Aplicación del Sistema Integrado en la simulación del rendimiento del cultivo de maíz

INTRODUCCION

La simulación computarizada permite reducir tiempos, esfuerzos y recursos necesarios en la gestión agrícola. Los modelos de simulación de rendimiento de cultivos reproducen su comportamiento, y permiten seleccionar distintos ambientes de simulación y analizar la respuesta ante estas variaciones.

Figura 1.Esquema del Modelo Cropsyst
En el CIOMTA se realizan pruebas de simulación del rendimiento de cultivos con CropSyst (Stockle y Nelson, 1.998), un modelo de simulación que permite caracterizar el comportamiento de diferentes cultivos en una larga serie de años, mediante pasos de tiempo diarios, con rotaciones y parámetros de entrada seleccionados por el usuario (Figura 1).

CropSyst permite seleccionar cultivos y variedades, rotación, riego, fertilización nitrogenada, tipo de laboreo y manejo de residuos. Además, permite realizar análisis de impacto ambiental en cuanto a erosión del suelo, lixiviación y variaciones climáticas.

OBJETIVO

La aplicación de este modelo tiene como objetivo representar la influencia del clima sobre el rendimiento de cultivos extensivos en una forma espacial. Para esto se utiliza a Cropsyst como un módulo interno del Sistema Integrado del CIOMTA (SIC), aplicándolo en forma automática en zonas definidas sobre una grilla del territorio. De esta forma puede estudiarse la distribución espacial del rendimiento por medio de mapas construidos a partir de los resultados de las simulaciones, y evidenciar la variabilidad interanual de los mismos en función de la variabilidad climática, pudiendo revelar tendencias positivas o negativas ante variables que presenten cambios estables en el tiempo.

En este caso, el modelo es ejecutado sobre series históricas de 32 años de datos meteorológicos, en conjunto con datos de suelos clasificados a nivel de serie, datos agronómicos de un cultivo de maíz creciendo sin limitaciones nutricionales y sembrado en la fecha óptima recomendada para la zona. Se realizó la calibración para estas condiciones como un primer paso en la utilización del modelo con fines predictivos.

PRUEBAS DE SIMULACION

Se realizaron pruebas de simulación de rendimiento sobre diferentes zonas piloto. La calibración y parametrización (CIOMTA, 2004, datos no publicados) se efectuó sobre dos áreas agrícolas, ubicadas en Bella Vista (Corrientes), Marcos Juárez (Córdoba) y Paraná (Entre Ríos).

Las simulaciones definitivas se realizaron sobre el cultivo de maíz en una zona que abarca los departamentos de Paraná y Nogoyá (Entre Ríos). Esta zona fue seleccionada por su importancia agrícola, y la disponibilidad de datos meteorológicos y edáficos.

MODELIZACION

CropSyst fue evaluado en su habilidad para simular un cultivo de maíz de alto rendimiento en las campañas 1971/1972 a 2003/2004. En la caracterización de los suelos se utilizó la información de las Cartas de Suelos de la República Argentina, Departamentos Paraná y Nogoyá; los suelos más abundantes en esta región corresponden a Molisoles, Vertisoles y Alfisoles. Los datos fenológicos y coeficientes genéticos de la variedad utilizada corresponden a un híbrido simple de ciclo completo, sembrado en fecha considerada óptima para la región (15 de septiembre). No se tuvieron en cuenta otras variables incidentes en el rendimiento, como por ejemplo las provenientes del avance en genética o mejores condiciones de laboreo con respecto a años anteriores.

En el SIC se definió una zona de estudio rectangular que abarca los departamentos mencionados; un requerimiento del SIC es que las zonas deben ser de forma rectangular, y contener un número menor a 1000 celdas. Éstas pueden ser de una resolución variable (actualmente se utilizan dos resoluciones, de 5km x 5km y 1km x 1km; en caso de querer analizar zonas de mayor dimensión se pueden crear sub-zonas y luego crear un mosaico con los mapas de salidas). Este escenario se complementa con los parámetros de suelo, clima y cultivo para conformar el ambiente de simulación. Dentro de la zona rectangular ya mencionada, se definió un escenario de simulación constituido por un polígono irregular que abarca la superficie de ambos departamentos.

Figura 2. Mapa de rendimientos promedio de maíz en el área de estudio. Datos de obtenidos sin limitaciones hidricas ni nutricionales para un cultivo sembrado en fecha óptima.

Se realizaron simulaciones sobre la totalidad de la superficie agrícola de estos dos departamentos, y se obtuvieron los mapas de rendimiento (Figura 2); también se realizaron simulaciones puntuales sobre una celda de 5km x 5km, correspondiente a un suelo Argiudol Ácuico, de la Serie Tezanos Pinto, ubicada en Colonia Ensayo, Provincia de Entre Ríos (Figura 3). Esta corrida de simulación, realizada en condiciones no limitantes en nutrientes y disponibilidad hídrica adecuada, permitió confrontar el modelo con resultados experimentales de las campañas 1993/1994 a 2003/2004 (Figura 4), siendo los experimentos realizados en condiciones similares. También se calcularon índices estadísticos (Tabla 1) basados en la discrepancia entre los valores simulados y observados.

Tabla 1

El modelo predijo razonablemente bien las fechas de inicio de los estadios fenológicos, principalmente evaluadas a través de las fechas de emergencia, floración y madurez relativa. También pudo observarse que el modelo refleja adecuadamente el efecto de la variación climática interanual sobre el rendimiento del cultivo. La simulación sobre toda la serie histórica (Figura 3) muestra rendimientos variables entre años, pero con una pequeña variación positiva conforme nos acercamos a los años más actuales (una línea de tendencia teórica nos indica un incremento en el rinde de aproximadamente 68 kg.ha-1 año-1).

Figura 3. Rendimientos observados (en t/ha) para la zona “Colonia Ensayo” del Dpto. Paraná. Datos obtenidos sin limitaciones hídricas ni nutricionales, para un cultivo de maíz sembrado en fecha óptima.

Como puede verse en la Figura 4, los resultados presentan un ajuste aceptable (r2 = 0,77) con la pendiente 1:1. Este valor es aceptable si se tiene en cuenta que, si bien se trata de datos obtenidos en condiciones experimentales, no pudo chequearse su fiabilidad.

Figura 4. Comparación entre rendimientos observados y estimados para las campañas 1993/94 a 2003/04.

En general, los índices estadísticos expresan un buen ajuste entre los rendimientos expresados por el modelo y aquellos de los ensayos (Tabla 1), con excepción de los correspondientes a la campaña 1995/1996, donde se pudo comprobar que el modelo sobreestimó el efecto de las bajas temperaturas mínimas ocurridas en el período siembra-emergencia del cultivo; si bien el ajuste logrado es importante, la sensibilidad del modelo a las temperaturas extremas es un aspecto a mejorar para afianzar la eficiencia de la simulación.

CONCLUSIONES

Los resultados obtenidos permiten mostrar una adaptación del modelo CropSyst para predecir la variabilidad espacial en el rendimiento de un cultivo extensivo aplicada específicamente a un maíz de alto rendimiento.

Puede decirse que el CIOMTA cuenta con una herramienta fundamental para generar mapas zonales, con dos niveles de resolución, sobre grillas que cubren el área de estudio de CIOMTA y para distintos cultivos de importancia agrícola; como así también permite estudiar el rendimiento de éstos a lo largo de una serie de años, pudiendo analizar la variación que presentan.

Puede decirse que el modelo CropSyst es una herramienta útil a la hora de cuantificar el rendimiento de un cultivo ante variaciones en el clima, tal como queda demostrado con las simulaciones.