Introducción

La escasez de agua es una preocupación mundial cada vez más incitada por el crecimiento de la población, la urbanización y los impactos crecientes y acelerados del cambio climático (11. Shemer H, Wald S, Semiat R. Challenges and Solutions for Global Water Scarcity. Membranes. 2023, 13, 612. Available from: https://doi.org/10.3390/membranes13060612.,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.). Esta amenaza progresiva de escasez de agua dulce y la sequía persistente en los últimos años, han activado la investigación sobre diferentes estrategias de gestión del riego y la conservación del agua para producir más "cosecha por gota" (33. Li Z, Feng B, Wang W, Yang X, Wu P y Zhuo L. Spatial and Temporal Sensitivity of Water Footprint Assessment in Crop Production to Modeling Inputs and Parameters. Agric. Water Manag. 2022, 271 (1): 107805. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107805.,44. Tesfaye T, Nayak D. Does participation in non-farm activities provide food security? Evidence from rural Ethiopia. Cogent Soc Sci. Tesfaye & Nayak, Cogent Social Sciences. 2022, 8: 2108230. Available from: https://doi.org/10.1080/23311886.2022.2108230.).

El agua es esencial para la supervivencia de todos los organismos de la tierra y es vital para mantener la seguridad alimentaria, la estabilidad de los ecosistemas y la prosperidad socioeconómica (55. Pandya A, y Sharma P. Energy and food security through water. Irrigation and Drainage, 2022, 71(1), 286-289. Available from: https://doi.org/10.1002/ird.2691.). Por lo tanto, equilibrar la disponibilidad y la demanda de agua es crucial para lograr la sostenibilidad hídrica. Uno de los desafíos para mantener este equilibrio es que la disponibilidad de agua se ve amenazada por el cambio climático y los cambios en el uso del suelo (66. Ding B, Zhang J, Zheng P, Li Z, Wang Y, Jia G, y Yu X. Water security assessment for effective water resource management based on multi-temporal blue and green water footprints. Journal of Hydrology. 2024, 632, 130761. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.130761.).

En la actualidad, el déficit de agua es uno de los problemas globales más apremiantes y su importancia aumentará en el futuro. Más del 40 % de la producción mundial de alimentos proviene de la agricultura de regadío por ello, es el mayor consumidor de agua, representando el 70 % de todas las extracciones de agua dulce. A medida que la escasez de agua se agrava a nivel mundial, mejorar la eficacia de los recursos hídricos agrícolas se convierte en un objetivo primordial para incrementar la producción de alimentos (77. Bosco C, Raspati G S, Tefera K, Rishovd H, Ugarelli R. Protection of water distribution networks against cyber and physical threats: The STOP-IT Approach Demonstrated in a Case Study. Water. 2022, 14, 3895. Available from: https://doi.org/10.3390/w14233895.).

El frijol común (Phaseolus vulgaris L.) constituye la legumbre alimenticia más importante a nivel mundial, especialmente en los trópicos, donde es la principal fuente de proteínas, carbohidratos y minerales, principalmente hierro y zinc (88. Beebe S, Rao I M, Devi M, y Polania J. Common beans, biodiversity, and multiple stress: challenges of drought resistance in tropical soils. Crop Pasture Sci. 2014, 65, 667-675. Available from: https://doi.org/10.1071/CP13303. ). El riego es la mejor opción para incrementar el rendimiento en los cultivos, al permitir el suministro de agua en la cantidad adecuada para cada fase del ciclo de crecimiento (99. Kang J, Hao X, Zhou H, Ding R. An integrated strategy for improving water use efficiency by understanding physiological mechanisms of crops responding to water deficit: Present and prospect. Agricultural Water Management. 2021. 255: 107008. Available from: https://doi:10.1016/j.agwat.2023.108165. ). Sin embargo, la escasez de agua como consecuencia del cambio climático está reduciendo su disponibilidad para la agricultura (44. Tesfaye T, Nayak D. Does participation in non-farm activities provide food security? Evidence from rural Ethiopia. Cogent Soc Sci. Tesfaye & Nayak, Cogent Social Sciences. 2022, 8: 2108230. Available from: https://doi.org/10.1080/23311886.2022.2108230.).

El sector agrícola es uno de los más afectados por el crecimiento demográfico mundial. A medida que aumenta la demanda de alimentos, se incrementan las necesidades de agua para la agricultura, lo que repercute en la demanda general de agua en la agricultura (1010. Zhang Q, Qian H, Xu P, Liu R, Ke X, Furman A, y Shang J. A numerical assessment and prediction for meeting the demand for agricultural water and sustainable development in irrigation area. Remote Sensing. 2023, 15 (3), 571. Available from: https://doi.org/10.3390/rs15030571.). Por lo tanto, para mitigar estos impactos negativos, los métodos contemporáneos de conservación del agua en la agricultura emplean cada vez más evaluaciones de la huella hídrica y análisis virtuales de agua para productos agrícolas (1111. Cao X, Bao Y, Li Y, Li J, y Wu M. Unravelling the effects of crop blue, green and grey virtual water flows on regional agricultural water footprint and scarcity. Agricultural Water Management. 2023, 278, 108165. Available from: https://doi:10.1016/j.agwat.2023.108165. ).

La huella hídrica mide el volumen de agua utilizada o contaminada en la producción de productos agrícolas, lo que refleja los recursos asignados a la agricultura (1212. Cao X, Zeng W, Wu M, Li T, Chen S-Y, y Wang W. Water resources efficiency assessment in crop production from the perspective of water footprint. Journal of Cleaner Production, 2021, 309, 127371. Available from: https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2021.127371. ,1313. Deepa R, Anandhi A, y Alhashim R. Volumetric and impact-oriented water footprint of agricultural crops: A review. Ecological Indicators. 2021, 130,108093. Available from: https://doi.org/10.1016/J.ECOLIND.2021.108093.). Generalmente se divide en tres componentes: agua azul, verde y gris (1010. Zhang Q, Qian H, Xu P, Liu R, Ke X, Furman A, y Shang J. A numerical assessment and prediction for meeting the demand for agricultural water and sustainable development in irrigation area. Remote Sensing. 2023, 15 (3), 571. Available from: https://doi.org/10.3390/rs15030571.). Comprender estos componentes y sus correlaciones es crucial para la gestión eficaz del agua y las estrategias de conservación.

Las necesidades hídricas agrícolas pueden calcularse mediante el programa CropWat, este es un modelo para Windows diseñado para calcular las necesidades de agua y riego de las plantas basándose en datos del suelo, el clima y los cultivos (1414. Champaneri D D, Desai K D, Ahlawat T R, Shrivastava A, y Pampaniya N K. Assessment of CROPWAT 8.0 model accuracy under deficit irrigation scheduling: A sustainable path toward smart water supply. Water Supply. 2024, 24 (10), 3423. Available from: https://doi.org/10.2166/ws.2024.208. ).

El riego deficitario (RD) representa una solución, en la que la aplicación de agua se reduce intencionalmente por debajo de los requerimientos de agua del cultivo (RAC), lo que resulta en una mayor productividad del agua (1515. Li Z, Feng B, Wang W, Yang X, Wu P y Zhuo L. Spatial and Temporal Sensitivity of Water Footprint Assessment in Crop Production to Modeling Inputs and Parameters. Agric. Water Manag. 2022, 271(1):107805. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107805.). El RD genera un ahorro sustancial de agua, acompañado de una mínima reducción en el rendimiento, que puede compensarse fácilmente con la calidad superior de los productos y el ahorro de costos asociado con la reducción del uso de agua (1616. Mukherjee S, Dash P K, Das D, y Das S. Growth, yield and water productivity of tomato as influenced by deficit irrigation water management, Environmental Processes. 2023, 10 (1), 10. Available from: https://doi.org/10.1007/s40710-023-00624-z. ).

En las últimas décadas el uso de los bioestimulantes en la agricultura ha aumentado significativamente (1717. Lara D, Nápoles M C, y Falcón A B. Combinación de diferentes formas de aplicación de PectiMorf^® en plantas de Phaseolus vulgaris L. biofertilizadas. Ingeniería Agrícola. 2024, 14 (1). Available from: https://revistas.unah.edu.cu/index.php/IAgric/article/view/1822.). La gran demanda de estos compuestos se asocia con sus efectos beneficiosos en el crecimiento, productividad y protección de las plantas (1818. Rouphael Y, y Colla G. Biostimulants inagriculture. Frontiers in plant science. 2020, 11(40), 1-7, ISSN: 1664-462X. Available from: https://doi.org/10.3389/fpls.2020.00040 ).

Los bioestimulantes, tienen una gran importancia para Cuba desde el punto de vista económico y medio ambiental. Económico porque reduce costos en cuanto a importaciones de insumos para la agricultura ya que estos bioestimulantes pueden ser elaborados en territorio nacional con las propias materias primas con que cuenta el país (1717. Lara D, Nápoles M C, y Falcón A B. Combinación de diferentes formas de aplicación de PectiMorf^® en plantas de Phaseolus vulgaris L. biofertilizadas. Ingeniería Agrícola. 2024, 14 (1). Available from: https://revistas.unah.edu.cu/index.php/IAgric/article/view/1822.) quienes además señalaron la importancia de aumentar la producción y extender a todo el país el empleo de bioestimulantes en la agricultura. Los aportes positivos de estos bioproductos a la soberanía y seguridad alimentaria del país es una realidad que no puede demorar, dado el contexto económico actual y la necesidad imperiosa de producir alimentos y reducir las importaciones.

Atendiendo a lo expuesto anteriormente, el objetivo del trabajo consistió en estimar la HH del frijol cultivado en dos variantes de riego y aplicaciones foliares de un bioestimulante

Materiales y Métodos

El trabajo se realizó en el área central del Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas (INCA) ubicada geográficamente a 22º58′00″N y 82°09′00″O a 130 msnm, para ello, se sembraron en septiembre de 2024, 12 contenedores de hormigón de 2,60 m de largo por 0,60 m de ancho (1,56 m²) que contenían suelo Ferralítico Rojo lixiviado (1919. Hernández A, Pérez J, Bosch D, y Castro N. Clasificación de los suelos de Cuba 2015, edit. Ediciones INCA, Mayabeque, Cuba, 2015, p. 93. Available from: https://ediciones.inca.edu.cu/files/libros/clasificacionsueloscuba_%202015.pdf ). En cada contenedor fueron sembradas 44 plantas de frijol negro (Phaseolus vulgaris L.) cultivar “Tomeguín 93” dispuestas en dos hileras y con una separación entre ellas de 0,40 m. y un espaciamiento entre plantas de 0,11 m (28 plantas por m²). Este cultivar se caracteriza por presentar un ciclo de 80 días y un rendimiento potencial de 2,9 t ha^-1 (según el catálogo de variedades comerciales de granos. Arroz, frijol, maíz, soya, sorgo. Instituto de investigaciones de granos. 2021, Ciudad Habana, Cuba). Antes de la siembra, se realizó una fertilización de fondo con la fórmula de NPK (9-13-18) y una dosis de 50 kg ha^-1 y otra con urea (46-0-0) a la misma dosis, a los 35 días después de la emergencia (2020. Calero-Hurtado A, Perez-Diaz Y, Hurtado YG-P, Olivera-Viciedo D, Pena-Calzada K, Castro Lizazo I, et al. Complementary application of two bioproducts increasing the productivity on common bean. [Internet] Cultivos Tropicales 2020, 41(3):e07 Available from: http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S025859362020000300007&script=sci_abstract&tlng=en.).

Se utilizaron dos tratamientos de riego, en cada uno de ellos se realizaron dos aplicaciones del bioestimulante PectiMorf^® a razón de 150 mg ha^-1, la primera a los 20 días después de la siembra (DDS) y la segunda al inicio de la floración (35 DDS), así como, se contó con dos tratamientos en los que no se aplicó el producto, dando lugar a los siguientes cuatro tratamientos:

Los tratamientos fueron distribuidos según un diseño experimental de bloqueas al azar con tres repeticiones (tres contenedores por tratamiento)

El riego se aplicó mediante un sistema de micro aspersión automatizada. Durante la primera semana de la siembra todos los tratamientos recibieron el 100 % de la ETc para garantizar una adecuada germinación y un crecimiento inicial uniforme, a partir de ese momento se regó atendiendo a los requerimientos de cada tratamiento.

La humedad del suelo (%) se evaluó en todos los tratamientos a los 25 y 40 días después de la siembra (cinco días posterior a las aplicaciones foliares del bioestimulante), mediante una sonda TDR (Reflectrometría en Dominio del Tiempo) Field Scout TDR 100 System, Spectrum Technologies, Inc., se realizaron 30 mediciones (10 en cada contenedor) a 20 cm de profundidad.

El rendimiento y sus componentes, se evaluaron en 10 plantas cosechadas al azar en cada contenedor (30 plantas por tratamiento) a las que se les midió el número de vainas por planta, el número de granos por vaina, su masa fresca y la masa de 100 granos. Además, se evaluó el rendimiento total de cada contenedor (kg m^-2). Para estimar el rendimiento en Kg ha^-1 se multiplicó el rendimiento en Kg m^-2 por 10 000 = Kg ha^-1

El procesamiento de los datos y la comparación de medias se realizaron mediante el Programa estadístico IBM SPSS Statistics 19.

La estimación de las HH azul, verde, gris y total del cultivo se realizó siguiendo la metodología propuesta por (2121. 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. Accessed on: Mar 20, 2021, Available at: https://waterfootprint.org/media/downloads/TheWaterFootprintAssessmentManual_2.pdf ).

Para el cálculo de las huellas azul y verde se empleó el modelo CROPWAT 8.0, Este permite determinar la evapotranspiración potencial y real, estimar las necesidades de riego para uno o varios cultivos en una zona determinada y facilitar la planificación del riego. CropWat ofrece ventajas para calcular las necesidades hídricas de los cultivos y programar el riego (1414. Champaneri D D, Desai K D, Ahlawat T R, Shrivastava A, y Pampaniya N K. Assessment of CROPWAT 8.0 model accuracy under deficit irrigation scheduling: A sustainable path toward smart water supply. Water Supply. 2024, 24 (10), 3423. Available from: https://doi.org/10.2166/ws.2024.208. ). También facilita el desarrollo de calendarios de riego para diferentes escenarios de gestión y proporciona cálculos para esquemas de suministro de agua adaptados a diversos patrones de cultivo. Además, CropWat puede utilizarse para evaluar las prácticas de riego y el rendimiento de las plantas en relación con las necesidades hídricas 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 ETc tres veces por semana (lunes, miércoles y viernes). La evapotranspiración de referencia ETo (mm), la ETc (mm) y los requerimientos de agua del cultivo (RAC) se obtuvieron mediante el Programa previsto, el que 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 (INSMET) y se encuentra ubicada, aproximadamente, a 500 m del sitio experimental y para el cálculo de ETo y ETc se utilizaron los valores medios mensuales de todas las variables que intervienen en el cálculo. Los coeficientes de cultivo (Kc) empleados fueron: Kc inicio = 0,15, Kc medio= 1,10 y Kc final= 0,35, propuestos para la región por FAO.

En CROPWAT 8.0 se trabajó con la opción RAC definiendo los cuatro de los cinco módulos que componen el modelo y que arroja las siguientes variables: ETc y P efec.

Resultados y Discusión

En la Tabla 1, se muestran las variaciones de los contenidos de humedad del suelo en cada uno de los tratamientos y fechas evaluadas, donde se puede apreciar que en los tratamientos de riego T C y T C+P a los 25 DDS, la humedad del suelo estuvo en el entorno del 100 % de la Capacidad de campo (C.c.) y a los 40 DDS en T C+P la humedad descendió a alrededor del 90 % de la C.c.

A los 25 DDS la humedad fue mayor en TE+P (80 % de la C. c.) con respecto a T E (70 % de la C.c.) y a los 40 DDS los valores de humedad fueron de 60 y 63 % de la C.c. en T E y T E+P, respectivamente.

Este comportamiento evidencia el efecto de los tratamientos de riego en las diferencias de humedad del suelo, así como, un ligero efecto beneficioso de las aplicaciones foliares del bioestimulante en cuanto a la economía del agua por las plantas, cuando estas se encuentran en condiciones de deficiencia hídrica del suelo.

Los resultados del efecto de los diferentes tratamientos de riego y las aplicaciones foliares del bioestimulante en el rendimiento de las plantas y sus componentes, se presentan en la Tabla 2.

En general, los valores mayores de las distintas variables que intervienen en el rendimiento, correspondieron a las plantas de los tratamientos TC y TC+P con diferencias entre ellas en el número de vainas, los granos por planta y el rendimiento en gramos por metro cuadrado.

Es de destacar que, en este tratamiento de riego las aplicaciones foliares del bioestimulante no tuvieron un efecto beneficioso manifiesto en el incremento de la magnitud de estas variables. Sin embargo, al comparar estos valores entre las plantas de TE + P y TE, si se apreció un considerable efecto del bioestimulante, con incrementos en todas las variables que intervienen en el rendimiento.

Indudablemente, la reducción del 50 % del agua aplicada mediante el riego provocó una reducción considerable del rendimiento en g m^-2 y Kg ha^-1 (56 %) entre las plantas de TC y TE y (16 %) entre las de TC+P y TE+P, evidenciándose el efecto beneficioso de las aplicaciones del bioestimulante. Es de señalar, que el valor del rendimiento estimado, tanto en las plantas de TC y TC+P se encuentran en el entorno de los rendimientos estudiados (2222. Lamz A, Robert M. Leyva R M, Ortiz R,. Cárdenas R M, y Victor D. Gil V D. ‘Odile’ nuevo cultivar de frijol común (Phaseolus vulgaris L.), rendimiento, adaptabilidad entre épocas y aceptabilidad campesina. Cultivos Tropicales. 2021, 42, no. 3, e09. ISSN impreso: 0258-5936. Available from: https://ediciones.inca.edu.cu/index.php/ediciones ) que se trabajaron con esta especie en tres momentos de siembra (septiembre, noviembre y enero) y con los cultivares de grano negro “Cuba Cueto 25 N” (1695,8 Kg ha^-1) e “ICA PIJAO” (1550,9 Kg ha^-1) quienes además señalaron que los mayores rendimientos se obtuvieron en la siembra de septiembre, asociado a la ocurrencia de mayores precipitaciones y temperaturas, coincidiendo (2323. Dianatmanesh M, Kazemeini S A, Bahrani M J, Shakeri E, Alinia M, Amjad S F, Mansoora N, Pocazi P, Lalarukh I, Abbas M H H. et al. Yield and yield components of common bean as influenced by wheat residue and nitrogen rates under water deficit conditions. Environ. Technol. Innov. 2022, 28, 102549. Available from: https://doi.org/10.1016/j.eti.2022.102549.) que el número y peso de los granos por vaina y más específicamente el número de vainas por planta, son las características que más se afectan en el cultivo del frijol común ante condiciones de deficiencia hídrica del suelo.

En trabajo realizado con el cultivar de frijol negro “Triunfo 70”, con el ahorro del 60 % del agua de riego encontraron afectaciones negativas en la respuesta fisiológica de las plantas a la deficiencia de agua (2424. Gómez-Bellot M J, Guerrero L, Yuste J E, Vallejo F, Sánchez-Blanco M J. Identifying bioactive compounds in common bean (Phaseolus vulgaris L.) plants under water deficit conditions. Horticulturae. 2024, 10, 663. Available from: https://doi.org/10.3390/horticulturae10070663 .). Sin embargo, en cuanto al rendimiento, sólo hallaron disminución en el número de vainas por planta, lo que en este sentido coincide en gran medida con otros estudios (2525. Balko C, Torres A M y Gutierrez N. Variability in drought stress response in a panel of 100 faba bean genotypes. Front. Plant Sci. 2023, 14:1236147. Available from: https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1236147 ) quienes trabajando con 100 ejemplares de la especie Vicia faba plantean que un estrés hídrico moderado afecta negativamente el número de vainas por planta sin reducir el tamaño de los granos y el número de estos por vaina.

Trabajos realizados en Irán, revelaron el efecto de cuatro tratamientos de riego (25, 50, 75 y 100 %) de los requerimientos de agua del cultivo (RAC) Vigna radiata y tres aplicaciones foliares (0-10 y 20) mili Moles (mM) de ácido ascórbico (2626. Jahanbakhshi M, Sadeghi M, Tohidi M, F. Fotouhi F, y Fazelzadeh S A. Efficacy of Ascorbic Acid as a Cofactor to Increase Irrigation Water-Use Efficiency (IWUE) and Mung Bean (Vigna radiata L.) Yield. J. Agric. Sci. Technol. 2024, 26 (3): 593-606. Available from: https://doi.org/10.22034/JAST.26.3.593. ), encontraron que el mayor rendimiento (1228 Kg ha^-1) correspondió al tratamiento 75 % de RAC y 20 mM de ácido ascórbico.

La huella hídrica mide el volumen de agua utilizada o contaminada en la producción de productos agrícolas, lo que refleja los recursos asignados a la agricultura (1212. Cao X, Zeng W, Wu M, Li T, Chen S-Y, y Wang W. Water resources efficiency assessment in crop production from the perspective of water footprint. Journal of Cleaner Production, 2021, 309, 127371. Available from: https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2021.127371. -1313. Deepa R, Anandhi A, y Alhashim R. Volumetric and impact-oriented water footprint of agricultural crops: A review. Ecological Indicators. 2021, 130,108093. Available from: https://doi.org/10.1016/J.ECOLIND.2021.108093.). Generalmente se divide en tres componentes: agua azul, verde y gris (1111. Cao X, Bao Y, Li Y, Li J, y Wu M. Unravelling the effects of crop blue, green and grey virtual water flows on regional agricultural water footprint and scarcity. Agricultural Water Management. 2023, 278, 108165. Available from: https://doi:10.1016/j.agwat.2023.108165. ). Comprender estos componentes y sus correlaciones es crucial para la gestión eficaz del agua y las estrategias de conservación.

Los valores acumulados de ET verde y ET azul en los 80 días del ciclo del cultivo (Tabla 3), indican que independientemente de los tratamientos, la contribución del riego (ET azul) a la evapotranspiración del cultivo siempre fue mayor.

La componente gris de la huella hídrica se calculó, según la metodología propuesta y mediante 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 (2727. 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).

El cálculo de la HH gris fue el siguiente:

Lo valores de HH verde, azul, gris y total se presentan en la Tabla 4, donde se encontró que los valores de HH total en las plantas de los tratamientos TC y TC+P fueron muy similares con una diferencia solamente de 0,213 m³ Kg^-1, indicando que las aplicaciones foliares de PectiMorf tuvieron un efecto muy ligero en cuanto a la reducción de la HH total cuando las plantas se cultivaron en condiciones de buen abastecimiento hídrico, comportamiento que se corresponde con lo obtenido en el rendimiento.

Por otra parte, las diferencias entre las plantas de los tratamientos T E y T E + P fue de 1,64 m³ Kg^-1 demostrándose el efecto beneficioso de estas aplicaciones en cuanto a la reducción de la HH total cuando las plantas se encontraron con menor abastecimiento hídrico.

Resulta válido destacar que los valores menores de HH total correspondieron a las plantas que recibieron las aplicaciones del bioestimulante independientemente del tratamiento de riego, aun cuando presentaron los rendimientos más bajos. También, en este caso se constató que la mayor contribución a la HH total correspondió al aporte por el riego.

En trabajos realizados en el cultivo de habas (Vicia faba) (2828. Aldulaimy S E, Mohammed H J, Aljoumani B, Salman A K. Water footprint and evapotranspiration partitioning in drip-irrigated Faba bean: Effects of Irrigation Regime and Planting Pattern. Agronomy. 2025, 15, 2282. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy15102282.) se estudiaron dos tratamientos de riego 25 y 50 % del agotamiento admisible por manejo (MAD por sus siglas en inglés) que influyen en la distribución de las HH verde y azul y dos patrones de siembra (hilera sencilla L1 y doble L2) y encontraron que la combinación de riego frecuente (25 % MAD) y una cubierta vegetal más densa (L2) optimizó la transpiración y redujo las pérdidas por evaporación, lo que contribuyó a una huella hídrica más baja (~0,638 m³ Kg^-1). Además, señalaron que una huella hídrica más baja no solo indica una mayor productividad hídrica, sino que también contribuye a prácticas agrícolas más sostenibles y resilientes al clima en regiones donde el agua es escasa.

Conclusiones

Introduction

Water scarcity is a growing global concern, increasingly driven by population growth, urbanization, and the accelerating impacts of climate change (11. Shemer H, Wald S, Semiat R. Challenges and Solutions for Global Water Scarcity. Membranes. 2023, 13, 612. Available from: https://doi.org/10.3390/membranes13060612.,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.). This progressive threat of freshwater scarcity and the persistent drought in recent years have activated research into different irrigation management strategies and water conservation to produce more crop per drop (33. Li Z, Feng B, Wang W, Yang X, Wu P y Zhuo L. Spatial and Temporal Sensitivity of Water Footprint Assessment in Crop Production to Modeling Inputs and Parameters. Agric. Water Manag. 2022, 271 (1): 107805. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107805.,44. Tesfaye T, Nayak D. Does participation in non-farm activities provide food security? Evidence from rural Ethiopia. Cogent Soc Sci. Tesfaye & Nayak, Cogent Social Sciences. 2022, 8: 2108230. Available from: https://doi.org/10.1080/23311886.2022.2108230.).

Water is essential for the survival of all organisms on Earth and is vital for maintaining food security, ecosystem stability, and socioeconomic prosperity (55. Pandya A, y Sharma P. Energy and food security through water. Irrigation and Drainage, 2022, 71(1), 286-289. Available from: https://doi.org/10.1002/ird.2691.). Therefore, balancing water availability and demand is crucial for achieving water sustainability. One of the challenges in maintaining this balance is that water availability is threatened by climate change and land-use changes (66. Ding B, Zhang J, Zheng P, Li Z, Wang Y, Jia G, y Yu X. Water security assessment for effective water resource management based on multi-temporal blue and green water footprints. Journal of Hydrology. 2024, 632, 130761. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.130761.).

Currently, water deficit is one of the most pressing global problems, and its importance will increase in the future. More than 40 % of global food production comes from irrigated agriculture; therefore, it is the largest water consumer, accounting for 70 % of all freshwater withdrawals. As water scarcity worsens globally, improving the efficiency of agricultural water resources becomes a primary goal for increasing food production (77. Bosco C, Raspati G S, Tefera K, Rishovd H, Ugarelli R. Protection of water distribution networks against cyber and physical threats: The STOP-IT Approach Demonstrated in a Case Study. Water. 2022, 14, 3895. Available from: https://doi.org/10.3390/w14233895.).

Common bean (Phaseolus vulgaris L.) is the most important food legume worldwide, especially in the tropics, where it is the main source of protein, carbohydrates, and minerals, particularly iron and zinc (88. Beebe S, Rao I M, Devi M, y Polania J. Common beans, biodiversity, and multiple stress: challenges of drought resistance in tropical soils. Crop Pasture Sci. 2014, 65, 667-675. Available from: https://doi.org/10.1071/CP13303. ). Irrigation is the best option for increasing crop yield, as it allows water supply in adequate amounts for each phase of the growth cycle (99. Kang J, Hao X, Zhou H, Ding R. An integrated strategy for improving water use efficiency by understanding physiological mechanisms of crops responding to water deficit: Present and prospect. Agricultural Water Management. 2021. 255: 107008. Available from: https://doi:10.1016/j.agwat.2023.108165. ). However, water scarcity resulting from climate change is reducing its availability for agriculture (44. Tesfaye T, Nayak D. Does participation in non-farm activities provide food security? Evidence from rural Ethiopia. Cogent Soc Sci. Tesfaye & Nayak, Cogent Social Sciences. 2022, 8: 2108230. Available from: https://doi.org/10.1080/23311886.2022.2108230.).

The agricultural sector is one of the most affected by global population growth. As food demand increases, water needs for agriculture rise, impacting the overall water demand in agriculture (1010. Zhang Q, Qian H, Xu P, Liu R, Ke X, Furman A, y Shang J. A numerical assessment and prediction for meeting the demand for agricultural water and sustainable development in irrigation area. Remote Sensing. 2023, 15 (3), 571. Available from: https://doi.org/10.3390/rs15030571.). Therefore, to mitigate these negative impacts, contemporary water conservation methods in agriculture increasingly employ water footprint assessments and virtual water analyses for agricultural products (1111. Cao X, Bao Y, Li Y, Li J, y Wu M. Unravelling the effects of crop blue, green and grey virtual water flows on regional agricultural water footprint and scarcity. Agricultural Water Management. 2023, 278, 108165. Available from: https://doi:10.1016/j.agwat.2023.108165. ).

The water footprint measures the volume of water used or contaminated in the production of agricultural goods, reflecting the resources allocated to agriculture (1212. Cao X, Zeng W, Wu M, Li T, Chen S-Y, y Wang W. Water resources efficiency assessment in crop production from the perspective of water footprint. Journal of Cleaner Production, 2021, 309, 127371. Available from: https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2021.127371. ,1313. Deepa R, Anandhi A, y Alhashim R. Volumetric and impact-oriented water footprint of agricultural crops: A review. Ecological Indicators. 2021, 130,108093. Available from: https://doi.org/10.1016/J.ECOLIND.2021.108093.). It is generally divided into three components: blue, green, and grey water (1010. Zhang Q, Qian H, Xu P, Liu R, Ke X, Furman A, y Shang J. A numerical assessment and prediction for meeting the demand for agricultural water and sustainable development in irrigation area. Remote Sensing. 2023, 15 (3), 571. Available from: https://doi.org/10.3390/rs15030571.). Understanding these components and their correlations is crucial for effective water management and conservation strategies.

Agricultural water requirements can be calculated using the CropWat program, a Windows-based model designed to estimate crop water needs and irrigation requirements based on soil, climate, and crop data (1414. Champaneri D D, Desai K D, Ahlawat T R, Shrivastava A, y Pampaniya N K. Assessment of CROPWAT 8.0 model accuracy under deficit irrigation scheduling: A sustainable path toward smart water supply. Water Supply. 2024, 24 (10), 3423. Available from: https://doi.org/10.2166/ws.2024.208. ).

Deficit irrigation (DI) represents a solution in which water application is intentionally reduced below crop water requirements (CWR), resulting in higher water productivity (1515. Li Z, Feng B, Wang W, Yang X, Wu P y Zhuo L. Spatial and Temporal Sensitivity of Water Footprint Assessment in Crop Production to Modeling Inputs and Parameters. Agric. Water Manag. 2022, 271(1):107805. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107805.). DI generates substantial water savings, accompanied by minimal yield reduction, which can be easily offset by superior product quality and cost savings associated with reduced water use (1616. Mukherjee S, Dash P K, Das D, y Das S. Growth, yield and water productivity of tomato as influenced by deficit irrigation water management, Environmental Processes. 2023, 10 (1), 10. Available from: https://doi.org/10.1007/s40710-023-00624-z. ).

In recent decades, the use of biostimulants in agriculture has increased significantly (1717. Lara D, Nápoles M C, y Falcón A B. Combinación de diferentes formas de aplicación de PectiMorf^® en plantas de Phaseolus vulgaris L. biofertilizadas. Ingeniería Agrícola. 2024, 14 (1). Available from: https://revistas.unah.edu.cu/index.php/IAgric/article/view/1822.). The high demand for these compounds is associated with their beneficial effects on plant growth, productivity, and protection (1818. Rouphael Y, y Colla G. Biostimulants inagriculture. Frontiers in plant science. 2020, 11(40), 1-7, ISSN: 1664-462X. Available from: https://doi.org/10.3389/fpls.2020.00040 ).

Biostimulants are of great importance for Cuba from both economic and environmental perspectives. Economically, they reduce costs related to agricultural input imports, since these biostimulants can be produced domestically using the positive contributions of these bioproducts to the country's food sovereignty and security is a reality that cannot be delayed, given the current economic context and the urgent need to produce food and reduce imports.

Based on the above, the objective of the study was to estimate the water footprint of common bean grown under two irrigation regimes and foliar applications of a biostimulant.

Materials and Methods

The study was carried out in the central area of the National Institute of Agricultural Sciences (INCA), geographically located at 22°58′00″N and 82°09′00″W at an altitude of 130 meters above sea level. For this purpose, 12 concrete containers measuring 2.60 m in length by 0.60 m in width (1.56 m²) were planted in September 2024, containing leached Red Ferrallitic soil (1919. Hernández A, Pérez J, Bosch D, y Castro N. Clasificación de los suelos de Cuba 2015, edit. Ediciones INCA, Mayabeque, Cuba, 2015, p. 93. Available from: https://ediciones.inca.edu.cu/files/libros/clasificacionsueloscuba_%202015.pdf ). In each container, 44 black bean plants (Phaseolus vulgaris L.) of the cultivar "Tomeguín 93" were sown, arranged in two rows with a separation of 0.40 m between rows and a spacing of 0.11 m between plants (28 plants per m²). This cultivar is characterized by an 80‑day cycle and a potential yield of 2.9 t·ha⁻¹ (according to the catalog of commercial grain varieties: Rice, bean, corn, soybean, sorghum. Grain Research Institute. 2021, Havana City, Cuba). Before sowing, a basal fertilization was carried out with an NPK (9‑13‑18) formula at a dose of 50 kg·ha⁻¹, and another application with urea (46‑0‑0) at the same dose was performed 35 days after emergence (2020. Calero-Hurtado A, Perez-Diaz Y, Hurtado YG-P, Olivera-Viciedo D, Pena-Calzada K, Castro Lizazo I, et al. Complementary application of two bioproducts increasing the productivity on common bean. [Internet] Cultivos Tropicales 2020, 41(3):e07 Available from: http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S025859362020000300007&script=sci_abstract&tlng=en.).

Two irrigation treatments were used. In each of them, two applications of the biostimulant PectiMorf^® were made at a rate of 150 mg·ha⁻¹, the first at 20 days after sowing (DAS) and the second at the beginning of flowering (35 DAS). Additionally, two treatments without the product were included, resulting in the following four treatments:

The treatments were distributed according to a randomized block experimental design with three replications (three containers per treatment).

Irrigation was applied using an automated micro‑sprinkler system. During the first week after sowing, all treatments received 100 % of ETc to ensure adequate germination and uniform initial growth; from that time onward, irrigation was applied according to the requirements of each treatment.

Soil moisture (%) was evaluated in all treatments at 25 and 40 days after sowing (five days after the foliar applications of the biostimulant), using a TDR probe (Time Domain Reflectometry) Field Scout TDR 100 System, Spectrum Technologies, Inc. Thirty measurements were taken (10 in each container) at a depth of 20 cm.

Yield and its components were evaluated on 10 randomly harvested plants per container (30 plants per treatment). The following parameters were measured: number of pods per plant, number of grains per pod, fresh mass, and 100‑grain mass. In addition, the total yield of each container (kg·m⁻²) was evaluated. To estimate yield in kg·ha⁻¹, yield in kg·m⁻² was multiplied by 10,000 = kg·ha⁻¹.

Data processing and mean comparison were performed using the statistical software IBM SPSS Statistics 19.

The estimation of the blue, green, grey, and total water footprint of the crop was carried out following the methodology proposed by (2121. 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. Accessed on: Mar 20, 2021, Available at: https://waterfootprint.org/media/downloads/TheWaterFootprintAssessmentManual_2.pdf ).

For the calculation of the blue and green footprints, the CROPWAT 8.0 model was used. This model allows the determination of potential and actual evapotranspiration, estimation of irrigation needs for one or several crops in a given area, and facilitates irrigation planning. According to (1414. Champaneri D D, Desai K D, Ahlawat T R, Shrivastava A, y Pampaniya N K. Assessment of CROPWAT 8.0 model accuracy under deficit irrigation scheduling: A sustainable path toward smart water supply. Water Supply. 2024, 24 (10), 3423. Available from: https://doi.org/10.2166/ws.2024.208. ), CropWat offers advantages for calculating crop water requirements and scheduling irrigation. It also facilitates the development of irrigation calendars for different management scenarios and provides calculations for water supply schemes adapted to various cropping patterns. Furthermore, CropWat can be used to evaluate irrigation practices and plant performance in relation to water requirements and is based on the methodologies described in FAO Irrigation and Drainage Paper bulletins 24, 33, and 56.

Irrigation consisted of replenishing ETc three times per week (Monday, Wednesday, and Friday). Reference evapotranspiration ETo (mm), ETc (mm), and crop water requirements (CWR) were obtained using the aforementioned program, which was updated with a 33‑year historical series of meteorological data (1990‑2023) from the Tapaste meteorological station, belonging to the National Institute of Meteorology (INSMET), located approximately 500 m from the experimental site. For the calculation of ETo and ETc, the monthly mean values of all variables involved in the calculation were used. The crop coefficients (Kc) used were: Kc initial = 0.15, Kc mid = 1.10, and Kc end = 0.35, proposed for the region by FAO.

In CROPWAT 8.0, the CWR option was used, defining four of the five modules that make up the model, which yielded the following variables: ETc and effective precipitation (P ef).

Results and Discussion

Table 1 shows soil moisture variations by treatment and evaluation date. At 25 DAS, treatments T C and T C+P had soil moisture near 100 % of field capacity (FC), while at 40 DAS, T C+P moisture dropped to approximately 90 % of FC. At 25 DAS, T E+P showed higher moisture (80 % of FC) than T E (70 % of FC). At 40 DAS, moisture values were 60 and 63 % of FC for T E and T E+P, respectively.

This behavior shows the effect of the irrigation treatments on soil moisture differences, as well as a slight beneficial effect of the foliar applications of the biostimulant on plant water economy when plants are under soil water deficit conditions.

The results of the effect of the different irrigation treatments and foliar applications of the biostimulant on plant yield and its components are presented in Table 2.

In general, the highest values of the different variables involved in yield corresponded to plants from treatments T C and T C+P, with differences between them in number of pods, grains per plant, and yield in grams per square meter.

It is worth noting that, under this irrigation treatment, the foliar applications of the biostimulant did not show a clear beneficial effect on the increase in the magnitude of these variables. However, when comparing these values between T E+P and T E plants, a considerable effect of the biostimulant was observed, with increases in all yield-related variables.

Undoubtedly, the 50 % reduction in applied irrigation water caused a considerable reduction in yield in g·m⁻² and kg·ha⁻¹ (56 %) between T C and T E plants and (16 %) between T C+P and T E+P plants, demonstrating the beneficial effect of the biostimulant applications. It should be noted that the estimated yield values for both T C and T C+P plants are within the range of yields (2222. Lamz A, Robert M. Leyva R M, Ortiz R,. Cárdenas R M, y Victor D. Gil V D. ‘Odile’ nuevo cultivar de frijol común (Phaseolus vulgaris L.), rendimiento, adaptabilidad entre épocas y aceptabilidad campesina. Cultivos Tropicales. 2021, 42, no. 3, e09. ISSN impreso: 0258-5936. Available from: https://ediciones.inca.edu.cu/index.php/ediciones ) working with the same species under three planting dates (September, November, and January) and with the black-grain cultivars "Cuba Cueto 25 N" (1695.8 kg·ha⁻¹) and "ICA PIJAO" (1550.9 kg·ha⁻¹). They also noted that the highest yields were obtained in September planting, associated with higher rainfall and temperatures, largely coinciding with (2323. Dianatmanesh M, Kazemeini S A, Bahrani M J, Shakeri E, Alinia M, Amjad S F, Mansoora N, Pocazi P, Lalarukh I, Abbas M H H. et al. Yield and yield components of common bean as influenced by wheat residue and nitrogen rates under water deficit conditions. Environ. Technol. Innov. 2022, 28, 102549. Available from: https://doi.org/10.1016/j.eti.2022.102549.), who stated that the number and weight of grains per pod, and more specifically the number of pods per plant, are the characteristics most affected in common bean under soil water deficit conditions.

Research carried out by (2424. Gómez-Bellot M J, Guerrero L, Yuste J E, Vallejo F, Sánchez-Blanco M J. Identifying bioactive compounds in common bean (Phaseolus vulgaris L.) plants under water deficit conditions. Horticulturae. 2024, 10, 663. Available from: https://doi.org/10.3390/horticulturae10070663 .) with the black bean cultivar "Triunfo 70", saving 60 % of irrigation water, found negative effects on the physiological response of plants to water deficiency. However, regarding yield, only a decrease in the number of pods per plant was found, which largely agrees with (2525. Balko C, Torres A M y Gutierrez N. Variability in drought stress response in a panel of 100 faba bean genotypes. Front. Plant Sci. 2023, 14:1236147. Available from: https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1236147 ), who, working with 100 specimens of Vicia faba, stated that moderate water stress negatively affects the number of pods per plant without reducing grain size or the number of grains per pod.

Studies in Iran examined the effect of four irrigation treatments (25, 50, 75, and 100 % of crop water requirements (2626. Jahanbakhshi M, Sadeghi M, Tohidi M, F. Fotouhi F, y Fazelzadeh S A. Efficacy of Ascorbic Acid as a Cofactor to Increase Irrigation Water-Use Efficiency (IWUE) and Mung Bean (Vigna radiata L.) Yield. J. Agric. Sci. Technol. 2024, 26 (3): 593-606. Available from: https://doi.org/10.22034/JAST.26.3.593. ), CWR) on Vigna radiata and three foliar applications (0, 10, and 20 millimoles (mM) of ascorbic acid). They found that the highest yield (1228 kg·ha⁻¹) corresponded to the 75 % CWR treatment with 20 mM ascorbic acid.

The water footprint measures the volume of water used or contaminated in the production of agricultural products, reflecting the resources allocated to agriculture (12-13). It is generally divided into three components: blue, green, and grey water (1111. Cao X, Bao Y, Li Y, Li J, y Wu M. Unravelling the effects of crop blue, green and grey virtual water flows on regional agricultural water footprint and scarcity. Agricultural Water Management. 2023, 278, 108165. Available from: https://doi:10.1016/j.agwat.2023.108165. ). Understanding these components and their correlations is crucial for effective water management and conservation strategies.

The accumulated values of green ET and blue ET over the 80-day crop cycle (Table 3) indicate that, regardless of the treatment, the contribution of irrigation (blue ET) to crop evapotranspiration was always greater.

The grey component of the water footprint was calculated according to the proposed methodology and using 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 various regulations and directives that agree on this value for nitrogen (e.g., EU Nitrates Directive, 91/676/EEC; Resolução CONAMA nº 357, of March 17, 2005*). C max represents the maximum allowable N concentration in the receiving water body, with a value of 50 mg NO₃·L⁻¹ according to the Salvadoran Mandatory Standard for Wastewater Discharged into a Receiving Body, CONACYT NSO:13.49.01:09, 2009 (2727. 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 background N concentration in the receiving water body prior to the polluting activity, generally considered negligible in many studies (=0).

The grey water footprint (WF grey) was calculated as follows:

The values of green, blue, grey, and total water footprint are presented in Table 4. It was found that the total WF values for plants under treatments T C and T C+P were very similar, differing by only 0.213 m³·kg⁻¹. This indicates that the foliar applications of PectiMorf had a very slight effect on reducing total WF when plants were grown under adequate water supply conditions, a trend consistent with the yield results.

On the other hand, the difference between plants from treatments T E and T E+P was 1.64 m³·kg⁻¹, demonstrating the beneficial effect of these applications in reducing total WF when plants were under lower water supply conditions.

It is worth noting that the lowest total WF values corresponded to plants that received the biostimulant applications, regardless of the irrigation treatment, even though they showed the lowest yields. Also, in this case, the greatest contribution to total WF came from irrigation.

In studies carried out on faba bean (Vicia faba) (2828. Aldulaimy S E, Mohammed H J, Aljoumani B, Salman A K. Water footprint and evapotranspiration partitioning in drip-irrigated Faba bean: Effects of Irrigation Regime and Planting Pattern. Agronomy. 2025, 15, 2282. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy15102282.), two irrigation treatments (25 and 50 % of management allowable depletion, MAD) were tested, which influence the distribution of green and blue WF, along with two planting patterns (single row L1 and double row L2). It was found that the combination of frequent irrigation (25 % MAD) and a denser plant cover (L2) optimized transpiration and reduced evaporation losses, contributing to a lower water footprint (~0.638 m³·kg⁻¹). Additionally, it was noted that a lower water footprint not only indicates greater water productivity but also contributes to more sustainable and climate-resilient agricultural practices in water-scarce regions.

Conclusions