Un gráfico contundente para entender cómo en algunas regiones agrícolas el trigo va camino a transformarse en un cultivo de servicio

ProRindes (Pronóstico de Rendimientos Simulados), una herramienta que permite predecir la evolución de los cultivos en el transcurso de una campaña agrícola, muestra que en algunas zonas el trigo la tiene muy difícil o incluso va camino a perderse.

De todas las regiones relevadas por ProRindes, en la zona de influencia de Rosario, Reconquista (Santa Fe) y Paraná (Entre Ríos) el modelo estima un rendimiento promedio para esta campaña 2024/25 por debajo del 50% inferior a la media histórica.

En tanto, en Río Cuarto, Laboulaye (Córdoba) y Gualeguachú (Entre Ríos) el modelo pronostica –con datos vigentes al pasado 22 de septiembre– que los rendimientos serían equivalentes a la mitad del promedio histórico para la región.

Otras de las zonas que están muy complicadas son Marcos Juárez, Pilar (Córdoba), Trenque Lauquen, Pehuajó, Nueve de Julio (Buenos Aires) y Santa Rosa (La Pampa).

En tanto, el cultivo de trigo la viene “peleando” en las localidades bonaerenses de Tandil y Junín, aunque allí requiere precipitaciones abundantes de manera rápida para poder recomponerse.

El problema es que el pronóstico del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) no proyecta precipitaciones importantes hasta el próximo 9 de octubre en la mayor parte de las zonas necesitadas de agua.

El cultivo está mayormente estupendo, con proyecciones que, a la fecha, permiten avizorar rendimientos superiores a la media histórica en los localidades de Tres Arroyos (sur de Buenos Aires), Coronel Suárez y Benito Juárez (sudoeste de Buenos Aires).

El sistema de ProRindes fue desarrollado por el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) junto con CREA, la Facultad de Agronomía de la UBA (Fauba) y la Escuela Rosenstiel de Ciencias Marinas y Atmosféricas de la Universidad de Miami (EE.UU.) a partir de financiación aportada por BID, Inter-American Institute for Global Change Research (IAI) y National Science Foundation (NSF).

El sistema emplea modelos computacionales, perteneciente a la familia DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer), que simulan el crecimiento y desarrollo de cada cultivo en función de la disponibilidad inicial de agua útil, tipo de suelo, fertilización y manejo.

Si no aparece una lluvia salvadora la proyección de siembra del maíz temprano argentino será mucho peor aun siendo ya pésima

Foto @PabloVeguillas