT: A computer program for irrigation planning and management, Ed. Food & Agriculture Org., 1992, ISBN: 92-5-103106-1., en su versión más moderna CropWat 8.0 (FAO, 2008FAO: CropWat 8.0 for windows 2000-2008, Food Agricultural Organization (FAO), Rome, Italy, 2008.). El programa CropWat calcula la evapotranspiración potencial utilizando la ecuación de Penman-Monteith, para lo que requiere datos de temperatura máxima y mínima, humedad relativa, velocidad del viento, e insolación; a partir de estos datos y utilizando el coeficiente de cultivo puede calcular la evapotranspiración del cultivo para el sitio que se seleccione. Además, requiere de datos de lluvia, y suelos, este último dato, para el caso del arroz demanda un tratamiento diferente al resto de los cultivos tomando en cuenta que el arroz se cultiva en la mayor parte del mundo mediante riego por inundación. Todos estos datos se trabajan en sub-rutinas diferentes que luego el programa une para el cálculo de la demanda y programación del riego (FAO, 2009FAO: Cropwat 8.0 for windows user guide, Food Agricultural Organization (FAO), Rome, Italy, 2009.).

Teniendo en cuenta lo anterior, este trabajo se planteó como objetivo estudiar el efecto de la variación de las lluvias utilizando el escenario climático SSP1-2.6 y tres modelos climáticos regionales (Hadgem3-gc31-ll-SSP1 2.6, Mpi-esm1-2-hr-SSP126 y Mri-esm2-0-SSP126), con variables climáticas hasta el año 2050, utilizando el programa CropWat 8.0 FAO (2008)FAO: CropWat 8.0 for windows 2000-2008, Food Agricultural Organization (FAO), Rome, Italy, 2008. para el cálculo de la demanda de riego del cultivo.

Materiales y Métodos

⌅

La Tabla 1 muestra la localización de los sitios estudiados, las coordenadas geográficas mostradas corresponden a la ubicación de la estación meteorológica utilizada.

TABLA 1. Sitios de estudio

Sitio	Provincia	Coordenadas		Altura (m.s.m.m)
Sitio	Provincia	Norte	Oeste	Altura (m.s.m.m)
Paso Real de San Diego	Pinar del Río	22°33’47”	83°18’26”	47
El Corojal	Artemisa	23º 29’ 4,1”	83º 24’ 6,26”	38
La Sierpe	Sancti Spíritus	21°46´18,03"	79°16´6,22"	41
Vertientes	Camagüey	21° 52´68	78° 22´58	32
Jucarito	Granma	20°40´6,76"	76°33´10,12"	37
Yara	Granma	20°13´38,59"	76°57´3,40"	41

Lluvias

⌅

Con vistas a organizar los datos requeridos por las diferentes sub-rutinas del programa CropWat, se realizó el análisis de las lluvias de los principales polos arroceros del país (Tabla 1) para el período 2022-2050.

Este análisis se realizó para 3 modelos y un mismo escenario SSP1-2.6:

Hadgem3-gc31-ll-SSP1-2.6 (modelo1)
Mpi-esm1-2-hr-SSP1-2.6 (modelo 2)
Mri-esm2-0-SSP1-2.6(modelo 3)

Para el análisis de las lluvias se consideraron, según Aleman et al., 2020ALEMÁN, L.A.; MENESES, J.; MARTINEZ, J.; POLÓN, R.; HERRERA, J.; LEÓN, O.: Manejo del agua., Ed. Ministerio de la agricultura, Instituto de Granos, Instructivo técnico del arroz ed., vol. I, La Habana, Cuba, 2020, ISBN: 978-959-285-065-1.), 3 ciclos de cultivo de arroz, Frio (diciembre-mayo, ciclo 150 días), pre primavera (mayo-septiembre, ciclo 140 días) y primavera (julio-octubre, ciclo 110 días).

Los datos de lluvias fueron ordenados por meses dentro de cada año y calculada la lluvia ocurrida para cada ciclo de cultivo en el total de los 29 años estudiados para los principales polos arroceros del país, los cuales se muestran en la Tabla 1.

Los datos de lluvia, ordenados como se describió anteriormente, fueron analizados para su uso posterior en el cálculo de la demanda de agua del cultivo siguiendo el procedimiento señalado por FAO (2016)FAO: Cropwat 8.0 for windows user guide, Food Agricultural Organization (FAO), Rome, 2016. para su uso en el programa CropWat 8.0.

Suelos

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Martínez et al., 2017MARTÍNEZ, J.; HERRERA, J.; MENESES, J.: Los suelos para el cultivo del arroz y su relación con el riego. En: Manejo integrado del riego en el cultivo del arroz, Inst. Instituto de Investigaciones del Arroz- Instituto de Ingeniería Agrícola, Informe de proyecto, La Habana, Cuba, 2017.) realizaron una distribución de los tipos de suelos que predomina en los diferentes polos arroceros en cada provincia, la cual se muestra en la Tabla 2.

Ascanio et al. (1980)ASCANIO, O.; BOUZA, H.; HERNANDEZ, A.; AGAFONOV, O.: “Principales propiedades fisicas e hidrofisicas de los suelos arroceros de Cuba.”, Ciencia y Tecnica en la Agricultura. Serie Riego y Drenaje, 3, 1980. basándose en la II Clasificación genética de los suelos de Cuba, agrupo los suelos arroceros de Cuba en 7 tipos según se muestra en la Tabla 2, mientras que Martínez et al. (2017)MARTÍNEZ, J.; HERRERA, J.; MENESES, J.: Los suelos para el cultivo del arroz y su relación con el riego. En: Manejo integrado del riego en el cultivo del arroz, Inst. Instituto de Investigaciones del Arroz- Instituto de Ingeniería Agrícola, Informe de proyecto, La Habana, Cuba, 2017. realizaron una distribución de estos tipos de suelos en los diferentes polos arroceros en cada provincia.

Tabla 2. Tipos de suelos predominantes en las áreas arroceras de Cuba y Distribución por provincias ( y

Tipos	Suelos	Polos arroceros	Grupos de infiltración según Samaké (1998)SAMAKÉ, M.: Familias de curvas de infiltración para los suelos arroceros cubanos y sus aplicaciones en el diseño de sistemas de riego para estos suelos, Instituto Superior Agropecuario de la Habana (ISCAH)-Instituto de Investigaciones de Riego y Drenaje (IIRD), Tesis en Opción al Grado de MSc., Provincia Habana, Cuba, 1998.
I	Oscuros plásticos gleyzados y húmicos, gley típico (de textura arcillosa pesada)	Matanzas, Sancti Spiritus Granma.	I
II	Oscuros plásticos gleyzados y gleyzosos	Artemisa y Mayabeque	II
III	Gley Ferraliticos	Pinar del Río y Camagüey	III
IV	Oscuros plásticos gleyzosos (de estructura granular hasta los 40 cm)	Matanzas, Sancti Spiritus Granma.	I
V	Gley húmicos típicos (de textura loamosa)	Granma	I
VI	Gley amarillento cuarcítico concrecionarlo laterizado	Pinar del Río, Camagüey	III
VII	Gley amarillento cuarcítico típico y concrecionarlo	Pinar del Rio, Artemisa	III

A partir de los datos de las propiedades físicas de los suelos arroceros existentes en la base de datos del IAgric, y los trabajos de Simeón (1979)SIMEÓN, F.: “Características de las propiedades hidrofísicas de los principales suelos agrícolas de Cuba”, Voluntad hidráulica, 16(49-50): 16-23, 1979., Ascanio et al. (1980)ASCANIO, O.; BOUZA, H.; HERNANDEZ, A.; AGAFONOV, O.: “Principales propiedades fisicas e hidrofisicas de los suelos arroceros de Cuba.”, Ciencia y Tecnica en la Agricultura. Serie Riego y Drenaje, 3, 1980. y Cid et al. (2012)CID, G.; LÓPEZ, T.; GONZÁLEZ, F.; HERRERA, J.; RUIZ, M.E.: “Características físicas que definen el comportamiento hidráulico de algunos suelos de Cuba”, Revista Ingeniería Agrícola, 2(2): 25-31, 2012, ISSN: 2306-1545., se preparó el fichero de propiedades de estos suelos según cada sitio, donde los tipos de suelo predominantes en cada uno fueron tomados del mapa de suelos 1:25 000 de cada una de las provincias donde se ubican los sitios de estudio.

De acuerdo a la distribución de suelos mostrada en la Tabla 2, y las tres categorías en que los agrupó Samaké (1998)SAMAKÉ, M.: Familias de curvas de infiltración para los suelos arroceros cubanos y sus aplicaciones en el diseño de sistemas de riego para estos suelos, Instituto Superior Agropecuario de la Habana (ISCAH)-Instituto de Investigaciones de Riego y Drenaje (IIRD), Tesis en Opción al Grado de MSc., Provincia Habana, Cuba, 1998., se elaboró la Tabla 3 que muestra los parámetros utilizados en el módulo suelo del programa CropWat para cada sitio considerado en el estudio.

Tabla 3. Parámetros a emplear en el módulo ¨suelos¨ del programa CropWat 8.0 para el cálculo de la demanda de riego en el arroz

Parámetro	Grupo I	Grupo II	Grupo III
Parámetro	Matanzas, Sancti Spíritus, Granma	Artemisa, Mayabeque	Pinar del Río, Camagüey
Humedad Total disponible en el suelo (CC-CM, mm m^-1	270	250	170
Tasa máxima de infiltración de la lluvia (mm día^-1)	17	17	43
Profundidad radicular máxima del cultivo (cm)	50	50	50
Agotamiento inicial de la humedad del suelo (como % de ADT (%)	100	100	100
Humedad del suelo inicialmente disponible (mm m^-1)	0	0	0
Porosidad drenable (SAT-CC) %	5	9	9
Agotamiento crítico para grietas del fangueo (fracción)	0,6	0,6	0,6
Tasa máxima de percolación después del fangueo (mm día^-1)	2,6	2,6	2,6
Disponibilidad de agua a la siembra (% de saturación)	0	0	0
Altura máxima de la lámina de agua (mm)	100	10	10

Coeficientes de cultivo

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Los coeficientes de cultivo (Kc) fueron calculados para los sitios a estudiar, a partir de los Kc propuestos por Herrera-Puebla et al. (2020)HERRERA-PUEBLA, J.; MENESES-PERALTA, J.; DUARTE-DÍAZ, C.; GONZÁLEZ-ROBAINA, F.; HERVÍS-GRANDA, G.: “Determination of Crop Coefficients for Estimating Evapotranspiration in a Paddy Field in Cuba”, Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 29(3): 05-20, 2020, ISSN: 1010-2760., para la región occidental de Cuba utilizando la metodología propuesta por Allen et al. (2006)ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.S.; RAES, D.; SMITH, M.: “Evapotranspiración del cultivo: guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Roma: FAO, 298(0), 2006.. Para el cálculo del Kc inicial, en su metodología, Allen et al. (2006)ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.S.; RAES, D.; SMITH, M.: “Evapotranspiración del cultivo: guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Roma: FAO, 298(0), 2006., establecieron que para el caso en que el arroz se desarrolla en campos inundados con una lámina de agua de 0,10-0,20 m, el valor de ETc durante la etapa inicial consistirá principalmente de la evaporación que ocurre de la superficie del agua.

El valor de Kc_inicial incluido por los autores antes citado es de 1,05 para un clima sub-húmedo con vientos ligeros a moderados, sin embargo, para las condiciones de la región occidental de Cuba, Herrera-Puebla et al. (2020)HERRERA-PUEBLA, J.; MENESES-PERALTA, J.; DUARTE-DÍAZ, C.; GONZÁLEZ-ROBAINA, F.; HERVÍS-GRANDA, G.: “Determination of Crop Coefficients for Estimating Evapotranspiration in a Paddy Field in Cuba”, Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 29(3): 05-20, 2020, ISSN: 1010-2760., encontraron un valor del Kc inicial de 0,8, que fue el utilizado para la extrapolación de los coeficientes medio y final de los sitios adonde se calculará la demanda de riego. La Tabla 4 muestra los coeficientes de cultivo para cada sitio de estudio y su comparación con los Kc propuestos por Allen et al. (2006)ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.S.; RAES, D.; SMITH, M.: “Evapotranspiración del cultivo: guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Roma: FAO, 298(0), 2006..

Tabla 4. Coeficientes de cultivo (Kc) para los diferentes sitios.

Coeficiente	*Allen et al.* (2006)*ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.S.; RAES, D.; SMITH, M.: “Evapotranspiración del cultivo: guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Roma: FAO*, 298(0), 2006.	Paso Real y Corojal	La Sierpe y Sur del Jibaro	Vertientes	Jucarito	Yara y Veguitas	Kc promedio
Siembra de frío
Kc_inicial	1,1	0,80	0,80	0,80	0,80	0,80	0,80
Kc_medio	1,2	1,40	1,30	1,30	1,30	1,13	1,29
Kc_final	1,05	1,3	1,18	1,19	1,23	1,23	1,23
Siembra de Primavera
Kc_inicial	1,1	0,80	0,80	0,80	0,80	0,80	0,80
Kc_medio	1,2	1,33	1,40	1,30	1,31	1,21	1,31
Kc_final	1,05	1,23	1,30	1,20	1,21	1,17	1.22

Resultados y Discusión

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Análisis de las Lluvias

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La Figura 1 muestra el comportamiento de las lluvias anuales y por épocas para cada escenario en los sitios estudiados; en la misma puede observarse que independientemente del modelo hay una disminución de los valores de lluvia desde occidente hacia el oriente, con valores promedios de los tres escenarios de 1644, 1467,5 y 1239,1 mm año^-1 para la zona occidental, central y oriental, respectivamente. También el coeficiente de variación (C.V) de las lluvias anuales es mucho menor en la zona occidental y central que en la oriental, indicando esto una mayor consistencia en los valores promedios para esta región. En la zona occidental el escenario 2 (Mpi-esm1-2-hr-SSP126) mostró los mayores valores de lluvia anual promedio (1715,2 mm año^-1), mientras que, en la región oriental, los mayores valores correspondieron al escenario 1 (1287,2 mm año^-1) en el modelo Hadgem3-gc3SSP126. En la zona central los escenarios 1 y 2 tuvieron similar valor de lluvias anuales (1456,5 mm año^-1); en todos los sitios estudiados el menor valor correspondió al escenario 3, con un valor promedio para todos los sitios de 1380,9 mm año^-1.

Figura 1. Lluvia promedio anual y por épocas en los tres escenarios para cada uno de los sitios bajo estudio.

También para el período lluvioso, las lluvias en occidente y centro, así como el C.V, muestran valores superiores a la región oriental en los tres modelos estudiados. Sin embargo, para el período poco lluvioso, solo en el modelo 1 (modelo Hadgem3-gc31-ll-SSP1 2.6) hay una neta superioridad en el valor de las lluvias para la región occidental, pero también presenta los mayores valores de C.V.

El comportamiento de la lluvia mensual promedio de todos los sitios bajo estudio y para cada escenario se muestra en la Figura 2.

Figura 2. Lluvias mensuales promedios de todos los sitios para los tres modelos estudiados.

Para cualquiera de los modelos los menores valores de lluvia se encuentran en los meses de noviembre a abril correspondientes al período seco del año, y los mayores en los meses de mayo a octubre, donde puede observarse una disminución de las lluvias en los meses de julio y agosto equivalentes al 30, 20 y 20% para los modelos 1, 2 y 3, respectivamente, con relación al total de lluvias que ocurrirían en el resto de los meses del período lluvioso. Este período denominado campaña de frio, de acuerdo con Carrazana et al. (2013)CARRAZANA, J.A.; MARTÍNEZ, J.; COLOM, L.; FONTOVA, M.: “Uso Eficiente del agua en el Cultivo del Arroz”, En: VIII Seminario Internacional del Uso Integral del Agua. INRH, Cuba, Ed. Instituto Nacional de Recursos, Hidráulicos, La Habana, Cuba, 2013., se caracteriza por el mayor ciclo evolutivo y expresión del potencial de rendimiento, influenciado estos aspectos por el comportamiento de las temperaturas y la radiación solar, también le corresponde la mayor demanda de agua por un mayor ciclo evolutivo y el período lluvioso del año.

La Figura 3 muestra los valores de lluvia para cada periodo de siembra, escenario y sitio; como era de esperar, los valores de lluvia en el periodo 1 (Figura 3a, siembra en diciembre y duración del ciclo de 150 días) que corresponden al período de seca es el de menor lluvia total independientemente del sitio o modelo. Por su parte el período 2 (Figura 3b) donde el crecimiento del cultivo coincide con la época de lluvias, es el de mayor acumulado de precipitación también independiente del sitio y escenario. El período 3 (Figura 3c) muestra una situación intermedia entre los dos anteriores.

Figura 3. Valores promedios de lluvia para cada época de siembra, escenario y localidad.

Las Tabla 5 muestran los valores calculados de la probabilidad de la lluvia para la región occidental y central y la región oriental. Como muestra la Tabla 5, existen diferencias, aunque ligeras, entre los coeficientes para cada sitio y época de siembra, esto es así porque Kc depende tanto de las condiciones climáticas (evapotranspiración potencial) como del desarrollo del cultivo, el cual determina la evapotranspiración del mismo.

De los resultados obtenidos, en cuanto a los parámetros de lluvias, coeficientes de cultivo y propiedades de suelo de los diferentes sitios en los que se determinará la demanda de agua a futuro del arroz, según el escenarios SSP1 2.6 y los 3 modelos estudiados, se observa la gran variación de las lluvias entre regiones, donde se muestra que independientemente del modelo hay una disminución de los valores de lluvia desde occidente hacia el oriente, con valores promedios de los tres escenarios 1644, 1467,5 y 1239,1 mm año^-1 para la zona occidental, central y oriental, respectivamente, lo cual de conjunto con las variaciones en los Kc y los tipos de suelos entre sitios impondrá variaciones en la demanda de riego del cultivo.

Tabla 5. Valores de probabilidad de la lluvia para los años, húmedo (25 %), medio (50%) y seco (75 %) para los diferentes sitios, época de siembra y escenario.

Sitio	Época	Meses	P (%)	Modelos
				Hadgem-gc31-II SSP-1.26		Mpi.esn-1-2-hr SSP-1.26		Mpi.esn-2-0-hr SSP-1.26
				Año	Lluvia total (mm)	Año	Lluvia total (mm)	Año	Lluvia total (mm)
Región Occidental
Los Palacios	1	dic-mayo	25	2040	556,1	2029	599,9	2040	556,1
	1		50	2033	462,5	2035	507,7	2033	462,5
	1		75	2041	407,7	2037	453,8	2041	407,7
	2	mayo-sept.	25	2029	985,3	2039	1113,8	2046	1057,8
	2		50	2036	878,5	2032	1002,2	2048	962,1
	2		75	2047	816,1	2037	936,9	2033	906,2
	3	julio-nov	25	2042	852,9	2029	956,3	2049	861,8
	3		50	2023	744,7	2039	855,8	2047	794,5
	3		75	2045	681,5	2042	797,0	2041	755,2
Corojal	1	dic-mayo	25	2028	557,6	2029	603,8	2040	550,4
	1		50	2037	482,1	2035	514,3	2042	473,5
	1		75	2024	437,9	2037	462,0	2050	428,5
	2	mayo-sept.	25	2039	1038,3	2048	1171,1	2032	1093,3
	2		50	2036	931,5	2041	1057,4	2050	1002,5
	2		75	2033	869,1	2044	990,9	2042	949,4
	3	julio-nov	25	2042	899,9	2027	998,3	2026	909,6
	3		50	2024	791,7	2045	897,8	2048	835,4
	3		75	2047	728,5	2042	839,0	2045	792,0
Región Central
Sur del Jibaro	1	dic-mayo	25	2043	503,5	2039	478,5	2029	499,9
	1		50	2026	449,4	2030	437,6	2047	445,9
	1		75	2038	417,7	2041	413,7	2036	414,4
	2	mayo-sept.	25	2039	1076,4	2027	1189,5	2050	1073,5
	2		50	2026	979,3	2041	1016,9	2036	983,4
	2		75	2032	922,6	2047	915,9	2023	930,7
	3	julio-nov	25	2028	800,5	2034	854,6	2037	756,7
	3		50	2042	700,7	2027	691,7	2029	679,8
	3		75	2048	642,3	2041	596,4	2032	634,8
La Sierpe	1	dic-mayo	25	2043	503,5	2039	477,2	2039	499,9
	1		50	2026	449,4	2038	436,0	2047	445,9
	1		75	2038	417,7	2041	411,9	2046	414,4
	2	mayo-sept.	25	2039	1076,4	2027	1189,5	2050	1073,5
	2		50	2026	979,3	2041	1016,9	2036	983,4
	2		75	2032	922,6	2047	915,9	2023	930,7
	3	julio-nov	25	2028	800,5	2029	854,6	2037	756,7
	3		50	2042	700,7	2027	691,7	2027	679,8
	3		75	2048	642,3	2041	596,4	2032	634,8
Region Oriental
Vertientes	1	dic-mayo	25	2043	521,9	2046	506,1	2048	486,3
	1		50	2038	461,7	2027	444,2	2040	443,4
	1		75	2036	426,5	2042	407,9	2035	418,2
	2	mayo-sept.	25	2033	937,1	2025	1054,9	2026	919,5
	2		50	2050	823,4	2032	845,6	2036	819,7
	2		75	2036	756,9	2024	723,1	2047	761,3
	3	julio-nov	25	2047	723,1	2027	811,6	2029	646,5
	3		50	2041	609,4	2032	604,3	2048	579,6
	3		75	2038	542,9	2043	483,1	2030	540,5
Jucarito	1	dic-mayo	25	2032	455,5	2032	432,8	2034	440,8
	1		50	2033	395,5	2031	364,2	2026	390,6
	1		75	2036	360,4	2039	324,1	2035	361,2
	2	mayo-sept.	25	2041	828,9	2029	919,5	2029	823,8
	2		50	2045	736,7	2034	730,9	2038	728,1
	2		75	2036	682,8	2026	620,6	2040	672,2
	3	julio-nov	25	2024	623,5	2023	733,7	2039	572,0
	3		50	2032	533,4	2032	555,6	2049	509,5
	3		75	2045	480,7	2043	451,4	2033	473,0
Yara	1	dic-mayo	25	2025	444,1	2041	426,8	2033	416,8
	1		50	2045	389,4	2026	364,9	2026	379,7
	1		75	2026	357,3	2036	328,6	2035	358,0
	2	mayo-sept.	25	2041	878,9	2023	882,5	2026	835,4
	2		50	2050	752,1	2033	754,3	2037	732,1
	2		75	2036	677,9	2048	679,3	2038	671,7
	3	julio-nov	25	2042	694,2	2035	679,3	2026	641,9
	3		50	2035	568,0	2031	572,5	2030	549,7
	3		75	2026	494,2	2044	510,1	2025	495,8

Las variaciones en las probabilidades de la lluvia entre años, regiones y modelos, demuestra lo acertado de escoger la lluvia del período en que se siembra el cultivo en lugar del año climático o hidrológico.

Dado que el período de siembra correspondiente al llamado ¨periodo frio¨es donde se obtienen los mayores rendimientos y es donde también ocurren las mayores demandas de agua, se decidió, al calcular las demandas de agua a futuro del cultivo, trabajar solo con este período, ya que cualquier planificación de demanda de agua para proyecto de un sistema de riego para el cultivo de arroz estaría recogida en la demanda de este ciclo.

Balance Hídrico

⌅

El balance hídrico mostrado en la Figura 4, fue calculado a partir de los valores de ETo calculados mediante la ecuación de Penman-Monteith (Allen et al., 2006ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.S.; RAES, D.; SMITH, M.: “Evapotranspiración del cultivo: guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos”, Roma: FAO, 298(0), 2006.) y las lluvias mensuales para cada modelo y sitio.

Como puede observarse en la Figura 4, en todos los modelos en igual escenario SSP1-2.6 hay un marcado desbalance entre las lluvias y la ETo en los meses correspondientes al período poco lluvioso. Mientras que en la región occidental y central este déficit desaparece a partir del mes de mayo, en la región oriental en los modelos 1 y 3 se mantiene durante todo el año, mientras que en el modelo 2, desaparece a partir del mes de agosto hasta el mes de noviembre.

Evapotranspiración del cultivo

⌅

Según Bouman et al. (2012)BOUMAN, B.A.M.; HAEFELE, S.M.; HIZZI, G.; PENG, S.; HSIAO, T.C.: Respuesta del rendimiento de los cultivos al Agua, Ed. International Rice Research Institute, Estudio FAO Riego y Drenaje, FAO ed., vol. 56, Roma, Italia, 2012, ISBN: 971-22-0219-4., la ETc para un ciclo de cultivo de arroz varía entre 400 y 700 mm en los trópicos y de 800 a 1100 mm en regiones templadas, lo que significa del 56 al 53% del agua total entregada al cultivo de acuerdo con Renault (2004)RENAULT, D.: Rice is Life. International Year of Rice, ‘en línea“, FAO, Rome, Italy, 2004, Disponible en: www.rice.org.. A la mitad del ciclo del cultivo, cuando ya existe una cobertura completa del cultivo, el arroz evapontranspira a una tasa ligeramente superior a la evapotranspiración de referencia (ET₀), con tasas diarias de ET promedios de 4-5 mm dia^-1 en estación húmeda tropical y 6-7 mm día^-1 en estación seca tropical, pero que pueden llegar hasta 10-11 mm día^-1 en las regiones áridas (Bouman et al., 2012BOUMAN, B.A.M.; HAEFELE, S.M.; HIZZI, G.; PENG, S.; HSIAO, T.C.: Respuesta del rendimiento de los cultivos al Agua, Ed. International Rice Research Institute, Estudio FAO Riego y Drenaje, FAO ed., vol. 56, Roma, Italia, 2012, ISBN: 971-22-0219-4.).

Para las condiciones de Cuba, Herrera-Puebla et al. (2019)HERRERA-PUEBLA, J.; HERVIS-GRANDA, G.; GONZÁLEZ-ROBAINA, F.; DUARTE-DÍAZ, C.: “Estudio sobre el balance hídrico del arroz en Cuba”, Ingeniería Agrícola, 9(3), 2019, ISSN: 2227-8761., reseñaron los estudios sobre este parámetro en Cuba y mostraron valores que fluctuaron entre 657 y 1173 mm/ciclo de cultivo. Estos autores también compararon los resultados de estudios en lisímetros y datos estimados con el programa CropWat para la región de Los Palacios (Pinar del Río).

Figura 4. Balance hídrico anual para cada modelo y sitio estudiado.

La Figura 5 muestra la Evapotranspiración del cultivo (ETc) promedio, en cada modelo, para el total de un ciclo de 130 días en arroz cultivado en la llamada época de frio.

De acuerdo a los datos de la Figura 5, la ETc del arroz para el período estudiado se encuentra dentro de los valores obtenidos en el mismo tanto a escala mundial como en el país. El modelo Mpi-esm1-2-hr-SSP126 (modelo 2), mostró los menores valores de ETc e inferiores en 3,9 y 8,3% a los modelos 1 y 3, respectivamente.

Figura 5. Evapotranspiración del cultivo promedio en los tres modelos para el escenario SSP1 2.6.

Al comparar los sitios estudiados entre sí, la Figura 6 muestra que independientemente del modelo, los mayores valores de ETc, siempre se encuentran en la región central, con valores promedios para los tres modelos que superan en el 18,9 y el 6,4% a los valores obtenidos en la región occidental y oriental, respectivamente.

Figura 6. Evapotranspiración del cultivo según modelo y sitio estudiado.

Balance de agua en el Cultivo de arroz

⌅

Las demandas de agua para riego del arroz están muy relacionadas con el balance hídrico peculiar de este cultivo. El balance de agua del arroz puede representarse brevemente por la fórmula de balance hídrico según Ding et al. (2017)DING, Y.; WANG, W.; SONG, R.; SHAO, Q.; JIAO, X.; XING, W.: “Modeling spatial and temporal variability of the impact of climate change on rice irrigation water requirements in the middle and lower reaches of the Yangtze River, China”, Agricultural water management, 193: 89-101, 2017, ISSN: 0378-3774.:

Δ H = I + R - E - T - P - D

(1)

donde ΔH es la variación de agua almacenada en la terraza, I el agua aplicada como riego y Ll, E, T, P y D representan la lluvia caída, evaporación, transpiración, percolación y drenaje superficial, respectivamente.

La Figura 7, muestra los componentes del balance de agua en el cultivo acorde con los tres modelos climáticos estudiados, las perdidas por consumo del cultivo más las perdidas por percolación constituyen la porción mayoritaria que el riego debe reponer y como muestra la Figura 7, las lluvias constituyen un aporte entre 15 al 17 % en dependencia del modelo considerado

Figura 7. Componentes del Balance Hídrico del arroz para cada modelo.

Demanda de riego del cultivo

⌅

Como se señaló anteriormente, la cantidad de agua a aplicar como riego en el cultivo del arroz depende de la ETc y de las perdidas por percolación, ya que por razones agrotécnicas, el cultivo se mantiene casi todo el tiempo con una lámina de agua sobre el suelo entre 5-10 cm. La magnitud de esta lámina expresada como norma neta de riego depende de la longitud del ciclo del cultivo, de la demanda climática y de la capacidad de infiltración del suelo. La Tabla 6 muestra los valores de normas netas por sitios, para un cultivo con ciclo de 130 días, y siembra de frío, es decir siembra en diciembre y cosecha a principios de mayo.

Tabla 6. Valores de las normas netas y brutas (mm) para un ciclo del cultivo de arroz de 130 días en diferentes sitios y modelos climáticos

Sitios	Modelos
	Hadgem3-gc31-ll-SSP126		Mpi-esm1-2-hr-SSP126		Mpi-esm2-0-ssp-126
	Demanda de Riego (mm/ciclo)		Demanda de Riego (mm/ciclo)		Demanda de Riego (mm/ciclo)
	Neta	Bruta	Neta	Bruta	Neta	Bruta
Los Palacios	1026,8	1466,9	971,8	1388,3	1025,8	1465,4
Corojal	891,4	1273,4	982,4	1403,4	655,8	936,9
La Sierpe	840,9	1201,3	736,8	1052,6	951,1	1358,7
Vertientes	1061,2	1516,0	1049,7	1499,6	952,3	1360,4
Yara	962,0	1374,3	843,1	1204,4	849,1	1213,0
Jucarito	835,1	1193,0	747,4	1067,7	938,1	1279,1
Promedio		1337,5		1269,3		1279,1

Para el cálculo de la norma bruta de riego mostrada en la Tabla 7, se utilizó un coeficiente de eficiencia global del sistema de riego de 0,7, equivalente a la eficiencia que debe alcanzar un sistema ingeniero según la resolución 287/2015 (INRH-Cuba, 2015INRH-CUBA: Resolución 287/2015, Anexo 2. ÍNDICES DE CONSUMO: Normas de Riego Netas Totales para los Cultivos Agrícolas, Inst. Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos, Presidencia del INRH, La Habana, Cuba, 2015.).

La misma resolución anterior establece normas netas que oscilan entre 1128 a 1186 mm, las cuales alcanzan valores brutos, para una eficiencia del sistema del 70% de 1611 a 1694 mm, muy por encima de los requerimientos reales del cultivo, por lo que a los efectos del balance nacional del agua se ha establecido una norma nacional neta de 1400 mm.

Estudios recientes de Cisneros et al. (2023)CISNEROS, E.; HERRERA, J.; CUN, R.; GONZÁLEZ, F.; CHATERLAN, Y.; DOMÍNGUEZ, C.: Estimación de las normas totales netas de riego en tres polos arroceros de Cuba, Inst. Instituto de Investigaciones de Ingeniería Agrícola (IAgric), Informe técnico de Introducción de resultados de Investigación, La Habana, Cuba, 10 p., 2023. para los sitios Los Palacios, Corojal y La Sierpe, utilizando una serie histórica de lluvias y ETc de 13 años (2008-2020) y probabilidades de ocurrencia de las lluvias dentro del ciclo de cultivo (130 días, diciembre -mayo) produjeron los valores que se muestran en la Tabla 7.

Tabla 7. Requerimientos de agua del arroz para cada sitio estudiado, en función de las probabilidades de ocurrencia de precipitaciones para la época de siembra (diciembre-mayo) 130 días Tomado de .

Sitio	Probabilidad Precipitación (%)	Lluvia (mm)	ETc (mm)	Norma neta total (mm)	Pérdidas por percolación total (mm)
Los Palacios Pinar del Río	75	256,3	493,4	1023,88	580,4
EL Corojal Artemisa	75	287,0	488,0	891,80	415,5
La Sierpe Santi Espíritus	75	150,9	540,1	1027,78	411,8

Al comparar los valores de ETc mostrados en la Tabla 7 con los mostrados en la Figura 6, se puede notar que la ETc para el periodo estudiado en los tres modelos se incrementó como promedio en 32, 27 y 33 % para Los palacios, Corojal y la Sierpe, respectivamente, mientras que las lluvias disminuyen en un 4,4 y 15,2 % en Los Palacios y Corojal y se incrementan en 36,3 % para La Sierpe.

Los valores anteriores para estos tres sitios llevan a considerar que, bajo los escenarios climáticos estudiados, puede esperarse un incremento de la ETc del cultivo de aproximadamente un 30 %, relacionado con los incrementos esperados de las temperaturas.

Sin embargo, este incremento en la ETc, no conduce en todos los casos a un incremento en la demanda de riego del cultivo, la cual como muestra la Figura 8a, está muy relacionado con el comportamiento de las lluvias (Figura 8b) en cada modelo.

Como muestra la Figura 8a, en el modelo1 (Hadgem3-gc31-II-SSP1.26), para los sitios Corojal y La Sierpe, la demanda de riego disminuye, aunque las lluvias solo son mayores en el sitio La Sierpe. En el modelo 2 (Mpi-esm1-2hr-SSP126), para el sitio Los Palacios, hay una disminución de la demanda de riego a pesar de una ligera disminución de las lluvias, mientras que, para una mayor diferencia en las lluvias, en el sitio Corojal se incrementa la demanda de riego y en La Sierpe, en correspondencia con el incremento de las lluvias, la demanda de riego también disminuye. El modelo 3 (Mri-esm2-0-1.26) muestra un incremento en la cantidad de lluvias para todos los sitios y en correspondencia con ello, también disminuye la cantidad de agua demandada como riego. En estas variaciones en la cantidad de riego demandada influye no solo la cantidad de lluvia total caída durante el período de crecimiento del cultivo, sino también la distribución de la misma dentro de este ciclo, así como el tipo de suelo.

Figura 8. Diferencias en la cantidad de lluvias (a) en relación a la línea base (2008-2020) y variación de la Demanda de riego (b) para tres sitios según los tres modelos climáticos estudiados.

Acharjee et al. (2017)ACHARJEE, T.K.; LUDWIG, F.; VAN HALSEMA, G.; HELLEGERS, P.; SUPIT, I.: “Future changes in water requirements of Boro rice in the face of climate change in North-West Bangladesh”, Agricultural water management, 194: 172-183, 2017, ISSN: 0378-3774., en Bangladesh, señalaron que la ETo se incrementó a futuro, debido principalmente al incremento de temperatura, mientras que los requerimientos potenciales de agua del arroz (ETc) disminuyeron en un 6,5 % y 10,9 % para los escenarios RCP 4.5 y 8.5, respectivamente para el 2050 y 8,3% y 17,6 % para estos respectivos escenarios en el año 2080 al compararlos con la línea base correspondiente al período 1980-2013.

Conclusiones

⌅

Con independencia del modelo estudiado para la evaluación de las precipitaciones a futuro hay una disminución de los valores desde occidente hacia el oriente, cuyos promedios de los tres modelos tuvieron 1644, 1467,5 y 1239,1 mm año^-1 para la zona occidental, central y oriental, respectivamente.
De los modelos climáticos globales estudiados bajo el escenario SSP1-2.6, la demanda del agua fue superior en el modelo Hadgem3-gc31 con norma bruta promedio de los 6 sitios estudiados de 1337,5 para un ciclo de 130 días y superior en un 5,8 y 4,3 % para los modelos Mpi-esm1-2hr-SSP126 y Mri-esm2-0-126, respectivamente.
El efecto esperado del incremento de las temperaturas predicho en los estudios sobre el cambio climático para Cuba, sin duda conducirá a un incremento del consumo potencial de agua del cultivo (ETc), sin embargo, el incierto comportamiento de las lluvias entre sitios y modelos para el escenario SSP1-2.6 conduce a una variabilidad en cuanto a la demanda de riego del cultivo, la cual se ve fuertemente influenciada por la cantidad de lluvia ocurrida dentro del ciclo y por la distribución de las mismas.
Otra posible fuente de variación en la demanda a futuro de riego en el cultivo, y no estudiado en este resultado, pero si reseñado por diferentes autores, fundamentalmente en Asia, es la disminución potencial del ciclo del cultivo debido al incremento de las temperaturas, lo cual además de disminuir la demanda de agua, podría también traer aparejado la disminución del rendimiento del cultivo, lo cual debería ser objeto de próximos estudios en nuestro país.

Climate change and irrigation demand for rice (Oriza sativa L.) in Cuba