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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| Publicado en: | Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias |
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78 8411 Ecofisiología y manejo de cultivo spa UNCPBA.FA UNCPBA.FA UNCPBA.FA UNCPBA.FA UNCPBA.FA UNCPBA.FA UNCPBA.FA UPM_DBV |
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Aguas, Laura Confalone, Adriana Lázaro, Laura Mestelan, Silvia Navarro, Miguel Roca, Núria Sau, Federico Vilatte, Carlos |
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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 Prior to their use in decision-making, crop models need to be calibrated with field data from the region where the model will be used. The objectives of this research were calibrate and validate the predictive ability of CROPGRO-soybean model. Data from two cultivars maturity group IV (Asgrow 4656 and Don Mario DM4700) and three years of field experiments in conditions not limiting in Azul, Buenos Aires, Argentina were used. Calibration started with the coefficients of group IV that by default are in files: species, ecotype and cultivate. With the original species file, dry matter, increasing the number of pods and growth were underestimated. Minor changes in file were made to adjust phenology and growth dynamics for both cultivars. The cardinal base temperatures for photosynthesis and pod formation were reduced; with these modifications good predictions for growth and yield were obtained. With the CROPGRO-soybean calibrated and using projections for the region from PRECIS regional climate model under the SRESA2 scenario in the years 2030 and 2060, the effects of global climate change in future soybean crop yield were evaluated. Under these scenarios and rainfed conditions, are anticipated yield increases of 34 and 38% for each of the years studied with a slight improvement delaying the planting date, respect to current optimum date. |
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Buenos Aires (Argentina : provincia) Cambio climático Climate change Fenología Modelo de cultivo Modelos dinámicos Rendimiento de cultivos Soja Soybean Yield |
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Ciencias agrarias |
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Parameterization of CROPGRO-soybean model and its use as a tool to assess the impact of climate change on the soybean crop Parametrización del modelo CROPGRO-soybean y su uso como herramienta para evaluar el impacto del cambio climático sobre el cultivo de soja |
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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.
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Parametrización del modelo CROPGRO-soybean y su uso como herramienta para evaluar el impacto del cambio climático sobre el cultivo de soja Buenos Aires (Argentina : provincia) Cambio climático Climate change Fenología Modelo de cultivo Modelos dinámicos Rendimiento de cultivos Soja Soybean Yield Aguas, Laura Confalone, Adriana Lázaro, Laura Mestelan, Silvia Navarro, Miguel Roca, Núria Sau, Federico Vilatte, Carlos |
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