Evaluación económica de las pérdidas por granizo en los oasis de la provincia de Mendoza e identificación de eventos extremos

Abstract

Una de las principales amenazas a la sustentabilidad de los sistemas agrícolas de Mendoza son las tormentas de granizo, las cuales crean un factor de disturbio de las previsiones productivas; si bien constituye un evento de naturaleza aleatoria, la distribución espacial y los niveles de intensidad (y de daño) adquieren aspectos diferenciales según la zona. El objetivo del presente fue evaluar las pérdidas económicas en los cultivos y determinar frecuencia y magnitud de los fenómenos extremos, recurriendo como fuente de información primaria a los registros de denuncias de estos siniestros. A partir de esta información de naturaleza observacional se calcularon las pérdidas económicas atribuibles al impacto de las “mangas de piedra” y se identificaron los fenómenos que por su impacto se calificaron como extremos y muy extremos. Esto permitió calificar a los distintos departamentos según su riesgo y la ocurrencia de eventos extremos, como así también el comportamiento de cada campaña desde 1993 hasta 2019, lo que permitirá aportar a la generación de modelos tendenciales de estos fenómenos. Estos modelos serán de utilidad para la formulación de estrategias de gestión del riesgo climático y a la planificación territorial.

Hailstorms are one of the main threats to the sustainability of agricultural systems in Mendoza, which generate a disturbance factor for production forecasts; although they constitute events of random nature, the spatial distribution and the levels of intensity (and damage) acquire differential aspects depending on the allocation. The goal of the present work was to evaluate the economic losses in crops and determine the frequency and magnitude of extreme phenomena, resorting as primary source of data the records of complaints of these disasters. The economic losses attributable to the impact of "mangas de piedra" were calculated from this information of observational nature, and the phenomena in each campaign were then classified as extreme and very extreme, due to their relative level of losses. This work allowed qualifying the different departments according to their risk and the occurrence of extreme events, as well as the behavior of each campaign from 1993 to 2019, which will contribute to the generation of trend models of these phenomena. These models will be useful for the formulation of management strategies of climate risk and territorial planning.