Introducción

Actualmente el planeta se encuentra en una grave crisis ambiental y dentro de esta, ocupa un lugar especial la del agua. Este recurso es fundamental para la existencia de la vida en el planeta, y aunque se piensa que hay en demasía, la realidad es que sólo una pequeña parte de toda el agua puede utilizarse para el uso y consumo humano. Así que, la idea de que es abundante, se considera totalmente equivocada (11. Esquivel A, Salgado MC. Huella hídrica de producción, consumo y per cápita de México, Estados Unidos y Canadá. In: Sarmiento JF [Coord.] Nuevas territorialidades-gestión de los territorios y recursos naturales con sustentabilidad ambiental. UNAM-AMECIDER, México, 2023. pp. 585-600. ISBN 978-607-30-8314-0 (UNAM), 978-607-8632-40-4 (AMECIDER). Available from: https://ru.iiec.unam.mx:80/id/eprint/6071 ).

Indudablemente el agua constituye un recurso valioso, muy demandado y desafortunadamente escaso, por lo que debe ser protegido conscientemente. Sin embargo, por lo general es sobreexplotado y utilizado de forma indiscriminada, convirtiéndose su escasez en un problema a nivel mundial (22. Wang L, Yan C, Zhang W, Zhang Y. Water footprint assessment of agricultural crop productions in the dry farming region, Shanxi province, Northern China. Agronomy. 2024, 14, 546. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy14030546., 33. Sunitha S, Akash A U, Sheela M N, Suresh Kumar J. The water footprint of root and tuber crops. Environment, Development and Sustainability. 2024, 26(2), p: 3021-3043, February. Available from: https://doi.org/10.1007/s10668-023-02955-1 ).

La agricultura es la actividad humana que más agua dulce utiliza a nivel global. Se espera que la competencia por los recursos hídricos siga aumentando, así como el uso consuntivo en el sector agrícola para atender las necesidades alimenticias crecientes de la población (44. Egea G, Castro-Valdecantos P, Gómez-Durán E, Munuera T, Domínguez-Niño J M, Nortes P A. Impact of irrigation management decisions on the water footprint of processing tomatoes in southern Spain. Agronomy. 2024, 14, 1863. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy1408186310. 4. ).

Con el objetivo de crear conciencia social y de analizar la relación existente entre los hábitos de consumo humano y su impacto sobre los recursos naturales (55. Hoekstra A Y, Chapagain A K, Aldaya M M, Mekonnen M M. The water footprint assessment manual: setting the global standard. London/Washington, DC: Earthscan, 2011.vailableat: Available from: https://waterfootprint.org/media/downloads/TheWaterFootprintAssessmentManual_2.pdf. Accessed on: Mar 20, 2018.), define el concepto de ‘huella hídrica (HH)’, como un método de evaluación de la utilización eficiente de las fuentes de agua para el desarrollo de mejores prácticas de manejo del agua en la agricultura, valorando la utilización eficiente de este recurso en la producción agrícola (66. Oweis, T, Hachum, A. Water harvesting and supplemental irrigation for improved water productivity of dry farming systems in West Asia and North Africa. Agric. Water Manag. 2006, 80(1-3), 57-73. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2005.07.004 ). Este método ha sido utilizado en diferentes cultivos a nivel mundial, sin embargo, en nuestro país existen escasos resultados relacionados con esta temática.

Por su parte, la soya, es un cultivo, de alta demanda en Cuba por su valor nutritivo, contenido proteico y de aceite de alta calidad (77. González M C, Guillama R. CUVIN-22. Cultivar de soya (Glycine max Merril) de grano negro. Cultivos Tropicales. 2021, 42, (4), supl. 1, e02 octubre-diciembre. Available from: http://ediciones.inca.edu.cu. ). Además, por su capacidad biológica de (BFN), es un cultivo significativo para reducir la aplicación de fertilizantes de Nitrógeno (N) y mantener un alto rendimiento en el sistema de rotación de cultivos (88. Setubal I S, Andrade Júnior A S, Silva S P, Rodrigues A C, Bonifácio A, Silva E H, Vieira P F, Miranda R S, Cafaro La Menza N, Souza H A. Macro and micro-nutrient accumulation and partitioning in soybean affected by water and nitrogen supply plants. 2023, 12, 1898. Available from: https://doi.org/10.3390/plants12091898. ).

A pesar del potencial productivo de la soya, cabe destacar que, el estrés hídrico disminuye considerablemente el rendimiento, restringe el crecimiento de las vainas y el número y tamaño de las semillas (99. Wijewardana C, Reddy K R, Alsajri F A, Irby J T, Krutz J, and B Golden. Quantifying soil moisture deficit effects on soybean yield and yield component distribution patterns. Irrigation Science. 2018, 36(4-5):241-255. Available from: DOI: http://doi.org/10.1007/50027-018-0580-1 ); además, acorta el llenado del grano (1010. Brevedan R. and Egli D B. Short periods of water stress during seed filling, leaf senescence, and yield of soybean. Crop Sci. 2003, 43:2083-2088. Available from: DOI: http://doi.org/0.2135/cropsci2003.2083 ) y afecta negativamente la calidad de las semillas (99. Wijewardana C, Reddy K R, Alsajri F A, Irby J T, Krutz J, and B Golden. Quantifying soil moisture deficit effects on soybean yield and yield component distribution patterns. Irrigation Science. 2018, 36(4-5):241-255. Available from: DOI: http://doi.org/10.1007/50027-018-0580-1 ). También (1111. Saad A M, Saad M, Maaty A E, El-Hadary A. Biochemical studies on some soybean cultivars under water stress conditions. Journal of Plant Production, Mansoura Univ. 2023, 14 (3):107-115. Journal homepage. Available from: www.jpp.journals.ekb.eg) reportan que influye negativamente tanto en el rendimiento, como en los componentes químicos de las hojas y las semillas.

Por tanto, establecer una estrategia de riego inadecuada para el cultivo de la soya, puede reducir considerablemente el rendimiento y un mal empleo del recurso hídrico. Además, reducir la calidad de los granos al afectar negativamente su composición química (1212. Du Y, Zhao Q, Chen L, Yao X, Zhang W, Zhang B and Xie F. Effect of drought stress on sugar metabolism in leaves and roots of soybean seedlings. Plant Physiology and Biochemistry. 2020, 146: 1-12. Available from: DOI: http://doi.org/10.1016/j.plaphy.2019.11.003 ).

Atendiendo a lo antes expuesto, el objetivo del trabajo consistió en estimar la Huella hídrica del cultivo de la Soya en condiciones de campo en una finca de experimentación agrícola.

Materiales y Métodos

El experimento se realizó en una finca de experimentación agrícola de 110 hectáreas de superficie, ubicada geográficamente a 22º58′00″N y 82°09′00″O a 130 m s.n.m, perteneciente al Departamento de Servicios Agrícolas del Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas, ubicada en el término municipal de San José de las Lajas, provincia Mayabeque.

Para la realización del trabajo se sembraron 1,8 ha de soya en enero de 2024 en un suelo clasificado como Ferralítico Rojo compactado (1313 .Hernández A, Pérez J, Bosch D, Castro N. Clasificación de los suelos de Cuba 2015, edit. Ediciones-INCA, Mayabeque, Cuba, 2015, p. 93, ISBN 978-959-7023-77-7.). El cultivar empleado fue el CIGB- CC6 con una densidad de siembra de 240 000 plantas por hectárea y se aplicó una fertilización de fondo de 350 Kg ha^-1 de la formula completa 12-12-17-5.

El clima de la zona se comportó, con lluvias como promedio decenal de 16 mm y una pluviometría media anual de 1623 mm. La evapotranspiración de referencia (ETo) fue de unos 1875 mm anuales. La Tabla 1, muestra los datos climáticos registrados durante el período de ensayo. El ciclo de cultivo tuvo una duración de 85 días, y la evapotranspiración de referencia (ETo) acumulada a lo largo del tiempo del cultivo fue de 455 mm.

La estimación de la huella hídrica del cultivo se realizó mediante el siguiente procedimiento:

Para el cálculo de las huellas azul y verde se empleó el modelo CROPWAT 8.0, (1414. Food and Agriculture Organization for the United Nations (FAO). CROPWAT 8.0 Model, FAO, Rome. Available from: http://www.fao.org/land-water/databases-and-software/cropwat/es/ (accessed on 1 September 2020).), este calcula las necesidades de agua de los cultivos usando información climática, edáfica y fenológica y está basado en las metodologías descritas en los boletines 24, 33 y 56 de la serie FAO Riego y Drenaje.

Los riegos consistieron en la reposición de la evapotranspiración estándar del cultivo a intervalos de seis (6) días. La evapotranspiración de referencia ETo (mm), la evapotranspiración estándar del cultivo ETc (mm) y los requerimientos de riego (ETc= ETo*Kc) se obtuvieron mediante el Programa previsto, éste se actualizó con una serie histórica de datos meteorológicos de 33 años (1990- 2023) correspondientes a la Estación meteorológica de Tapaste que pertenece al Instituto Nacional de Meteorología y se encuentra ubicada, aproximadamente, a 1200 m del sitio experimental y para el cálculo de ETo y ETc se utilizaron los valores medios mensuales. Los coeficientes de cultivo (Kc) empleados fueron: Kc inicio = 0,62, Kc medio= 1,00 y Kc final= 0,93, propuestos para la región por FAO. El sistema de riego utilizado fue aspersión, mediante una máquina de pivote central correctamente calibrada.

En CROPWAT 8.0 se trabajó con la opción Requerimientos de Agua del Cultivo (RAC) y para ello se definieron 4 de los 5 módulos que componen el modelo, estos son:

La determinación de la huella hídrica del cultivo (HH) se realizó de acuerdo con la metodología propuesta por (55. Hoekstra A Y, Chapagain A K, Aldaya M M, Mekonnen M M. The water footprint assessment manual: setting the global standard. London/Washington, DC: Earthscan, 2011.vailableat: Available from: https://waterfootprint.org/media/downloads/TheWaterFootprintAssessmentManual_2.pdf. Accessed on: Mar 20, 2018.), mediante la suma de tres componentes:

HH = HH verde + HH azul + HH gris y se suele expresar en m ³ tn ^-1 o L kg ^-1 (44. Egea G, Castro-Valdecantos P, Gómez-Durán E, Munuera T, Domínguez-Niño J M, Nortes P A. Impact of irrigation management decisions on the water footprint of processing tomatoes in southern Spain. Agronomy. 2024, 14, 1863. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy1408186310. 4. ). En algunos trabajos también aparece expresada en m ³ Kg ^-1 (22. Wang L, Yan C, Zhang W, Zhang Y. Water footprint assessment of agricultural crop productions in the dry farming region, Shanxi province, Northern China. Agronomy. 2024, 14, 546. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy14030546.).

La componente verde de la huella hídrica se calcula con la siguiente expresión:

Donde ET _verde representa la contribución de lluvia al proceso de evapotranspiración del cultivo a lo largo de su ciclo.

La componente azul se calcula según la siguiente expresión:

Donde ET _azul representa la contribución del agua aplicada por el riego a la evapotranspiración a lo largo de todo el ciclo de cultivo.

La componente gris de la huella hídrica de un cultivo se calcula según la siguiente expresión:

Donde N exceso (Kg ha^-1) representa la cantidad de nitrógeno que escapa de la rizosfera del cultivo, se asumió como 0,10 atendiendo a diferentes normativas y directivas que coinciden en este valor para el caso del nitrógeno. (ej: EU Nitrates Directive, 91/676/EEC); (Resolução conama n° 357, de 17 de março de 2005). C max representa la concentración de N máxima permitida en la masa de agua receptora y su valor es de 50mg NO₃ L^-1 según la Norma Obligatoria Salvadoreña de Aguas Residuales Descargadas a un Cuerpo Receptor, CONACYT NSO:13.49.01:09, 2009. (1515. Norma Obligatoria Salvadoreña de Aguas Residuales. Descargadas a un Cuerpo Receptor, CONACYT NSO:13.49.01:09, 2009. Available from: https://osartec.gob.sv )

C nat es la concentración de N existente en la masa de agua receptora antes de realizarse la actividad contaminante, considerada generalmente despreciable en muchos trabajos (=0).

Resultados y Discusión

Una vez analizados los indicadores para determinar el rendimiento, se obtuvo como resultado final de esta variable 1380 Kg ha^-1 lo que puede considerarse relativamente bajo al compararlo con la media mundial que es de 2742 Kg ha^-1 (1616. FAO & UN Water. Progress on level of water stress. Global status and acceleration needs for SDG Indicator 6.4.2, 2021. FAO, Rome. Available from: https://doi.org/10.4060/cb6241en. ). Sin embargo, con respecto a los reportados por otros países (Tabla 2) (1717. Qiao M, Hong C, Jiao Y, Hou S, Gao H. Impacts of Drought on Photosynthesis in Major Food Crops and the Related Mechanisms of Plant Responses to Drought. Plants.2024, 13, 1808. Available from: https://doi.org/10.3390/plants13131808.), son próximos a los obtenidos por China, superiores a los de India y considerablemente inferiores a los de Estados Unidos y Brasil.

Por otra parte, algunos autores reportan rendimientos entre 2600 y 4038 Kg ha^-1 trabajando con diferentes cultivares (1818. Winck J E, Sarmento L F, Foloni J S, Henning L M, Nepomuceno A L, Melo C L, Farías, J R, Neumaier N, Barbosa A, Catuchi T A, Zanon A J, Streck N A. Growth and transpiration of soybean genotypes with AtAREB1 transcription factor for tolerance to water deicit. Plant Growth Regulation. 2023. Available from: https://doi.org/10.1007/s10725-023-01101-1. ). Además se obtuvieron rendimientos de 1850 Kg ha^-1 con el cultivar INCA soy 24 en Brasil y señalan que en Cuba el rendimiento oscila entre 1500 y 2000 Kg ha^-1 (1919. Yanes L A, Calero A, Valdivia W B. y Bianco L. Influencia de altas densidades de plantas en la productividad de la soya. Universidad & Ciencia, 2023, 12 (3), pp. 155-166. Available from: https://doi.org/10.5281/zenodo.11528387.). Por otra parte, otros investigadores cubanos han informado acerca de nuevos cultivares de soya (INCA Soy-2) con rendimientos potenciales de 3,7 t ha^-1 (2020. Mederos A. y Ortiz R. INCASoy-2, nuevo cultivar de soya (Glycine max L.). Cultivos Tropicales. 2021, 42, (4) pp. e08. Available from: http://ediciones.inca.edu.cu. ), el cultivar CUVI-02 con potenciales productivos entre 2,9 y 3,7 t ha^-1 (77. González M C, Guillama R. CUVIN-22. Cultivar de soya (Glycine max Merril) de grano negro. Cultivos Tropicales. 2021, 42, (4), supl. 1, e02 octubre-diciembre. Available from: http://ediciones.inca.edu.cu. ) y (2121. González M C, Guillama R. CUVIN-22. Cultivar de soya (Glycine max Merril) de grano negro. Cultivos Tropicales. 2021, 42, (4), supl. 1, e02 octubre-diciembre. Available from: http://ediciones.inca.edu.cu. ) trabajando con cuatro cultivares (DT-20, DT-26 y DVN-5 y DVN-6) informaron rendimientos entre 2,7 y 3,5 t ha^-1 en siembras de mayo, lo cual pudieran estar influenciados estos resultados por la época de siembra.

El éxito de la producción de soya en regiones tropicales se debe en gran medida a la obtención de variedades muy productivas, adaptadas a determinadas condiciones (2222. Roján O, Maqueira L A, Santana I, Miranda, C. A. y Núñez M. Productividad de cultivares de soya en dos épocas de siembra. Cultivos Tropicales, 2022, 43, (1), e05 enero-marzo. Available from: http://ediciones.inca.edu.cu. ). Entre ellas, las altas temperaturas (2323. Marrero O, Hechavarría Y, SANTOS E. Respuesta morfoagronómica en variedades de Soya en suelo Fluvisol del municipio de Cauto Cristo (Original). Redel. Revista Granmense de Desarrollo 22 Local. Cuba. 2021, 5, (2), pp. 348-358. Available from: http://revistas.unica.cu/uniciencia.). Otros elementos a considerarse serían la densidad de siembra (1919. Yanes L A, Calero A, Valdivia W B. y Bianco L. Influencia de altas densidades de plantas en la productividad de la soya. Universidad & Ciencia, 2023, 12 (3), pp. 155-166. Available from: https://doi.org/10.5281/zenodo.11528387.), la fertilización y el riego (44. Egea G, Castro-Valdecantos P, Gómez-Durán E, Munuera T, Domínguez-Niño J M, Nortes P A. Impact of irrigation management decisions on the water footprint of processing tomatoes in southern Spain. Agronomy. 2024, 14, 1863. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy1408186310. 4. ).

Otros indicadores evaluados tales como, los valores mensuales y acumulados de ET verde y ET azul en los 85 días del ciclo del cultivo, se muestran en las Tablas 3 y 4, los que son considerados de gran importancia, ya que influyen directamente sobre el rendimiento del cultivo en estudio.

En este caso, los resultados muestran que en los primeros 60 días la contribución del riego a la evapotranspiración del cultivo es superior al aporte por lluvia, mientras que al final del ciclo el aporte por lluvia toma el protagonismo. En general, la ET verde representa el 65 % de la ET azul (1022 m³ ha^-1) lo que indica que existió una mayor dependencia del aporte por riego que por lluvia.

De igual manera, los valores acumulados tuvieron una respuesta similar a los obtenidos mensualmente (Tabla 4). La ocurrencia de las lluvias en este período experimental fue inferior al riego aplicado, por tanto, queda demostrado en estudio, que el comportamiento de este cultivo hasta su rendimiento estuvo influenciado precisamente por el riego, aunque son considerados bajos con respecto a la media obtenida en el país.

La huella hídrica en la agricultura identifica el impacto en el medio ambiente de la producción de los cultivos. De ahí la importancia de este indicador medioambiental para conocer el consumo de agua dulce por los cultivos. En este trabajo los valores mensuales de las HH verde, azul, y gris del cultivo de la soya, se muestran en la Tabla 5.

El valor mayor de HH azul y total correspondió a los primeros 33 días de la siembra y el valor mayor de HH verde ocurrió al final del ciclo del cultivo (últimos 21 días). Estos resultados muestran que fue superior la utilización del agua de riego a la lluvia caída en el período, aunque hubo una mayor ocurrencia de esta última en la fase final del cultivo. Por tanto, una solución para reducir el uso de agua en la producción de soya, pudiera ser a través del aumento de la eficiencia del riego, para que las pérdidas no sean mayores a las necesidades hídricas requeridas, aun cuando no es necesario utilizar agua para diluir las contaminadas (HH Gris), ya que esta huella se encuentra con valores bajos en el riego utilizado durante todo el ciclo del cultivo.

Los valores correspondientes a las huellas hídricas verdes, azules, grises y totales acumulados durante todo el ciclo del cultivo se presentan en la Tabla 6, donde se refleja que el mayor valor acumulado correspondió a la HH azul determinada por el aporte del riego. Resultado que está en correspondencia a lo obtenido mensualmente.

El cálculo de la HH Gris fue el siguiente:

HH Gris= 42 Kg ha^-1 * 0,10= 4,2 Kg ha^-1/ 50 mg L^-1= 4,2/0,00005=84,000 L ha^-1 84,000 L ha^-1 / 1,380 Kg ha^-1= 61 L Kg^-1= 0, 061 m³ Kg^-1.

Para conocer el comportamiento de la HH de la soya, obtenida en este estudio se procedió a compararlos con algunos resultados internacionales (Tabla 7).

En el estudio se comprobó que los valores de HH total son similares a los informados en México y superiores a los obtenidos en Brasil y Tailandia.

En la tabla 8 se presenta una comparación con resultados de HH de otros cultivos internacionales de importancia económica, en este caso se aprecia que la HH de la soya fue muy superior a la del maíz (Zea maíz), que presenta un valor muy pequeño y superior a la del algodón (Gossypium herbaceum) ambos resultados fueron reportados en Brasil (2424. Staniak M, Szpunar-Krok E, Kocira A. Responses of soybean to selected abiotic stresses—photoperiod, Temperature and Water. Agriculture, 2023, 13, 146. Available from: https://doi.org/10.3390/griculture13010146.).

Por otra parte, la soya presentó valores superiores al maní (Arachis hypogaea) y al frijol mungo (Vigna radiata) e inferiores al girasol (Helianthus annuus) y al sésamo (Sesamum indicum), este último presenta una HH total ruinosa, resultados informados en Tailandia (2626. López C, Exebio A A, Flores J, Juárez A. Índice de estrés hídrico (IEH) e índice de servicio del riego (ISR) en función de la huella hídrica de los cultivos en los módulos de riego en México. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar. Marzo-Abril, 2023, 7, (2): Pp.11303-113331. Available from: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i2.6214.).

Conclusiones

Introduction

Currently, the planet is facing a severe environmental crisis, and within this, water occupies a special place. This resource is fundamental for the existence of life on Earth, and although it is often thought to be abundant, the reality is that only a small fraction of all water can be used for human consumption and use. Therefore, the idea that it is plentiful is considered completely mistaken (11. Esquivel A, Salgado MC. Huella hídrica de producción, consumo y per cápita de México, Estados Unidos y Canadá. In: Sarmiento JF [Coord.] Nuevas territorialidades-gestión de los territorios y recursos naturales con sustentabilidad ambiental. UNAM-AMECIDER, México, 2023. pp. 585-600. ISBN 978-607-30-8314-0 (UNAM), 978-607-8632-40-4 (AMECIDER). Available from: https://ru.iiec.unam.mx:80/id/eprint/6071 ).

Undoubtedly, water constitutes a valuable, highly demanded, and unfortunately scarce resource, which must be consciously protected. However, it is generally overexploited and used indiscriminately, turning its scarcity into a global problem (22. Wang L, Yan C, Zhang W, Zhang Y. Water footprint assessment of agricultural crop productions in the dry farming region, Shanxi province, Northern China. Agronomy. 2024, 14, 546. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy14030546., 33. Sunitha S, Akash A U, Sheela M N, Suresh Kumar J. The water footprint of root and tuber crops. Environment, Development and Sustainability. 2024, 26(2), p: 3021-3043, February. Available from: https://doi.org/10.1007/s10668-023-02955-1 ).

Agriculture is the human activity that consumes the most freshwater worldwide. It is expected that competition for water resources will continue to increase, as well as consumptive use in the agricultural sector to meet the growing food needs of the population (44. Egea G, Castro-Valdecantos P, Gómez-Durán E, Munuera T, Domínguez-Niño J M, Nortes P A. Impact of irrigation management decisions on the water footprint of processing tomatoes in southern Spain. Agronomy. 2024, 14, 1863. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy1408186310. 4. ).

With the aim of raising social awareness and analyzing the relationship between human consumption habits and their impact on natural resources (55. Hoekstra A Y, Chapagain A K, Aldaya M M, Mekonnen M M. The water footprint assessment manual: setting the global standard. London/Washington, DC: Earthscan, 2011.vailableat: Available from: https://waterfootprint.org/media/downloads/TheWaterFootprintAssessmentManual_2.pdf. Accessed on: Mar 20, 2018.), the concept of water footprint (WF) is defined as a method for evaluating the efficient use of water sources to develop better water management practices in agriculture, assessing the efficient use of this resource in agricultural production (66. Oweis, T, Hachum, A. Water harvesting and supplemental irrigation for improved water productivity of dry farming systems in West Asia and North Africa. Agric. Water Manag. 2006, 80(1-3), 57-73. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2005.07.004 ). This method has been applied to different crops worldwide; however, in our country, there are few results related to this topic.

Soybean, in turn, is a crop in high demand in Cuba due to its nutritional value, protein content, and high-quality oil (77. González M C, Guillama R. CUVIN-22. Cultivar de soya (Glycine max Merril) de grano negro. Cultivos Tropicales. 2021, 42, (4), supl. 1, e02 octubre-diciembre. Available from: http://ediciones.inca.edu.cu. ). Moreover, due to its biological nitrogen fixation (BNF) capacity, it is a significant crop for reducing the application of nitrogen (N) fertilizers and maintaining high yields in crop rotation systems (88. Setubal I S, Andrade Júnior A S, Silva S P, Rodrigues A C, Bonifácio A, Silva E H, Vieira P F, Miranda R S, Cafaro La Menza N, Souza H A. Macro and micro-nutrient accumulation and partitioning in soybean affected by water and nitrogen supply plants. 2023, 12, 1898. Available from: https://doi.org/10.3390/plants12091898. ).

Despite the productive potential of soybean, it should be noted that water stress considerably reduces yield, restricts pod growth, and decreases the number and size of seeds (99. Wijewardana C, Reddy K R, Alsajri F A, Irby J T, Krutz J, and B Golden. Quantifying soil moisture deficit effects on soybean yield and yield component distribution patterns. Irrigation Science. 2018, 36(4-5):241-255. Available from: DOI: http://doi.org/10.1007/50027-018-0580-1 ). In addition, it shortens grain filling (1010. Brevedan R. and Egli D B. Short periods of water stress during seed filling, leaf senescence, and yield of soybean. Crop Sci. 2003, 43:2083-2088. Available from: DOI: http://doi.org/0.2135/cropsci2003.2083 ) and negatively affects seed quality (99. Wijewardana C, Reddy K R, Alsajri F A, Irby J T, Krutz J, and B Golden. Quantifying soil moisture deficit effects on soybean yield and yield component distribution patterns. Irrigation Science. 2018, 36(4-5):241-255. Available from: DOI: http://doi.org/10.1007/50027-018-0580-1 ). Furthermore, (1111. Saad A M, Saad M, Maaty A E, El-Hadary A. Biochemical studies on some soybean cultivars under water stress conditions. Journal of Plant Production, Mansoura Univ. 2023, 14 (3):107-115. Journal homepage. Available from: www.jpp.journals.ekb.eg) report that it negatively influences both yield and the chemical components of leaves and seeds.

Therefore, establishing an inadequate irrigation strategy for soybean cultivation can considerably reduce yield and lead to poor use of water resources. It can also reduce grain quality by negatively affecting its chemical composition (1212. Du Y, Zhao Q, Chen L, Yao X, Zhang W, Zhang B and Xie F. Effect of drought stress on sugar metabolism in leaves and roots of soybean seedlings. Plant Physiology and Biochemistry. 2020, 146: 1-12. Available from: DOI: http://doi.org/10.1016/j.plaphy.2019.11.003 ).

Based on the above, the objective of this study was to estimate the water footprint of soybean cultivation under field conditions at an agricultural experimental farm.

Therefore, establishing an inadequate irrigation strategy for soybean cultivation can significantly reduce yield and lead to poor use of water resources. In addition, it can reduce grain quality by negatively affecting their chemical composition.(1212. Du Y, Zhao Q, Chen L, Yao X, Zhang W, Zhang B and Xie F. Effect of drought stress on sugar metabolism in leaves and roots of soybean seedlings. Plant Physiology and Biochemistry. 2020, 146: 1-12. Available from: DOI: http://doi.org/10.1016/j.plaphy.2019.11.003 )

Materials and Methods

The experiment was conducted on a 110-hectare agricultural experimental farm, located at 22º58′00″N and 82°09′00″W at 130 meters above sea level, belonging to the Agricultural Services Department of the National Institute of Agricultural Sciences, situated within San José de las Lajas municipality, Mayabeque province.

To carry out the study, 1.8 ha of soybean were sown in January 2024 on a soil classified as Compacted Red Ferrallitic (1313 .Hernández A, Pérez J, Bosch D, Castro N. Clasificación de los suelos de Cuba 2015, edit. Ediciones-INCA, Mayabeque, Cuba, 2015, p. 93, ISBN 978-959-7023-77-7.). The cultivar used was CIGB-CC6 with a planting density of 240 000 plants per hectare, and a basal fertilization of 350 kg ha^-1 of the complete formula 12-12-17-5 was applied.

The climate in the area showed average decadal rainfall of 16 mm and a mean annual precipitation of 1.623 mm. The reference evapotranspiration (ETo) was about 1.875 mm per year. Table 1 shows the climatic data recorded during the trial period. The crop cycle lasted 85 days, and the accumulated reference evapotranspiration (ETo) over the crop period was 455 mm.

The estimation of the crop water footprint was carried out using the following procedure: For the calculation of the blue and green footprints, the CROPWAT 8.0 model (1414. Food and Agriculture Organization for the United Nations (FAO). CROPWAT 8.0 Model, FAO, Rome. Available from: http://www.fao.org/land-water/databases-and-software/cropwat/es/ (accessed on 1 September 2020).) was employed. This software estimates crop water requirements using climatic, soil, and phenological information, and is based on the methodologies described in FAO Irrigation and Drainage Papers No. 24, 33, and 56.

Irrigation consisted of replenishing the standard crop evapotranspiration at six-day intervals. Reference evapotranspiration (ETo, mm), standard crop evapotranspiration (ETc, mm), and irrigation requirements (ETc = ETo × Kc) were obtained through the program, which was updated with a 33-year historical series of meteorological data (1990-2023) from the Tapaste Meteorological Station. This station belongs to the National Institute of Meteorology and is located approximately 1200 m from the experimental site. For the calculation of ETo and ETc, monthly average values were used.

The crop coefficients (Kc) applied were: initial Kc = 0.62, mid Kc = 1.00, and final Kc = 0.93, as proposed by FAO for the region. The irrigation system used was sprinkler irrigation, applied through a properly calibrated central pivot machine.

In CROPWAT 8.0, the Crop Water Requirements (CWR) option was selected, and four of the five modules that compose the model were defined, as follows:

The determination of the crop water footprint (WF) was carried out according to the methodology proposed by (55. Hoekstra A Y, Chapagain A K, Aldaya M M, Mekonnen M M. The water footprint assessment manual: setting the global standard. London/Washington, DC: Earthscan, 2011.vailableat: Available from: https://waterfootprint.org/media/downloads/TheWaterFootprintAssessmentManual_2.pdf. Accessed on: Mar 20, 2018.), through the sum of three components:

WF=WF green + WF blue + WF grey, it is commonly expressed in m³ t⁻¹ or L kg⁻¹ (44. Egea G, Castro-Valdecantos P, Gómez-Durán E, Munuera T, Domínguez-Niño J M, Nortes P A. Impact of irrigation management decisions on the water footprint of processing tomatoes in southern Spain. Agronomy. 2024, 14, 1863. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy1408186310. 4. ).

In some studies, it also appears expressed in m³ kg⁻¹ (22. Wang L, Yan C, Zhang W, Zhang Y. Water footprint assessment of agricultural crop productions in the dry farming region, Shanxi province, Northern China. Agronomy. 2024, 14, 546. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy14030546.).

The green component of the water footprint is calculated using the following expression:

Where ET_green represents the contribution of rainfall to the crop evapotranspiration process throughout its growth cycle.

The blue component is calculated according to the following expression:

Where ET_blue represents the contribution of irrigation water to crop evapotranspiration throughout the entire growth cycle.

The grey component of the crop water footprint is calculated according to the following expression:

Where N excess (kg ha^-¹) represents the amount of nitrogen that escapes from the crop rhizosphere. A value of 0.10 was assumed, in accordance with different regulations and directives that converge on this figure for nitrogen (e.g., EU Nitrates Directive, 91/676/EEC; Resolução CONAMA No. 357, March 17, 2005). C max represents the maximum permissible nitrogen concentration in the receiving water body, with a value of 50 mg NO₃ L^-¹, according to the Norma Obligatoria Salvadoreña de Aguas Residuales Descargadas a un Cuerpo Receptor (Mandatory Salvadoran regulation on wastewater poured into e receiving body), CONACYT NSO:13.49.01:09, 2009 (1515. Norma Obligatoria Salvadoreña de Aguas Residuales. Descargadas a un Cuerpo Receptor, CONACYT NSO:13.49.01:09, 2009. Available from: https://osartec.gob.sv ).

C nat is the natural nitrogen concentration in the receiving water body prior to the contaminating activity, generally considered negligible in many studies (= 0).

Results and Discussion

Once the indicators for yield determination were analyzed, the final result obtained for this variable was 1380 kg ha⁻¹, which can be considered relatively low when compared with the global average of 2742 kg ha⁻¹ (1616. FAO & UN Water. Progress on level of water stress. Global status and acceleration needs for SDG Indicator 6.4.2, 2021. FAO, Rome. Available from: https://doi.org/10.4060/cb6241en. ). However, in relation to the values reported by other countries (Table 2) (1717. Qiao M, Hong C, Jiao Y, Hou S, Gao H. Impacts of Drought on Photosynthesis in Major Food Crops and the Related Mechanisms of Plant Responses to Drought. Plants.2024, 13, 1808. Available from: https://doi.org/10.3390/plants13131808.), the results are close to those obtained in China, higher than those of India, and considerably lower than those of the United States and Brazil.

On the other hand, some authors reported yields ranging from 2600 to 4038 kg ha⁻¹ when working with different cultivars (1818. Winck J E, Sarmento L F, Foloni J S, Henning L M, Nepomuceno A L, Melo C L, Farías, J R, Neumaier N, Barbosa A, Catuchi T A, Zanon A J, Streck N A. Growth and transpiration of soybean genotypes with AtAREB1 transcription factor for tolerance to water deicit. Plant Growth Regulation. 2023. Available from: https://doi.org/10.1007/s10725-023-01101-1. ). In turn, (1919. Yanes L A, Calero A, Valdivia W B. y Bianco L. Influencia de altas densidades de plantas en la productividad de la soya. Universidad & Ciencia, 2023, 12 (3), pp. 155-166. Available from: https://doi.org/10.5281/zenodo.11528387.) obtained yields of 1850 kg ha⁻¹ with the cultivar INCA Soy 24 in Brazil and indicated that in Cuba yields range between 1500 and 2000 kg ha^-¹. Furthermore, other Cuban researchers have reported new soybean cultivars such as INCA Soy-2, with potential yields of 3.7 t ha⁻¹ (2020. Mederos A. y Ortiz R. INCASoy-2, nuevo cultivar de soya (Glycine max L.). Cultivos Tropicales. 2021, 42, (4) pp. e08. Available from: http://ediciones.inca.edu.cu. ), the cultivar CUVI-02 with productive potentials between 2.9 and 3.7 t ha^-¹ (77. González M C, Guillama R. CUVIN-22. Cultivar de soya (Glycine max Merril) de grano negro. Cultivos Tropicales. 2021, 42, (4), supl. 1, e02 octubre-diciembre. Available from: http://ediciones.inca.edu.cu. ), and (2121. González M C, Guillama R. CUVIN-22. Cultivar de soya (Glycine max Merril) de grano negro. Cultivos Tropicales. 2021, 42, (4), supl. 1, e02 octubre-diciembre. Available from: http://ediciones.inca.edu.cu. ), working with four cultivars (DT-20, DT-26, DVN-5, and DVN-6), reported yields between 2.7 and 3.5 t ha^-¹ in May sowings, results that may have been influenced by the planting season.

The success of soybean production in tropical regions is largely due to the development of highly productive varieties adapted to specific conditions (2222. Roján O, Maqueira L A, Santana I, Miranda, C. A. y Núñez M. Productividad de cultivares de soya en dos épocas de siembra. Cultivos Tropicales, 2022, 43, (1), e05 enero-marzo. Available from: http://ediciones.inca.edu.cu. ), among them high temperatures (2323. Marrero O, Hechavarría Y, SANTOS E. Respuesta morfoagronómica en variedades de Soya en suelo Fluvisol del municipio de Cauto Cristo (Original). Redel. Revista Granmense de Desarrollo 22 Local. Cuba. 2021, 5, (2), pp. 348-358. Available from: http://revistas.unica.cu/uniciencia.). Other factors to be considered include planting density (1919. Yanes L A, Calero A, Valdivia W B. y Bianco L. Influencia de altas densidades de plantas en la productividad de la soya. Universidad & Ciencia, 2023, 12 (3), pp. 155-166. Available from: https://doi.org/10.5281/zenodo.11528387.), fertilization, and irrigation (44. Egea G, Castro-Valdecantos P, Gómez-Durán E, Munuera T, Domínguez-Niño J M, Nortes P A. Impact of irrigation management decisions on the water footprint of processing tomatoes in southern Spain. Agronomy. 2024, 14, 1863. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy1408186310. 4. ).

Additional indicators evaluated, such as monthly and cumulative values of green ET and blue ET during the 85 days of the crop cycle, are presented in Tables 3 and 4. These are considered of great importance, as they directly influence the yield of the crop under study.

In this case, the results show that during the first 60 days the contribution of irrigation to crop evapotranspiration was greater than that provided by rainfall, whereas towards the end of the cycle rainfall became the dominant source. Overall, green ET accounted for 65 % of blue ET (1022 m³ ha⁻¹), indicating a greater dependence on irrigation than on rainfall.

Similarly, the cumulative values exhibited a response comparable to those obtained on a monthly basis (Table 4). Rainfall occurrence during the experimental period was lower than the irrigation applied; therefore, the study demonstrates that the performance of this crop up to its yield was influenced primarily by irrigation, although yields are considered low compared to the national average.

The water footprint in agriculture identifies the environmental impact of crop production. Hence, the importance of this environmental indicator lies in assessing the freshwater consumption by crops. In this study, the monthly values of the green, blue, and grey water footprints of soybean are presented in Table 5.

The highest values of blue and total water footprints corresponded to the first 33 days after sowing, whereas the highest value of the green water footprint occurred at the end of the crop cycle (last 21 days). These results indicate that irrigation contributed more to crop evapotranspiration than rainfall during the period, although rainfall was more frequent in the final growth stage. Therefore, a possible solution to reduce water use in soybean production could be through increasing irrigation efficiency, so that losses do not exceed the crop’s water requirements. Moreover, it is not necessary to use water for pollutant dilution (grey water footprint), since this component remained at low values throughout the irrigation applied during the crop cycle.

The cumulative values of green, blue, grey, and total water footprints throughout the entire crop cycle are presented in Table 6, showing that the highest cumulative value corresponded to the blue water footprint, determined by the irrigation contribution. This result is consistent with the monthly values obtained.

The calculation of the grey water footprint was as follows:

WF gray= 42 Kg ha^-1 * 0.10= 4.2 Kg ha^-1/ 50 mg L^-1= 4.2/0.00005=84.000 L ha^-1 84.000 L ha^-1 / 1.380 Kg ha^-1= 61 L Kg^-1= 0.061 m³ Kg^-1.

To assess the behavior of the soybean water footprint obtained in this study, the results were compared with international data (Table 7).

The study confirmed that the total water footprint values are similar to those reported in Mexico and higher than those obtained in Brazil and Thailand. Table 8 presents a comparison with water footprint results of other economically important international crops. In this case, the soybean water footprint was much higher than that of maize (Zea mays), which shows a very small value, and also higher than that of cotton (Gossypium herbaceum), both results reported in Brazil (2424. Staniak M, Szpunar-Krok E, Kocira A. Responses of soybean to selected abiotic stresses—photoperiod, Temperature and Water. Agriculture, 2023, 13, 146. Available from: https://doi.org/10.3390/griculture13010146.).

On the other hand, soybean showed higher values than peanut (Arachis hypogaea) and mungbean (Vigna radiata), and lower values than sunflower (Helianthus annuus) and sesame (Sesamum indicum). The latter presented a ruinous total water footprint in Thailand (2626. López C, Exebio A A, Flores J, Juárez A. Índice de estrés hídrico (IEH) e índice de servicio del riego (ISR) en función de la huella hídrica de los cultivos en los módulos de riego en México. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar. Marzo-Abril, 2023, 7, (2): Pp.11303-113331. Available from: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i2.6214.).

Conclusions