Optimización del riego en paltos y cítricos

Cuadro 4. Evapotranspiración referencial (ETo), precipitación (Pp) y déficit de presión de vapor máxima promedio (DPV máx χ ), en las tres zonas de ensayo, desde junio de 2017 a octubre de 2019. Año Mes Santa Amelia Peumo La Rosa ETo PP DPV máx χ ETo Pp DPV máx χ ETo PP DPV máx χ mm kPa mm kPa mm kPa 2017 Jun 27,5 162,8 0,5 27,5 136,3 0,5 27,6 141,4 0,6 Jul 34,9 61,6 0,6 37,0 50,7 0,6 25,7 51,2 1,6 Ago 54,6 69,4 0,7 46,9 86,8 0,7 44,6 123,0 1,0 Sep 88,4 25,3 1,1 76,0 29,9 1,3 76,6 16,0 1,3 Oct 114,6 38,7 1,3 112,5 29,7 1,7 120,5 34,8 1,6 Nov 172,2 4,3 2,3 146,5 13,9 2,6 151,0 16,0 2,3 Dic 203,1 0,0 3,0 178,3 0,1 3,4 176,8 0,0 2,9 2018 Ene 161,5 0,0 2,4 165,0 0,0 3,0 163,7 0,0 2,5 Feb 140,6 0,5 2,7 133,7 0,0 3,1 137,2 0,2 2,8 Mar 137,2 14,0 2,6 110,8 8,2 3,0 115,1 8,4 2,8 Abr 84,2 2,0 1,6 60,8 0,4 1,7 63,1 2,4 1,6 May 65,1 59,4 1,3 36,4 49,5 1,3 36,4 76,8 1,3 Jun 40,7 90,3 0,7 23,8 103,7 0,7 19,8 95,2 0,7 Jul 46,5 83,5 0,6 25,7 20,4 0,7 25,7 67,2 0,7 Ago 66,8 27,6 1,0 46,6 36,4 1,1 46,1 36,6 1,1 Sep 80,9 38,9 1,3 65,6 18,7 1,4 69,3 34,0 1,3 Oct 115,1 17,5 1,6 99,8 31,1 1,7 93,3 6,2 1,6 Nov 160,6 1,6 2,7 150,4 0,0 3,0 135,1 0,2 2,7 Dic 186,1 0,0 2,9 169,7 0,0 3,2 152,6 0,0 2,7 2019 Ene 185,4 0,0 3,0 166,7 0,0 3,6 160,7 0,0 3,2 Feb 137,6 0,3 2,8 129,4 0,0 3,5 117,2 0,0 3,0 Mar 128,0 0,5 2,7 105,2 1,3 3,1 95,3 0,2 2,9 Abr 78,6 3,3 1,8 54,3 2,6 1,8 49,1 2,4 1,8 May 53,2 38,3 1,0 30,5 63,1 1,1 29,1 32,0 1,0 Jun 45,4 110,7 0,7 21,4 60,8 0,7 20,7 81,0 0,7 Jul 45,0 24,1 0,6 26,1 20,5 0,7 23,9 19,4 0,6 Ago 70,6 4,0 1,2 45,4 0,1 1,2 47,0 0,6 1,2 Sep 88,9 5,1 1,3 66,4 4,4 1,4 71,9 0,8 1,1 Oct 124,0 3,6 2,1 105,8 0,7 2,3 116,6 1,0 2,1 Previo al establecimiento de los ensayos, se realizó un diagnóstico de la variabilidad temporal y espacial del vigor de los huertos, mediante el índice espectral de la vegetación, NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), obtenido a partir de imágenes satelitales del sensor MSI de Sentinel 2A (en el Capítulo 8, detalles de la metodología e interpretación de las imágenes generadas). La información de la variabilidad del vigor se utilizó para identificar las zonas más representativas de cada cuartel, de manera de