Anomalías de vegetación asociadas con el fenómeno del ENOS en el valle geográfico del río Cauca, Colombia

J.M. Valencia; C.E. García; D. Montero

doi:10.4995/raet.2017.7715

Authors

J.M. Valencia Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colombia https://orcid.org/0000-0002-4879-4220
C.E. García Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colombia https://orcid.org/0000-0002-7726-8799
D. Montero Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colombia https://orcid.org/0000-0002-9010-3286

DOI:

https://doi.org/10.4995/raet.2017.7715

Keywords:

sugarcane, vegetation index, El Niño–Southern Oscillation (ENSO), rainfall anomalies, MODIS

Abstract

The main factors affecting the production and yield of sugarcane are variety, agronomic management, soil type and climate, of which the first three there is some control, while the climate is one factor of which you cannot have any control, therefore, it should be monitored. Colombia, being located in the equatorial pacific, is affected by two atmospheric oceanic phenomena known as “El Niño” and “La Niña”, which make up the climatic phenomenon of ENSO (El Niño-Southern Oscillation) and affect the quantity and the number of days with rainfall and influences the production of sugarcane. The objective of this work is to identify spatially and temporally the zones with greater and lower impact of the ENSO phenomenon in the cultivation of sugarcane in Colombia through the use of the Standard Vegetation Index (SVI) and the Rainfall Anomally Index (RAI) using EVI/MODIS images and precipitation data from meteorological stations on a quarterly basis for the period 2000-2015. A similar trend was found between both indices in the “El Niño” and “Neutral” seasons, while in the “La Niña” season the RAI tended to rise while the SVI decreased when the RAI was very high, this tendency being much more marked in areas with floods caused by the overflow of the main rivers. In addition, a comparison was made between the SVI index and a productivity anomaly index (IAP), finding a direct correlation between both (R² = 0.4, p<0.001). This work showed that through the use of vegetation indexes, a temporal analysis of the impact of climate on an agricultural crop can be carried out, especially with ENSO conditions.

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References

Abdel-Rahman, E. M., Ahmed, F. B. 2008. The application of remote sensing techniques to sugarcane (Saccharum spp. hybrid) production: a review of the literature. International Journal of Remote Sensing, 29(13), 3753-3767. https://doi. org/10.1080/01431160701874603

Acharya, D., Rani, A., Agarwal, S., Singh, V. 2016. Application of adaptive Savitzky-Golayfilter for EEG signal processing. Perspectives in Science, 8, 677-679. https://doi.org/10.1016/j.pisc.2016.06.056

Andrade, L., Moreano, R. 2013. Sistema de información para la interpolación de datos de temperatura y de precipitación del Ecuador. Revista Politécnica, 32(1), 70-75.

Belenguer-Plomer, M.A. 2016. Análisis de series temporales de precipitación y vegetación para la detección de anomalías en la producción de alimentos en el Cuerno de África. El caso de Lower Shabelle (Somalia). Revista de Teledetección, 47, 41-50. https://doi.org/10.4995/raet.2016.6690

Caicedo, E. 2007. El fenómeno de El Niño y su posible impacto en Colombia. Reportes del Emisor, 92, 1-4. Cenicaña. La región azucarera de Colombia.

Cenicaña. Último acceso: 6 de Abril, 2017, de http://www. cenicana.org/web/acerca-de/agroindustria/laregion-azucarera-de-colombia

Chen, J., Jönsson, P., Tamura, M., Gu, Z., Matsushita, B., Eklundh, L. 2004. A simple method for reconstructing a high-quality NDVI time-series data set based on the Savitzky-Golay filter. Remote Sensing of Environment, 91, 332-344. https://doi. org/10.1016/j.rse.2004.03.014

El Hajj, M., Bégué, A., Guillaume, S., Martiné, J.F. 2009. Integrating SPOT-5 time series, crop growth modeling and expert knowledge for monitoring agricultural practices â€” The case of sugarcane harvest on Reunion Island. Remote Sensing of Environment, 113, 2052-2061. https://doi. org/10.1016/j.rse.2009.04.009

Euscátegui, C., Hurtado, G. Análisis del impacto del fenómeno “La Niña” 2010-2011 en la hidroclimatología del país. IDEAM. Último acceso: 6 de Abril, 2017, de http://www.ideam.gov.co/ documents/21021/418818/An%C3%A1lisis+Imp acto+La+Ni%C3%B1a.pdf/640a4a18-4a2a-4a25- b7d5-b3768e0a768a

Lofton, J., Tubana, B. S., Kanke, Y., Teboh, J., Viator, H., Dalen, M. 2012. Estimating sugarcane yield potential using an in-season determination of normalized difference vegetative index. Sensors, 12(6), 7529- 7547. https://doi.org/10.3390/s120607529

McKee, T., Doesken, N., Kleist, J. 1993. The relationship of drought frequency and duration to time scales. En: Eighth Conference on Applied Climatology. Anaheim, EE.UU., 17-22 Enero.

Montealegre, J. E., Pabón, J. D. 2000. La variabilidad climática interanual asociada al ciclo El NiñoLa Niña–Oscilacion del Sur y su efecto en el patrón pluviométrico de Colombia. Meteorología Colombiana, 2, 7-21.

Montero, D., García, C. E. 2016. Modelo de aforo de caña de azúcar a partir de modelos digitales de altura e índices de vegetación. En: SELPER 2016: Geotecnologías, Herramientas para la construcción de una nueva visión del cambio global y su transformación para un futuro sostenible: Libro de Actas de XVII Simposio Internacional en Percepción Remota y Sistemas de Información Geográfica. Puerto Iguazú, Argentina, 7-11 Noviembre.

Mulianga, B., Bégué, A., Simoes, M., Todoroff, P., 2013. Forecasting Regional Sugarcane Yield Based on Time Integral and Spatial Aggregation of MODIS NDVI. Remote Sensing, 5, 2184-2199. https://doi. org/10.3390/rs5052184

Murillo, P. J., Carbonell, J. A. 2012. Principios y aplicaciones de la percepción remota en el cultivo de la caña de azúcar en Colombia. Cali: Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colombia.

Puertas, O. L., Carvajal, Y. 2008. Incidencia de El Niño-Oscilación del Sur en la precipitación y la temperatura del aire en Colombia, utilizando el Climate Explorer. Ingeniería & Desarrollo, 23, 104- 118.

Savitzky, A., Golay, M. J. E. 1964. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures. Analytical Chemistry, 36(8), 1627– 1639. https://doi.org/10.1021/ac60214a047

Sousa, M., Sausen, T. M., Pardi, M. S. 2010. Monitoramento de estiagem na região sul do brasil utilizando dados evi/modis no período de dezembro de 2000 a junho de 2009. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE.

Villegas, F., Carbonell, J., Cortés, E., Chica, H. 2016. Efecto del clima en la producción y rendimiento de la caña de azúcar en el valle del río Cauca, 1990 – 2015. Revista Tecnicaña, 38, 25-31.