presentación caracterización agroclimática
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Gestión del Riesgo Agroclimático en zonas productoras de Arroz en ColombiaTRANSCRIPT
Componente 1
http://www.aclimatecolombia.org/modelacion-y-pronosticos-agroclimaticos/
GESTIÓN DEL RIESGO AGROCLIMÁTICO EN
ZONAS PRODUCTORAS DE ARROZ DE
COLOMBIA
Identificación de Zonas Climáticas
Homólogas (ZCH)
1
Caracterización Agroclimática
de las ZCH 2
Modelos de Pronóstios Climático Estacional 3
Modelos de Cultivo de Arroz 4
Identificación de ambientes con condiciones
climáticas similares
Entendimiento de los patrones climáticos
(Relación clima - planta)
Conocimiento de condiciones climáticas a corto plazo (3 meses)
Pronósticos de rendimiento. Buenas practicas de manejo
agronómico. Efectos de la variabilidad del clima.
-77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70
24
68
-6
-4
-2
0
2
4
-77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70
24
68
-25
-20
-15
-10
-5
0
-77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70
24
68
-2
0
2
4
-80 -78 -76 -74 -72 -70 -68
24
68
4
6
8
10
12
-80 -78 -76 -74 -72 -70 -68
24
68
4
6
8
10
12
05
10
15
20
25
30
35
Hierarchical Clustering
inertia gain
Agra
do
Cam
poale
gre
II
IbagueI
Barb
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Cum
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a13075010
Monte
ria13055030
Monte
ria13085040
Monte
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Monte
ria13065020
Monte
libano2502516
Monte
ria13075050
Taura
mena_C
asanare
Yopal_
Casanare
010
20
30
Click to cut the tree
Heig
ht
-10 -5 0 5 10
-0.1
0-0
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0.0
00
.05
0.1
00
.15
Lag
AC
FONI vs Solar Radiation
-10 -5 0 5 10
-0.1
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
Lag
AC
F
ONI vs Mean Temperature
-10 -5 0 5 10
-0.1
5-0
.10
-0.0
50
.00
0.0
50
.10
Lag
AC
F
ONI vs Total Rain
-1.9
2.4
ONI
15.96
22.33
Mean_SRAD
25.66
29.29
MEAN_TMEAN
8.61
14.1
MEAN_OSCTEMP
1.17
2
MEAN_VPD
4.6
379.42
TOTAL_RAIN
66.48
74.31
MEAN_HR
Correlation ONI vs Climate Variables (All Clusters)
-1.9
2.4
ONI
15.96
22.33
Mean_SRAD
25.66
29.29
MEAN_TMEAN
8.61
14.1
MEAN_OSCTEMP
1.17
2
MEAN_VPD
4.6
379.42
TOTAL_RAIN
66.48
74.31
MEAN_HR
Correlation ONI vs Climate Variables (All Clusters)
ONI vs Solar Radiation
ONI vs Mean Temperature
ONI vs Total Rainfall
Lags (Months) Aumentos en anomalías de TSM generan aumentos en la componente energética del clima
ONI Rad. Solar
Aumentos en anomalías de TSM generan aumentos en la componente térmica del clima
ONI Temperatura
Aumentos en anomalías de TSM generan disminución en las componentes
hídricas e hígricas del clima
ONI Precipitación
1
2
1
Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09
Cross wavelet transform (XWT) - ONI
4
8
16
32
54
Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09
Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09
Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09
Cross wavelet transform (XWT) - RAIN
4
8
16
32
54
Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09
Wavelet coherence (WTC) - ONI and RAIN
4
8
16
32
54
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
-500
-400
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
500
1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012
Max
imu
n T
em
pe
ratu
re (C
)
An
om
aly
of
Yie
ld
Rice Yield Maximun TemperatureBajas anomalías de
Temperatura Máxima
Aumento del Rendimiento
Aumento del Rendimiento
0
50
100
150
200
Jan
Feb
Mar
Ap
r
May Jun
Jul
Au
g
Sep
Oct
No
v
De
c
21.0
21.5
22.0
22.5
23.0
23.5
Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
0.0
40.0
80.0
120.0
160.0
200.0
Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
29.0
30.0
31.0
32.0
33.0
34.0
35.0
Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
Variable Climática Umbral Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
Mín 158.8 114.0 132.3 116.3
Máx 181.9 134.5 180.7 137.3
Mín 21.8 22.6 22.5 22.2
Máx 22.7 23.2 23.1 22.9
Mín 32.9 30.7 31.5 31.9
Máx 33.8 31.5 32.4 32.6
Precipitación
Total (mm)
Temperatura
Máxima
Temperatura
Mínima
Valores extremos de los pronósticos realizados Precipitación, Temperaturas mínimas y máximas
Resumen de pronósticos realizados
Proyección de la Precipitación
Proyección de Temperatura Mínima Proyección de Temperatura Máxima
K
F C S
N K
F
C
S N
Clima
Manejo
Suelo
Planta
Determina el rendimiento potencial del cultivo.
Estima el crecimiento y rendimiento del cultivo bajo condiciones climáticas desfavorables.
Estima el crecimiento y desarrollo del cultivo bajo
limitaciones de agua y Nitrogeno.
Permite simular practicas de manejo agronómico ( Riego, fertilización nitrogenada, fechas de siembra / trasplante, etc.
Investigaciones orientadas a: Diseño de ideotipos Análisis de brechas de rendimientos Optimización del manejo del cultivo Análisis de efectos de variabilidad climática Zonificación agroecológica.
Parametrización – Indice de Área foliar
0
20
40
60
80
100
120
0 20 40 60 80 100 120 140
Co
be
rtu
ra d
el d
ose
l (%
)
Días despues de siembra
Simulado
Observado
R² = 0.8262
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100
Ob
serv
ado
Simulada
Relación Indice de Área Foliar (Simulado vs Observado)
Parametrización – Cobertura del Dosel Relación Cobertura del Dosel (Simulado vs Observado)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0 20 40 60 80 100 120 140
LAI
(m/m
)
Días despues de siembra
Simulado
Observado
R² = 0.9646
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0 2 4 6 8 10
Ob
serv
ado
Simulada
Municipio LocalidadSistema de
siembra
Fecha de
Siembra
Fecha de
Cosecha
Duración
Ciclo (Días)
Rendimiento
Observado (Ton/Ha)
Rendimiento
Simulado - Aquacrop
(Ton/Ha)
Rendimiento
Simulado -
Oryza2000
(Ton/Ha)
Espinal Cardonal 7/30/2010 11/30/2010 123 8.3 8.6 8.0
Guamo Pajuil 6/24/2010 10/29/2010 127 8.2 8.6 8.1
GuamoQuinto
Chipuelo10/14/2010 2/16/2011 125 7.1 8.7 7.1
Hileras
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
Cardonal-Espinal Pajuil-Guamo QuintoChipuelo-Guamo
Re
nd
imie
nto
(To
n/H
a)
Observado (Ton/Ha) Simulado - Aquacrop(Ton/Ha)
Simulado - Oryza2000(Ton/Ha)
-
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
SAT FC PWP
Guamo Espinal
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013
Re
nd
imie
nto
(To
n/H
a)
Siembra 1 Septiembre Siembra 20 de Agosto