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Modelización del crecimiento de los
cultivos como herramienta para evaluar
 el manejo del agua para enfrentar los
     impactos del cambio climático

        MODELO AQUACROP

           Ing. Ph.D. Magalí García Cárdenas
Modelización de la productividad de
   agua?
Modelización de la productividad del agua



        Realidad




                           Model: F(x)
                           F(x) = (f1(x), f2(x),
¿Para qué?

               Porque? investigar ‘escenarios’


                                                 Productos
                        Realidad
                                                 observados

nuevas
situaciones;
INGRESOS
FUTUROS
                                            Productos
                                            Simulados bajo
                                            condiciones
                                            presentes y
                       Modelo:
                                            futuras
Modelización de la productividad de agua?
    ¿Porqué?  investigar
  Para que?
         ‘escenarios’


                Realidad              Productos observados



             Muchas realidades adaptadas bajo un
INSUMO
S
             clima cambiante: Estrategias de
             manejo

                                         Productos
                                         simulados

                 Model: F(x)
Modelización de productividad de agua de los
    cultivos
     Enfoque 1: Modelos mecanísticos
    Especializados y muy poderosos:
    - Para investigación fundamental
    - Generalmente para trabajo experimental o planta
    • requieren una alta experticia para ser usados
    • requieren elevada cantidad de datos de entrada
    • requieren elevada precisión de los datos de entrada

      Enfoque 2: Modelos funcionales
       Modelos simples y robustos:
       -Para planificación y evaluación                     BUDGE
                                                            T
       -Uso a nivel de sistemas de riego y regional
       • Más fáciles de usar
       • Requieren menos datos                              FAO-
                                                            AQUACRO
5
       • Los resultados son menos precisos                  P
En el caso de Aquacrop: Para evitar sobre o sub irrigar~
    Función Ks y para reducir el tiempo de experimentación
6                     ETc adj = ETo * Kc * KS




                      Disminución del agua en la zona radicular (mm)
Bases del AquaCrop (FAO)
7




                                 evapo-         irrigation (I)
                                                        rainfall (P)
                                                                                 CO2
                              transpiration
                             (ET)
                                                                                       H2O
    stored soil water (mm)




                               field capacity




                               threshold



                               wilting point


             0.0
    capillary                                      (DP)
      rise                                         deep
      (CR)                                      percolation

                                      Balance hídrico                  Productividad de
                                      del suelo                    +   agua del cultivo
EVAPOTRANSPIRACIÓN

Evaporación             Transpiración

              Clima
              Cultivo
              Manejo
Evapotranspiración de referencia (mm día-1)
Radiación neta en la superficie de referencia (MJ m-2 día-1)
Densidad del flujo del calor del suelo (MJ m-2 día-1)
Temperatura (ºC) media del aire a 2 m. de altitud
Promedio horario de la velocidad del viento (ms-1)
Presión de saturación del vapor (kPa)
Presión de vapor real (kPa)
Déficit de presión de saturación del vapor (kPa)
Pendiente de la curva de presión de saturación de vapor
(kPaºC-1)
                                -1
Transpiración del cultivo
                                 Evapotranspiración de referencia
                Coeficiente de
                                                   CC = Cobertura del
                cultivo
                                                   cultivo

     EvapoTranspiración = Kc x ETo



     =     Transpiración potencial : [Kctop CC*] x ETo
         + Evaporación potencial: [Kcbare (1-CC*)] x ETo




10   Sin estrés hídrico
Transpiración del cultivo




11
Transpiración del cultivo
                                 Medida de las
     Cobertura del              secciones de la
                                sombra con una
        cultivo                  regla a medio
                                      día

                                 Cobertura del
                                cultivo estimado
                                 a simple vista




12
evapo-         irrigation (I)
                                                                         transpiration             rainfall (P)

     Transpiración del cultivo                                          (ET)




                                               stored soil water (mm)
 Estrés hídrico
                                                                          field capacity




                                                                          threshold




Demanda evaporativa de la atmósfera
                                                                          wilting point


                                                        0.0
                                               capillary                                      (DP)
                                                 rise                                         deep
                                                 (CR)                                      percolation


     Transpiración del cultivo= Kc x ETo                                x Ks
      Kctop   x cobertura del cultivo aj.                                Coeficiente de
                                                                            estrés




                                      tiempo


13
Productividad de agua de la biomasa: WP
                               3
above-ground biomass (kg/m²)


                                                                            
                                                                      

                                                                 
                               2

                                                            (WP) water
                                                             productivity
                               1              
                                         




                               0
14
                                              Sum (Tr)       (mm(agua))
WP: Demostrada relación conservativa y estable entre la
             biomasa y la transpiración del cultivo acumulada

                                           Dividiendo entre la ETo se
                                           normaliza W para eliminar la
                                                        P
                                           variabilidad climática

                                           Los cultivos se agrupan en clases
                                           con similar W P




15
 Data   from Steduto and Albrizio (2005)
above-ground biomass (kg/m²)   3
                                                               WP*
                                                                 1


                                                           26 – 30 g/m2 para cultivos C4
                               2




                               1                       WP*
                                                         2

                                                           10 – 15 g/m2 para cultivos C3


                               0
                                   0   20   40   60   80      100      120     140         160
                                                                      Suma (Ta/ETo)

 una normalización climática permite extrapolar simulaciones
 de crecimiento entre zonas y épocas
16
WP combinada de maíz
                       35000       China99

                                   Ghana01

                                   Hawaii83
                       30000
                                   Hungary 0N

                                   Hungary 175 kgN/ha
                       25000
     Biomass (kg/ha)




                                   Gainesville irrigated 400N

                                   Spain96Full irrigation
                       20000
                                   Spain96 50%irri

                                   C4 29kg/ha
                       15000

                       10000

                       5000
                                                                                            Maize
                          0
                               0   20                40            60        80       100       120
                                                                Σ( Ta/ETo)

17                                                          from L. Heng et al. (unpublished)
Productividad de agua del cult.: WP



     Ventaja en comparación de otros indicadores de eficiencia


     • WP es muy constante incluso bajo estreses (agua, salinidad)
     • WP se normaliza para el clima disminuyendo la interacción ambiental

     • WP muestra diferencias entre grupos de cultivos (C3 & C4)




18
Esquema de AquaCrop (FAO)
19
20
Posibles aplicaciones para evaluación de CC




        Generación de calendarios de riego
Posibles aplicaciones para evaluación de CC




 Evaluación de vulnerabilidad y opciones de adaptación
Posibles aplicaciones para evaluación de CC




Evaluación de opciones de vulnerabilidad y opciones de adaptación
Posibles aplicaciones para evaluación de CC




Evaluación de opciones de vulnerabilidad y opciones de adaptación
Posibles aplicaciones para evaluación de CC




    Manejo de variedades y épocas de siembra
Rendimiento de quinua en diferentes
                             épocas
    3,0

                       Viacha
    2,5                Patacamaya
                       Uyuni
    2,0


    1,5
m
H
T
a
/




    1,0


    0,5


    0,0
          Año Húmedo Año Normal   Año Seco   Año Húmedo Año Normal   Año Seco

                 AÑO DE REFERENCIA                         2050




              Ahora AQUACROP incorpora
              escenarios A1B, A2, B1 y B2



                    Datos: Claudia Saavedra
                            (Bolivia)
26
Rendimiento de quinua bajo diferentes
            estrategias de manejo




                 Función de producción de agua del cultivo de quinoa en
                 Patacamaya (Altiplano Central) bajo a) cultivo a secano y b)
                 bajo la estrategia de riego deficitario de referencia (RDo) con
                 indicación de la curva logística (línea sólida) y el intervalo de
                 confianza del 95%.

27
condiciones
                Conclusiones


                                                              secano      riego
     Permite  evaluar la influencia combinada de la elevación de CO2 y temperatura
     en forma realística
     Determina el déficit de agua, permitiendo la programación de riego
     suplementario.
     Permite la evaluación del impacto del calendario de riego de lamina fija o de
     intervalos fijos y bajo diferentes métodos de riego.
      Lleva a cabo análisis de escenarios climáticos futuros.
     Permite analizar estrategias de adaptación bajo condiciones de CC, como ser
     manejo de variedades y/o épocas de siembra.
     LIMITACIONES
     Su evaluación es puntual, no permitiendo análisis geográficos.
     No incluye muchos tipos de cultivos.
     No incluye módulos de plagas y enfermedades ni de salinidad de suelos.

28

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Modelización del crecimiento de los cultivos como herramienta para evaluar el manejo del agua para enfrentar los impactos del cambio climático

  • 1. Modelización del crecimiento de los cultivos como herramienta para evaluar el manejo del agua para enfrentar los impactos del cambio climático MODELO AQUACROP Ing. Ph.D. Magalí García Cárdenas
  • 2. Modelización de la productividad de agua? Modelización de la productividad del agua Realidad Model: F(x) F(x) = (f1(x), f2(x),
  • 3. ¿Para qué? Porque? investigar ‘escenarios’ Productos Realidad observados nuevas situaciones; INGRESOS FUTUROS Productos Simulados bajo condiciones presentes y Modelo: futuras
  • 4. Modelización de la productividad de agua? ¿Porqué?  investigar Para que? ‘escenarios’ Realidad Productos observados Muchas realidades adaptadas bajo un INSUMO S clima cambiante: Estrategias de manejo Productos simulados Model: F(x)
  • 5. Modelización de productividad de agua de los cultivos Enfoque 1: Modelos mecanísticos Especializados y muy poderosos: - Para investigación fundamental - Generalmente para trabajo experimental o planta • requieren una alta experticia para ser usados • requieren elevada cantidad de datos de entrada • requieren elevada precisión de los datos de entrada Enfoque 2: Modelos funcionales Modelos simples y robustos: -Para planificación y evaluación BUDGE T -Uso a nivel de sistemas de riego y regional • Más fáciles de usar • Requieren menos datos FAO- AQUACRO 5 • Los resultados son menos precisos P
  • 6. En el caso de Aquacrop: Para evitar sobre o sub irrigar~ Función Ks y para reducir el tiempo de experimentación 6 ETc adj = ETo * Kc * KS Disminución del agua en la zona radicular (mm)
  • 7. Bases del AquaCrop (FAO) 7 evapo- irrigation (I) rainfall (P) CO2 transpiration (ET) H2O stored soil water (mm) field capacity threshold wilting point 0.0 capillary (DP) rise deep (CR) percolation Balance hídrico Productividad de del suelo + agua del cultivo
  • 8. EVAPOTRANSPIRACIÓN Evaporación Transpiración Clima Cultivo Manejo
  • 9. Evapotranspiración de referencia (mm día-1) Radiación neta en la superficie de referencia (MJ m-2 día-1) Densidad del flujo del calor del suelo (MJ m-2 día-1) Temperatura (ºC) media del aire a 2 m. de altitud Promedio horario de la velocidad del viento (ms-1) Presión de saturación del vapor (kPa) Presión de vapor real (kPa) Déficit de presión de saturación del vapor (kPa) Pendiente de la curva de presión de saturación de vapor (kPaºC-1) -1
  • 10. Transpiración del cultivo Evapotranspiración de referencia Coeficiente de CC = Cobertura del cultivo cultivo EvapoTranspiración = Kc x ETo = Transpiración potencial : [Kctop CC*] x ETo + Evaporación potencial: [Kcbare (1-CC*)] x ETo 10 Sin estrés hídrico
  • 12. Transpiración del cultivo Medida de las Cobertura del secciones de la sombra con una cultivo regla a medio día Cobertura del cultivo estimado a simple vista 12
  • 13. evapo- irrigation (I) transpiration rainfall (P) Transpiración del cultivo (ET) stored soil water (mm) Estrés hídrico field capacity threshold Demanda evaporativa de la atmósfera wilting point 0.0 capillary (DP) rise deep (CR) percolation Transpiración del cultivo= Kc x ETo x Ks Kctop x cobertura del cultivo aj. Coeficiente de estrés tiempo 13
  • 14. Productividad de agua de la biomasa: WP 3 above-ground biomass (kg/m²)    2  (WP) water productivity 1   0 14 Sum (Tr) (mm(agua))
  • 15. WP: Demostrada relación conservativa y estable entre la biomasa y la transpiración del cultivo acumulada Dividiendo entre la ETo se normaliza W para eliminar la P variabilidad climática Los cultivos se agrupan en clases con similar W P 15 Data from Steduto and Albrizio (2005)
  • 16. above-ground biomass (kg/m²) 3 WP* 1 26 – 30 g/m2 para cultivos C4 2 1 WP* 2 10 – 15 g/m2 para cultivos C3 0 0 20 40 60 80 100 120 140 160 Suma (Ta/ETo) una normalización climática permite extrapolar simulaciones de crecimiento entre zonas y épocas 16
  • 17. WP combinada de maíz 35000 China99 Ghana01 Hawaii83 30000 Hungary 0N Hungary 175 kgN/ha 25000 Biomass (kg/ha) Gainesville irrigated 400N Spain96Full irrigation 20000 Spain96 50%irri C4 29kg/ha 15000 10000 5000 Maize 0 0 20 40 60 80 100 120 Σ( Ta/ETo) 17 from L. Heng et al. (unpublished)
  • 18. Productividad de agua del cult.: WP Ventaja en comparación de otros indicadores de eficiencia • WP es muy constante incluso bajo estreses (agua, salinidad) • WP se normaliza para el clima disminuyendo la interacción ambiental • WP muestra diferencias entre grupos de cultivos (C3 & C4) 18
  • 20. 20
  • 21. Posibles aplicaciones para evaluación de CC Generación de calendarios de riego
  • 22. Posibles aplicaciones para evaluación de CC Evaluación de vulnerabilidad y opciones de adaptación
  • 23. Posibles aplicaciones para evaluación de CC Evaluación de opciones de vulnerabilidad y opciones de adaptación
  • 24. Posibles aplicaciones para evaluación de CC Evaluación de opciones de vulnerabilidad y opciones de adaptación
  • 25. Posibles aplicaciones para evaluación de CC Manejo de variedades y épocas de siembra
  • 26. Rendimiento de quinua en diferentes épocas 3,0 Viacha 2,5 Patacamaya Uyuni 2,0 1,5 m H T a / 1,0 0,5 0,0 Año Húmedo Año Normal Año Seco Año Húmedo Año Normal Año Seco AÑO DE REFERENCIA 2050 Ahora AQUACROP incorpora escenarios A1B, A2, B1 y B2 Datos: Claudia Saavedra (Bolivia) 26
  • 27. Rendimiento de quinua bajo diferentes estrategias de manejo Función de producción de agua del cultivo de quinoa en Patacamaya (Altiplano Central) bajo a) cultivo a secano y b) bajo la estrategia de riego deficitario de referencia (RDo) con indicación de la curva logística (línea sólida) y el intervalo de confianza del 95%. 27
  • 28. condiciones Conclusiones secano riego Permite evaluar la influencia combinada de la elevación de CO2 y temperatura en forma realística Determina el déficit de agua, permitiendo la programación de riego suplementario. Permite la evaluación del impacto del calendario de riego de lamina fija o de intervalos fijos y bajo diferentes métodos de riego.  Lleva a cabo análisis de escenarios climáticos futuros. Permite analizar estrategias de adaptación bajo condiciones de CC, como ser manejo de variedades y/o épocas de siembra. LIMITACIONES Su evaluación es puntual, no permitiendo análisis geográficos. No incluye muchos tipos de cultivos. No incluye módulos de plagas y enfermedades ni de salinidad de suelos. 28

Hinweis der Redaktion

  1. Now again this raised more questions: what is, and why do we use crop water productivity modeling?. Using field work is clear: you test different combinations of drought stress and irrigation for your crop IN REALITY, and you observe and analyze the effect. A model, is part of reality, represented as a combination of mathematical functions. SPAC= soil plant atmosphere continuum
  2. So, that was some explanation about modeling and model calibration and validation. That was the “What”, but the how about the “Why?”. Suppose you want to check NEW situations, so new inputs!! How will the crop respond to situations that did not yet occur in reality in the past? I previously said: let’s solve part of the agricultural water&food problem by deficit irrigation: give guidelines by combining field work with crop water productivity modeling; but then: WHY modeling?
  3. OR: How would the crop react to new management (new reality) under different conditions? Testing them all in reality would be very very time consuming.