La variabilité climatique affecte la production végétale de manière multiple et souvent complexe. Le développement et l'utilisation de cultures hybrides avec une plus grande productivité et une plus grande tolérance aux chocs climatiques est l'une des approches de l'adaptation au climat et de l'intensification agricole. Étant donné que les cultures hybrides sont plus chères pour le producteur, la gestion des risques est d'une importance primordiale. Ici, nous posons qu'il existe un fort potentiel pour le secteur colombien du maïs d'utiliser les services climatiques spécifiques aux cultures pour la réduction des risques. Nous avons utilisé le modèle de culture CERES-Maize connecté aux prévisions climatiques saisonnières développées via l'analyse de corrélation canonique (ACC) dans les principales zones de culture du maïs en Colombie pour évaluer la performance d'une prévision agroclimatique spécifique au maïs afin d'éclairer deux décisions clés, à savoir le choix des dates de semis et des génotypes. Nous constatons que les modèles agroclimatiques fonctionnent bien dans les catégories de rendement discriminantes (supérieures, inférieures et normales) avec une capacité de discrimination allant jusqu'à 70–80 % pour les catégories « inférieures à la normale » et « supérieures + inférieures à la normale ». Conformément à cela, les prévisions agroclimatiques prédisent généralement la date de plantation optimale avec une erreur de 3 pentades ou moins. Ils prédisent également le choix optimal du génotype correctement environ 50 à 70 % du temps en fonction du site ou de la saison d'intérêt. Nous identifions notamment des cas spécifiques dans lesquels les prévisions agroclimatiques sont trompeuses, mais nous soutenons que la valeur globale des prévisions l'emporte sur ces cas. Les travaux futurs devraient se concentrer sur l'élargissement de la portée de la prévision agroclimatique pour inclure d'autres décisions agricoles pertinentes qui sont influencées par le climat, et sur l'amélioration des performances des prévisions climatiques.

La variabilidad climática afecta a la producción de cultivos de múltiples y a menudo complejas maneras. El desarrollo y uso de cultivos híbridos con mayor productividad y tolerancia a los choques climáticos es uno de los enfoques para la adaptación climática y la intensificación agrícola. Dado que los cultivos híbridos son más caros para el productor, la gestión de riesgos es de suma importancia. Aquí, planteamos que existe un alto potencial para que el sector colombiano del maíz utilice servicios climáticos específicos de cultivos para la reducción de riesgos. Utilizamos el modelo de cultivo CERES-Maize conectado a los pronósticos climáticos estacionales desarrollados a través del Análisis de Correlación Canónica (CCA) en áreas clave de cultivo de maíz en Colombia para evaluar el desempeño de un pronóstico agroclimático específico del maíz para informar dos decisiones clave, a saber, la elección de las fechas de siembra y los genotipos. Encontramos que los modelos agroclimáticos se desempeñan bien en la discriminación de categorías de rendimiento (por encima, por debajo y normal) con una capacidad de discriminación de hasta el 70–80 % para las categorías "por debajo de lo normal" y "por encima + por debajo de lo normal". De acuerdo con esto, los pronósticos agroclimáticos generalmente predicen la fecha óptima de siembra con un error de 3 pentadas o menos. También predicen la elección óptima del genotipo correctamente alrededor del 50-70% del tiempo dependiendo del sitio o la temporada de interés. En particular, identificamos casos específicos en los que el pronóstico agroclimático es engañoso, pero argumentamos que el valor general de los pronósticos supera estos casos. El trabajo futuro debe centrarse en ampliar el alcance de la predicción agroclimática para incluir otras decisiones agrícolas relevantes que están influenciadas por el clima, y en la mejora del desempeño del pronóstico climático.

Climate variability affects crop production in multiple and often complex ways. The development and use hybrid crops with greater productivity and tolerance to climate shocks is one of the approaches to climate adaptation and agricultural intensification. Since hybrid crops are more expensive for the producer, risk management is of paramount importance. Here, we pose that there is high potential for the Colombian maize sector to use crop-specific climate services for risk reduction. We used the CERES-Maize crop model connected to seasonal climate forecasts developed via Canonical Correlation Analysis (CCA) across key maize growing areas in Colombia to assess the performance of a maize-specific agroclimatic forecast to inform two key decisions, namely, the choice of sowing dates and genotypes. We find that the agroclimatic models perform well at discriminating yield categories (above, below, and normal) with discrimination capacity of up to 70–80 % for the 'below normal' and 'above + below normal' categories. Consistent with this, agroclimatic forecasts typically predict the optimal planting date with an error of 3 pentads or less. They also predict the optimal choice of genotype correctly around 50–70 % of the time depending on the site or season of interest. Notably, we identify specific cases in which the agroclimatic forecast is misleading but argue that the overall value of the forecasts outweighs these cases. Future work should focus on expanding the scope of the agroclimatic prediction to include other relevant farming decisions that are influenced by climate, and on the improvement of climate forecast performance.

يؤثر تقلب المناخ على إنتاج المحاصيل بطرق متعددة ومعقدة في كثير من الأحيان. يعد تطوير واستخدام المحاصيل الهجينة ذات الإنتاجية الأكبر والتسامح مع الصدمات المناخية أحد مناهج التكيف مع المناخ والتكثيف الزراعي. نظرًا لأن المحاصيل الهجينة أكثر تكلفة للمنتج، فإن إدارة المخاطر ذات أهمية قصوى. هنا، نطرح أن هناك إمكانات عالية لقطاع الذرة الكولومبي لاستخدام الخدمات المناخية الخاصة بالمحاصيل للحد من المخاطر. استخدمنا نموذج المحاصيل CERES - Maize المرتبط بالتنبؤات المناخية الموسمية التي تم تطويرها عبر تحليل الارتباط الكنسي (CCA) عبر مناطق زراعة الذرة الرئيسية في كولومبيا لتقييم أداء التوقعات المناخية الزراعية الخاصة بالذرة لإبلاغ قرارين رئيسيين، وهما اختيار تواريخ البذر والأنماط الجينية. نجد أن النماذج المناخية الزراعية تؤدي أداءً جيدًا في فئات الغلة التمييزية (فوق، تحت، وطبيعية) مع قدرة تمييزية تصل إلى 70–80 ٪ للفئات "أقل من المعتاد" و "أعلى + أقل من المعتاد". وتماشياً مع ذلك، تتنبأ التنبؤات المناخية الزراعية عادةً بتاريخ الزراعة الأمثل مع وجود خطأ قدره 3 خماسيات أو أقل. كما يتنبأون بالاختيار الأمثل للنمط الجيني بشكل صحيح حوالي 50–70 ٪ من الوقت اعتمادًا على الموقع أو موسم الاهتمام. والجدير بالذكر أننا نحدد حالات محددة تكون فيها التوقعات المناخية الزراعية مضللة ولكننا نجادل بأن القيمة الإجمالية للتوقعات تفوق هذه الحالات. يجب أن يركز العمل المستقبلي على توسيع نطاق التنبؤ بالمناخ الزراعي ليشمل القرارات الزراعية الأخرى ذات الصلة التي تتأثر بالمناخ، وعلى تحسين أداء التنبؤ بالمناخ.