Monzon — Investigador Independiente CONICET · Aramburu-Merlos & Mercau — Investigadores INTA · 2026
Esta aplicación cubre Argentina, Brasil y
Uruguay (selector «País»). El método estadístico es el mismo en los
tres: igual corrección de tendencia, igual estabilización de varianza, igual test de
significancia e iguales gráficos. Lo que cambia son las fuentes oficiales de cada país y unas
pocas decisiones puntuales, señaladas donde corresponde con 🇦🇷 /
🇧🇷 / 🇺🇾.
1. Fuentes de datos
Rendimiento de cultivos — en los tres casos, la estadística agrícola oficial
del país, en su unidad administrativa más desagregada:
- 🇦🇷 Estimaciones Agrícolas del Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca
(MAGyP), a nivel departamental (datos.magyp.gob.ar). El análisis se restringe al período
1990/91–2025/26, descartando campañas anteriores por su menor cobertura
y calidad de registro.
- 🇧🇷 Produção Agrícola Municipal (PAM) del IBGE, vía SIDRA, a nivel município
(sidra.ibge.gov.br). Soja tiene serie desde 1974 y Milho 1ª/2ª
safra desde 2003 —es cuando el IBGE empieza a publicar el maíz abierto
por safra—; el análisis usa 1990–2024, el mismo piso que Argentina.
- 🇺🇾 Anuario Estadístico Agropecuario y Encuesta Agrícola de DIEA–MGAP
(gub.uy — DIEA), complementados con FAOSTAT. La serie nacional
cubre 1960/61–2024/25 y el análisis usa 1990–2024, el mismo piso que los
otros dos países. Compilación de los datos: Sofía Pejo y Gonzalo Rizzo.
Índice ENSO — el mismo para los tres países, por tratarse de un índice
global: el ONI (Oceanic Niño Index) publicado por la NOAA, que mide la anomalía
de temperatura superficial del mar (SST) en la región Niño 3.4 del Pacífico ecuatorial,
cubriendo el período 1950–2026
(CPC NOAA — ONI).
Para la correlación SST–rendimiento se utiliza específicamente el trimestre
OND (octubre–noviembre–diciembre): es la ventana en la que el estado del ENSO
ya está definido al momento de decidir y ejecutar la siembra de los cultivos de verano en
los tres países (ver la excepción de Milho 2ª safra en la sección 6).
Cartografía — capas oficiales de cada país, unidas a los datos de
rendimiento por código oficial de la unidad administrativa, nunca por nombre:
- 🇦🇷 Capas SIG del Instituto Geográfico Nacional (IGN), vía su servicio WFS público
(ign.gob.ar — Capas SIG), unidas por código
INDEC de provincia/departamento.
- 🇧🇷 Malhas territoriais del IBGE, vía su API pública
(servicodados.ibge.gov.br), unidas por código IBGE de
UF/município.
- 🇺🇾 Contorno nacional de Natural Earth 1:10m
(naturalearthdata.com), de dominio público. Uruguay entra a
nivel país, así que es una única unidad y no hace falta clave de unión.
1b. Niveles geográficos
El mapa permite alternar entre niveles (selector «Nivel», default el más desagregado):
🇦🇷 País, Provincia y Departamento · 🇧🇷 Brasil, UF y Município
· 🇺🇾 País. En todos los casos se recalculan
todos los indicadores desde los datos originales de ese nivel, en vez de
promediar los resultados ya calculados de niveles inferiores:
- Para cada unidad agregada × Cultivo × Campaña, el Rendimiento (Kg/Ha) se
recalcula como Producción total × 1000 / Superficie cosechada total,
sumando la Producción y la Sup. Cosechada de las unidades menores con dato original —
no es un promedio de los rendimientos de esas unidades.
- 🇦🇷 Solo se suman los departamentos dentro de la máscara de zona agrícola (sección 7):
una provincia sin ningún departamento agrícola relevante no genera fila y no aparece.
🇧🇷 No aplica: el propio dato de PAM ya cumple esa función (sección 7).
- 🇺🇾 Uruguay se publica solo a nivel país, así que no hay agregación
que hacer: la serie nacional se toma directamente del Anuario de DIEA. Por qué no se
publica el nivel departamental, en la sección 1c.
- A partir de esa serie recalculada, la reconstrucción de Soja 1ra/2da (sección 4), la
corrección de tendencia (sección 5), la estabilización de varianza (sección 5b) y el
análisis por fase ENSO (sección 8) se aplican de forma independiente en cada
nivel, con exactamente el mismo método que en la unidad más desagregada.
1c. Uruguay: base del
rendimiento y alcance geográfico 🇺🇾
Dos particularidades de Uruguay que conviene tener presentes al leer sus datos:
- El rendimiento está expresado por hectárea sembrada, no por hectárea
cosechada. El Anuario de DIEA publica explícitamente «rendimiento en kilos por hectárea
sembrada» y la superficie cosechada no existe como dato en esa serie (para Uruguay, lo
que FAOSTAT rotula area harvested es en realidad la superficie sembrada de
DIEA). Es la única serie del sitio que no sigue la definición
Producción × 1000 / Sup. cosechada: dividir por superficie sembrada carga el área
perdida al rendimiento, de modo que los años de pérdida importante —2022/23, por
ejemplo— se ven algo más bajos de lo que se verían con la otra base.
- Uruguay entra solo a nivel país, sin apertura departamental. La
Encuesta Agrícola de DIEA, única fuente con desagregación por departamento, cubre
2014–2023: son 9 campañas, y esa década no contiene ni un solo año Neutral (El Niño en
2014, 2015, 2018, 2019 y 2023; La Niña en el resto). Con 4–5 años por fase, además, el
p-valor mínimo alcanzable por el test de Wilcoxon exacto es 0,125 y 0,0625
respectivamente —por encima de cualquier umbral de significancia, antes de mirar un solo
dato—. Un mapa departamental de Uruguay no podría mostrar el compuesto Neutral ni marcar
ninguna unidad como significativa, así que no se publica. La serie nacional, en cambio,
arranca en 1960 y cubre las mismas 35 campañas que Argentina.
2. Cultivos
- 🇦🇷 Seis cultivos: Maíz, Trigo, Girasol, Cebada, Soja 1ra y Soja 2da.
La variable «Cebada total» —reportada en publicaciones recientes en reemplazo de
«Cebada cervecera»— fue renombrada y consolidada con esta última mediante promedio
ponderado por superficie cosechada cuando ambas categorías coexistían en un mismo
departamento y campaña.
- 🇧🇷 Tres cultivos: Soja, Milho 1ª safra y Milho 2ª safra (safrinha).
Se usa la apertura por safra que publica el IBGE, no el maíz total.
- 🇺🇾 Cinco cultivos: Maíz, Trigo, Cebada, Soja y Girasol. Maíz y soja
van como totales, sin apertura 1ra/2da: es lo que publica la serie nacional del
Anuario.
3. Control de calidad de los datos
Antes del análisis se aplicaron tres filtros sobre el rendimiento por unidad geográfica ×
cultivo, en el nivel que corresponda (sección 1b):
- Rendimiento recalculado: el rendimiento se calcula siempre como
Producción × 1000 / Sup. Cosechada y nunca se toma la columna de rendimiento de
la fuente, que viene redondeada. La única excepción es la serie nacional de Uruguay, que
no tiene superficie cosechada y va por hectárea sembrada (sección 1c).
🇦🇷 Además se revisaron y corrigieron manualmente algunos errores de carga de la base
del MAGyP (típicamente un dígito de más en la producción, que infla el rendimiento ~10×
y lo lleva fuera de rango físico); son correcciones puntuales y curadas, no una regla
automática. 🇧🇷 No se detectaron errores de ese tipo en PAM y no se aplicó ninguna
corrección manual.
- Rendimientos en cero: los registros con rendimiento = 0 se tratan como
sin dato (no representan una cosecha de rendimiento nulo, sino ausencia de
información). No participan del ajuste ni del análisis.
- Filtro por superficie sembrada: para cada unidad geográfica × cultivo se
calculó el percentil 90 (P90) de la Sup. Sembrada (Ha) sobre las campañas con
área > 0. Las campañas con superficie registrada pero menor al 5% de ese
P90 se descartaron, por considerarse poco representativas (siembras marginales
que introducen ruido). Las series reconstruidas de Soja 1ra/2da sin área registrada
(ver sección 4) no reciben este filtro.
4. Reconstrucción de Soja 1ra y Soja 2da (1990–1999) 🇦🇷
Los registros desagregados de Soja 1ra y Soja 2da comienzan en la campaña 2000/01.
Para completar la ventana de análisis (1990/91 en adelante) se estimaron sus rendimientos
en las campañas 1990/91–1999/00 a partir de Soja total, por
departamento (ID Provincia + ID Departamento):
- Se evaluaron cuatro modelos de regresión entre Soja total y Soja 1ra (o 2da):
ratio de medias, ratio de medianas, regresión lineal con intercepto, y regresión
lineal por el origen.
- El modelo óptimo se seleccionó por validación cruzada Leave-One-Out (LOO-CV),
minimizando el RMSE sobre el período de solapamiento 2000/01–2024/25.
- El modelo seleccionado se aplicó a las campañas 1990–1999 para estimar Soja 1ra y 2da.
Las filas reconstruidas se identifican con
Reconstructed = True y
Model_Used en el archivo de datos.
- El mismo método —mismas cuatro familias de modelo, misma selección por LOO-CV— se aplica
de forma independiente a nivel Provincia y País (sección 1b), ajustado sobre la serie de
Soja total ya agregada a ese nivel en vez de por departamento.
🇧🇷 En Brasil no se reconstruye ningún año. Es una decisión deliberada: la
serie de Milho 1ª/2ª safra arranca en 2003 porque antes el IBGE solo publica maíz total, y se
prefirió trabajar únicamente sobre dato observado antes que extender la serie con estimaciones.
Por eso los dos maíces brasileños tienen una ventana más corta que el resto de los cultivos.
5. Corrección de tendencia temporal (detrending)
Para aislar la variabilidad interanual asociada al ENSO —separándola de la mejora
tecnológica secular— se aplicó una corrección de tendencia al Rendimiento (Kg/Ha)
(ya depurado según la sección 3). Por cada combinación unidad geográfica × cultivo, en el nivel
que corresponda (sección 1b), se compararon dos modelos por BIC:
- Modelo lineal: Rendimiento ~ Año de cosecha (2 parámetros).
- Modelo linear-plateau: fase lineal ascendente hasta un punto de quiebre,
seguida de una meseta. El quiebre se busca sobre toda la serie, exigiendo un mínimo de
3 observaciones en la fase lineal y 2 en la meseta. Solo se considera si
la pendiente lineal es positiva (3 parámetros).
El modelo linear-plateau se adopta cuando mejora el BIC en al menos 2 unidades. La
corrección se aplica solo si la pendiente es significativa
(p < 0.05).
Las observaciones en la fase de meseta no reciben corrección (tendencia ya estabilizada).
Todos los valores corregidos se expresan al nivel del último año disponible:
Rend_detrended = Rend_obs + [f(año_último) − f(año_obs)]
El procedimiento es idéntico en los tres países, sin ningún parámetro distinto.
5b. Estabilización de varianza
En muchas unidades geográficas la dispersión interanual del rendimiento detrended
aumenta con los años (las campañas antiguas tienen menor variabilidad que las
recientes). Esto haría que las anomalías recientes pesaran más que las
antiguas en el análisis ENSO. Para homogeneizar la variabilidad se aplicó una estabilización
por unidad geográfica × cultivo, solo donde la varianza efectivamente crece:
- Criterio de aplicación: se ajusta una regresión de la dispersión
(|residual|) contra el año y la corrección se aplica únicamente si la pendiente es
positiva y significativa (p < 0.10), con al menos 15 campañas. En las
unidades donde la varianza no crece, el rendimiento detrended se deja
sin modificar.
- Residual: respecto a la media del grupo, r = Rend_detrended − media.
- Escala: la desviación local se estima con una ventana móvil centrada de
11 años y el objetivo es la SD de las últimas 10 campañas. Cada residual
se reescala por k = SD_reciente / SD_local, acotado a [1, 3]:
la corrección solo amplifica la variabilidad antigua hacia el nivel
reciente, nunca la comprime ni la lleva por encima del nivel actual.
- El reescalado se re-centra para preservar la media del grupo y el
resultado se acota a valores ≥ 0 (un rendimiento no puede ser negativo).
El resultado (Rendimiento_Detrended_VC, usado en todo el análisis) mantiene
el nivel medio de cada unidad geográfica con una variabilidad interanual más homogénea. La
pendiente tecnológica y los modelos de la sección 5 no se alteran. También acá el
procedimiento y los parámetros son idénticos en los tres países.
6. Clasificación ENSO y asociación con campañas
La clasificación ONI anual —El Niño (ONI ≥ +0.5 °C sostenido),
La Niña (ONI ≤ −0.5 °C sostenido) o Neutral— se asigna a cada
campaña según el año en que se define su ENSO. En los tres países la campaña que se muestra en
los gráficos es siempre el año de inicio de siembra, nunca el de cosecha.
- 🇦🇷 La campaña «2023/24» corresponde a la siembra de 2023, y se le asigna el ONI de 2023.
- 🇧🇷 El «Ano» que publica el IBGE es el año de cosecha, así que se corrige
para expresarlo como año de siembra: Soja y Milho 1ª safra se siembran entre septiembre y
diciembre del año anterior a su cosecha (campaña = Ano − 1), mientras que Milho 2ª safra
se siembra y se cosecha dentro del mismo año calendario (campaña = Ano, sin corrimiento).
- 🇧🇷 Milho 2ª safra usa el ONI del año anterior a su siembra. Se siembra
entre enero y marzo y se cosecha entre junio y septiembre, de modo que el trimestre OND de
su propia campaña ocurre después de la cosecha: correlacionarlo sería atribuir el
rendimiento a un estado del océano posterior a la propia cosecha. El precursor válido —el
último OND disponible antes de sembrar— es el de octubre-diciembre del año previo. El eje
X de los gráficos sigue mostrando el año real de siembra.
Importante: la clasificación corresponde al fenómeno
efectivamente observado según el ONI histórico de la NOAA — no a un pronóstico.
Los resultados describen el efecto climático real del ENSO sobre el rendimiento.
7. Máscara espacial
- 🇦🇷 Se incluyen únicamente los departamentos con al menos una campaña registrada de
Soja 1ra, criterio que delimita la principal zona agrícola (región
pampeana y chaqueña con algunos departamentos adyacentes) y excluye áreas sin actividad
agrícola extensiva frecuente. Pasan el criterio 322 departamentos, de los
cuales 311 llegan al mapa: el resto no alcanza el mínimo de campañas con
dato válido o no tiene una unidad equivalente en la cartografía del IGN. El mismo criterio
determina qué departamentos se suman al calcular Provincia y País (sección 1b): una
provincia sin ningún departamento dentro de esta máscara no aparece en esos niveles.
- 🇧🇷 No se aplica ninguna máscara. No hace falta: PAM solo reporta
producción en los municípios donde el cultivo efectivamente se cultiva, de modo que el
propio dato cumple esa función. Un município sin producción de un cultivo simplemente no
aparece para ese cultivo ni aporta a la suma de UF/Brasil.
8. Análisis estadístico por fase ENSO
Para cada unidad geográfica × cultivo, en el nivel que corresponda (sección 1b), se
calculó la media del Rendimiento_Detrended_VC
(rendimiento con tendencia removida y varianza estabilizada, secciones 5 y 5b) por fase ENSO,
y su relación porcentual respecto al promedio general. La significancia se evaluó por fase
mediante el test no paramétrico Wilcoxon signed-rank de una muestra
(bilateral, α = 0.05): se testea si la mediana de los años de esa fase difiere de la mediana
general de todos los años (incluyendo esa misma fase como referencia poblacional).
Las unidades con al menos una fase significativa se marcan con borde magenta
en el mapa.
Mínimos exigidos. El test solo se corre si la fase tiene al menos 4
campañas con dato (y 3 diferencias no nulas respecto de la mediana general). Además, las
unidades con menos de 10 campañas en total quedan excluidas del análisis por
fase: en las vistas de ENSO se muestran atenuadas, sin color ni borde, y al abrirlas el panel
informa que no hay datos suficientes en vez de mostrar cifras poco confiables. Estos criterios
son iguales en los tres países.
9. Visualización en el mapa
Los selectores «País» y «Nivel» (arriba del selector de Cultivo) determinan qué capa se
dibuja: cada combinación usa su propia capa oficial —IGN en Argentina, IBGE en Brasil
(sección 1)— y su propia escala de color (percentil 5–95 del rendimiento medio dentro de ese
nivel, no compartida entre niveles ni entre países). El contorno del país
activo se muestra siempre, como referencia, sin importar el nivel seleccionado.
Todas las vistas del mapa usan la misma escala Viridis (amarillo = valor bajo
→ violeta oscuro = valor alto), perceptualmente uniforme y accesible a personas con
daltonismo; solo cambia qué variable colorea:
- Vista «Promedio»: rendimiento medio (kg/ha), escalado sobre el
percentil 5–95 de esa unidad geográfica × cultivo.
- Vistas por fase ENSO: rendimiento de esa fase como % del promedio
general, escalado sobre un dominio fijo de 85%–115% (satura fuera de ese rango).
El magenta del borde de significancia (sección 8) y el rojo/gris/azul que
identifican a El Niño, Neutral y La Niña quedan deliberadamente fuera de la escala Viridis,
para que ninguna marca pueda confundirse con un valor de la escala.
10. Gráficos por unidad geográfica
Al hacer clic en una unidad geográfica (departamento/município, provincia/UF o país, según
el nivel seleccionado — sección 1b) se despliega un panel con tres gráficos:
- Dispersión SST OND vs. rendimiento: índice ONI del trimestre
OND (eje X) contra el
Rendimiento_Detrended_VC (eje Y) de cada campaña,
coloreado por fase ENSO. Incluye la recta de regresión lineal con su ecuación, el
coeficiente de correlación de Pearson (r) y la significancia
(p<0.05 / p>0.05). Permite ver la fuerza y linealidad de la respuesta del
rendimiento a la SST.
- Distribución de frecuencia acumulada (ECDF): función de distribución
empírica del
Rendimiento_Detrended_VC, con una curva para el total de años y una por cada
fase ENSO. Permite comparar las distribuciones completas —no solo las medias— y
visualizar desplazamientos de toda la distribución entre fases (e.g. si La Niña corre
la curva hacia rendimientos menores).
- Rendimiento sin corregir y tendencia ajustada: Rendimiento (Kg/Ha)
crudo —antes del detrending de la sección 5— contra el año de siembra, coloreado por
fase ENSO, con la curva del modelo ajustado superpuesta (lineal, o linear-plateau con el
quiebre marcado en línea punteada — sección 5). Arriba a la izquierda muestra la
ecuación de la recta y su p-value; si la pendiente no fue significativa (p ≥ 0.05) la
curva y el texto se muestran en gris, indicando que la corrección no se aplicó. Permite
ver sobre qué datos y con qué forma se ajustó la tendencia tecnológica.
En los tres, el eje temporal y la etiqueta de cada punto corresponden siempre al
año de siembra. 🇧🇷 En Milho 2ª safra el color de fase y el ONI del punto
provienen del año de referencia descrito en la sección 6, que es el anterior al de siembra.
11. Uso y cita
Esta herramienta es de acceso libre. Se agradece su uso citando la fuente.
Cita sugerida:
Monzon, J.P., Aramburu-Merlos, F. & Mercau, J.L. (2026).
AgroENSO — Efecto del ENSO (El Niño - Southern Oscillation)
sobre el rendimiento de cultivos en Argentina, Brasil y Uruguay [aplicación web].
Disponible en: agroenso.netlify.app
Al citar resultados conviene aclarar el país, el nivel geográfico
y el cultivo consultados, ya que los indicadores se calculan de forma independiente en cada
combinación (sección 1b).
12. Descargo de responsabilidad
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