II. VARIABLES CLIMÁTICAS
QUE AFECTAN EL MAÍZ SEGÚN FECHAS DE SIEMBRA EN LA REGIÓN DE AZUERO[1]
Román Gordón-Mendoza[2]; Ana E. Sáez-Cigarruista[3]; Francisco P. Ramos-Manzané[4]; Jorge I. Núñez-Cano[5]; Jorge E. Franco-Barrera[6]
RESUMEN
Se realizó el estudio con el objetivo de determinar el efecto de las
distintas variables climáticas en el cultivo de maíz en la Región de Azuero.
Para esto se sembró un ensayo en la Estación Experimental El Ejido, ubicada en
la provincia de Los Santos, Panamá. El ensayo fue sembrado entre los años 2015
al 2024. La unidad experimental fue de seis surcos de 5,2 m de largo y la
parcela efectiva consistió en los dos surcos centrales. El diseño utilizado fue
el de Bloques completos al azar con tres repeticiones. Se evaluaron tres
factores en un arreglo Factorial en Fajas dobles 3 x 3 x 2. La parcela
principal fue la fecha de siembra (agosto, septiembre y octubre), las
sub-parcelas el sistema de secano y riego por goteo y las sub-sub-parcelas dos
híbridos de uso por los productores de la Región. Un análisis de componentes principales indicó que a mayor
población de plantas, precipitación y humedad relativa mayor es el potencial de
rendimiento del cultivo. Por otro lado, variables climáticas como déficit de
presión de vapor (VPD), evapotranspiración potencial, temperatura promedio,
radiación solar y ultravioleta afectan negativamente al rendimiento de grano. El
déficit de presión de vapor es la variable que presentó los coeficientes de
correlación más altos en ambos sistemas y su relación es inversa o negativa
(-0,74 y -0,82, respectivamente). La variable VPD es
la que presentó el mayor parámetro estimado de valor negativo en ambos sistemas
(-10,020 en secano y -11,931 en riego suplementario), lo que indica que a mayor
valor de esta variable en el ambiente más se reduce el rendimiento de
grano.
Palabras clave: Déficit de presión de vapor, estrés ambiental, humedad relativa,
radiación solar.
II. CLIMATIC VARIABLES
AFFECTING MAIZE AS A FUNCTION OF PLANTING DATE IN THE AZUERO REGION
ABSTRACT
A study
was conducted to determine the effect of key climatic variables on maize
production in the Azuero Region of Panama. The experiment was established at
the El Ejido Experimental Station, located in Los Santos Province, Panama, and
was planted annually from 2015 to 2024. The experimental unit consisted of six
rows, each 5.2 m long, with the effective plot defined as the two central rows.
A randomized complete block design with three replications was used. Three
factors were evaluated in a 3 × 3 × 2 split-split plot factorial arrangement:
the main plot was planting date (August, September, and October), the subplots
were production system (rainfed or supplemental drip irrigation), and the
sub-subplots consisted of two hybrids commonly used by producers in the region.
Principal component analysis indicated that higher plant population,
accumulated rainfall, and relative humidity were associated with greater yield
potential. Conversely, several climatic variables-vapor pressure deficit (VPD),
potential evapotranspiration, mean temperature, solar radiation, and
ultraviolet radiation-had adverse effects on grain yield. VPD showed the
strongest correlations in both production systems, with negative coefficients
of -0.74 (rainfed) and -0.82 (supplemental irrigation). VPD also exhibited the
most significant negative regression coefficients in both systems (-10.020
under rainfed conditions and -11.931 under supplemental irrigation), indicating
that higher atmospheric demand strongly reduces grain yield.
Key words: Vapor pressure deficit, environmental stress,
relative humidity, solar radiation.
INTRODUCCIÓN
El país es frecuentemente
afectado por eventos hidro meteorológicos, tales como sequias, inundaciones y
deslizamientos. Los posibles escenarios de cambio climático para Panamá́
revelan modificaciones en esta área en relación con los patrones de temperatura
y precipitación. Estas incluyen un ambiente más cálido, de 2° a 3° C sobre las
temperaturas actuales, en tanto que la variación en los patrones de lluvia
podría estar en el rango de +/- 10%, según corresponda. Sin embargo, cambios
relativos en el clima de Panamá́ ya están ocurriendo, como lo muestra la tendencia
a episodios más cálidos en el año 2015 (de 1° C por encima de los valores
históricos), así́ como el hecho que en los últimos 50 años la precipitación
interanual cayó de 50 a 100 mm por año, lo que equivale a una variación
negativa de 6 a 10% en el volumen de lluvias en la temporada lluviosa (Autoridad
Nacional del Ambiente [ANAM], 2011).
La interacción negativa
entre sequía y eficiencia en los sistemas agropecuarios tiene repercusiones
negativas tanto de índole económica, como ambiental. Esta interacción aumenta
la contaminación por exceso de fertilizantes y otros insumos agropecuarios. El
maíz es uno de los principales cultivos para los agricultores con bajos
recursos de Panamá, además de formar parte fundamental de la dieta en la mayor
parte del país. Frecuentemente se cultiva en áreas marginales y expuestas a
sequías estacionales. El desarrollo de prácticas agronómicas que mitiguen el
efecto de la sequía y mejoren la eficiencia de las prácticas agronómicas
producirá beneficios económicos para los agricultores, y contribuirá a mitigar
el efecto del cambio climático al reducir el impacto de la sequía.
De todos los cambios
ambientales asociados al cambio climático los más evidentes son el aumento en
las temperaturas a las que los cultivos serán expuestos, así como la alta
variabilidad en la precipitación pluvial en las épocas de producción de
alimentos (Ruane et al., 2013). Estos cambios
pueden afectar negativamente la productividad de todos los cultivos. Existe un
aumento global del déficit de presión de vapor atmosférico (DPV), una tendencia
que se prevé que continúe con el calentamiento global. Este fenómeno se ha
asociado con disminuciones de la productividad en los ecosistemas y pérdidas de
rendimiento en los cultivos, lo que se atribuye a limitaciones fotosintéticas
derivadas de la disminución de la conductancia estomática (López et al., 2021; Grossiord et al., 2020).
La sensibilidad del
rendimiento a un estrés abiótico como la temperatura es, generalmente, mucho
mayor si el estrés ocurre durante el período alrededor de la floración o
durante el llenado de los granos, que afecta el peso final de los granos (Dong et al., 2021). Elevadas temperaturas perjudicarán los dos
principales componentes del rendimiento: el número de granos por unidad de
área, principal componente agronómico del rendimiento, y el peso medio de los
granos por la menor disponibilidad de carbohidratos para el desarrollo de estos
(Niu et al., 2021; Bheemanahalli et al., 2022). Sin embargo, las causas fisiológicas que
generan estas penalidades a la productividad no han sido claramente
dilucidadas, como tampoco ha sido determinadas las prácticas culturales
derivadas de un mejor conocimiento de la fisiología de la tolerancia a las
altas temperaturas.
El vapor de agua es un gas y su presión contribuye a la presión
atmosférica total. La cantidad de vapor de agua en el aire se relaciona
directamente con la presión parcial ejercida por ese vapor de agua en el aire;
es una medida directa del contenido de vapor de agua del aire y es conocida
como Presión de vapor actual (ea). Cuando un volumen de aire se
encuentra retenido sobre una superficie evaporante de agua, se alcanza un
equilibrio entre las moléculas de agua que se incorporan al aire y las que
vuelven a la fuente de agua. En ese momento, se considera que el aire está
saturado puesto que no puede almacenar ninguna molécula de agua adicional. La
presión correspondiente se llama presión de vapor a saturación (e°(T)). La
cantidad de moléculas de agua que se pueden almacenarse en el aire depende de
la temperatura (T). Cuanto más alta es la temperatura del aire, más alta es la
capacidad de almacenar vapor de agua y más alta es la presión de vapor a
saturación. El déficit de presión de vapor (VPD, por sus siglas en inglés) es la diferencia entre la cantidad de humedad que el aire puede contener
cuando está saturado (e° (T)) y la cantidad de humedad que realmente contiene
(ea) y es un indicador de la sequedad del aire.
El VPD es un factor ambiental clave que influye en el crecimiento y desarrollo
de las plantas a través de mecanismos diferentes a la temperatura influenciando
las funciones de los estomas y la fotosíntesis (Inoue
et al., 2021; Hsiao et al., 2019; Sanginés et al., 2017). A pesar de ello,
pocos estudios han aislado la respuesta fisiológica del funcionamiento de las
plantas a un PDV elevado, lo que limita nuestra comprensión y capacidad para
predecir los impactos futuros en los ecosistemas terrestres (Grossiord et al., 2020).
Por otra parte, el agua es
vital en la producción de cultivos, la falta de este elemento provoca una menor
área foliar, menor fotosíntesis y como consecuencia una menor producción. El
cultivo con escasez de agua puede abordarse de dos formas: prácticas de manejo
agronómico (riego, labranza) y el mejoramiento genético (variedades alto
rendimiento bajo condiciones de sequía). La solución a los problemas
ocasionados por la escasez de agua requiere
comprender y poder estimar el almacenamiento y movimiento de agua en el suelo,
su absorción y movimiento en la planta y su perdida por evaporación y
transpiración. Se realizó el estudio con el objetivo de determinar
el efecto de las distintas variables climáticas en el cultivo de maíz en la
Región de Azuero.
MATERIALES Y MÉTODOS
El
estudio se desarrolló en la Estación Experimental del IDIAP en El Ejido-Los
Santos. Localizada entre los 7°54’ de latitud Norte y 80°22’ longitud Oeste, a
unos 25 msnm. El manejo agronómico en cuanto a control de maleza y
fertilización se realizó según la tecnología generada por el IDIAP (Gordón-Mendoza, 2021).
La
unidad experimental constó de seis surcos de 5,2 m de largo, con un arreglo de
0,75 m entre surcos y 0,20 m entre plantas. La parcela
efectiva fueron los dos surcos centrales de cada unidad experimental. El diseño utilizado fue el de Bloques
completos al azar con tres repeticiones. Se evaluaron tres factores en un
arreglo Factorial en Fajas dobles 3 x 3 x 2. Se realizó la siembra en
tres fechas distintas (agosto, septiembre y octubre) separadas 20 días entre
las mismas. Se evaluaron dos híbridos de maíz y dos sistemas uno con riego por
goteo suplementario, y secano dependiente de las lluvias de la temporada. El
sistema de riego se utilizó para mantener las parcelas a capacidad de campo (de
acuerdo con monitoreos con tensiómetros ubicados en las parcelas), mientras que
las de secano sometieron a las plantas al estrés natural de falta de lluvias de
cada fecha de siembra a través de los años. Se midieron las variables más
comunes en el cultivo como lo son: Floración femenina, altura de la planta y
mazorca, número de plantas acamadas, rendimiento de grano, porcentaje de
humedad, número de plantas y mazorcas cosechadas y biomasa total a los 20, 40,
60, 80 y 100 días después de siembra (dds). Las variables climáticas se
obtuvieron de una estación meteorológica portátil tipo Davis®, ubicada a menos
de 100 m lineales de la parcela experimental. Se midió la precipitación
pluvial, temperatura máxima y mínima del aire, porcentaje de humedad relativa
máxima y mínima, radiación solar, radiación ultravioleta, energía solar. Se
calculó la evapotranspiración potencial de acuerdo con la ecuación de Penman
Monteith y el déficit de presión de vapor (VPD) de acuerdo con Allen et al., 2006.
El
desarrollo del cultivo se dividió en cuatro fases. La primera fase va de la
siembra a los 30 días después de la siembra (0 a 30 dds), esta fase se
considera como de establecimiento y desarrollo inicial del cultivo. La segunda
fase se inició a los 31 dds y concluye en la etapa de iniciación de espiga
masculina o Vt (0 a 50 dds) y se denominó Prefloración. La tercera fase inicia
en la floración masculina hasta finalizando la etapa R2 del cultivo (51 a 80
dds), la cual es considerada como polinización y llenado de grano. La cuarta y
última fase inicia a los 81 dds y culmina hasta los 100 dds y se denominó fase
de secado de grano. Todas las variables climáticas medidas se dividieron y
calcularon (promedios o suma acumulada) en estas cuatro fases del cultivo y en
el periodo de 51 a 100 dds (3ª y 4ª fases juntas).
Los datos climáticos por fase se corrieron con un análisis de
Componentes Principales con el uso del programa Infostat® para determinar la
relación gráfica entre las variables climáticas y el rendimiento de grano en
secano. Luego los mismos se correlacionaron con el rendimiento de grano para
cada fecha de siembra por sistema de siembra (secano y riego). Posteriormente
se procedió a realizar una regresión múltiple entre el rendimiento de grano por
sistema y las distintas variables climáticas a través del procedimiento
Stepwise de SAS para estimar el efecto que tienen estas sobre el rendimiento.
En el Cuadro 1 se presentan los valores de las distintas variables climática
medidas en las dos fases del cultivo (tercera y cuarta fase) a través de los
años de evaluación.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Análisis
de Componentes Principales
Los dos
primeros ejes del análisis de componentes principales (CP1 y CP2) explicó el
68,6% de la variabilidad total, en donde el primer componente explicó el 47% y
el segundo 21,6%. Este análisis indicó que el rendimiento de grano (REND) está
relacionado positivamente con el número de plantas al momento de la cosecha
(PTM2), la precipitación pluvial acumulada (PPT), así como con la humedad
relativa (HR) tanto en el tercer como en la cuarta fase del cultivo (3 y 4).
Estos cinco componentes están del mismo lado del gráfico que está el
rendimiento de grano (Figura 1). Este resultado indica que a mayor población de
plantas, precipitación y humedad relativa mayor es el potencial de rendimiento
del cultivo. Por otro lado, variables climáticas como déficit de presión de
vapor (VP), evapotranspiración potencial (ET), temperatura promedio (TPR),
radiación solar (RA) y ultravioleta (UV) afectan negativamente al rendimiento
de grano. Todas estas variables están proyectadas en el lado contrario (ángulo
mayor de 45°) del rendimiento de grano, lo que se interpreta que entre menor
valor de estas el rendimiento de grano aumenta.
El rendimiento de granos de
las siembras de agosto (A) en su totalidad están asociados con el mayor
rendimiento de grano, mayor precipitación pluvial y mayor humedad relativa en
la tercera y cuarta fase del cultivo. Por el contrario, nueve de los diez años de
las siembras de octubre (O) están asociados con bajos rendimientos y altos
valores de las variables que están en el lado positivo del primer eje (CP1).
Con relación a las fechas de siembra de septiembre (S), la mitad de los años se
ubica con alto rendimiento y la otra mitad con bajo rendimiento (Figura 1).
Este resultado se puede interpretar que las siembras realizadas en agosto
tienen mayor probabilidad de obtener rendimientos altos, mientras que las
siembras de octubre son siembras que van a ser afectadas por lo tanto van a
tener rendimientos bajos dado que tanto la evapotranspiración, VPD, radiación y
temperatura son más alta en las terceras y cuartas fases del cultivo. Las
siembras de septiembre son muy variables, y así como hay años en que salen
bien, en otros el rendimiento puede verse afectado.
Análisis de Correlación
El análisis identificó que
existe una relación positiva y negativa entre las distintas variables con el
rendimiento de grano. En algunos casos las variables se repiten en ambos
sistemas de producción y en la misma fase. En el sistema de riego la humedad
relativa promedio (tercera y cuarta fase) está relacionada positivamente con el
rendimiento de grano, mientras que la Energía solar, radiación ultravioleta y
VPD se relacionan negativamente en la cuarta fase, es decir que entre mayor es
el valor de estas variables, menor es el rendimiento de grano (Cuadro 2).
Por el otro lado, en el sistema de secano además de la humedad relativa
promedio, la lluvia está relacionada positivamente, lo que se puede interpretar
que entre mayor es el valor de estas variables mayor es el rendimiento de grano
esperado. La energía solar, radiación ultravioleta, evapotranspiración y VPD se
relacionan negativamente con el rendimiento. El déficit de presión de vapor es
la variable que presentó los coeficientes de correlación más altos en ambos
sistemas y su relación es inversa o negativa (-0,74 y -0,82, respectivamente).
El VPD se ha identificado como un factor cada vez más importante del
funcionamiento de las plantas en biomasa terrestres y se ha establecido como un
importante contribuyente a la mortalidad de plantas inducida por sequías
recientes, independientemente de otros factores asociados con el cambio
climático (Grossiord et al., 2020; Dai et al., 2018). Tong et al. (2022) encontraron en
términos del efecto de la Radiación, la fracción de evaporación de la
superficie del agua tendió a disminuir a medida que la Radiación aumenta.
Además, el análisis de trayectoria sugirió que la humedad del suelo, radiación
y VPD no solo afectaron directamente la fracción de la evaporación de la
superficie, sino que también lo afectaron indirectamente, principalmente a
través de la conductancia del dosel y la diferencia de temperatura entre la
superficie terrestre y el aire (∆T).
Al graficar los valores de las distintas variables con el rendimiento de
grano se observa que, con excepción de la humedad relativa, al aumentar el
valor de todas las variables climáticas se reduce el rendimiento de grano
(Figura 2). En todas estas gráficas cuando el valor de la variable es bajo la
diferencia en rendimiento entre riego y secano es mínimo. A medida que la
variable climática aumenta su valor la diferencia va aumentando. Esto sugiere
que cuando las condiciones climáticas son más adversas por el aumento de estas,
el cultivo en secano se ve afectado más, ya que, adicional al estrés ambiental
el mismo está estresado por el déficit de humedad del suelo producto de la baja
precipitación pluvial. Estudios estadísticos de rendimiento del maíz de secano
en Estados Unidos, y en otros, lugares han indicado una fuerte respuesta
negativa del rendimiento a la acumulación de temperaturas superiores a 30 y una
respuesta débil a la lluvia estacional (Lobell et al., 2013).
Análisis de Regresión
múltiple
Los estadísticos del análisis de regresión múltiple del rendimiento de
grano y las distintas variables climáticas en las fases de polinización y llenado de grano (3 fase) y la de secado de
grano (fase 4) para los dos sistemas evaluados (secano y riego suplementario)
se presentan en el Cuadro 3. Ambos sistemas incluyen a la humedad relativa
promedio y VPD en la fase 4. Además de estas dos variables, para el sistema de
secano se incluyó a la precipitación pluvial en la fase 3 y la radiación solar
promedio en la fase 4. Mientras que en el sistema bajo riego suplementario se
incluyeron el VPD en la fase 3 y la precipitación pluvial en la fase 4.
El coeficiente de regresión (R2) del sistema de secano fue de
0,96, mientras que el del sistema bajo riego suplementario fue de (0,97). En el
Cuadro 3 se observa cómo va incrementando el valor del R2 del modelo
al incluirse cada variable. En el modelo para secano se inició con R2
de 0,85 al incluir la humedad relativa promedio en la fase 4 y termina con 0,96
al incluir la Radiación solar promedio en la fase 4.
La variable VPD es la que presentó el mayor parámetro estimado de valor
negativo en ambos sistemas (-10,020 en secano y -11,931 en riego suplementario,
lo que indica que a mayor valor de esta variable en el ambiente más se reduce
el rendimiento de grano. Hsiao et al. (2019) encontró que el aumento del VPD tuvo un mayor impacto negativo en el
rendimiento en comparación con el aumento de las temperaturas. Las temperaturas
más cálidas causaron pérdidas de rendimiento de maíz principalmente al acortar
la temporada de crecimiento, mientras que una VPD elevado aumentó la pérdida de
agua y desencadenó diversas respuestas al estrés hídrico, como la reducción de
las tasas fotosintéticas, la disminución del desarrollo del área foliar y la
reducción de la duración de la temporada de crecimiento. Por otra parte, Inoue et al. (2021) encontró que una fluctuación drástica del VPD indujo una disminución
gradual de la conductancia estomática y, por consiguiente, de la tasa de asimilación
de CO2 durante las mediciones, mientras que una fluctuación moderada
del VPD no provocó ninguna reducción de estos parámetros.
Por otro lado, al realizar
la regresión múltiple del rendimiento de grano con el valor de las variables
desde los 51 hasta 100 dds (tercera y cuarta fase) en el sistema de secano, el
modelo inicia incluyendo el número de plantas al momento de la cosecha con un R2
de 0,84 luego incluye tres variables (precipitación pluvial, VPD y humedad
relativa). Por último, saca al número de plantas al momento de la cosecha y el
modelo queda con solo las tres variables climáticas, quedando el modelo con un
R2 de 0,94 (Cuadro 4). En este análisis nuevamente se incluye el VPD
como la variable con el mayor impacto negativo en el rendimiento de grano.
En el sistema de riego
suplementario (sin estrés hídrico), el modelo solo incluyó dos variables
climáticas. La humedad relativa y la energía solar son las variables que están
relacionadas con el rendimiento, siendo esta última la que influye de manera
negativa en el rendimiento. Estudios previos han demostrado que las plantas
desarrolladas bajo alta humedad relativa del aire (HR > 85%) desarrollan
estomas defectuosas y, por lo tanto, tienen mayor transpiración y menor
tolerancia a la desecación cuando se transfieren a condiciones de HR más bajas
y oscuridad (Arve et al., 2017). Se ha
encontrado que hay un efecto del VPD en la respuesta de cierre estomático en
condiciones de sequía del suelo (Devi
& Reddy, 2020). Estos mismos autores encontraron que existe una
influencia de la demanda evaporativa en el inicio del cierre estomático del
maíz tolerante a la sequía sometido a secado del suelo cuando fueron sometidos
a distintos valores de VPD. La sensibilidad del cierre estomático se asoció con
el ABA foliar bajo estrés hídrico, pero no bajo condiciones de alta demanda
evaporativa, lo que indica mecanismos alternativos de conservación del agua.
CONCLUSIONES
·
Las principales variables climáticas que
afectan al maíz son el Déficit de Presión de Vapor y la humedad relativa,
radiación solar y la lluvia.
·
Las plantas con estrés hídrico son más
susceptibles al estrés ambiental causado por otras variables climáticas como el
VPD, humedad relativa y radiación solar.
·
Las variables en la fase de llenado y secado
del grano 81 a 100 dds (4 fase) se correlacionaron con el rendimiento de grano
mejor que en la fase de 51 a 80 dds.
REFERENCIAS
Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., &
Smith, M. (2006). Evapotranspiración del cultivo- Guías para la determinación
de los requerimientos de agua de los cultivos. FAO Riego y Drenaje 56. FAO.
Roma. ISBN 92-5-304219-2.
Autoridad Nacional del Ambiente. (2011). Segunda Comunicación Nacional sobre Cambio
Climático: ante la convención marco de las Naciones Unidas sobre el cambio
climático. - 2a ed.- Panamá. 170 p. http://unfccc.int/resource/docs/natc/pannc2.pdf
Arve, L. A., Opstad-Kruse, O. M., Tanino, K. K., Olsen, J. E.,
Futsaether, C., & Torre, S. (2017). Daily changes in VPD during leaf
development in high air humidity increase the stomatal responsiveness to
darkness and dry air. Journal of Plant
Physiology, 211, 63-69. https://doi.org/10.1016/j.jplph.2016.12.011
Bheemanahalli, R., Vennam R. R., Ramamoorthy, P., & Reddy, K. R.
(2022). Effect of post flowering heat and drought stresses on physiology, yield
and quality in maize (Zea may L.). Plant Stress, 6, 100106. https://doi.org/10.1016/j.stress.2022.100106
Dai, A., Zhao, T., & Chen, J. (2018). Climate change and drought: A
precipitation and evaporation perspective. Current
Climate Change Reports, 4(3), 301-312. https://www.researchgate.net/publication/325068305_Climate_Change_and_Drought_a_Precipitation_and_Evaporation_Perspective
Devi, M. J., & Reddy, V. R. (2020). Stomatal closure response to
soil drying at different vapor pressure deficit conditions in maize. Plant Physiology and Biochemistry, 154,
714-722. https://doi.org/10.1016/j.plaphy.2020.07.023
Dong, X., Guan, L., Zhang, P., Liu, X., Li, S., Fu, S., Tang, L., Qi,
Z., Qiu, Z., Jin, C., Huang, S., & Yang, H. (2021). Responses of maize with
different growth periods to heat stress around flowering and early grain filling.
Agricultural and Forest Meteorology. 303,108378.
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2021.108378
Gordón-Mendoza, R. (2021). Manual Técnico: El maíz en
Panamá: Características, requerimientos y recomendaciones para su producción en
ambientes con alta variabilidad climática. Instituto de Innovación Agropecuaria de
Panamá. 108 p. http://www.idiap.gob.pa/download/manual-tecnico-el-maiz-en-panama/?wpdmdl=5371
Grossiord, Ch., Buckley, T. N., Cernusak, L. A., Novick, K. A., Poulter,
P., Siegwolf, R. T. W., Sperry, J. S., & McDowell, N. G. (2020). Plant
responses to rising vapor pressure deficit. New
Phytologist, 226(6), 1550-1566. https://doi.org/10.1111/nph.16485
Hsiao, J., Swann, A. L. S., & Kim, S. H. (2019). Maize yield under a
changing climate: The hidden role of vapor pressure deficit. Agricultural and Forest Meteorology, 279,107692.
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2019.107692
Inoue, T., Sunaga, M., Ito, M., Yuchen, Q., Matsushima, Y., Sakoda, K.,
& Yamori, W. (2021). Minimizing VPD fluctuations maintains higher stomatal
conductance and photosynthesis resulting in improvement of plant growth in
lettuce. Front plant Sci. 12, 646144.
https://www.frontiersin.org/journals/plant-science/articles/10.3389/fpls.2021.646144/full
Lobell, D. B., Hammer, G. L., McLean, G., Messina, C., Roberts, M. J.,
& Schlenker, W. (2013). The critical role of
extreme heat for maize production in the United States. Nature Climate Change, 3, 497-501. https://doi.org/10.1038/nclimate1832
López, J., Way, D. A., & Sadok, W. (2021).
Systemic effects of rising atmospheric vapor pressure deficit on plant
physiology and productivity. Global
Change Biology, 27, 1704-1720. https://doi.org/10.1111/gcb.15548
Niu, S., Du, X., Wei, D., Liu, S., Tang, Q., Bian,
D., Zhang, Y., Cui, Y., & Gao, Z. (2021). Heat stress after polinization reduces kernel number in maize by insufficient
assimilates. Front. Genet., 12, 728166.
https://doi.org/10.3389/fgene.2021.728166
Ruane, A. C., DeWayne, C.L., Horton, R. M., Gordón, R., McCollum, R.,
Brown, D., Killough, B., Goldberg, R., Greeley, A. P., & Rosenzweig, C.
(2013). Climate change impact uncertainties for maize in Panama: Farm
information, climate projections, and yield sensitivities. Agricultural and Forest Meteorology, 170, 132-145. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2011.10.015
Sanginés de, C. P., Vitasse, Y., Jassey, V. E. J. Butler, A., & Signarbieux,
C. (2017). Vapor pressure deficit and extreme climatic variables limit tree
growth. Global Change Biology, 24,
1108-1122. https://doi.org/10.1111/gcb.13973
Tong, B., Guo, J., Xu, H., Wang, Y., Li, H., Bian, L., Zhang, J., & Zou, S. (2022). Effects of soil
moisture, net radiation, and atmospheric vapor pressure deficit on surface evaporation
fraction at a semi-arid grass site. Science
of the total environment, 849, 157890. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.157890