pág. 6024
EVALUACIÓN DE CINCO TÉCNICAS DE
CONSERVACIÓN DE AGUA EN RIEGO POR
GRAVEDAD EN EL CULTIVO DE MAÍZ (ZEA
MAYS)
EVALUATION OF FIVE WATER CONSERVATION
TECHNIQUES IN GRAVITY IRRIGATION IN CORN CROP
(ZEA MAYS)
Ismael Talamantes Castorena
Universidad Autónoma de Sinaloa
Saulo Talamantes Castorena
Universidad Autónoma de Sinaloa
Rita Isela Domínguez Domínguez
Universidad Autónoma de Sinaloa
Nidia Isabel Rosas Meza
Universidad Autónoma de Sinaloa
Aracely Talamantes Castorena
Universidad Autónoma de Sinaloa
pág. 6025
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i4.19225
Evaluación de Cinco Técnicas de Conservación de Agua en Riego por
Gravedad en el Cultivo de Maíz (Zea mays)
Ismael Talamantes Castorena1
ismaeltalamantes@uas.edu.mx
https://orcid.org/0009-0007-1189-2533
Universidad Autónoma de Sinaloa
Saulo Talamantes Castorena
saulo295@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0003-0512-7502
Universidad Autónoma de Sinaloa
Rita Isela Domínguez Domínguez
ritadominguez@uas.edu.mx
https://orcid.org/0009-0001-7215-6392
Universidad Autónoma de Sinaloa
Nidia Isabel Rosas Meza
rosasisabella12@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0009-4423-4240
Universidad Autónoma de Sinaloa
Aracely Talamantes Castorena
aracelytalamantes@favf.mx
https://orcid.org/0009-0001-8199-5518
Universidad Autónoma de Sinaloa
RESUMEN
El estado de Sinaloa es el principal productor de maíz en México bajo riego por superficie, aportando
65 % de la producción nacional; sin embargo, la eficiencia de riego de aplicación se mantiene en 45 %
y escenarios frecuentes de baja disponibilidad hídrica han puesto en riesgo la estabilidad económica y
social del estado. Con el fin de generar alternativas tecnológicas de aplicación inmediata que
contribuyan a mejorar la eficiencia en el uso del agua del maíz, en el presente estudio se evaluaron tres
técnicas parcelarias de riego por gravedad de alta eficiencia: 1) surcos alternos, 2) camas, 3) riego
deficitario, comparándolas con el sistema tradicional (testigo). El estudio se realizó en el distrito de riego
075 (norte de Sinaloa) dentro del Campo Experimental Valle del Fuerte del INIFAP. Se utilizó un diseño
experimental en bloques completos al azar con tres repeticiones (análisis de varianza y comparación de
medias). La programación de los riegos se realizó con el programa IRRIMODEL para determinar el
requerimiento hídrico (Ln) y el momento de riego. El diseño de los riegos en los tratamientos se hizo
con el programa RIGRAV estimando el gasto y tiempo de riego óptimos. El mejor tratamiento fue
reducción de gasto con 89.1 y 92 % de eficiencia de aplicación y uniformidad, seguido del riego
intermitente con eficiencia de aplicación de 85.7 % y 93.3 % de uniformidad. El testigo mostró la mayor
uniformidad 99.0 %, pero la más baja eficiencia de aplicación 48.7 %. Desde el punto de vista de ahorro
y productividad del agua, el mejor tratamiento fue el riego deficitario. Esta técnica podría ser una
excelente opción en escenarios críticos de disponibilidad hídrica. Se demostró que es posible adecuar el
RIGRAV en las cinco técnicas y ser una opción para usarse a nivel de zonas de riego.
Palabras clave: diseño, riego de precisión, productividad del agua, aplicabilidad, rendimiento
1
Autor principal
Correspondencia: ismaeltalamantes@uas.edu.mx
pág. 6026
Evaluation of Five Water Conservation Techniques in Gravity Irrigation in
Corn Crop (Zea mays)
ABSTRACT
The state of Sinaloa is the most irrigated corn producer in Mexico, which contributes to 65% of national
irrigated production. However, the major constraints are the low irrigation efficiency (45%) and the
frequency of years with low water availability that have put economic and social stability at risk. The
purpose of this study was to generate technological applied alternatives to improve water use efficiency
in corn production. The experiments consisted of five different surface irrigation techniques: 1) alternate
furrows, 2) beds, 3) flow rate reduction, 4) intermittent irrigation, 5) deficit irrigation and conventional
irrigation technique. The study was carried out at irrigation district 075 (north of Sinaloa) and Valle del
Fuerte agricultural center (INIFAP). The experiments were arranged in a complete block design with 2
replications. Irrigation scheduling was realized using a computer program called irrimodel, which
determines irrigation requirements and timing. Furthermore, irrigation design in all treatments was done
using another computer program called RIGRAV, which estimates flow rate and optimal timing. The
best treatment was flow rate reduction technique, with 89.1% and 92% overall efficiency and uniformity.
This was followed by intermittent irrigation technique, with 85.7% and 93.3% overall efficiency and
uniformity. Conventional irrigation technique showed the greatest uniformity (99.03%), but the lowest
efficiency (48.7%). In terms of water-saving and efficiency, the best treatment was deficit irrigation
technique, which could be an excellent choice in periods of low water availability. According to this
study it is possible to manage the RIGRAV program in all treatments, which could be an excellent option
to consider at irrigation districts.
Keywords: design, irrigation and precision, water productivity, application and performance
Artículo recibido 03 julio 2025
Aceptado para publicación: 07 agosto 2025
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INTRODUCCIÓN
La agricultura contemporánea enfrenta el reto impostergable de producir alimentos de manera eficiente,
sustentable y resiliente frente al cambio climático. En este contexto, el maíz (Zea mays L.), como uno
de los principales cultivos a nivel mundial y base de la seguridad alimentaria en países como México,
demanda estrategias que optimicen el uso de los recursos hídricos, especialmente en regiones donde el
riego por gravedad sigue siendo la técnica predominante (Cruz-Cruz et al., 2017; Cruz-González et al.,
2024).
El riego por gravedad, aunque ampliamente utilizado, presenta retos significativos en cuanto a eficiencia
en el uso del agua. Diversas investigaciones han evidenciado que esta práctica tradicional suele
acompañarse de un uso excesivo del recurso, provocando pérdidas por escurrimiento o infiltración
profunda, así como efectos negativos sobre la estructura del suelo (Cuadras-Berrelleza et al., 2021;
Rosano-Méndez et al., 2001; Flores-Gallardo et al., 2014). Además, en un contexto de creciente presión
sobre los recursos hídricos, exacerbada por el cambio climático, se vuelve necesario adoptar prácticas
que incrementen la eficiencia y reduzcan el consumo hídrico (Flores-Mancheno & Palacios-López,
2025).
Entre las alternativas viables, destacan la calibración de modelos hidrológicos que permiten una mejor
programación del riego (Rosano-Méndez et al., 2001), el riego por surcos alternos (Sarker et al., 2020;
Flores-Gallardo et al., 2014), el uso de camellones (camas) elevados con asociación de cultivos (Flores-
Gallardo et al., 2014; Blanco Navarro et al., 2023) y la aplicación de déficit hídrico controlado
(Sifuentes-Ibarra et al., 2023; Trujillo-García et al., 2025) otra opción es riego por reducción de gasto ;
Flores-Gallardo et al., (2014). Estas prácticas tienen como objetivo mejorar la productividad del agua,
reducir el consumo de energía, conservar la fertilidad del suelo y mantener o incluso aumentar los
rendimientos del cultivo.
En regiones como Sinaloa, donde el cultivo de maíz es altamente tecnificado, pero aún dependiente del
riego superficial, se han identificado patrones de producción intensivos que amenazan la calidad de los
suelos y la disponibilidad hídrica (Cruz-Delgado, D., & Leos-Rodríguez J.A. 2019).
Asimismo, a nivel internacional se ha reportado que el riego por surcos alternos puede mantener los
rendimientos del maíz y su contenido nutrimental, a la vez que incrementa la productividad del agua, lo
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que lo convierte en una técnica de conservación prometedora para climas subtropicales secos (Sarker et
al., 2020). Este enfoque también ha sido respaldado por Huang et al. (2024), quienes demostraron que
la combinación de riego alterno con estrategias de nutrición mejora la eficiencia del uso del nitrógeno y
los rendimientos del cultivo.
Otro aspecto relevante es la relación entre densidad de siembra, fertilización y eficiencia en el uso del
agua. En el Valle de México, Alonso-Sánchez et al. (2023) encontraron que, aunque la densidad de
siembra no tuvo un efecto significativo, las dosis adecuadas de fertilización mejoraron la productividad
del agua, evidenciando la importancia de una gestión integrada de los recursos. De igual forma, estudios
han evidenciado que la productividad del agua en el maíz se puede incrementar mediante una adecuada
selección de momentos y cantidades de riego (Alonso-Sánchez et al., 2023).
Por otro lado, la creciente presión sobre los recursos hídricos exige el desarrollo de modelos de
simulación y herramientas de toma de decisiones para el manejo preciso del riego. El modelo RIGRAV,
por ejemplo, ha mostrado resultados promisorios al permitir reducciones significativas del volumen
aplicado sin afectar los rendimientos (Rosano-Méndez et al., 2001). Asimismo, las tecnologías de riego
inteligente, que integran sensores, automatización y análisis de datos en tiempo real, pueden reducir
hasta en un 30% el consumo de agua, ajustándose a las necesidades específicas del cultivo (Flores-
Mancheno & Palacios-López, 2025).
Estudios recientes también advierten que la variabilidad climática está modificando los requerimientos
de riego del maíz en diversas regiones del país. En Aguascalientes, se ha documentado un incremento
sostenido en las necesidades hídricas del cultivo, lo cual exige ajustes en la programación y eficiencia
del riego (Guzmán Luna et al., 2022). Esta evidencia refuerza la urgencia de estrategias adaptativas ante
el cambio climático.
Finalmente, cabe destacar que la producción de maíz en México no solo está vinculada a la seguridad
alimentaria, sino también a aspectos culturales y socioeconómicos. A pesar de los avances tecnológicos,
persisten disparidades regionales, con estados como Sinaloa y Jalisco a la vanguardia productiva,
mientras otras entidades mantienen niveles bajos debido al autoconsumo (Guzmán-Anaya & Lugo-
Sánchez, 2024).
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En consecuencia, el presente trabajo se enfoca en la evaluación de cinco técnicas de conservación de
agua aplicadas al riego por gravedad en el cultivo de maíz. Se pretende analizar su impacto en la
eficiencia del uso del agua, el rendimiento del cultivo y las condiciones edáficas, con el fin de identificar
alternativas viables que contribuyan a la sustentabilidad del sistema productivo y al uso racional de los
recursos hídricos.
MATERIALES Y MÉTODOS
La zona de estudio fue en el Distrito de Riego 075. La precipitación anual fluctúa de 200 a 350 mm. Los
suelos del Valle del Fuerte tienen una textura predominantemente franco-arcillosa (50 % arcilla, 30 %
limo y 20 % arena), bajos en materia orgánica (menos del 1 %) y densidad aparente de 1.15 g cm-3
(Ojeda et al., 2006).
La superficie regable es de 238,000 ha con un plan de cultivos compuesto de la siguiente manera: 27,846
ha tiene cultivos perennes (PER) y 210,154 ha de cultivos anuales, de los cuales el 66 % maíz, 20 %
frijol (Phaseolus vulgaris) y 14 % otros cultivos en OI. En el ciclo PV, existen segundos cultivos; y de
la superficie sembrada en OI: 65 % es sorgo (Sorghum bicolor), 34 % maíz y 1 % otros cultivos (Ojeda
et al., 2011).
El estudio se desarrolló durante el ciclo agrícola OI 2010/2011 en terrenos del Campo Experimental
Valle del Fuerte (CEVAF) del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias
(INIFAP), ubicado en Juan José Ríos, Sinaloa, México a los 25° 46ʹ 32" N, 108° 48ʹ10" O y una altitud
de 20 msnm.
Los tratamientos utilizados consistieron en cinco técnicas para riego por superficie: 1) surcos alternos
(SA), 2) camas (CAM), 3) reducción de gasto (REG), 4) riego intermitente (INT), 5) riego deficitario
(DEF) y el testigo (TES). Este último corresponde al riego por surcos convencional de la zona de estudio.
Se utilizó un diseño de bloques completos al azar con tres repeticiones en una parcela de 29,376 m2, con
18 unidades experimentales de 8 m x 204 m (10 surcos).
El cultivo se sembró en seco en todos los tratamientos el 14/02/11, aplicando un riego de germinación
en forma inmediata; se utilizó la variedad Pioneer P2946W ciclo intermedio con sembradora de
precisión Monosem NG. Se aplicó una fertilización base previo a la siembra de 126-52-0; al cierre del
cultivo (octava hoja verdadera V8) se complementó la fertilización con 115-0-0, y las fuentes utilizadas
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fueron urea y fosfato monoamónico (MAP). La densidad de siembra fue de 103,000 semillas ha-1
separadas a 12.04 cm; cuando el maíz alcanzó 40 cm de altura, se procedió a cultivar y abrir surco en
forma simultánea.
La programación del riego de germinación se hizo gravimétricamente y la de los riegos de auxilio se
llevó a cabo con el programa IRRIMODEL5 para determinar el momento y requerimientos de riego
(Ln). Este software opera bajo internet y pronostica el riego en tiempo real, en función del desarrollo
fenológico del cultivo, acumulación de grados día crecimiento (GDCA) y humedad del suelo. El sistema
estima diariamente los parámetros de calendarización en función de los días grado acumulados (Ojeda
et al., 2006).
El diseño de los riegos (inicial y auxilios) se realizó con el programa RIGRAV (Rendón et al., 1995) el
cual se fundamenta en las ecuaciones de Barré de Saint-Venant y de Richard para presentar de manera
integral la ecuación de conservación de la masa como sigue:
dxxAdxtxAtQ l
s
o
h
s
o
r),(),(
+=
Donde S es la posición del frente de avance en el tiempo
t
,
x
es la distancia a lo largo de la melga o
del surco medida a partir de la cabecera aguas arriba, Ah es el área hidráulica de la sección transversal
del escurrimiento superficial y Al es el área de la sección transversal del escurrimiento subterráneo.
El tiempo de infiltración
se define como
= t-tx y corresponde al tiempo que tarda el frente de
avance en llegar al punto situado a la distancia x. El programa resuelve numéricamente la ecuación
anterior; para utilizarlo se requiere conocer el coeficiente de rugosidad (n) de Manning, la pendiente
longitudinal (%) del surco, así como la función de infiltración de Green y Ampt (1911). El coeficiente
de rugosidad varía entre 0.02 y 0.04 para un suelo sin cultivo (Chow, 1973).
La función del RIGRAV es simular la duración del tiempo de riego (Tr [minutos]), gasto de riego
unitario (qu[litros por segundo]), coeficiente de uniformidad de Christiansen (CUC [adimensional]),
lámina bruta (Lb), eficiencia de aplicación (Ea) y eficiencia de riego (Er), considerando los siguientes
parámetros: lámina neta (Ln), humedad a saturación (θs), humedad inicial (θo), conductividad
hidráulica a saturación (Ks), parámetro de la función de infiltración (Hf), pendiente natural del terreno
(m) y la longitud del riego (L).
pág. 6031
Para el diseño del riego inicial se realizaron pruebas de riego en la parcela experimental en el
tratamiento SA, donde se midieron las fases de avance y recesión con fines de calibración de los
parámetros Ks y Hf del RIGRAV. Para esto, se consideraron los siguientes valores iniciales de los
otros parámetros: L= 204 m, m= 0.04%, Ln= 0.12 m, θ0= 0.37 cm3 cm-3 (medida gravimétricamente),
θs= 0.65 cm3 cm-3, n= 0.0375 s m-1/3. Los parámetros iniciales de Ks y Hf fueron los propuestos por
Fuentes (1997), cuyos valores son respectivamente 0.05 cm hr-1 y 59 cm; el valor de n fue el propuesto
por Rosano et al., (2001). Una vez hecha la calibración de Ks y Hf en el riego inicial, se ejecutó el
programa en el resto de los tratamientos (excepto el TES) para determinar el gasto por surco óptimo
(Qg) y Tr; el primero representa el producto del gasto de riego unitario (qu) por la separación entre
surcos (E). Debido a que la calibración se realizó en SA, se consideró la separación entre surcos de 1.6
m, despreciando el perímetro del surco intermedio.
En el primer riego de auxilio se realizó una segunda calibración con pruebas de riego (avance y
recesión) en el mismo tratamiento SA, para verificar los parámetros Ks y Hf obtenidos en el riego
inicial. Para los siguientes riegos en todos los tratamientos, se utilizaron los parámetros obtenidos en
la segunda calibración, a excepción del TES.
Para poder aplicar el RIGRAV en el resto de los tratamientos, se hicieron algunas adecuaciones: En
los tratamientos SA y CAM, se consideró una separación entre surcos de 1.6 m; en el método REG, la
longitud del surco se dividió en cuatro partes iguales y el gasto de riego se manejó en dos eventos. En
las primeras tres cuartas partes de la longitud total, se utilizó un gasto alto sin llegar al gasto máximo
no erosivo (aproximadamente el triple del TES); en el último cuarto, el gasto de riego se redujo a
menos de la mitad del gasto inicial para completar la lámina proyectada. En el tratamiento INT, el
gasto se dividió en dos secciones (sección A y B) de cinco surcos y la longitud del surco (L) se dividió
también en tres partes iguales. La aplicación del riego se inició en la zona A (0 m) y se suspendió al
llegar al primer tercio (L/3) para iniciar la aplicación en la zona B (0 m) y al llegar al primer tercio,
repitiendo esta acción hasta cubrir los tres tercios de ambas zonas. En este tratamiento la separación
entre surcos fue de 0.8 m. Para el caso del riego deficitario controlado (DEF), la Ln (calculada con
IRRIMODEL) en cada riego se redujo al 30%; excepto en el segundo riego de auxilio, al cual no se
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provocó déficit ya que coincidió con la etapa más crítica del cultivo desde el punto de vista hídrico
que fue floración (R1).
La evaluación de los riegos se hizo en términos de eficiencias de aplicación (Ea) y uniformidad (CUC)
en unidades porcentuales en todos los riegos. La primera evaluación se determinó usando la fórmula
Ea = (Ln / Lb) x 100, donde Ea representa la eficiencia de aplicación (%), Ln la lámina de riego
requerida o lámina neta y Lb la lámina de riego bruta o aplicada (Bolaños et al., 2001). La
determinación de Lb se calculó mediante la fórmula Q x T = Lb x A, donde Q es el gasto de riego (l s-
1), T el tiempo (s), Lb es la lámina de riego aplicada (m) y A la superficie regada (m2) (Martin, 2006).
El CUC se determinó utilizando la fórmula de Christiansen, expresada de la siguiente manera: CUC =
donde, Li es la lámina infiltrada (medida en forma gravimétrica) en el punto i, Lm la
lámina infiltrada media y n el número de sitios de muestreo a lo largo del surco. Li se determinó en
tres sitios de muestreo (50, 100 y 150 m) a lo largo del surco central de cada tratamiento con muestras
gravimétricas en tres estratos del perfil del suelo (0-30, 30-60 y 60-90 cm), antes y después de cada
riego.
Además de las variables anteriores, se evaluaron la productividad del agua (PA) y el rendimiento (R);
la primera representa la relación de una producción obtenida (producto o servicio) con respecto al
insumo agua (Bessembinder et al., 2005); y se calcula con la siguiente fórmula: PA = (RC / VA),
donde RC es la producción de un cultivo en kg y VA el volumen de agua utilizado en m3.
El rendimiento se evaluó el 27/07/11 (163 días después de siembra) en cinco sitios representativos de
muestreo ubicados en los dos surcos centrales, de cinco metros de largo en un área de 8 m2 (5m x 1.6
m), en los cinco tratamientos el testigo. Se realizó un análisis de varianza, con base en un modelo de
bloques al azar con tres repeticiones. La comparación de medias se hizo con base en Tukey al nivel de
significancia p≤0.05. Los análisis se realizaron con el paquete estadístico SAS v. 9.0.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El calendario de riegos utilizado en los tratamientos estudiados se muestra en el Cuadro 1. Se aplicó un
total de cinco riegos incluyendo el riego inicial. El intervalo de los riegos de auxilio fue de 16 a 52 días,
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la Ln del riego inicial fue de 12 cm y las de los riegos de auxilio fluctuaron entre 8 y 11 cm, sumando
una Ln total de 48 cm, a excepción del tratamiento DEF donde ésta fue menor.
Tabla 1. Calendario de riegos utilizado en cinco técnicas de aplicación del riego por superficie en el
cultivo de maíz en el norte de Sinaloa. Suelo arcilloso, fecha de siembra 14/02/11.
Riego
Días al
riego
Intervalo
(días)
Lámina neta
(cm)
DGCA§
Etapa Fenológica
1
0
0
12
0
Siembra
2
52
52
8
489.1
Cuarta hoja (V4)
3
73
21
8
741.2
Flor masculina (VT)
4
89
16
9
962.3
Jiloteo (R1)
5
105
16
11
1213.7
Grano lechoso (R3)
48
§DGCA: Días Grado Crecimiento Acumulado.
Fuente: Elaboración propia
Los resultados de la calibración de los parámetros de diseño Ks, Hf y n del programa RIGRAV se
presentan en el Cuadro 2; se observan dos calibraciones a partir de los parámetros de referencia R
propuestos por Fuentes (1997) y Rosano et al., (2001). En la primera calibración C1 realizada en el
riego inicial, los valores obtenidos de Ks y Hf fueron 0.33 cm hr-1 y 68 cm, respectivamente. El valor
de n fue el mismo que el de referencia (0.0375 s m-1/3). En la segunda calibración C2 efectuada en el
primer riego de auxilio, n se mantuvo igual, mientras que Ks se modificó a 0.09 cm hr-1 y hf a 99 cm
probablemente por la variación de la porosidad inicial del suelo; estos valores se utilizaron para el diseño
del resto de los riegos.
Tabla 2. Resultados de la calibración de los parámetros Ks, Hf y n del modelo RIGRAV en dos eventos
(C1 y C2).
R
C
qu
θ0
θs
Ks
N
hf
Ln
Lb
Tr
(lps m-1)
(cm3 cm-3)
(cm3 cm-3)
(cm hr-1)
(s m-1/3)
(cm)
(m)
(m)
(min)
1
¶
---
---
---
0.05
0.0375
59
---
---
---
D1†
0.76
0.37
0.65
0.33
0.0375
68
0.12
0.13
605
2
D1†
0.76
0.42
0.65
0.33
0.0375
68
0.08
0.11
469
D2¤
0.63
0.42
0.65
0.09
0.0375
99
0.08
0.09
481
= parámetros de referencia, † = primera calibración, ¤ = segunda calibración, R = Riego, C = Calibración, Longitud = 204 m,
Pendiente = 0.04 %
Fuente: Elaboración propia
En ambas calibraciones, las fases de avance y recesión observadas en campo fueron similares a las
modeladas con el RIGRAV. En las Figuras 1a y 1b, se muestra un comparativo entre los datos
modelados y calibrados de estas dos variables.
pág. 6034
El Cuadro 3 muestra una comparación detallada entre las variables Qg, Tr, Ea y CUC modeladas y
obtenidas en campo. En todos los tratamientos, se observa que Qg modelado fue similar al aplicado, lo
cual indica un buen control de la aplicación de los tratamientos. De acuerdo con la Ea y CUC obtenida,
el mejor tratamiento fue el REG con 89.16 % y 92 % respectivamente, seguido del INT con una Ea de
85.79 % y un CUC de 93.3 %, aunque la CUC de este último fue ligeramente mayor, el INT mostró
mayor Ea y practicidad en la aplicación del riego. El TES mostró la mayor CUC, la cual fue de 99.03 %
pero con la más baja Ea de sólo 48.78 %; esto demuestra que el riego tradicional utiliza el criterio de
aplicación de láminas de riego altas en todos los puntos de la parcela con Qg bajos con respecto al
óptimo de diseño, provocando erosión hídrica y lixiviación de nutrimentos soluble como el nitrógeno.
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El tratamiento con mayor consumo de agua fue TES con 98.54 cm seguido de CAM con 58.10 cm, SUA
56.97 cm, INT 56.01 cm, REG 53.96 cm y DEF con sólo 44.28 cm de Lb.
Tabla 3. Comparación de las variables Qu, Tr, Ea y CUC modeladas con RIGRAV y obtenidas en
riegos aplicados en seis tratamientos de riego por superficie en el norte de Sinaloa.
Trat.
Riego
Sección
L
(m)
Qu*
(lps m-1)
Tr*
(min)
Ea*
(%)
CUC*
(%)
Qg**
(lps)
Tr**
(min)
Ea**
(%)
CUC**
(%)
SA
1
204.3
0.76
597
89
90
1.22
652
82.2
89
2
204.3
0.63
481
88
89
1.01
476
90.7
87
3
204.3
0.63
481
88
89
1.01
521
82.8
90
4
204.3
0.67
508
86
87
1.07
556
82.4
90
5
204.3
0.76
548
90
93
1.22
579
84.8
98
Media
88.2
89.6
84.6
90.8
CAM
1
204.3
0.76
597
89
90
1.22
669
80.1
87
2
204.3
0.63
481
88
89
1.01
502
85.9
89
3
204.3
0.63
481
88
89
1.01
510
84.7
94
4
204.3
0.67
508
86
87
1.07
565
81.1
86
5
204.3
0.76
548
90
94
1.22
592
83
89
Media
88.2
89.8
82.9
89
REG
1
153.2
1.79
77
73
88
1.43
118
86.2
83
204.3
0.76
369
72
78
0.61
253
2
153.2
1.79
52
75
71
1.43
71
87.9
94
204.3
0.73
259
87
83
0.58
194
3
153.2
1.79
52
74
71
1.43
65
90.6
94
204.3
0.73
259
87
83
0.58
201
4
153.2
1.73
66
80
75
1.38
183
91.5
96
204.3
0.73
259
87
83
0.58
199
5
153.2
1.79
79
84
79
1.43
103
89.6
93
204.3
0.76
298
86
84
0.61
226
Media
81.1
79.5
89.2
92
INT
1
A
68.1
1.2
37
70
91
0.96
43
83.2
91
136.2
1.2
106
72
97
0.96
77
204.3
1.2
210
68
89
0.96
165
B
68.1
1.2
37
70
91
0.96
44
83.6
92
136.2
1.2
106
72
97
0.96
74
204.3
1.2
210
68
89
0.96
164
2
A
68.1
1
30
75
84
0.8
38
84.2
93
136.2
1
76
60
79
0.8
64
204.3
1
151
86
79
0.8
113
B
68.1
1
30
75
84
0.8
35
83.4
92
136.2
1
76
60
79
0.8
67
204.3
1
151
86
79
0.8
121
3
A
68.1
1
30
75
84
0.8
33
85.8
94
136.2
1
76
60
77
0.8
73
204.3
1
151
86
79
0.8
109
B
68.1
1
30
75
84
0.8
34
88.3
94
136.2
1
76
60
77
0.8
69
204.3
1
151
86
79
0.8
103
pág. 6036
4
A
68.1
1
31
75
84
0.8
42
86.2
96
136.2
1
76
85
79
0.8
74
204.3
1
151
86
79
0.8
118
B
68.1
1
31
75
84
0.8
37
86.7
95
136.2
1
76
85
79
0.8
73
204.3
1
151
86
79
0.8
133
5
A
68.1
1
38
89
85
0.8
45
87.2
93
136.2
1
78
85
80
0.8
87
204.3
1
189
85
80
0.8
164
B
68.1
1
38
89
85
0.8
45
88.9
93
136.2
1
78
85
80
0.8
86
204.3
1
189
85
80
0.8
157
Media
76.63
83.1
85.7
93.3
DEF
1
204.3
1
318
89
91
0.8
351
81.6
93
2
204.3
1
212
83
80
0.8
232
82.2
96
3
204.3
1
303
88
86
0.8
324
84
88
4
204.3
1
238
83
81
0.8
266
80.7
84
5
204.3
1
291
89
86
0.8
335
78.3
96
Media
86.4
84.8
81.3
91.4
TES
1
204.3
0.52
1173
52.7
99.4
2
204.3
0.52
1086
38.6
98.6
3
204.3
0.52
977
42.9
99.7
4
204.3
0.52
924
51
98.3
5
204.3
0.52
982
58.7
98.9
Media
48.8
99.0
* variables modeladas ** variables obtenidas
Fuente: Elaboración propia
La variable rendimiento de grano mostró diferencia estadística significativa entre tratamientos; la mejor
técnica fue REG con 10,686 kg ha-1, mientras que el del testigo fue de 9,423 kg ha-1, como se muestra
en el Cuadro 4, lo cual indica que, en condiciones óptimas de humedad en el suelo, es un factor
fundamental para mejorar el rendimiento, ya que también fue el mejor en términos de Ea y CUC. Los
tratamientos restantes fueron similares al testigo.
Tabla 4. Rendimiento de grano y rendimiento relativo del cultivo de maíz en los cinco tratamientos de
riego por gravedad y el testigo en el norte de Sinaloa.
Tratamiento
Clave
Rendimiento
(kg ha-1)
Rendimiento relativo
(%/100)
Surcos alternos
SA
8,869 e
0.83
Camas
CAM
8,742 f
0.82
Reducción de gasto
REG
10,686 a
1.00
Intermitente
INT
9,622 c
0.90
Deficitario
DEF
9,025 b
0.84
Testigo
TES
9,423 d
0.88
Letras distintas en una misma columna denotan tratamientos significativamente diferentes de acuerdo con la prueba de Tukey
(α =0.05).
Fuente: Elaboración propia
pág. 6037
Con respecto a la variable PA, los tratamientos DEF y REG fueron los mejores con 2.04 y 1.98 kg m-3,
respectivamente, mientras que la del TES fue sólo de 0.96, como se muestra en el Cuadro 5.
Tabla 5. Rendimiento de grano y productividad del agua en cinco técnicas de aplicación del riego y el
testigo en el cultivo de maíz en el norte de Sinaloa.
Tratamiento
Clave
Rendimiento
(kg ha-1)
Volumen
aplicado
(m3 ha-1)
Productividad
del agua
(kg m-3)
Diferencia
Surco alterno
SUA
8,869
5,697
1.56
+0.60
Camas
CAM
8,742
5,810
1.51
+0.55
Reducción de gasto
REG
10,686
5,396
1.98
+1.02
Intermitente
INT
9,622
5,601
1.72
+0.76
Riego deficitario
DEF
9,025
4,428
2.04
+1.08
Testigo
TES
9,423
9,854
0.96
---
Fuente: Elaboración propia
Las 5 técnicas parcelarias evaluadas muestran las bondades en el ahorro del agua; estas alternativas
podrían implementarse en los distritos de riego de México, ya que el volumen ahorrado es cercano a
5,426 m3 ha-1 del tratamiento con menor consumo de agua (DEF) con respecto al TES, con sólo una
reducción del 4.3 % de rendimiento, lo que permitiría una mayor superficie sembrada y el
establecimiento de cultivos dobles en el mismo ciclo agrícola. El tiempo total de riego refleja una
reducción en la mano de obra, lo cual permite disminuir los costos del cultivo.
CONCLUSIONES
Se lograron calibrar los parámetros conductividad hidráulica a saturación (Ks) y el parámetro de la
función de infiltración (Hf); sin embargo, ésta debe realizarse en dos eventos apoyados con pruebas de
riego (avance y recesión), en el riego inicial y en el primer auxilio debido a la variación en porosidad
del suelo. El mejor tratamiento desde el punto de vista de eficiencias, rendimiento y practicidad fue la
reducción de gasto (REG).
Desde el punto de vista de ahorro de agua y productividad del agua el mejor fue el riego deficitario; esta
técnica podría ser una excelente opción en escenarios de gran escasez de agua. Los tratamientos surcos
alternos y camas mostraron eficiencias de aplicación relativamente altas (Ea), con una tendencia a
disminuir el Coeficiente de Uniformidad de Christiansen (CUC) por la ruptura del lomo de surcos y el
bordo de la cama.
pág. 6038
Los modelos IRRIMODEL y RIGRAV demostraron ser excelentes herramientas para el manejo integral
del riego en las técnicas evaluadas. El RIGRAV adecuado para las técnicas de surcos alternos, camas,
reducción de gasto y riego intermitente, proporciona buen nivel de precisión en el diseño, cuando se
cuenta con suficiente información de campo, dándole aplicabilidad a nivel de zona de riego. No se puede
generalizar el uso de las técnicas para los diferentes tipos de suelos, por esto se recomienda estratificar
su aplicación para una zona de riego específica.
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