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Nociones básicas sobre Modelos de Simulación de
Cultivos
Dra. Susana Valle T.
IIAS, CISVo
Red 110RT0394 METRICE
¿Qué son los modelos de simulación de cultivos (MSC)? Definiciones generales Pasos en la construcción de los modelos Fuentes de error en los modelos Ejemplos de estructuras de MSC: DSSAT-CERES CropSyst
Temario
¿Qué son los Modelos de Simulación de Cultivos (MSC)?
Los MSC son una combinación de ecuaciones matemáticas y lógicas, utilizadas para
representar conceptualmente un sistema de producción de cultivos simplificado (Ritchie,
1991)
Jones and Luyten (1998)
Jerarquía de los modelos utilizados en agricultura
World
Regions
Farming areas
Crop Ecosystems Corn, pasture
Elements Individual plants
Components Leaves, stems, roots
Micro-componentes Stomate, biochem. ways
M
A
N
A
G
E
M
E
N
T
/
R
E
S
E
A
R
C
H
Empíricos
Funcionales
Mecanísticos
Diferencias: •Escalas temporales •Escalas espaciales •Nivel de conocimiento
Temperatura Fotoperíodo
Radiación
Agua del suelo
LÍMITES DEL SISTEMA
INPUTS
TASAS
PARÁMETROS IC, RUE
OUTPUTS
Rendimiento Agua del suelo
N foliar Biomasa radical
etc
Es una colección de programas que operan en conjunto, en donde los modelos de simulación de cultivos son el centro Ayuda en la toma de decisiones de planificación y manejo en los sistemas agrícolas Reduce el tiempo y recursos humanos requeridos para analizar decisiones complejas (los sistemas agrícolas son complejos)
Provee una estructura científica de cooperación a través de la investigación para integrar nuevo conocimiento y aplicarlo en preguntas de investigación y en soluciones derivadas de ella
Características generales de DSSAT-CSM
Objetivos del DSSAT-CSM
Simular los sistemas de producción de monocultivos considerando clima, genética, agua, C y N del suelo, en una o más estaciones y en rotaciones en cualquier localidad
Provee una plataforma para la fácil incorporación de
módulos de: Estreses bióticos y abióticos Para mejorara componentes específicos
Se pueden introducir módulos de CSM
Posibilidades de Simulación
Simulación básica: Análisis de sensibilidad Simulado vs Medido
Simulación de cultivos en el tiempo Variaciones climáticas, evaluaciones de riesgo
Simulación de rotaciones de cultivos
Simulación de cultivos de varios cultivos en un mismo espacio
R= GN *GW
Valor cte.
Valle et al., 2009
0 5000 10000 15000 20000 25000 300000
250
500
750
1000
1250
1500
R2 = 0.99 p< 0.0001
Grain Number m-2
Gra
in Y
ield
(g m
-2)
0 10 20 30 40 50 600
250
500
750
1000
1250
1500
Thousand Grain Weigth (g)
Valle et al., 2009
0 200 400 600 800 1000 12000
500
1000
1500
2000
2500
3000
R2= 0.93 p< 0.001
IPARa (MJ m-2)
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.50
500
1000
1500
2000
2500
3000
RUE (g MJ-1)
Sho
ot
bio
mas
s (g
m-2
) Crecimiento
B= PAR * ei * EUR
Crecimiento
B= PAR * ei * EUR
Valor cte. 2.9 g MJ-1 Función de LAI
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.00
1
2
3
4
RU
E (g M
J-1
)
Exchangeable soil Al (cmol(+) kg-1)
0 2 4 6 80
20
40
60
80
100
120
R2 = 0.93 p< 0.001
Leaf Area Index
Inte
rce
pte
d R
ad
iatio
n (
%)
Valle et al., 2009
Simulación de Desarrollo en Trigo y Cebada
Jones et al., 2003
Etapas simuladas por el modelo DSSAT CERES-maize, wheat, barley
Control de la Fenología
Avance fenológico es controlado por: La acumulación de TT T media diaria T base 0ºC en trigo (Tb = 8-11ºC maiz) T > T óptima (29ºC), dism. la acumulación de GD En función del genotipo también por:
Fotoperíodo Vernalización, máxima entre 0-6ºC (sin vernalización en T< 0ºC ó > 15ºC
La tasa de aparición de hojas es constante