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Recibido: Octubre, 2004. Aprobado: Noviembre, 2005.
Publicado como ARTÍCULO en Agrociencia 40: 13-25. 2006.
RESUMEN
La calendarización de la irrigación para grandes zonas de riego
requiere modelos de fácil implantación en sistemas computacio-
nales. Una calendarización efectiva debe permitir el ajuste de la
frecuencia y cantidad del riego basada en factores del suelo, am-
biente, planta y manejo del riego. Con objeto de mejorar la
calendarización del riego en maíz, se midieron variables meteoro-
lógicas estándares y del balance de energía en una parcela de maíz
en el Valle del Fuerte, Sinaloa, México. La ventaja es generar
automáticamente los programas de riego del maíz de acuerdo con
la fenología del cultivo usando el concepto días grado crecimien-
to. Los resultados obtenidos sirvieron para verificar y actualizar
los parámetros usados para calendarizar el riego en función de
los días grado crecimiento: coeficiente de cultivo, profundidad ra-
dical y factor de abatimiento hídrico. El presente estudio muestra
que el uso de modelos para expresar los parámetros de
calendarización del riego en función de los días grado es una al-
ternativa viable cuando se aplica a grandes zonas de riego. Se
estudia el efecto de la fecha de siembra sobre el programa de rie-
gos considerando la fenología del maíz, y se presenta una aplica-
ción a programas de riegos con baja disponibilidad de agua. Por
el tipo de suelo y la baja eficiencia de aplicación de la zona, fue
posible reducir y redistribuir el número de riegos sin una merma
en los rendimientos usuales, prediciendo la fenología del cultivo
mediante el concepto de días grado. Se calculó un consumo de
agua para maíz de 44 cm; un valor máximo del coeficiente de
cultivo de 1.25 y un valor acumulado de 1451 días grado creci-
miento de siembra a madurez fisiológica, para variedades inter-
medias de maíz sembradas en el norte de Sinaloa.
Palabras clave: Calendarización del riego, coeficiente de cultivo, con-
sumo de agua, días grado, profundidad radical.
INTRODUCCIÓN
La disponibilidad irregular de agua es un proble
ma mundial aún en zonas de alta precipitación
(Wanjura y Upchurch, 2000). La agricultura de
riego es el principal factor de desarrollo de zonas áridas
PROGRAMACIÓN INTEGRAL DEL RIEGO EN MAÍZ
EN EL NORTE DE SINALOA, MÉXICO
INTEGRAL PROGRAMMING FOR CORN IRRIGATION IN NORTHERN SINALOA, MÉXICO
Waldo Ojeda-Bustamante1, Ernesto Sifuentes-Ibarra2y Helene Unland-Weiss1
1Instituto Mexicano de Tecnología del Agua. Paseo Cuauhnáhuac #8532. 62550. Jiutepec, Morelos.
México. (wojeda@tlaloc.imta.mx). 2Universidad Autónoma de Sinaloa. Escuela Superior de Agricul-
tura del Valle del Fuerte. Juan José Ríos, Ahome, Sinaloa. México.
ABSTRACT
Irrigation scheduling for large irrigation zones requires models
that are easily implemented in computer systems. An effective
scheduling should allow for adjusting the frequency and quantity
of water applied based on soil, environmental, crop and irrigation
management factors. In order to improve irrigation scheduling
in corn, the standard meteorological variables and energy balance
components were measured to estimate the crop water
requirement for corn grown in the Valle del Fuerte, Sinaloa,
México. The advantage is to generate automatically the corn
irrigation programs according to the phenology of the crop, using
the growing-degree day concept. The results obtained were
applied to verify and update the following parameters, used to
generate irrigation schedules as a function of growing-degree
days: crop coefficient, rooting depth, and factor of soil water
depletion. The present study shows the feasibility of using models
to express irrigation scheduling parameters as a function of
degree days when applied to large irrigation districts. The effect
of varying planting dates on the irrigation schedule was studied,
considering the phenology of the maize crop. An irrigation
scheduling application for low water availability is also presented.
Due to the soil type and low irrigation efficiency of the area of
study, it was possible to reduce and redistribute irrigations
without a noticeable decrease in the normal yields, with
phenology forecasting using the degree-day concept. A corn water
consumption of 44 cm was calculated, with a maximum crop
coefficient of 1.25 and a cumulative value of 1451 growing-degree
days from planting to maturity, for intermediate corn varieties
sown in northern Sinaloa.
Key words: Irrigation scheduling, crop coefficient, water consumption,
degree days, rooting depth.
INTRODUCTION
The irregular availability of water is a problem
throughout the world, even in high precipitation
zones (Wanjura and Upchurch, 2000). Irrigation
agriculture is the main development factor in arid and
semiarid zones of México. However, recurrent drought
and competition for water are the principal threat to the
development of these zones; therefore, irrigation
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AGROCIENCIA, ENERO-FEBRERO 2006
VOLUMEN 40, NÚMERO 1
y semiáridas de México. Sin embargo, las sequías recu-
rrentes y la competencia por el agua son la principal
amenaza al desarrollo en estas zonas; por tanto, la agri-
cultura de riego debe disminuir los volúmenes aplicados
sin una merma significativa en los rendimientos. En con-
diciones de baja disponibilidad y alta competencia por
agua, se requiere una estrategia integral de su manejo
para mejorar su productividad sin una merma importan-
te en los rendimientos normales.
El maíz (Zea mays L.) es un grano primordialmente
para consumo animal en el mundo. En México, el maíz
ocupa la mayor superficie cultivada anualmente: 7 a 8.5
millones ha cultivadas mayoritariamente en temporal
(85%), y el 15% restante con riego en el ciclo otoño-
invierno (Muñoz y Hernández, 2004). Sinaloa es el prin-
cipal estado productor de maíz con riego (65% de la pro-
ducción nacional) durante el ciclo otoño-invierno. A pe-
sar de ser un país maicero, México enfrenta un grave
problema de autosuficiencia de maíz, importando anual-
mente 3 a 7 millones t de las 20 a 26 millones t que con-
sume (periodo 1995-2003). Los rendimientos de maíz
son bajos con respecto a los potenciales: los mayores
rendimientos con riego son 9 t ha−1 en Sinaloa, y en tem-
poral 5 t ha−1 en Jalisco; el rendimiento promedio nacio-
nal para riego es 5.2 t ha−1 y 2 t ha−1 para temporal
(Muñoz y Hernández, 2004). Esto muestra las diferen-
cias tecnológicas, edáficas y ambientales de las zonas
maiceras de México.
Asegurar una humedad adecuada en la zona de raí-
ces durante las etapas críticas es esencial para obtener
rendimientos óptimos. Las etapas más criticas del maíz,
desde el punto de vista hídrico, son durante la floración
y el jiloteo (Shaw y Newman, 1987). El maíz es un cul-
tivo más sensible al estrés hídrico que otras gramíneas
como trigo o sorgo.
Los requerimientos de riego de los cultivos varían, tem-
poral y espacialmente, en función del clima, del manejo,
de la fase y de la variedad del cultivo, por lo que su cálcu-
lo debe ser local (Doorenbos y Pruitt, 1977). La implanta-
ción de un programa de uso eficiente del riego requiere
certidumbre del cálculo de los requerimientos de riego.
La programación del riego en grandes áreas deman-
da el uso de nuevas metodologías de fácil codificación
en sistemas computacionales. La incorporación del con-
cepto de días grado crecimiento para describir los
parámetros asociados a la calendarización del riego es
una alternativa factible en parcelas, y su aplicación a gran-
des distritos facilitará la programación computarizada del
riego parcelario para un mejor análisis y aplicación de
políticas para la asignación y uso eficiente del riego. El
objetivo del presente estudio fue obtener los requerimien-
tos y estimar los parámetros de riego del maíz, calibra-
dos localmente en las condiciones semiáridas del norte
de Sinaloa, México, y aplicarlos para generar una pro-
gramación del riego viable para grandes zonas de riego.
agriculture should reduce the volume of water applied
without a significant loss in yields. Under conditions of
low availability and high competition for water, an
integral strategy is required for its management to
improve productivity, without an important loss in normal
yields.
Corn (Zea mays L.) is a grain used mainly for animal
consumption throughout the world. In México, corn
occupies the largest cultivated surface of annual crops
with 7 to 8.5 million ha, cultivated principally in the
rainfed season (85%), whereas only 15% are planted
during the fall-winter season as irrigated crops (Muñoz
and Hernández, 2004). The State of Sinaloa is the main
producer of irrigated corn, providing 65% of the national
production in the fall-winter season. In spite of being a
corn producing country, México faces a severe problem
of corn self sufficiency, annually importing 3 to 7 million
t of the 20 to 26 million t which it consumes (period
1995-2003). The corn yields are low compared to the
potentials: the highest yields with irrigation are 9 t ha−1
in Sinaloa, and under rainfed cultivation, 5 t ha−1 in
Jalisco; the average national yield is 5.2 t ha−1 for
irrigated, and 2 t ha−1 for rainfed corn (Muñoz and
Hernández, 2004). This shows the technological, soil,
and environmental differences in the corn producing
zones of México.
Insuring adequate moisture in the root zone during
the critical growth stages is essential for obtaining
optimum yields. The most critical stages of corn, from
the irrigation aspect, are during flowering and silking
(Shaw and Newman, 1987). Corn is a crop that is more
sensitive to water stress than other grains such as wheat
or sorghum.
The irrigation requirements of the crops vary in time
and space, according to climate, management, stage and
variety of the crop; therefore, its calculation must be
customized to local conditions (Doorenbos and Pruitt,
1977). The implantation of an efficient irrigation water
use program requires a high degree of precision for
calculating the irrigation requirements.
Irrigation scheduling for large areas demands the
use of new methodologies easily implemented into
computer code. The incorporation of the growing-
degree days concept for describing the parameters
associated with irrigation scheduling is a feasible
alternative for field plots, and its application to large
districts will facilitate the computerized programming
of field plots irrigation for a better analysis and
application of policies for the allocation and efficient
use of irrigation. The objective of the present study was
to obtain the requirements and to estimate the irrigation
parameters for corn, locally calibrated under the
semiarid conditions of northern Sinaloa, Mexico, and
to apply them to generate a viable irrigation program
for large irrigation zones.
PROGRAMACIÓN INTEGRAL DEL RIEGO EN MAÍZ EN EL NORTE DE SINALOA, MÉXICO
15OJEDA-BUSTAMANTE et al.
Modelos para los parámetros
de calendarización del riego
El desarrollo de muchos organismos es controlado
principalmente por la temperatura. Los días grado creci-
miento (°D) son una medida indirecta del crecimiento y
desarrollo de plantas e insectos, y representan la integra-
ción de la temperatura ambiental entre dos temperaturas
limitantes, las cuales definen el intervalo en el cual un
organismo se encuentra activo. Fuera de este intervalo el
organismo no presenta un desarrollo apreciable o puede
morir.
El concepto de días grado crecimiento resultó de ob-
servaciones que indicaban: 1) las plantas no se desarro-
llan cuando la temperatura ambiental es menor que una
temperatura basal (Neild y Smith, 1997); 2) la tasa de
desarrollo aumentaba cuando la temperatura ambiental
era mayor que la temperatura basal; 3) las variedades de
maíz requieren diferente valores acumulados (DA) de los
°D. Los valores acumulados para n días transcurridos se
expresa con la siguiente relación:
DA D
i
i
n
=°
=
∑
1
(1)
donde i es el número de días transcurridos a partir de un
día inicial de interés, usualmente la fecha de siembra o
el día de inicio de una etapa fenológica del cultivo.
La estimación diaria, i, de la variable día grado (°Di)
requiere conocer la temperatura media ambiental diaria
T
i
()
, la cual se determina mediante las siguientes
ecuaciones (Ojeda-Bustamante et al., 2004):
°=− <
−−
DTT T T
iicicmin max
si
;
°= − ≥
−− −
DT T T T
ic c icmax min max
si
; (2)
°= ≤
−
DTT
iic
0si
min
donde Tc
−
min y Tc
−
max son las temperaturas mínimas y
máximas del aire, dentro del cual la planta se desarrolla.
La temperatura puede expresarse en grados centígrados
o Farenheit, y se tiene valores de Tc
−
min y Tc
−
max para
varios cultivos agrícolas (Fox et al., 1992). La tempera-
tura media diaria
T
i
()
es el promedio aritmético de los
registros de la temperatura ambiental en un día i, siendo
el caso más simple el promedio aritmético de las tempe-
raturas máxima y mínima del día. Aunque el maíz puede
sobrevivir temperaturas adversas entre 0 y 45 °C, las
temperaturas de desarrollo del maíz usadas para calcular
los °D, son 10 y 30 °C, para Tc
−
min y Tc
−
max. Temperatu-
ras mayores a 32 °C producen reducciones significativas
Models for the parameters used
in irrigation scheduling
The development of many organisms is controlled
mainly by temperature. The growing degree days (°D)
are an indirect measurement of the growth and
development of plants and insects, and represent the
integration of environmental temperature between two
limiting temperatures, which define the interval in which
an organism is active. When environmental temperatures
fall outside of this interval, the organism ceases to
develop, or it may even die.
The concept of growing-degree days resulted from
the following observations: 1) Plants do not develop when
the environmental temperature is below a basal
temperature (Neild and Smith, 1997); 2) the development
rate increases when the environmental temperature is
higher than the basal temperature; 3) different maize
varieties require different accumulated values (DA) of
the °D. The accumulated values for n days can be
expressed using the following ratio:
DA D
i
i
n
=°
=
∑
1
(1)
where i is the number of days since an initial day of
interest, which usually represents the planting date or
the starting date of a phenological stage of the crop.
The daily estimation, i, of the variable degree day
(°Di) requires to know the mean daily environmental
temperature
T
i
()
, which is determined by the following
equations (Ojeda-Bustamante et al., 2004):
°=− <
−−
DTT T T
iicicmin max
if
;
°= − ≥
−− −
DT T T T
ic c icmax min max
if
; (2)
°= ≤
−
DTT
iic
0if
min
where Tc
−
min and Tc
−
max are the minimum and maximum
air temperatures, within which the plant develops. The
temperature can be expressed in Celsius or Fahrenheit
degrees, and there are values of Tc
−
min and Tc
−
max for
several agricultural crops (Fox et al., 1992). The mean
daily temperature
T
i
()
is the arithmetic average of the
records of environmental temperature in day i, the
simplest case being the arithmetic average of the
maximum and minimum temperatures of the day.
Although corn can survive adverse temperatures between
0 and 45 °C, the temperatures used to calculate the °D
for corn development are 10 °C and 30 °C, for Tc
−
min
and Tc
−
max. Temperatures over 32 °C produce significant
16
AGROCIENCIA, ENERO-FEBRERO 2006
VOLUMEN 40, NÚMERO 1
en el rendimiento, principalmente durante las fases de
llenado de grano y reproducción (Neild y Newman,
1987). Para el maíz, y usando grados centígrados, la ecua-
ción (2) se simplifica como:
°=− <DT T
iii
10 30si
;
°= ≥DT
ii
20 30si
; (3)
°= ≤DT
ii
010si
La acumulación diaria de los °Di es una variable de
gran valor predictivo para el manejo del riego. La madu-
ración de las variedades comerciales de maíz varía de
1150 a 1760 para valores acumulados °D. Las varieda-
des se pueden clasificar por los requerimientos acumu-
lados de °D, las de ciclo corto de 1150 a 1315 °D, las de
ciclo intermedio de 1315 a 1590 °D, y las de ciclo largo
de 1590 a 1760 °D (Neild y Newman, 1987).
Para facilitar la expresión matemática del desarrollo
de un cultivo se utiliza una variable auxiliar xn que ex-
presa los días grado crecimiento acumulado (DAn) hasta
el día n, a partir de la siembra o de la emergencia del
cultivo, normalizado con respecto al parámetro αo:
xDA
n
n
o
=α
(4)
donde αo es el valor DAN requerido para completar el
ciclo fenológico del cultivo de siembra a cosecha de
acuerdo con la ecuación:
α
oN i
i
N
DA D==°
=
∑
1
(5)
donde N es el número máximo de días de siembra a co-
secha.
En el Cuadro 1 se presentan las ecuaciones para esti-
mar los parámetros para calendarizar el riego propuestas
por Ojeda-Bustamante et al. (2004). Los modelos per-
miten calcular las variables de calendarización para un
día n: Kcn, Rdn, y fn, en función de las variables DAn y xn
de acuerdo con las relaciones del Cuadro 1 y la Ecua-
ción 4.
La función erfc(z) representa la función error com-
plemento. Una aproximación racional de la función
erfc(z), para z=0, está dada por (Abramowitz y Stegun,
1971):
reductions in yield, principally during the grain filling
and reproduction stages (Neild and Newman, 1987). For
corn, using Celsius degrees, equation (2) is simplified
as:
°=− <DT T
iii
10 30if
°= ≥DT
ii
20 30if
; (3)
°= ≤DT
ii
010if
The daily accumulation of the °D is a variable of high
predictive value for irrigation management. The
maturation of the commercial corn varieties varies from
1150 to 1760 for cumulative values of °D. The varieties
can be classified by the cumulative requirements of °D:
those of the short cycle, from 1150 to 1315 °D, those of
the intermediate cycle, from 1315 to 1590 °D, and those
of the long cycle, from 1590 to 1760 °D (Neild and
Newman, 1987).
To facilitate the mathematical expression of the
development of a crop, an auxiliary variable xn is used,
which expresses the cumulative growing- degree days
(DAn) until day n, starting from planting or emergence
of the crop, normalized with respect to the parameter αo:
xDA
n
n
o
=α
(4)
where αo is the value DAN required to complete the
phenological cycle of the crop from planting to harvest
according to the equation:
α
oN i
i
N
DA D==°
=
∑
1
(5)
where N is the maximum number of days from planting
to harvest.
The equations for estimating the irrigation
scheduling parameters proposed by Ojeda-Bustamante
et al. (2004) are shown in Table 1. The models make it
possible to calculate the variables of scheduling for a
day n: Kcn, Rdn, and fn, as a function of the variables
DAn and xn according to the relationships of Table 1
and Equation 4.
The function erfc(z) represents the function
complement error. A rational approximation of the
function erfc(z), for z=0, is given by Abramowitz and
Stegun (1971):
PROGRAMACIÓN INTEGRAL DEL RIEGO EN MAÍZ EN EL NORTE DE SINALOA, MÉXICO
17OJEDA-BUSTAMANTE et al.
Cuadro 1. Modelos para expresar las variables de calendarización del riego Kcn, Rdn y fn, para un día n después de siembra o emergencia.
Table 1. Models for expressing the variables of irrigation scheduling Kcn, Rdn and fn, for a day n after planting or emergence.
Variable Modelo Parámetros
Coeficiente de cultivo
Kc K erfc
xx
Kc Kc K
n
nK
io
=−
⎛
⎝
⎜
⎜
⎞
⎠
⎟
⎟
⎛
⎝
⎜
⎜
⎞
⎠
⎟
⎟
<
max
max
,
α1
2
Si entonces ccKc
no
=
Kmax,
x
K
max
, α1, Kco
Profundidad radical
Rd Rd Rd Rd DA
no o
n
=+ −
()
−−
()
⎛
⎝
⎜
⎜
⎞
⎠
⎟
⎟
⎧
⎨
⎪
⎩
⎪
⎫
⎬
⎪
⎭
⎪
max
exp1
2
2
2
α
Rdo, Rdmax, α2
Factor de abatimiento
fKc
nn
=−αα
34
α3, α4
Ojeda-Bustamante et al. (2004).
erfc z a z
k
k
k
()
=+
⎡
⎣
⎢⎤
⎦
⎥
=
−
∑
1
1
44
(6)
donde a1, a2, a3, y a4 son las constantes 0.278393,
0.230389, 0.000972, y 0.078108.
De acuerdo con los modelos (Cuadro 1), además del
parámetro común αo de las Ecuaciones 4 y 5, se requie-
ren: cuatro parámetros adicionales para estimar el coefi-
ciente de cultivo; tres para la profundidad radical; y dos
para el factor de abatimiento hídrico.
Los parámetros α1, α2, α3, y α4 se obtienen del ajuste
entre los datos experimentales y los modelos del Cuadro
1, por lo que carecen de significado físico. Kmax es el
valor máximo del coeficiente de cultivo (Kc), y
x
Kmax
es
el valor adimensional normalizado x cuando se presenta
el valor máximo Kmax. Kco es el valor inicial de Kc cuan-
do el área foliar del cultivo es mínima, predominando la
evaporación del suelo sobre la transpiración del cultivo.
Rdo es la profundidad de siembra y Rdmax es la profundi-
dad máxima efectiva de las raíces.
MATERIALES Y MÉTODOS
El estudio se desarrolló en el área de influencia del distrito de
riego 075 localizado en el Valle del Fuerte, al norte del Estado de
Sinaloa, México, 25° 48’ 53” N y 109° 1’ 32” O, y con una altura
promedio de 20 m. La superficie regable de este distrito es 238 000
ha, ocupando el maíz para grano casi 50% de la superficie anual cose-
chada durante el año agrícola 2002-03.
Los suelos del Valle del Fuerte son planos con una textura predo-
minantemente franco arcillosa (50% arcilla, 30% limo y 20% arena),
bajos en materia orgánica (menos de 1%), una densidad aparente de
1.2 g cm−3, y una humedad aprovechable volumétrica de 15%. La
precipitación es primordialmente de origen ciclónico y muy estacional,
insuficiente para suplir las necesidades hídricas de los cultivos para
su ciclo fenológico. La precipitación anual es 200 a 350 mm, de julio
erfc z a z
k
k
k
()
=+
⎡
⎣
⎢⎤
⎦
⎥
=
−
∑
1
1
44
(6)
where a1, a2, a3, and a4 are constants with values of
0.278393, 0.230389, 0.000972, and 0.078108.
According to the models (Table 1), in addition to the
common parameter αo of Equations 4 and 5, the following
are required: four additional parameters to estimate the
crop coefficient; three for rooting depth; and two for the
water depletion factor.
The parameters α1, α2, α3, and α4 are obtained from
the adjustment between the experimental data and the
models of Table 1, thus, they lack physical significance.
Kmax is the maximum value of the crop coefficient (Kc),
and
x
Kmax
is the normalized adimensional value x when
the maximum value Kmax is presented. Kco is the initial
value of Kc when the leaf area of the crop is minimal,
predominating the soil evaporation over the transpiration
of the crop. Rdo is the planting depth and Rdmax is the
effective maximum rooting depth.
MATERIALS AND METHODS
The study was developed in the area of influence of irrigation
district 075, located in the Valle del Fuerte, in the north of the State of
Sinaloa, Mexico, located at 25° 48’ 53” N and 109° 1’ 32” W, and
with an average elevation of 20 m. The irrigable surface of this district
is 238 000 ha, with grain corn occupying nearly 50% of the annual
surface harvested during the agricultural year 2002-03.
The soils of the Valle del Fuerte are flat with a texture that is
predominantly clay loam (50% clay, 30% silt and 20% sand), low
in organic matter (less than 1%), with an apparent density of 1.2 g
cm−3, and a volumetric available moisture of 15%. The precipitation
is mainly of cyclonic origin and is highly seasonal, insufficient to
satisfy the water requirements of the crops during their phenological
cycle. The annual precipitation is 200 to 350 mm, from July to
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AGROCIENCIA, ENERO-FEBRERO 2006
VOLUMEN 40, NÚMERO 1
a octubre. La evapotranspiración de referencia excede a la precipita-
ción todo el año y, por tanto, se requiere riego para asegurar rendi-
mientos comerciales. Los valores anuales acumulados de la evapo-
transpiración de referencia (ETo), de 1600 a 1700 mm, son muy supe-
riores a la precipitación anual.
Para conocer el comportamiento fenológico y evapotranspirativo
del maíz, se utilizó una parcela comercial de maíz de 40 ha donde se
instaló una estación micrometeorológica para estimar la evapotrans-
piración real del maíz (ETr) usando el método de balance de energía
de Bowen (Bowen, 1926). La configuración de la estación, similar a
la usada por Unland et al. (1996), consiste en sensores para medir la
radiación neta, la temperatura y presión de vapor del aire a dos alturas
sobre el follaje y la temperatura del suelo a dos profundidades. La
extensión de la parcela permite minimizar los efectos advectivos de-
bido a inversiones térmicas y a gradientes horizontales de temperatu-
ra y presión de vapor (Moguel-Ordóñez et al., 2001), lo cual facilita
calcular los flujos de masa y energía requeridos por el método de
Bowen. La evapotranspiración de referencia (ETo) se calculó con la
información de una estación agrometeorológica estándar, localizada
en la misma parcela de maíz, usando la ecuación de Penman-Monteith
(Campbell, 1977; Monteith y Unsworth, 1990). Se sembró el maíz
variedad Pioneer 30G54 el 24 de noviembre de 2003 y se cosechó el
31 de mayo del 2004 con una humedad de grano de 13.7%. La densi-
dad de siembra fue 95 000 plantas ha−1 con un espaciamiento entre
plantas de 13.15 cm y una separación entre surcos de 80 cm. Se apli-
caron cinco riegos por gravedad: cuatro de auxilio y uno de presiembra.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Días grado crecimiento acumulado (DA)
En el Cuadro 2 se presentan los días requeridos para
acumular diferentes valores de °D para maíz sembrado
en diferentes fechas. Un valor DA de 1500 a 1600 (típico
October. The reference evapotranspiration exceeds the precipitation
throughout the year; therefore, irrigation is required to insure
commercial yields. The accumulated annual values of the reference
evapotranspiration (ETo), from 1600 to 1700 mm, are much higher
than the annual precipitation.
To determine the phenological and evapotranspiratory behavior of
the corn, a commercial corn plot of 40 ha was selected to install a
micrometeorological station to estimate the actual maize
evapotranspiration (ETr) using the Bowen energy balance method
(Bowen, 1926). The configuration of the station, similar to that used by
Unland et al. (1996), consists of sensors for measuring net radiation, air
temperature and vapor pressure at two different heights above the foliage,
and the soil temperature and at two depths. The large plot size ensured
that advective effects due to thermal inversions and to horizontal
gradients of temperature and vapor pressure were minimized (Moguel-
Ordóñez et al., 2001), facilitating the calculation of the mass and energy
flows required by the Bowen method. The reference evapotranspiration
(ETo) was calculated using the information from a standard
agrometeorological station, located in the same corn plot, using the
Penman-Monteith equation (Campbell, 1977; Monteith and Unsworth,
1990). The corn variety Pioneer 30G54 was sown on November 24 of
2003 and was harvested on May 31 of 2004 with a grain moisture of
13.7%. The crop density was 95 000 plants ha−1 with a spacing between
plants of 13.15 cm and a separation between rows of 80 cm. Five furrow
irrigations were applied: four auxiliary irrigations and one pre-sowing
irrigation.
RESULTS AND DISCUSSION
Accumulated growing-degree days (DA)
The total days required for accumulating different
values of °D for corn sown on different dates are shown
in Table 2. A DA value of 1500 to 1600, typical for corn
Cuadro 2. Días (n) requeridos para alcanzar varios valores de días grado crecimiento acumulado (DAn) con diferentes fechas de siembra
en el Valle del Fuerte, Sinaloa, México. Se usaron datos climáticos promedio diario de la temperatura ambiental de 10 años
(1995-2004) de la estación Batequis de la red climática del Valle del Fuerte.
Table 2. Days (n) required to reach various values of cumulative growing-degree days (DAn) with different planting dates in the Valle del
Fuerte, Sinaloa, Mexico. Daily average climatic data was used of the environmental temperature of 10 years (1995-2004) from
the Batequis station of the meteorological network of the Valle del Fuerte.
Fecha de siembra
DAn1/oct 10/oct 20/oct 30/oct 10/nov 20/nov 30/nov 10/dic 20/dic
Días Días Días Días Días Días Días Días Días
800 56 67 86 108 122 124 122 122 118
900 67 85 105 128 132 133 134 132 127
950 74 93 118 134 137 139 138 136 131
1000 83 100 128 139 141 145 143 140 135
1100 100 121 144 148 153 153 151 148 142
1150 107 134 149 153 158 158 155 152 146
1500 170 176 183 186 186 184 179 174 168
1600 179 187 192 194 193 190 185 180 174
1700 190 196 200 201 199 195 191 186 179
1750 195 201 204 204 202 198 194 189 182
1800 200 205 208 207 205 201 194 191 184
PROGRAMACIÓN INTEGRAL DEL RIEGO EN MAÍZ EN EL NORTE DE SINALOA, MÉXICO
19OJEDA-BUSTAMANTE et al.
Cuadro 3. Consumo de agua promedio (ETr) por etapa fenológica para una variedad típica intermedia de maíz sembrada en el Valle del
Fuerte, Sinaloa, con requerimientos a madurez de 1451 °D. Se presenta la duración promedio de cada etapa expresada en días,
así como en días grado acumulado (DAn), tanto para la etapa como acumulada desde la siembra.
Table 3. Average water consumption (ETr) per phenological stage for a typical intermediate variety of corn sown in the Valle del Fuerte,
Sinaloa, with requirements to maturity of 1451 °D. The average duration is shown for each stage expressed in days, as well as in
cumulative degree days (DAn), for the stage as well as the accumulation after planting.
Consumo de agua promedio Duración etapa Duración acumulada
Etapa Clave KcDiario Etapa Acum Días DAnDías DAn
mm mm mm n °Dn°D
Emergencia Ve 0.05 - 0.3 0.59 7.1 7.1 12 109.4 12 109.4
4 hojas V4 0.40 - 0.45 0.63 21.6 28.6 34 207.0 46 316.4
8 hojas V8 0.80 - 0.85 1.41 52.2 80.9 37 185.5 83 502.0
12 hojas V10 0.9 - 0.98 2.50 35.0 115.9 14 74.1 97 576.1
Flor masculina VT 1 - 1.12 3.03 39.3 155.2 13 89.1 110 665.2
Jiloteo R1 1.15 - 1.25 4.47 67.0 222.2 15 158.3 125 823.5
Grano acuoso R2 1.1 - 1.2 4.87 82.9 305.0 17 155.1 142 978.6
Grano lechoso R3 1 - 1.1 4.32 47.5 352.6 11 123.7 153 1102.3
Grano masoso R4 0.8 - 1 4.34 47.8 400.3 11 137.5 164 1239.8
Grano abollado R5 0.6 - 0.85 2.97 20.8 421.1 7 95.8 171 1335.5
Madurez R6 0.3 - 0.4 1.85 14.8 435.9 8 115.6 179 1451.1
Cosecha - 0.05 - 0.2 0.81 8.9 444.8 11 189.6 190 1640.8
para variedades de maíz de la zona, de siembra a madu-
ración) para siembras del 20 de octubre al 20 de noviem-
bre (periodo típico en el norte de Sinaloa) produce dura-
ciones uniformes del ciclo con diferencias menores a 5
d, dependiendo de la fecha de siembra. A medida que la
fecha de siembra es más temprana o tardía, la duración
del ciclo se acorta. Para una variedad que requiere para
su desarrollo 1500 °D de siembra a maduración, y para
una fecha de siembra de fines de diciembre, la duración
del ciclo del maíz se acorta 18 d con respecto a siembras
en el periodo del 30 de octubre al 10 de noviembre, como
se muestra en el Cuadro 2. Ciclos cortos no necesaria-
mente van asociados con menor requerimiento de riego,
ya que las temperaturas aumentan, lo cual incrementa la
demanda evapotranspirativa atmosférica.
Fenología del maíz
En el Cuadro 3 se presentan los valores de DAn a los
cuales se presentan las etapas fenológicas de las varie-
dades principales de ciclo intermedio sembradas en el
Valle del Fuerte durante el ciclo otoño-invierno. Los va-
lores acumulados de °D son de siembra a madurez fisio-
lógica; si se quiere obtener a partir de emergencia se debe
restar 109 °D. La etapa y clave fenológica son descritos
por Ritchie et al. (1992).
La madurez fisiológica en el cultivo de maíz es cuan-
do se forma una capa negra cerca de la base del grano, lo
cual indica que ha cesado la traslocación de materia seca
al grano. En esta etapa el maíz ya no requiere agua, pero
no puede ser cosechado por el alto contenido de hume-
dad del grano (30 a 40%) y el costo de su secado artifi-
cial. La humedad óptima para almacenamiento del maíz
varieties of this region from planting to maturity, for
planting dates from October 20 to November 20 (a
typical period in northern Sinaloa) produces uniform
durations of the cycle with differences of less than 5 d,
depending on the planting date. If the planting date
selected is earlier or later than this period, the duration
of the cycle is shortened. For a variety that requires 1500
°D for its development from planting to maturity, and
for a planting date at the end of December, the duration
of the corn cycle is shortened by 18 d with respect to
plantings in the period of October 30 to November 10,
as is shown in Table 2. Short cycles are not necessarily
associated with a lower irrigation requirement, since the
temperatures increase, which leads to a higher
atmospheric evapotranspiration demand.
Corn phenology
In Table 3 it can be observed the values of DAn and
the corresponding phenological stages for the principal
varieties of intermediate cycle corn sown in the Valle del
Fuerte during the fall-winter cycle. The cumulative values
of °D are from planting to physiological maturity; if
they are to be obtained from the point of emergence,
109°D should be subtracted. The stage and phenological
code are described by Ritchie et al. (1992).
Physiological maturity in the corn crop is when a
black layer is formed near the base of the grain, which
indicates that the translocation of dry matter to the grain
has ceased. In this stage, the corn no longer requires water,
but it can not be harvested due to the high moisture
content of the grain (30 to 40%), and due to the cost of
artificial drying. The optimum moisture content for
20
AGROCIENCIA, ENERO-FEBRERO 2006
VOLUMEN 40, NÚMERO 1
grano es 13 a 15 % (Ritchie et al., 1992). La combina-
ción de los Cuadros 2 y 3 se puede utilizar para predecir
la duración de cada etapa fenológica del maíz en función
de la fecha de siembra para el Valle del Fuerte, Sinaloa.
La predicción de la madurez fisiológica es un indicador
indirecto de la fecha del último riego. Una buena
calendarización del riego debe predecir un bajo conteni-
do de humedad posterior a la madurez fisiológica. Para
las condiciones del Valle del Fuerte, el último riego debe
aplicarse dos a cuatro semanas antes de la madurez fi-
siológica de acuerdo con el suelo y clima típico. La in-
formación fenológica (Cuadro 3) sería la base para ge-
nerar mapas de la variabilidad espacial de la maduración
y cosecha de las parcelas sembradas con maíz, de la apli-
cación del último riego, y del consumo de agua.
Consumo de agua
En la Figura 1 se presenta la variación obtenida con
el método de Bowen (puntos) y ajustada (línea conti-
nua) de la evapotranspiración real diaria del maíz en el
sitio experimental. Los valores experimentales presen-
tan las fluctuaciones diarias del consumo de agua por el
cultivo. La línea de ajuste de la Figura 1 define un con-
sumo promedio para el maíz obtenida empíricamente por
ajuste de la ecuación para Kc del Cuadro 1 a los datos
experimentales. La duración y el consumo de agua pro-
medio para cada etapa fenológica se presenta en el Cua-
dro 3.
Los valores altos de consumo de agua después de
cada riego se deben al incremento de la evaporación del
agua del suelo intrínseca al riego superficial. Los valo-
res del consumo de agua de los días 40 al 60 fueron ba-
jos debido a las bajas temperaturas (atípicas) en la zona
durante el periodo de estudio. El consumo total de agua
del maíz es 44 cm, con una demanda máxima promedio
de 5.4 mm d−1. La duración del ciclo fue 179 d (siembra
a maduración fisiológica) con una acumulación de días
grado crecimiento de 1451 °D; la duración de siembra a
cosecha fue 190 d, equivalente a 1641 °D. El promedio
del consumo de agua en todo el ciclo fue 2.7 mm d−1. El
valor máximo del coeficiente de cultivo (Kc) fue 1.25 y
los valores Kc para cada etapa fenológica se presentan
en el Cuadro 3.
Parámetros de calendarización
Los parámetros correspondientes a los modelos del
Cuadro 1, usados para calendarizar el riego en parcelas
con dos sistemas de aplicación del riego, se presentan en
el Cuadro 4.
Los valores Kmax, Kco, y
x
K
max
se obtuvieron de los
datos experimentales (Figura 1) ajustados con datos para
el tipo de variedades intermedia sembradas en la zona
storage of corn grain is 13 to 15% (Ritchie et al., 1992).
Tables 2 and 3 can be used in combination to predict the
phenological stage duration as a function of the corn
planting date for the Valle del Fuerte, Sinaloa. The
prediction of physiological maturity is an indirect
indicator of the last irrigation date. A good irrigation
scheduling should predict a low moisture content after
physiological maturity. For the conditions of the Valle
del Fuerte, the last irrigation should be applied two to
four weeks prior to physiological maturity according to
the soil and typical climate. The phenological information
(Table 3) forms the basis for generating spatial variability
maps of the maturation and harvest of the plots sown
with corn, of the last irrigation application, and of the
water consumption.
Water consumption
The variation of the actual daily corn
evapotranspiration at the experimental site, obtained using
the Bowen Ratio method (dots) and adjusted values
(continuous line) is shown in Table 1. The experimental
values present the daily fluctuations of the crop water
consumption. The adjusted line in Figure 1 defines an
average consumption for the corn obtained empirically
by adjusting the Kc equation shown in Table 1 to the
experimental data. The duration and average water
consumption for each phenological stage are presented
in Table 3.
Figura 1. Consumo de agua experimental y promedio para el maíz
a lo largo de su ciclo. Se presentan las fechas de apari-
ción de las fases fenológicas y de los riegos aplicados (R)
en la parcela experimental.
Figure 1. Experimental water consumption and average for corn
throughout its cycle. Dates are shown of the appearance
of the phenological phases and of the applied irrigatons
(R) in the experimental plot.
PROGRAMACIÓN INTEGRAL DEL RIEGO EN MAÍZ EN EL NORTE DE SINALOA, MÉXICO
21OJEDA-BUSTAMANTE et al.
que maduran a valores de DA de 1400-1600 °D. Los va-
lores de Rdo y Rdmax se obtuvieron de datos de profundi-
dad de la siembra y profundidad radical máxima del maíz
para la zona. El parámetro αo=1641°D define el valor
máximo de DA de siembra a cosecha. El valor α1 se ob-
tuvo del ajuste del modelo del Cuadro 1 para Kc a los
datos experimentales de ETr. El valor α2=527, del mode-
lo del Cuadro 1 para Rd fue ajustado empíricamente, de
acuerdo a Ojeda-Bustamante et al. (2004), de un valor
aproximado a 2/3 del valor DAn donde el maíz alcanza
profundidad radical máxima de 750 a 850 °D. Los valo-
res de los parámetros α3 y α4 para el factor de abatimien-
to f del Cuadro 1 fueron calibrados empíricamente con-
siderando la sensitividad del maíz al estrés hídrico y las
prácticas del manejo del riego por gravedad y aspersión
en la zona.
Para mostrar la aplicabilidad de los modelos usados
se generaron calendarios de riego para maíz en condi-
ciones normales de disponibilidad de agua, en dos par-
celas comerciales del Valle del Fuerte. Se usaron los va-
lores del Cuadro 4 para generar calendarios de riego en
surcos y aspersión móvil para maíz. En ambos calenda-
rios se consideró que el primer riego se aplica para mo-
jar la zona de raíces máxima (100 cm) y que el suelo
tiene una humedad a punto de marchitamiento perma-
nente. El calendario de riego aplicado para riego por gra-
vedad se presenta en el Cuadro 5, con un riego de
presiembra de 23.5 cm y cuatro riegos de auxilio, totali-
zando una lámina neta de 44.2 cm y una lámina bruta de
73.7 cm, calculada en la cabecera de la parcela, con una
eficiencia de aplicación de 60%. El primer riego se apli-
có 20 d antes de la siembra.
El calendario de riego con un sistema de aspersión
móvil se presenta en el Cuadro 6 con un riego de
presiembra de 16.5 cm y ocho de auxilio, para totalizar
una lámina neta de 45.6 cm y una lámina bruta de 53.6
cm, con una eficiencia de aplicación de 85%. Se tiene
una lámina neta un poco mayor en riego por aspersión
(Cuadro 6) que el obtenido para gravedad (Cuadro 5),
The high water consumption values observed after
each irrigation are due to the increase in the soil
evaporation intrinsic to furrow irrigation. The values of
water consumption of days 40 to 60 were low, due to the
atypically low temperatures recorded in the zone during
the period of study. The total water consumption
measured for the corn crop was 44 cm, with an average
maximum demand of 5.4 mm d−1. The duration of the
growing cycle was 179 days (planting to physiological
maturity) with an accumulation of 1451 °D; while the
duration from planting to harvest was 190 days,
equivalent to 1641 °D. The average water consumption
for the whole cycle was 2.7 mm d−1. The maximum value
of the crop coefficient (Kc) was 1.25; the Kc values for
each phenological stage are presented in Table 3.
Scheduling parameters
The parameters corresponding to the models of Table
1, used to schedule the irrigation in plots with two systems
of irrigation application, are presented in Table 4.
The values Kmax, Kco, and
x
K
max
were obtained from
the experimental data (Figure 1) adjusted using data
for the type of intermediate varieties sown in the zone,
that mature at DA values of 1400-1600 °D. The values
of Rdo and Rdmax were obtained from data of corn
planting depth and maximum root depth for the zone.
The parameter αo=1641 °D defines the maximum value
of DA from planting to harvest. The value α1 was
obtained from the adjustment of the model of Table 1
for Kc to the experimental data of ETr. The value α2=527,
from the model of Table 1 for Rd, was adjusted
empirically, according to Ojeda-Bustamante et al.
(2004) from an approximate value to 2/3 of the DAn
value where the corn reaches maximum root depth from
750 to to 850 °D. The values of the parameters α3 and
α4 for the depletion factor f of Table 1 were empirically
calibrated considering the sensitivity of the corn to water
stress and management practices for gravity and
sprinkler irrigation in the zone.
To show the applicability of the models that were
used, irrigation schedules were generated for corn under
normal conditions of water availability, in two
commercial fields of the Valle del Fuerte. The values of
Table 4 were used to generate irrigation schedules in
furrows and linear-move sprinkler systems for corn. In
both schedules, it was considered that the first irrigation
is applied to wet the maximum root zone (100 cm) and
that the soil moisture is at the permanent wilting point.
The irrigation schedule applied for gravity (furrow)
irrigation is presented in Table 5, with a pre-planting
irrigation depth of 23.5 cm and four auxiliary irrigations,
totaling a net depth of 44.2 cm and a gross depth of
73.7 cm, calculated at the head of the plot, with an
Cuadro 4. Parámetros estimados de calendarización del riego ob-
tenidos para el cultivo de maíz en condiciones óptimas
de disponibilidad de agua.
Table 4. Estimated parameters of irrigation scheduling obtained
for the corn crop under optimum conditions of water
availability.
Parámetro Valor
Kmax 1.25
Kco0.2
XKmax 0.59
Rdo0.07 m
Rdmax 1.00 m
αo, α1, α21641 °D, 0.45, 527 °D,
α30.8 (gravedad ), 0.6 (aspersión)
α40.1
22
AGROCIENCIA, ENERO-FEBRERO 2006
VOLUMEN 40, NÚMERO 1
debido que al incrementar la frecuencia del riego se re-
duce el estrés hídrico del cultivo y se incrementa su eva-
potranspiración.
Efecto de la fecha de siembra
en la evapotranspiración
Para definir la mejor temporada de siembra desde el
punto de vista de requerimientos de riego, se realizaron
varias simulaciones para las condiciones típicas del mó-
dulo de riego Batequis. Con el apoyo de un sistema de
pronóstico de riego en tiempo real usado en el distrito de
riego 075, así como de información sobre la fenología
local del cultivo y de datos climáticos registrados por
estaciones meteorológicas, se determinaron los requeri-
mientos de riego del maíz considerando 1000-1100 °D
para aplicar el último riego y 1452 °D para alcanzar la
madurez fisiológica acumulados a partir de la siembra.
En el Cuadro 7 se presentan los resultados de los reque-
rimientos de riego en función de la fecha de siembra.
Desde el punto de vista de uso eficiente del agua y ma-
nejo del riego, es preferible compactar el periodo de siem-
bras que minimice el consumo de agua sin mermas sig-
nificativas en los rendimientos convencionales. Consi-
derando rendimiento, disponibilidad del agua y requeri-
mientos de riego del maíz, el mejor periodo de siembras
se presenta durante la primera mitad del mes de octubre.
Siembras tempranas a ese periodo no son recomenda-
bles por la incertidumbre en la disponibilidad de agua,
mientras que siembras tardías tienen mayores consumos
Cuadro 5. Calendario de riego en maíz con riego por gravedad.
Table 5. Irrigation schedule for corn with gravity (furrow) irrigation.
Riego Intervalo Días después de siembra ºD acumulados a partir de siembra Lámina neta Lámina bruta
(número) (días)
∑°
()
D
(mm) (mm)
10
−20 −240 141.0 235.0
2 84 64 424.72 44.5 74.2
3 34 98 580.13 73.7 122.8
4 23 121 778.48 86.1 143.4
5 30 141 980.00 96.9 161.5
Total 442.2 736.9
application efficiency of 60%. The first irrigation was
applied 20 d before planting.
The irrigation schedule for a sprinkler system is
presented in Table 6 with a pre-planting irrigation depth
of 16.5 cm and 8 auxiliary irrigations, totaling a net depth
of 45.6 cm and a gross depth of 53.6 cm, with an 85%
application efficiency. There was a slightly greater net
depth for sprinkler irrigation (Table 6) than that obtained
for gravity (Table 5), due to the fact that as the frequency
of irrigation is increased, there is a reduction in the crop
water stress and an increase of evapotranspiration.
Effect of the planting date on evapotranspiration
To define the best planting season from the viewpoint
of irrigation requirements, various simulations were run
for the conditions typical of the Batequis irrigation
module. Using a real time irrigation forecasting computer
model installed in the irrigation district 075, in addition
to information about the local crop phenology and
climatic data registered by meteorological stations, the
irrigation requirements were determined for corn
considering 1000-1100 °D for applying the last irrigation
and 1452 °D for reaching physiological maturity
accumulated after planting. The results of the irrigation
requirements as a function of the planting date are shown
in Table 7. From the point of view of an efficient water
use and irrigation management, it is preferable to compact
the planting period to minimize the consumption of water
without causing significant losses in conventional yields.
Cuadro 6. Calendario de riego en maíz con riego por aspersión móvil (avance frontal).
Table 6. Irrigation schedule for corn with linear-move sprinkler irrigation.
Riego Intervalo Días después de siembra ºD acumulados a partir de siembra Lámina neta Lámina bruta
(número) (días)
∑°
()
D
(mm) (mm)
10−20 −240 141.0 165.1
2 50 30 225.5 15.6 18.3
3 38 68 442.8 36.4 42.8
4 20 88 527.5 42.9 50.4
5 19 107 635.4 49.8 58.5
6 13 120 766.1 52.6 61.9
7 12 132 890.2 56.9 66.9
8 13 145 1011.9 61.1 71.9
Total 456.2 535.8
PROGRAMACIÓN INTEGRAL DEL RIEGO EN MAÍZ EN EL NORTE DE SINALOA, MÉXICO
23OJEDA-BUSTAMANTE et al.
Cuadro 7. Requerimientos de riego para alcanzar madurez fisiológica del maíz grano para diferentes fechas de siembra en el módulo de
riego Batequis del DR 075, Sinaloa.
Table 7. Irrigation requirements to reach physiological maturity of corn grain for different planting dates in the irrigation module Batequis
of DR 075, Sinaloa.
Fecha de siembra Duración del ciclo ETo
†ETr
¶
Número de riegos
(días) (mm) (mm)
Sep-15 123 405 277 3
Oct-01 165 505 360 4
Oct-15 176 558 375 4
Nov-01 183 605 435 5
Nov-15 182 633 419 5
Dic-01 176 641 421 5
Dic-15 168 636 433 6
Ene-01 157 622 425 6
Ene-15 148 626 410 5
†ETo = evapotranspiración de referencia; ¶ETr = evapotrasnpiración real.
de agua y acortan el intervalo de riegos sin un incremen-
to sustancial en los rendimientos.
Programación del riego en maíz con estrés hídrico
El riego es la única forma de reducir el estrés hídrico
de los cultivos, aunque es posible aplicar prácticas de
manejo (riego en surcos alternos, riego intermitente, rie-
go deficitario, surcos cortos, y reducción del gasto) para
reducir el efecto del estrés cuando el riego aplicado es
inferior al requerimiento de riego óptimo del cultivo.
En el módulo Batequis del distrito de riego 075 se
asigna una lámina bruta a nivel de toma granja de aproxi-
madamente 90 cm, con una lámina neta de 44 cm para
años normales. Sin embargo, para el ciclo otoño-invier-
no 2002-03 la disponibilidad de agua del módulo era casi
20% menor que la lámina normal, por lo que la lámina
bruta asignada fue 72 cm. Para evitar una reducción en
la superficie de maíz se generó un programa de riegos en
condiciones de sequía, con la finalidad de reducir en un
riego el total de los aplicados en condiciones normales.
Para minimizar el efecto negativo sobre el cultivo se co-
rrieron varias simulaciones de programas de riego para
asegurar una buena humedad durante los periodos de
polinización y llenado de grano. En el Cuadro 8 se pre-
sentan los programas óptimos en dos condiciones de dis-
ponibilidad de agua (normal y escasez) para un suelo
típico (franco-arcilloso) del módulo Batequis, conside-
rando las necesidades de riego y fenología del cultivo,
así como las condiciones climáticas de la zona.
La reducción de un riego por hectárea generó un aho-
rro de agua de 1300 m3 ha−1 sin afectar significativa-
mente los rendimientos usuales de la zona. Ésto indica
que es posible generar programas de riego específicos
de una zona de riego con diferentes escenarios de dispo-
nibilidad de agua, considerando las condiciones
fenológicas, climáticas, y edáficas de las parcelas. Para
el tipo de suelo franco-arcilloso predominante en la zona,
Considering yield, water availability and corn irrigation
requirements, the best planting period is during the first
half of the month of October. Plantings earlier than this
are not recommended because of the uncertainty in the
water availability, whereas late plantings result in
increased water consumption and shortened irrigation
intervals without a substantial increase in yields.
Irrigation scheduling in corn with water stress
Irrigation is the only way for reducing crop water
stress, although it is possible to apply management
practices (alternating furrow irrigation, intermittent
irrigation, deficit irrigation, short furrows and reduction
in furrow discharge) to minimize the effect of stress when
the irrigation applied is lower than the optimum irrigation
requirement of the crop.
In the Batequis module of irrigation district 075, a
gross irrigation depth of approximately 90 cm is allocated
at farm level, with a net depth of 44 cm for normal years.
However, for the 2002-03 fall-winter season, the water
availability of the module was almost 20% lower than
the normal assigned depth, thus the gross depth allocated
was 72 cm. To avoid a reduction in the total corn area, an
irrigation program was generated for drought conditions,
with the purpose of reducing by one the total number of
irrigations applied, as compared to normal conditions.
To minimize the negative effect on the crop, various
simulations of irrigation programs were made to insure
a sufficient moisture level during the pollination and grain
filling stages. In Table 8 it is shown the optimum
programs under two water availability conditions (normal
and drought) for a typical soil (clay-loam) of the Batequis
irrigation module, considering the irrigation requirements
and crop phenology, as well as the local climate
conditions of the region.
The reduction of one irrigation per hectare generated
a savings of water of 1300 m3 ha−1 without significantly
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AGROCIENCIA, ENERO-FEBRERO 2006
VOLUMEN 40, NÚMERO 1
es posible reducir en un riego el programa convencional
de los agricultores, aplicando casi la misma lámina neta
pero redistribuyendo los riegos considerando las etapas
más sensibles del maíz al estrés hídrico. Lo anterior se
traduce en grandes ahorros de agua.
La restricción del periodo de siembras y el acopla-
miento de los riegos de acuerdo con la fenología del maíz
siguiendo la metodología presentada en este trabajo, ha
permitido reducir el número de riegos de auxilio en el
módulo de riego Batequis: de cinco en el año agrícola
2000-01 a tres en el año 2003-04. La restricción en la
disponibilidad del agua ha sido la principal motivación
para adoptar tecnologías de conservación del agua en
módulos de riego.
CONCLUSIONES
Mediante estimaciones micrometeorológicas, basa-
das en el método de Bowen, se calculó un consumo de
agua de 44 cm, un valor máximo del coeficiente de cul-
tivo de 1.25 y un valor acumulado de 1451 °D de siem-
bra a madurez fisiológica, para variedades intermedias
de maíz sembradas en el norte de Sinaloa, México. Los
valores estimados de los parámetros (coeficiente de cul-
tivo, factor de abatimiento hídrico y profundidad radi-
cal) basados en los días grado crecimiento acumula-
dos, pueden usarse para calendarizar el riego bajo dife-
rentes métodos de riego, tipos de suelo y condiciones
ambientales. Estos valores producen programas de rie-
go más consistentes y robustos que los usados actual-
mente, basado en días después de siembra o emergen-
cia, debido a que consideran las condiciones de manejo
del riego y las características climáticas de la zona. La
predicción de la fenología usando el concepto de día
grado crecimiento simplifica la predicción del progra-
ma de riegos al considerar intrínsecamente la variabili-
dad en las fechas de siembra y en las condiciones
climáticas. Los resultados obtenidos se pueden usar para
generar programas de riego con diferentes esquemas
affecting the usual yields of the zone. This indicates that
it is possible to generate irrigation programs that are
specific to an irrigation zone with different scenarios of
water availability, considering the local phenological,
climatic, and soil conditions of the plots. For the type of
clay-loam soil which predominates in the region, it is
possible to reduce the conventional irrigation program
used by the farmers by at least one irrigation, applying
almost the same net water depth, but redistributing the
irrigations considering the corn’s growth stages that are
most sensitive to water stress. This results in great savings
of water.
The restriction of the planting period and the timing
of the irrigations according to the phenology of the corn
following the methodology presented here, has made it
possible to reduce the number of auxiliary irrigations in
the Batequis irrigation module: from five in the
agricultural year 2000-01 to three in the year 2003-04.
The restriction in the water availability has been the
principal motivation for adopting technologies of water
conservation in irrigation modules.
CONCLUSIONS
By means of micrometeorological estimations, based
on the Bowen method, a water consumption of 44 cm
was calculated, with a maximum crop coefficient of 1.25
and a cumulative value of 1451 °D from planting to
physiological maturity, for intermediate varieties of corn
sown in northern Sinaloa, México. Estimating the
parameter values (crop coefficient, water depletion factor
and rooting depth) based on cumulative growing-degree
days, can be used to schedule irrigation under different
irrigation methods, soil types and environmental
conditions. These values produce irrigation programs that
are more consistent and robust than those now in use,
based on days after planting or emergence, due to the
fact that they consider the conditions of irrigation
management and the climatic characteristics of the region.
Cuadro 8. Distribución de riegos por gravedad recomendados para maíz para suelos franco-arcillosos en el Valle del Fuerte, con dos
escenarios de disponibilidad de agua.
Table 8. Distribution of gravity (furrow) irrigations recommended for corn for clay-loam soils in the Valle del Fuerte, with two scenarios
of water availability.
Número Normal Escasez
de riegos †Ln (cm) ¶Lb (cm) §DAnEtapa Ln (cm) Lb (cm) DAnEtapa
1 14.1 23.5 −80 Presiembra 14.1 23.5 −80 Presiembra
2 5.4 16 436 V6 7.2 16 500 V8-V10
3 7.4 16 616 VT 9.8 16 747 R1
4 8.6 16 819 R1 10.9 16 996 R3
5 9.1 16 1006 R3
Total 44.6 87.5 - - 42 71.5 - -
†Ln = lámina neta; ¶Lb = lámina bruta; §DAn = días grado acumulado.
PROGRAMACIÓN INTEGRAL DEL RIEGO EN MAÍZ EN EL NORTE DE SINALOA, MÉXICO
25OJEDA-BUSTAMANTE et al.
de disponibilidad de agua, como se muestra en un caso
de aplicación.
AGRADECIMIENTO
Se agradece el apoyo de la Fundación Produce Sinaloa para el
desarrollo del proyecto “Manejo del riego de precisión a gran escala
aplicando el concepto grados-día en el distrito de riego 075” en la
zona de los Mochis, Sinaloa, México, durante los años agrícolas 2003-
04 y 2004-05.
LITERATURA CITADA
Abramowitz, M., and I. Stegun. 1972. Handbook of Mathematical
Functions. Dover. New York, USA. 299 p.
Bowen, I. S. 1926. The ratio of heat losses by conduction and by
evaporation from any water surface. Phys. Rev. 27: 779-787.
Campbell, G. S. 1977. An Introduction to Environmental Biophysics.
Springer Verlag. New York, USA. 159 p.
Doorenbos, J., and W. O. Pruitt. 1977. Crop water requirements. FAO
paper 24. Roma, Italia. 144 p.
Fox, F. A. Jr., T. Scherer, D. C. Slack, and L. J. Clark. 1992. AZCHED.
Arizona Irrigation Scheduling. User’s manual. Version 1.01.
University of Arizona Cooperative Extension. Agricultural and
Biosystem Engineering. Tucson, Arizona, USA. 12 p.
Moguel-Ordoñez, E., L. Tijerina-Chávez, A. Quevedo-Nolasco, G.
Crespo-Pichardo, y G. Haro-Aguilar. 2001. Evapotranspiración
y balance de energía en el cultivo de alfalfa. Agrociencia 35:
13-21.
Monteith, J. L., and M. H. Unsworth. 1990. Principles of
Environmental Physics. 2nd. Ed. Edward Arnold. London, England.
289 p.
Muñoz, P. D., y R. G. Hernández. 2004. Situación actual y perspec-
tiva del maíz. 2004. Sistema de información y estadística
Phenology forecasting using the growing-degree day
concept simplifies the prediction of the irrigation program
by intrinsically considering the variability in the planting
dates and the climatic conditions. The results obtained
can be used to generate irrigation programs with different
schemes of water availability as is shown in this study.
—End of the English version—
agroalimentaria y pesquera (SIAP). SAGARPA. Mexico, D. F.
136 p.
Neild R. E., and J. E. Newman. 1987. Growing season characteristics
and requirements in the corn belt. In: National Corn Handbook.
Project leader R. Nielsen. Purdue University. West Lafayette, In-
diana. USA. 16 p.
Neild, R. E., and D. T. Smith. 1997. Maturity dates and freeze risks
based on growing degree days. University of Nebraska. Paper
G83-673-A. 5 p.
Ojeda-Bustamante, W., E. Sifuentes, D. C. Slack, and M. Carrillo.
2004. Generalization of irrigation scheduling parameters using
the growing degree concept: application to a potato crop. Irrigation
and Drainage. 53: 251-261.
Shaw, R. H., and J. E. Newman. 1987. Weather stress in the corn crop.
In: National Corn Handbook. Project leader: R. Nielsen. Purdue
University. West Lafayette, Indiana. USA. 6 p.
Ritchie, S. W., J. J. Hanway, and G. O. Benson. 1992. How a corn
plant develops. Special report No. 48. Iowa State University of
Science and Technology. Ames, Iowa, USA. 21 p.
Unland, H., P. R. Houser, W. J. Shuttleworth, and Z. Yang. 1996.
Surface flux measurement and modeling at a semi-arid Sonoran
Desert Site. Agric. For. Meteorology 82: 119-153.
Wanjura, D. F., and D. R. Upchurch. 2000. Canopy temperature
characterizations of corn and cotton water status. Trans. of the
ASAE 43: 867-875.
