Evaluación de la influencia de las variables agronómicas en el modelo PWC, para la parametrización de un escenario de cultivo de piña, Costa Rica

Abstract

El proceso actual de registro de plaguicidas en Costa Rica se fundamenta principalmente en evaluaciones de riesgo, que utilizan modelos matemáticos de predicción basados en datos que no son propios del país. Organismos reguladores del medio ambiente han indicado que es necesario generar datos propios de la región, así como invertir recursos en el estudio y la capacitación sobre estos modelos para realizar evaluaciones de manera integrada y con datos que representen mejor la realidad de los cultivos en el país. El Modelo “Pesticides Water Calculator” (PWC) es una herramienta que permite estimar la concentración de plaguicidas en aguas superficiales y subterráneas después de su uso en cultivos. Este modelo considera diferentes parámetros climáticos, agronómicos, características de la topografía y la hidrología del sitio. Estos parámetros pueden tener un impacto significativo en la precisión de las predicciones de concentraciones de plaguicidas en agua, realizadas por el modelo PWC. El objetivo del presente estudio fue evaluar la influencia de las variables agronómicas en el modelo PWC, para la parametrización de un escenario con mayor representatividad de las condiciones locales, para el cultivo de piña en Costa Rica. El análisis de sensibilidad se realizó simulando aplicaciones de hexazinona (persistente y móvil en el suelo y medio acuático) y diazinon (moderada solubilidad, baja lixiviación y persistencia) en una piñera en la Zona Norte (ZN) del país. La sensibilidad de las variables agronómicas de interés en la modelización del PWC, se evaluó mediante el método de Morris. Los datos de los parámetros esenciales de fenología del cultivo, características fisicoquímicas de las moléculas, características se clima, suelo y uso agronómico, necesarios para construir un escenario local específico se obtuvieron de la literatura, bases de datos oficiales y consultas a trabajadores de piñeras. De acuerdo con los resultados de esta investigación, los parámetros agronómicos que se identificaron como sensibles en las modelaciones en el cultivo de piña fueron (i) cobertura de dosel, (ii) altura de dosel, profundidad de raíces de la planta de la piña y (iii) fecha de maduración de la piña. Al recopilar todos los datos propios de cultivo de piña se propone por primera vez un posible escenario para cultivo de piña en la ZN del país, el cual incluye un 60.8% de parametrización de los datos. Esta investigación representa un avance importante para promover el uso de herramientas como el modelo matemático PWC. Además, es un avance hacia la parametrización de escenarios de exposición del PWC con datos locales de las diferentes zonas y cultivos de Costa Rica, la cual permitió identificar las principales limitaciones y retos que representa la parametrización de escenarios.

The current pesticide registration process in Costa Rica is based mainly on risk assessments, which use mathematical prediction models based on data that are not specific to the country. Environmental regulatory agencies have indicated that it is necessary to generate data from the region, as well as to invest resources in the study and training on these models in order to carry out assessments in an integrated manner and with data that better represent the reality of crops in the country. The "Pesticides Water Calculator" (PWC) model is a tool for estimating the concentration of pesticides in surface and groundwater after their use on crops. This model considers different climatic and agronomic parameters, topography characteristics and site hydrology. These parameters can have a significant impact on the accuracy of the PWC model's predictions of pesticide concentrations in water. The objective of this study was to evaluate the influence of agronomic variables in the PWC model, for the parameterization of a scenario with greater representativeness of local conditions for pineapple cultivation in Costa Rica. The sensitivity analysis was carried out by simulating applications of hexazinone (persistent and mobile in soil and aquatic environments) and diazinon (moderate solubility, low leaching and persistence) in a pineapple plantation in the Northern Zone (ZN) of the country. The sensitivity of the agronomic variables of interest in the PWC modeling was evaluated using the Morris method. Data on the essential parameters of crop phenology, physicochemical characteristics of the molecules, characteristics of climate, soil and agronomic use, necessary to construct a specific local scenario, were obtained from literature, official databases and consultations with pineapple workers. According to the results of this research, the agronomic parameters that were identified as sensitive in the pineapple crop modeling were (i) canopy cover, (ii) canopy height, pineapple plant root depth and (iii) pineapple ripening date. By compiling all the data on pineapple cultivation, a possible scenario for pineapple cultivation in the country's ZN was proposed for the first time, which includes a 60.8% parameterization of the data. This research represents an important advance to promote the use of tools such as the PWC mathematical model. In addition, it is a step forward towards the parameterization of PWC exposure scenarios with local data from different areas and crops in Costa Rica, which allowed us to identify the main limitations and challenges of scenario parameterization.