Administración de Negocios Internacionales · 2026
Efecto de la variabilidad climática en la producción de arroz en el Tolima
Este estudio analiza el impacto de la variabilidad climática sobre la producción de arroz en el departamento del Tolima, Colombia, durante el período 2012–2023. El Tolima es una de las principales regiones productoras de arroz del país y desempeña un papel fundamental en la seguridad alimentaria nacional. Sin embargo, el sector es altamente vulnerable a las fluctuaciones climáticas asociadas al fenómeno de El Niño-Oscilación del Sur (ENOS), particularmente a los fenómenos de El Niño y La Niña. La investigación tiene como objetivo identificar los principales eventos climáticos que afectaron la producción de arroz, examinar la relación entre la temperatura, la precipitación y los rendimientos del cultivo, así como evaluar las estrategias de adaptación agroclimática implementadas por los productores arroceros. El estudio adopta un enfoque cuantitativo y correlacional, utilizando datos secundarios provenientes del IDEAM, DANE, FEDEARROZ y otras fuentes oficiales.
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Contenido
- 1. Introducciónp. 7
- 2. Objetivosp. 9
- 2.1 Objetivo Generalp. 9
- 2.2 Objetivos Específicosp. 9
- 3. Planteamiento del Problemap. 10
- 3.1 Descripción del Problemap. 10
- 3.2 Pregunta de Investigaciónp. 11
- 4. Justificaciónp. 12
- 5. Marco Teóricop. 14
- 5.1 Cambio Climático Como Choque Exógeno en la Función de Producciónp. 14
- 5.2. Agricultura, Vulnerabilidad y Resilienciap. 15
- 5.3 Seguridad Alimentaria y Estabilidad del Sistema Productivop. 16
- 6. Marco Conceptualp. 18
- 6.1 Riesgo Productivo Agrícolap. 18
- 6.2 Capacidad Adaptativap. 18
- 6.3 Resiliencia Productivap. 19
- 6.4 Estabilidad de la Oferta Agrícolap. 19
- 6.5 Sistema Agroproductivo Como Estructura Institucionalp. 19
- 7. Planteamiento Metodológicop. 21
- 7.1 Tipo de Investigaciónp. 21
- 7.2 Enfoque Metodológicop. 21
- 7.3 Fuentes de la Informaciónp. 22
- 7.3.1 Fuentes secundarias cuantitativasp. 22
- 7.4 Técnicas de Análisisp. 22
- 7.4.1 Análisis estadísticop. 22
- 7.4.2 Análisis documentalp. 22
- 7.5 Integración de Resultadosp. 23
- 7.6 Alcances y Limitacionesp. 23
- producción arrocerap. 22
- 10.1 Línea de tiempo climática (2012–2023)p. 25
- 10.1.2 Reportes de las precipitaciones según boletín de seguimiento al ciclo ENOSp. 34
- 10.2 Análisis climático en términos de temperatura y precipitaciónp. 46
- 10.2.1 Promedios anuales de temperaturap. 46
- 102.2 Promedios anuales de precipitacionesp. 49
- 10.3 Hallazgos del capitulop. 51
- durante el periodo 2018–2023p. 53
- 11.1 Caracterización productiva del arrozp. 53
- 11.2 Análisis de tendencia productivap. 56
- 11.3 Identificación de años críticos productivosp. 59
- 11.4 Resultados estadística descriptivap. 61
- 11.5 Resultados de la correlación entre variables climáticas y rendimientop. 62
- IDEAM y Fedearroz)p. 64
- 11.6. Resultados modelos de regresión (Datos ONI, IDEAM y Fedearroz)p. 66
- 11.6.1 ¿Cómo se mide e interpreta el ONI?p. 66
- 11.6.2 Estructura de los datos: periodos móvilesp. 67
- 11.6.3 Presentación de los datos ONIp. 67
- 11.6.4 Integración con datos IDEAMp. 68
- 11.6.5 Construcción de variables ENSO para el modelo de regresiónp. 69
- 11.6.6 Modelo de regresión ENSO – Área sembradap. 72
- 11.6.7 Modelo de regresión ENSO - Rendimientop. 73
- 12. Estrategias de adaptación agroclimática en el cultivo de arrozp. 76
- 13. Conclusionesp. 81
- 14. Lista de Referenciasp. 83
- 15. Anexosp. 86
- Anexo 1. Presentación de resultadosp. 86
- Figura 1. Promedios anuales de temperaturap. 47
- Figura 2. Promedios anuales de precipitacionesp. 50
- 2023)p. 57
- Figura 4. Relación entre producción y rendimiento del arroz (2012–2023)p. 58
- Tabla 2. Reportes de las precipitaciones según boletín de seguimiento al ciclo ENOSp. 43
- Tabla 3. Comportamiento productivo del arroz (2012–2023)p. 54
- Tabla 4. Resumen de años críticosp. 60
- Tabla 5. Resultados estadística descriptivap. 61
- Tabla 6. Resultados de la correlación entre variables climáticas y rendimientop. 63
- Tabla 7. Modelo de regresión Rendimiento – Temperatura/Precipitaciónp. 64
- Tabla 8. Presentación de los datos históricos ONI (2012-2023)p. 68
- Tabla 9. Resultados promedio por añop. 69
- Tabla 10. Interpretación del ONIp. 70
- Tabla 11. Transformación a variables dummyp. 71
- Tabla 12. Modelo de regresión ENSO – Área sembradap. 72
- Tabla 13. Modelo de regresión ENSO - Rendimientop. 74