Caracterización a futuro de las precipitaciones y la evapotranspiración de referencia, en diferentes zonas de Cuba

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Ingeniería Agrícola, ISSN-2306-1545, E-ISSN-2227-8761, Vol. 12, No. 4 (octubre-noviembre-diciembre pp. 3-12), 2022
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ARTÍCULO ORIGINAL
RIEGO Y DRENAJE
https://cu-id.com/2284/v12n4e01
Caracterización a futuro de las precipitaciones
y la evapotranspiración de referencia, en diferentes
zonas de Cuba
Future characterization of rainfall and reference
evapotranspiration in different areas of Cuba
Dr.C. Yoima Chaterlán Durruthy1, Dr.C. Carmen Duarte Díaz, Ing. Luis Hirán Riverol Marrero, MSc. Elisa Zamora Herrera
Instituto de Investigaciones de Ingeniería Agrícola (IAgric), Boyeros, La Habana, Cuba.
RESUMEN. Se presentan los resultados que contribuyen a la caracterización climática hasta el 2050, por medio de un balance hídrico cli-
mático, teniendo en cuenta el comportamiento de la evapotranspiración de referencia y las precipitaciones en tres sitios, que abarcan la zona
occidental (Pulido-Provincia Artemisa), central (Sanguily- Provincia Ciego de Ávila) y oriental (Veguitas- Provincia Granma), a través de
la modelación climática y el uso del Cropwat v. 8.0. Se tuvo como objetivo la caracterización climática con la modelación a futuro de las
precipitaciones y evapotranspiración de referencia, según escenario RCP 4.5 del modelo PRECIS, en diferentes zonas de estudio de Cuba y
los resultados mostraron las variaciones de la evapotranspiración de referencia calculada según Penman Monthei, con aumentos que algunos
casos superan el 12%. Las precipitaciones tuvieron un comportamiento anómalo en la zona occidental superando a la demanda climática en
los años seco, medio y húmedo, no así en las zonas central y oriental.
Palabras clave: Cropwat, escenarios climáticos, disponibilidad de agua.
ABSTRACT. The results of the climatic characterization until 2050 are presented, through a climatic water balance, taking into account the
behavior of the reference evapotranspiration and rainfall in three sites, which include the western zone (Pulido-Artemisa Province), central (San-
guily- Ciego de Ávila Province) and eastern (Veguitas- GranmaProvince), through climate modeling and the use of Cropwat v. 8.0. The objective
was the climatic characterization with the future modeling of the reference rainfall and evapotranspiration, according to the RCP 4.5 scenario
of the PRECIS model, in dierent areas of Cuba and the results showed the variations of the reference evapotranspiration calculated by Penman
Monteith, in addition of its variat ion in the three zones with increa ses that in some cases exceed 12%. The precipitations had an anomalous behavior
in the western zone, exceeding the climatic demand in the dry, medium and humid years, but not so for the central and eastern zones
Keywords: Cropwat, Climate Scenarios, Water Availability.
INTRODUCCIÓN
En la actualidad el cambio climático representa uno de los
principales problemas que enfrenta la agricultura, debido a las
alteraciones que causa en los patrones climáticos y por tanto en
la agroclimatología relacionada con el manejo de las actividades
agrícolas (Medina et al., 2016). Como resultado del aumento de
los GEI (gases de efecto invernadero) en la atmósfera, se tiene
un incremento en la temperatura que puede tener efectos tanto
positivos como negativos sobre el potencial productivo de los
cultivos y sus necesidades de agua.
Los recursos hídricos disponibles a part ir de la infraest ructura
hidráulica en Cuba, ascienden a 3904 millones de m³ donde los
usos predominantes del agua están en la agricultura (55 – 60%)
de esos disponibles (Centella et al., 2015). Según los autores, en
la actualidad, se impone la necesidad del uso sostenible del agua,
1 Autora para correspondencia: Yoima Chaterlán Durruthy, e-mail: yoima.chaterlan@iagric.minag.gob.cu ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-8453-3394
Recibido: 15/03/2022.
Aprobado: 09/09/2022.

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de la eciencia en la conducción y distribución, de la disminución
de pérdidas (las que alcanzan en algunas zonas hasta 60% de los
volúmenes entregados), del reuso del agua, así como de una elevada
cultur a ambiental hídrica e hidráulica. Por otra parte, las evidencia s
observacionales permiten mantener la hipótesis de que el clima en
Cuba está transitando hacia un estado con caracter ísticas similares
a un sistema climático con un efecto invernadero intensicado en
la atmósfera terrestre (CITMA-Cuba, 2020).
Una herramienta básica para los estudios de planicación
del agua, según Vargas et al. (2018), los cuales sirven para trazar
las estrategias y políticas encaminadas a mitigar y adaptarse a los
efectos en las concentraciones de GEI´s son los diferentes escena-
rios de cambio climático, con forzamientos radiactivos medidos
como la cantidad de energía solar absorbida por metro cuadrado
sobre la tierra W/m2. Esta ha sido la base utilizada en los estudios
presentes, asociada a los recursos hídricos disponibles para el
riego. La existencia de herramientas para evaluar las estrategias
de manera anticipada son los modelos de simulación, ya sea en
los impactos del cambio climático como en la agricultura según
Bonilla (2016) y ésta es la fu ndamentación para evaluar el efecto del
cambio climático sobre los recursos hídricos y su disponibilidad a
futu ro para el desarrollo de los cultivos de interés agrícolas, donde
los escenarios constituyen un instrumento esencial de evaluar la
incertidumbre de los cambios en el clima (Centella et al., 2001).
Según Planos-Gutiérrez (2021), uno de los problemas
identicados en el marco de las comunicaciones nacionales
de cambio climático, es la interpretación de la disponibilidad
futura de agua y su relación con el cambio climático. Frecuente-
mente, no se considera apropiadamente como el impacto sobre
los recursos potenciales inuye en el agua aprovechable y en
el agua disponible; y las medidas de adaptación se plantean en
función de estos recursos, sin tener en cuenta su dependencia
de los recursos potenciales. Conceptualmente es importante
tener en cuenta que los recursos aprovechables son variables
y dependen del balance climático e hidrológico. En la medida
que un régimen es más seco (como está sucediendo en Cuba), la
cantidad de agua potencial que se transforma en aprovechable
es menor, debido al incremento de los procesos de pérdida por
la evaporación y la satisfacción de las necesidades hídricas
de los ecosistemas. Por tal motivo, se concibe como objetivo
la caracterización climática con la modelación a futuro de
las precipitaciones y evapotranspiración de referencia, según
escenario RCP 4.5 del PRECIS, en diferentes zonas de Cuba
MATERIALES Y MÉTODOS
Descripción de los objetivos de la etapa
Se aborda la obtención de las variables climatológicas a
partir del procesamiento de escenarios generados por el Instituto
de Meteorología (INSMET), según Planos-Gutiérrez (2014),
del modelo climático regional PRECIS (Proporcionar climas
regionales para estudios de impacto). Una vez obtenidas las
variables, se procesaron mediante la metodología y hojas de
cálculo elaboradas por el INSMET, para regionalizar los valores
de acuerdo a la zona de estudio. Las variables regionalizadas
fueron las utilizadas para el desarrollo del trabajo presente.
Localidades de estudio, modelo y escenario climático
En la Tabla 1 se muestra la selección de las localidades
en estudio, donde se abarcaron las tres regiones del país oc-
cidente, centro y oriente; mediante el uso de los Sistemas de
Información Geográca ArcGIS (v.10.2.1) y MapInfo, para
su ubicación espacialmente de éstas localidades, tal como se
muestra en la Figura 1.
TABLA 1. Localidades de estudio con sus coordenadas
Provincia Localidad Latitud (norte) Longitud (oeste)
Artemisa Pulido 22,77647 -82,6054
Ciego de Ávila Sanguily 21,76836 -78,8924
Granma Veguitas 20,31501 -76,9359
FIGURA 1. Localidades espaciales de los tres lugares de estudio.
Una vez realizada la ubicación espacial, se correspondió a la designación del modelo, el escenario y la estación meteorológica
más cercana, para ello se utilizó el modelo climático regional PRECIS, el cuál abarca la región del Caribe y es basado en el for-
zamiento de varios modelos globales bajo la inuencia delos escenarios de emisiones SRES A2, SRES B2 y SRES A1B, según

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Figura 2, aunque en éste caso solo se hace referencia a tres de las estaciones meteorológicas correspondientes a cada una de las
tres zonas de estudio (occidental, central y oriental).
Posteriormente se realiza la superposición entre las localidades, las rejillas del modelo y las estaciones meteorológicas como
se muestra en la Figura 2, para concretar los datos del proceso de regionalización y llevar a cabo estudios detallados de las zonas
en cuestión. La Tabla 2 muestra detalladamente la superposición entre capas.
FIGURA 2. Designación del modelo, escenario, estación meteorológica.
TABLA 2. Correspondencia entre localidades, estaciones y rejillas del modelo
Provincia Localidad Estación
Climática Código
Rejilla
Artemisa Pulido 320 165
Ciego de Ávila Sanguily 346 386
Granma Veguitas 377 752
El modelo es apoyado en leyes físicas expresadas en ecua-
ciones matemáticas, resueltas en rejillas con una resolución
de 25x25 km y expresa las variables climáticas, temperatura
máxima (ºC), temperatura media (ºC), temperatura mínima
(ºC), precipitación (mm), velocidad del viento (km/h), hume-
dad Relativa (%), evapotranspiración de referencia (mm/día) y
radiación global (MJ/m2día), para una línea de tiempo desde
2006 hasta 2098, para cada una de las rejillas.
El escenario escogido fue RCP 4.5 (Representative Concen-
tration Pathways, Vías deconcentración representativa), carac-
terizado por las emisiones mundiales a largo plazo degases de
efecto invernadero, especies de corta vida y uso de la tier ra, que
estabiliza el 17 forzamiento radiactivo a 4,5 W/m2 sin exceder
nunca ese valor y que trata acerca de una estabilización en las
emisiones de CO2 y la temperatura ambiente como se muestra
en la Figura 3 (Castillo et al., 2017).
Las estaciones meteorológicas son seleccionadas partiendo
del criterio de proximidad a las localidades de estudio. Estos se
corresponden con el registro de meteorología a nivel nacional.
La determinación de la evapotranspiración de referencia se
realizó por la metodología de la FAO, según (Allen et al., 2006)
para diferentes condiciones por el Método de Penman Monteiht.
La misma al igual que la precipitación efectiva se deter minó
por el Programa CROPWAT, según la plantilla de la Figura 4,
teniendo en cuenta todas las variables climáticas requeridas
y donde se incluyen los métodos de P. Monteith para la ET0 y
varios métodos para la precipitación efectiva.
FIGURA 3. Comportamiento de la temperatura en los escenarios climáti-
cos RCP, según Castillo et al. (2017).

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FIGURA 4. Plantilla del programa Cropwat con sus módulos de introducción de datos para las estimaciones de la evapotranspiración de referencia y precipi-
tación efectiva. Tomado de (Allen et al., 2006)).
Para el cálculo de la precipitación efectiva se utilizó el
método de USDA representado en la ecuación (1) del Servicio
de Conservación de Suelos, incluido en el programa y conside-
rado el apropiado para este efecto, además de ser validada su
ecacia al compáralo con el método de Savo (más exacto para
condiciones de campo) donde los coecientes de lluvia efectiva
(Kp) para cada mes del año se obtienen de la multiplicación de
dos coecientes denominados m1 y m2 (El coeciente m1 de-
pende de la pendiente del terreno, la precipitación mensual en
mm y las características del suelo, mientras que el coeciente
m2 depende de la profundidad radicular en metros (ecuación
1). Sin embargo, no existe diferencia signicativa entre ambos
métodos, por lo que se usa más el del USDA por ser más sim-
plicado (ecuación 2)
Método Savo
Pef=P∙m1∙m2 (1)
Método USDA
USDA SCS (P)
(2)
donde:
Pe Precipitación efectiva
Pt Precipitación total
Elizastigue (2018) comprobó que los métodos de Savo, del
Servicio de Conservación de Suelos de EE. UU y de FAO son
los que mejor describen la variación de la lluvia aprovechable en
un 88, 78 y 95% respectivamente con respecto a los resultados
obtenidos con el método del balance hídrico.
Se caracterizaron las zonas y sitios de cada cultivo, según
la precipitación y la evapotranspiración de referencia (ET0),
mediante la ecuación de Pearson III (ecuación 3), según la ex-
presión empírica de Pérez y Álvarez (2005), NC 48-35 (1984).
(3)
donde:
m: número de orden.
n: número de miembros de la serie
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se calcula la evapotranspiración de referencia y se realiza
una comparación entre la regionalizada por el método de Váz-

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quez & Solano (2013); R. Vázquez & Solano (2005), adaptado a
las condiciones de Cuba y el método de Penman Monteith (Allen
et al., 2006). Los mismos se reejan en la Tabla 3, para tres sitios
de Cuba y los años hidrológicos, húmedos, secos y medios según
la probabilidad de ocurrencia de las precipitaciones.
Se adecuaron las variables a futuro creadas por el modelo
PRECIS para el escenario RCP 4.5 a partir de las generadas
para el RCP Histórico y las lecturas obtenidas en las estacio-
nes seleccionadas. Se establecieron los deltas que permitieron
determinar valores proyectados a fechas futuras para la regio-
nalización de las variables en cada una de las localidades, se
utilizaron los valores correspondientes a la rejilla y la estación
meteorológica más cercana a estas, utilizando los datos prome-
dios anteriormente calculados.
TABLA 3. Relación entre la evapotranspiración de referencia regionalizada (mm) por Vázquez & Solano (2005)
y la de Penman Monteith según (Allen et al., 2006)
Sitio Probabilidad años ETo-Reg. ETo-PM Diferencia %
Pulido 25% 2021 3,74 3,66 0,08 2
50% 2041 4,11 3,87 0,24 6
75% 2027 3,87 3,68 0,19 5
Sanguily 25% 2021 4,06 3,99 0,07 2
50% 2022 4,18 4,09 0,09 2
75% 2020 4,33 4,25 0,08 2
Veguitas 25% 2040 4,39 4,31 0,08 2
50% 2025 4,43 4,32 0,11 2
75% 2047 4,60 4,06 0,54 12
Existe diferencia en los tres sitios entre las ET0 analizadas,
algo sobreestima das en las regionalizadas calculada s por el método
de Vázquez & Solano (2005). Se aprecian más en la zona oriental.
Las mismas oscilan entre 2 y 6% en la zona occidental, 2% en la
central y entre 2 y 12% en la oriental. Se podría utilizar ésta de-
manda climática para la determinación de la evapotranspiración
de cultivo teniendo en cuenta que la misma tendrá un incremento
de más de un 2% donde el método de Penman Monteith es el que
se considera cómo único método estándar para la denición y
cálculo de la evapotranspiración de referencia (Allen et al., 2006).
El mismo requiere de datos de radiación, temperatura del
aire, humedad atmosférica y velocidad del viento.
Los datos regionalizados de las precipitaciones se compa-
ran con los reales de cada estación como muestra la Figura 5.
FIGURA 5. Análisis de la precipitación media mensual, Estación (1985-2004) VS PRECIS regionalizado (2020-2050), para cada una de las localidades.

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Se evaluaron las precipitaciones, las cuales se reejan en la
Figura 6. De una serie de 31 años desde 2020 hasta 2050 de datos
de la lluvia, apor tados por el INSMET (2021), se realizó el análisis
de probabilidad de ocurrencia de la lluvia, para denir los 3 años de
estudio en relación al 25, 50 y 75% de ocurrencia de la lluvia, según
la ecuación de Pearson III, de la NC 48-46: 87 (1987), los cuales
se presentan en la Figura 6(a) ajustada a una línea de tendencia
lineal, (b) a una polinomial y la (c) a una ecuación logarítmica. En
los casos analizados el coeciente de determinación se encuentra
entre 0.61 y 0.78. Las proyecciones climáticas para Cuba predicen
un clima más extremo, más cálido y con décits de agua, que re-
gionalmente pueden ser acentuados según, CITMA (2015 y 2020)
y corroborados por Planos-Gutiérrez (2022).
La reducción de la riqueza hídrica es, principalmente, con-
secuencia del incremento de los procesos de pérdida de agua
que se están produciendo, ocasionados por el aumento de la
temperatura del aire y de la radiación solar, por cambios en el
régimen de precipitación y los impactos que se producen en la
cobertura boscosa, junto con otros que vienen ocurriendo en
el sistema hidrológico (CITMA-Cuba, 2020).
FIGURA 6. Análisis de las precipitaciones en el período 2020-2050.
Esto es precisamente lo que se aprecia en los resultados expresados, aun cuando la representatividad de las precipitaciones se
encuentra con un comportamiento diferenciado por regiones, dada las condiciones especícas de variabilidad climática en cada sitio
de estudio en Cuba.
La Tabla 4 expresa los años hidrológicos para cada sitio y su correspondencia con el volumen de pluviometría, los cuáles
serán los que se utilizarán con sus variables climáticas a futuro hasta el 2050 en el programa Cropwat para la determinación de
los requerimientos hídricos y la programación de riego. Esta información será la que se requerirá tener en cuenta para los plani-
cadores y decisores de la distribución del agua a nivel estatal, porque permitirá estar alerta en la posible cuanticación del agua
para los usos agropecuarios a nivel de país
La Figura 7, representa la comparación entre las pérdidas y los aportes hídricos en las tres zonas del país vista desde la relación
entre la evapotranspiración de referencia (ET0) calculada por PM y las precipitaciones (Pp)

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TABLA 4. Clasicación de los años según la probabilidad de ocurrencia
Sitio Año hidrológico(% probabilidad de ocurrencia de la lluvia
25 (húmedo) 50(medio) 75(seco)
Pulido 2021 (1732,22 mm) 2041(1560,96 mm) 2027 (1456,37 mm)
Sanguily 2021 (1440,38 mm) 2022 (1387,88 mm) 2020 (1263,82 mm)
Veguitas 2040 (1225,55 mm) 2025 (1202,74 mm) 2047 (1164,80 mm)
FIGURA 7. Relación entre las precipitaciones y la evapotranspiración de referencia.
Se aprecia que, en la zona occidental, según el sitio de Pulido,
contrario a lo esperado, en los tres años descritos, los aportes por
precipitaciones superan a las pérdidas de la demanda climática,
por lo que se podrá utilizar para manejar el riego de los cultivos
en función de las normas establecidas en cada caso. En la zona
central representado por la zona de Sanguily, para los años de
probabilidad de ocurrencia al 25% (2021- húmedo) y 50% (2022-
medio), las precipitaciones superan a la evapotranspiración de
referencia, pero al 75% de la probabilidad para el año 2020 o seco,
el comportamiento se hace diferenciado donde la ET0 supera a
las lluvias. El manejo del agua para el riego se hará diferenciado
según la disponibilidad real en el análisis de la zona oriental, para
los tres años hidrológicos seleccionados según la probabilidad
de ocurrencia de las lluvias, la ET0, supera a las precipitaciones,
lo cual indica un balance hídrico negativo, donde hay que hacer
un uso más eciente del agua disponible para el riego.
Según Planos-Gutiérrez (2021), desde el punto de vista
cientíco y aplicado, el principal problema para la adaptación

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radica en la incertidumbre que a mediano y largo plazos tienen
los escenarios climáticos futuros obtenidos para los escenarios
socioeconómicos de mitigación denidos por el IPCC (SRES1
y RCP2), pero la adaptación al cambio climático es, además de
un reto, una necesidad imperiosa y una responsabilidad de país,
que debe ser asumida con el apoyo de la ciencia
En la Tabla 5 se aprecia la relación entre la precipitación
total a futuro para los diferentes años y sitios de estudio con
la precipitación efectiva determinada por USDA-FAO con el
programa CROPWAT v. 8.0, donde autores como Elizastigue
(2018) plantean que los métodos de Savo (el más exacto para
las condiciones de campo), el del Servicio de Conservación
de Suelos de EE.UU y la FAO son los que mejor describen la
variación de la lluvia aprovechable en un 88, 78 y 95% respecti-
vamente con respecto a los resultados obtenidos con el método
del balance hídrico.
La misma evidencia la futura disponibilidad de agua con
posibilidad de ser usada para usos agrícolas de ese total caído,
independientemente de la incertidumbre que conlleva la mode-
lación de las variables climática y en especial las precipitaciones.
TABLA 5. Relación entre la precipitación total y efectiva para los diferentes sitios y años
Sitios Año Año Hidrológico Precipitación
Total (mm) Precipitación
efectiva (mm) Diferencia % Pe/Pt
Pulido- Artemisa 2021 Húmedo (25%) 1732,22 1228,7 503,52 70
2041 Medio (50%) 1560,96 1051,8 509,16 67,38
2027 Seco (75%) 1456,37 1042,5 413,87 71,58
Sanguily- C.
Ávila 2021 Húmedo (25%) 1440,38 1069 371,38 74,22
2022 Medio (50%) 1387,88 1012,3 375,88 72,94
2020 Seco (75%) 1263,82 954 309,82 75,48
Veguitas-
Granma 2040 Húmedo (25%) 1225,55 942,1 283,45 76,87
2025 Medio (50%) 1202,74 942,1 260,64 78,33
2047 Seco (75%) 1164,8 919,6 245,2 78,95
En el sitio de Pulido, Artemisa, la lluvia aprovechable se
encuentra entre 67,38 y 71,58% de la total, con más de 400 mm
de diferencia (413,87-509,16 mm). Además, el mayor valor
se aprecia en el año seco. En Sanguily, las precipitaciones
aprovechables están por encima de los 300 mm y como valor
máximo 371,38 mm y las de Veguitas tienen como valor mayor
283,45 mm y menor de 245,2 mm. Este comportamiento es
probablemente asociado a la mayor pérdida de agua por escu-
rrimiento y evaporación en las zonas central y oriental. Existe
coincidencia en que en el año seco de todos los sitios habrá
mayor precipitación efectiva, independientemente que los suelos
de Pulido y Sanguily son Ferralíticos y el de veguitas es Aluvial.
En Pulido como representación de la parte occidental se
aprecia mayor diferencia entre las precipitaciones evaluadas
en relación Sanguily (centro) y Veguitas (oriente), aunque por-
centualmente en éste último caso habrá mayor efectividad de
las precipitaciones, con independencia de los valores puntuales
para cada sitio que están por debajo de las necesidades hídricas
de cualquier cultivo. Planos-Gutiérrez (2022), asegura que una
de las afectaciones de la disponibilidad de agua se acentúa por
la inuencia del cambio climático, aun no bien determinada,
en la recarga de los acuíferos.
El autor realizó un balance hídrico climático a escala
de país basado en métodos hidrológicos tradicionales, uti-
lizando el modelo de Budyko para la línea base 1961-1990
(1271,1mm) y los escenarios climáticos obtenidos con el
modelo regional”PRECIS”. Se demuestra que en Cuba se
está produciendo una reducción de los recursos hídricos
potenciales, que se incrementará a futuro, tal como se apre-
cian en los resultados anteriores, donde las precipitaciones
tendrán un valor en el entorno de los 1269,8 mm hasta el
2030, siendo éstos mucho más bajo que los obtenidos en el
presente trabajo, posiblemente a la utilización de variables
por zonas independientes del país.
Por otra parte, según Martínez et al. (2021), reeren que
las precipitaciones constituyen la variable con mayor variación
porcentual en los diversos escenarios climáticos con un aumento
en 2030, del 18%, 20% y 19% para RCP 2,6%, 4,5% y 8,5% y
hacia el 2050 se incrementará entre 25, 12 y 20%.
CONCLUSIONES
• En la caracterización climática a futuro, con la modelación
en el programa CROPWAT, según escenario RCP 4.5 del
modelo PRECIS, la evapotranspiración de referencia por el
método Penman Monteith, tuvo variación en las tres zonas
estudiadas con respecto al método de Vázquez y Solano
oscilando entre 2 y 6% (Pulido) en la zona occidental, 2%
(Sanguily) en la central y entre 2 y 12% en la oriental (Vegui-
tas), las cuales podrían ser utilizadas para la determinación
de la evapotranspiración de cultivo teniendo en cuenta que
la misma tendrá un incremento de más de un 2%.

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• De una serie de 31 años hasta 2050 de datos de la caracte-
rización de la precipitación los resultados dieren según la
región y anómala como manifestación del cambio climático,
tal el caso de occidente por la utilización solo del modelo
PRECIS. En el análisis de probabilidad de ocurrencia de
los 3 años de estudio al 25, 50 y 75%, se ajustaron a una
línea de tendencia lineal, polinomial y logarítmica para las
zonas occidental, central y oriental respectivamente, con
coecientes de determinación entre 0.61 y 0.78.
• En la zona occidental, de Pulido, en los tres años descritos,
los aportes por precipitaciones superan a las pérdidas de la
demanda climática, por lo que se podrá utilizar para manejar
el riego de los cultivos en función de las normas establecidas
en cada caso. En la zona central representado por la zona
de Sanguily, al 75% de la probabilidad para el año 2020 o
seco, el comportamiento se hace diferenciado donde la ET0
supera a las lluvias y en la zona oriental, para los tres años
hidrológicos seleccionados según la probabilidad de ocu-
rrencia de las lluvias, la ET0, supera a las precipitaciones,
lo cual indica un balance hídrico negativo, donde hay que
hacer un uso más eciente del agua disponible para el riego
• La disponibilidad de agua a futuro del total caído, con posi-
bilidad de ser usada en la agricultura, independientemente de
la incertidumbre que conlleva la modelación de las variables
climáticas estudiadas para el balance hídrico y en especial las
precipitaciones, en el sitio de Pulido, Artemisa, la lluvia aprove-
chable se encontrará entre 67,38 y 71,58% del total, con más de
400 mm de diferencia (413.87-509,16 mm), con el mayor valor
en el año seco. En Sanguily, las precipitaciones aprovechables
estarán por encima de los 300 mm entre 72,94 y 75,48% y
con valor máximo 371,38 mm y las de Veguitas entre 78,33
y 78,95%, con valor mayor 283,45 mm y menor de 245,2 mm
RECOMENDACIONES
Se recomienda continuar con los estudios utilizando otros
modelos con igual escenario RCP 4.5 y demás escenarios no
estudiados.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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Yoima Chaterlán-Durruthy, Inv. Titular, Instituto de Investigaciones de Ingeniera Agrícola (IAgric), Boyeros, La Habana, Cuba, e-mail: yoima.chaterlan@
iagric.minag.gob.cu , ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-8453-3394
Carmen E. Duarte-Díaz, Inv. Titular, Instituto de Investigaciones de Ingeniería Agrícola (IAgric), Boyeros, La Habana, Cuba, e-mail: carmen.duarte@@
iagric.minag.gob.cu ORCID iD: https://orcid.org/0000-0001-7887-6289
Luis Hirán Riverol Marrero Inv. Instituto de Investigaciones de Ingeniería Agrícola (IAgric), Boyeros, La Habana, Cuba, e-mail: Luis.Riverol@iagric.minag.
gob.cu ORCID iD: https://orcid.org/0000-0001-9298-1034
Elisa Zamora Herrera, Inv. Auxiliar, Instituto de Investigaciones de Ingeniería Agrícola (IAgric), Boyeros, La Habana, Cuba, e-mail: Eliza.Zamora@iagric.
minag.gob.cu ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-6840-5085
CONTRIBUCIONES DE AUTOR:
Conceptualización: C. Duarte. Curación de datos: C. Duarte y Y. Chaterlán. Análisis formal: D. C. Duarte y Y. Chaterlán. Investigación: C. Duarte, Y. Chater-
lán, L.H.Riverol y E. Zamora. Metodología: C. Duarte, L.H.Riverol y E. Zamora. Supervisión: C. Duarte. Validation: C. Duarte, Y. Chaterlán, L.H.Riverol y
E. Zamora. Redacción–borrador original: C. Duarte y Y. Chaterlán. Redacción–revisión y edición: C. Duarte y Y. Chaterlán.
Los autores de este trabajo declaran no presentar conicto de intereses.
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