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 g...

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Detalles Bibliográficos
Publicado en:Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias
Autores principales: Aguas, Laura, Confalone, Adriana, Lázaro, Laura, Mestelan, Silvia, Navarro, Miguel, Roca, Núria, Sau, Federico, Vilatte, Carlos
Materias:
Acceso en línea:https://bdigital.uncu.edu.ar/fichas.php?idobjeto=8444
Descripción
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