Parametrización del modelo CROPGRO-soybean y su uso como herramienta para evaluar el impacto del cambio climático sobre el cultivo de soja
Antes de su uso para la toma de decisiones, los modelos de cultivos deben ser calibrados con datos de campo de la región en la cual serán utilizados. Los objetivos del trabajo fueron calibrar y validar la capacidad predictiva del modelo CROPGRO-soybean. Se utilizaron datos de dos cultivares del grup...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , , , , , |
|---|---|
| Formato: | article Artículo publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias
2016
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://bdigital.uncu.edu.ar/8444 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Antes de su uso para la toma de decisiones, los modelos de cultivos deben ser
calibrados con datos de campo de la región en la cual serán utilizados. Los objetivos del
trabajo fueron calibrar y validar la capacidad predictiva del modelo CROPGRO-soybean.
Se utilizaron datos de dos cultivares del grupo de madurez IV (Asgrow 4656 y Don Mario
DM4700) y tres años de experimentos de campo en condiciones no limitantes en
Azul, Buenos Aires, Argentina. La calibración comenzó con los coeficientes del grupo
IV que por defecto se encuentran en los archivos: especie, ecotipo y cultivar. Modificaciones
menores fueron hechas para ajustar la fenología y dinámica del crecimiento
para ambos cultivares. Con el archivo especie original la materia seca, el aumento del
número de vainas y el crecimiento de las mismas fue subestimado. La temperatura
base cardinal para la fotosíntesis y formación de vainas se redujeron, con estas modificaciones
se obtuvieron buenas predicciones para crecimiento y rendimiento. Con el
CROPGRO-soybean calibrado y utilizando las proyecciones para la región del modelo
climático regional PRECIS bajo el escenario SRESA2 en los años 2030 y 2060, se evaluaron
los efectos del cambio climático global futuro en los rendimiento del cultivo de soja. Bajo
esos escenarios y en condiciones de secano, se prevén aumentos del rendimiento de 34
y 38% para cada uno de los años estudiados, con una leve mejora atrasando la fecha de
siembra respecto de la óptima actual.
• rendimiento • soja |
|---|