Mix óptimo de cultivos según la fase del fenómeno climático ENSO en dos departamentos de la región pampeana argentina

Abstract

El fenómeno El Niño-Oscilación Sur (ENSO) es un factor clave en la variabilidad climática que afecta la producción agrícola de la región pampeana argentina. La capacidad de predecir sus fases permite ajustar las estrategias productivas, mitigando los efectos adversos de eventos climáticos extremos o aprovechando las condiciones favorables para maximizar el rendimiento. Este estudio desarrolla tres modelos de optimización para la asignación de tierras entre cultivos, con el objetivo de maximizar el beneficio esperado del productor. Los modelos incorporan diferentes niveles de aversión al riesgo y consideran los costos de producción y los precios internacionales de los cultivos como variables externas. La principal diferencia entre los enfoques radica en el tratamiento del riesgo, lo que permite identificar el mix de cultivos que optimiza la rentabilidad ajustada por riesgo ante los diferentes escenarios climáticos. Los resultados indican que la asignación de tierras varía de manera significativa según la fase del ENSO. Durante la fase de Niña, se observa un aumento en la superficie dedicada al girasol, mientras que, en la fase de Niño, la mayor disponibilidad de agua resulta en una diversificación más amplia de cultivos. Estos resultados reflejan la influencia directa del fenómeno en las condiciones climáticas y, en consecuencia, sobre la estrategia productiva óptima. Además, cuando se incorpora un mayor grado de aversión al riesgo en el modelo, se intensifica la diversificación del mix de cultivos, lo que permite reducir la variabilidad en los ingresos agrícolas frente a escenarios climáticos inciertos. De este modo, los modelos confirman que tanto la fase del ENSO como el perfil de riesgo del productor son factores clave para tomar decisiones óptimas en términos de producción y rentabilidad.EN INGLÉS: The El Niño–Southern Oscillation (ENSO) is a key factor in climate variability that affects agricultural production in Argentina's Pampas region. The ability to predict its phases allows for the adjustment of production strategies, mitigating the adverse effects of extreme weather events or taking advantage of favorable conditions to maximize yield. This study develops three optimization models for land allocation among crops, with the objective of maximizing the producer’s expected profit. The models incorporate different levels of risk aversion and consider production costs and international crop prices as external variables. The main difference between the approaches lies in the treatment of risk, which enables the identification of the crop mix that optimizes risk-adjusted profitability under different climatic scenarios. The results indicate that land allocation varies significantly according to the ENSO phase. During the La Niña phase, there is an increase in the area allocated to sunflower, while in the El Niño phase, the greater availability of water leads to broader crop diversification. These results reflect the direct influence of the phenomenon on climatic conditions and, consequently, on the optimal production strategy. Furthermore, when a higher degree of risk aversion is incorporated into the model, crop diversification increases, helping reduce income variability under uncertain climatic scenarios. In this way, the models confirm that both the ENSO phase and the producer’s risk profile are key factors for making optimal decisions in terms of production and profitability.