Automatización del modelo de simulación de cultivos DSSAT para evaluar el desempeño productivo bajo distintas estrategias de manejo y escenarios ambientales

La adaptación de sistemas agrícolas a los crecientes cambios ambientales requiere evaluar distintos manejos cuyos resultados brinden el máximo beneficio productivo o ambiental. Los modelos de simulación de cultivos han demostrado ser una herramienta efectiva para llevar a cabo esta tarea. Decision S...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Figarola, L.A., Ghersa, F., Castro, R., Ferraro, D.O.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/115512
http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/cai/CAI_20.pdf
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description La adaptación de sistemas agrícolas a los crecientes cambios ambientales requiere evaluar distintos manejos cuyos resultados brinden el máximo beneficio productivo o ambiental. Los modelos de simulación de cultivos han demostrado ser una herramienta efectiva para llevar a cabo esta tarea. Decision Support Systems for Agrotechnology Transfer (DSSAT) es un software que permite simular el crecimiento, desarrollo y rendimiento de cultivos en base a dinámicas suelo-planta-atmósfera. El objetivo de este trabajo es generar una herramienta de software para explorar rangos de parametrizaciones respecto de las decisiones de manejo (i.e. cantidad y tipo de fertilizante aplicado y secuencias de cultivos), y automatizar la generación de información requerida por DSSAT para simular los modelos. A partir de una lista de cultivos y sus fechas de siembra, se genera una matriz de restricciones para determinar secuencias agronómicamente factibles. Luego, se generan especificaciones estructuradas detallando el clima, suelo, condiciones iniciales, estructura del cultivo y fertilización para cada cultivo. El resultado principal es la exploración de todo el conjunto decisiones de manejo posibles bajo las mismas condiciones ambientales, permitiendo el análisis y búsqueda de aquellas decisiones que optimicen los beneficios buscados (i.e. rendimiento, rentabilidad económica o conservación de suelo, entre otros).
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