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Componente 1 
http://www.aclimatecolombia.org/modelacion-y-pronosticos-agroclimaticos/
Identificación 
de Zonas Climáticas 
Homólogas (ZCH) 
GESTIÓN DEL RIESGO 
AGROCLIMÁTICO EN 
ZONAS PRODUCTORAS 
DE ARROZ DE 
COLOMBIA 
1 
Caracterización 
Agroclimática 
de las ZCH 2 
Modelos de 
Pronóstios 
Climático 
Estacional 3 
 Pronósticos de rendimiento. 
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agronómico. 
 Efectos de la variabilidad 
del clima. 
4 Modelos de 
Cultivo de Arroz 
Identificación de ambientes 
con condiciones 
climáticas similares 
Entendimiento de los 
patrones climáticos 
(Relación clima - planta) 
Conocimiento de 
condiciones climáticas 
a corto plazo (3 meses)
0 
-5 
-10 
-15 
-20 
-77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70 
2 4 6 8 
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-77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70 
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-25 
-77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70 
2 4 6 8 
4 
2 
-0
2 4 6 8 -80 -78 -76 -74 -72 -70 -68 
-80 -78 -76 -74 -72 -70 -68 
4 
6 
8 
10 
12 
Hierarchical Clustering 
0 5 10 15 20 25 30 35 
inertia gain 
Agrado 
CampoalegreII 
IbagueI 
Barbascal_San_Martin 
Cumaral_Meta 
Uni_Llanos 
Apto_Vanguardia 
Apiay_Villavicencio 
La_Libertad 
Aguazul_Casanare 
Baraya 
Palermo 
Campoalegre 
Valle_Sanjuan 
Ibague_Piedras 
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VillaviejaI 
Saldana_Prado 
Venadillo_Ambalema 
CampoalegreIII 
Neiva_Aipe 
EspinalII 
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Cerete13075030 
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Monteria 
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Montelibano2502516 
Monteria13075050 
Tauramena_Casanare 
Yopal_Casanare 
0 10 20 30 
Click to cut the tree 
Height
ONI Rad. Solar 
Lags (Months) Aumentos en anomalías de TSM generan 
-10 -5 0 5 10 
-0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 
Lag 
ACF 
ONI vs Solar Radiation 
-10 -5 0 5 10 
-0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 
Lag 
ACF 
ONI vs Mean Temperature 
-10 -5 0 5 10 
-0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 
Lag 
ACF 
ONI vs Total Rain 
-1.9 
15.96 
22.33 
Mean_SRAD 
Correlation 25.66 
1.9 
-2.4 
ONI 
15.96 
22.33 
Mean_SRAD 
ONI Temperatura 
25.66 
-1.9 
2.4 
ONI 
15.96 
22.33 
Mean_SRAD 
25.66 
Correlation ONI vs Solar Radiation 
ONI vs Mean ONI vs Total Rainfall 
aumentos en la componente energética del clima 
Aumentos en anomalías de TSM generan 
aumentos en la componente térmica del clima 
ONI Precipitación 
Aumentos en anomalías de TSM generan 
disminución en las componentes 
hídricas e hígricas del clima 
1 
2 
1
Cross wavelet transform (XWT) - ONI 
Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09 
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 
Cross wavelet transform (XWT) - RAIN 
Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09 
4 
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Wavelet coherence (WTC) - ONI and RAIN 
Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09 
4 
8 
16 
32 
54
Aumento del 
Rendimiento 
Bajas anomalías de 
Temperatura Máxima 
Aumento del 
Rendimiento
Resumen de pronósticos realizados 
Valores extremos de los pronósticos realizados 
Precipitación, Temperaturas mínimas y máximas 
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 
Mínima 
Temperatura 
Máxima 
Proyección de la Precipitación 
Proyección de Temperatura Mínima Proyección de Temperatura Máxima
K 
F 
C 
N K 
F 
S S 
C 
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 – Cobertura del Dosel Relación Cobertura del Dosel (Simulado vs Observado) 
Parametrización – Indice de Área foliar 
Relación Indice de Área Foliar 
(Simulado vs Observado)
Municipio Localidad 
Sistema 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 
Guamo 
Quinto 
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10/14/2010 2/16/2011 125 7.1 8.7 7.1 
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Presentación caracterización agroclimática

  • 2. Identificación de Zonas Climáticas Homólogas (ZCH) GESTIÓN DEL RIESGO AGROCLIMÁTICO EN ZONAS PRODUCTORAS DE ARROZ DE COLOMBIA 1 Caracterización Agroclimática de las ZCH 2 Modelos de Pronóstios Climático Estacional 3  Pronósticos de rendimiento.  Buenas practicas de manejo agronómico.  Efectos de la variabilidad del clima. 4 Modelos de Cultivo de Arroz Identificación de ambientes con condiciones climáticas similares Entendimiento de los patrones climáticos (Relación clima - planta) Conocimiento de condiciones climáticas a corto plazo (3 meses)
  • 3.
  • 4. 0 -5 -10 -15 -20 -77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70 2 4 6 8 4 2 0 -2 -4 -6 -77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70 2 4 6 8 -25 -77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70 2 4 6 8 4 2 -0
  • 5. 2 4 6 8 -80 -78 -76 -74 -72 -70 -68 -80 -78 -76 -74 -72 -70 -68 4 6 8 10 12 Hierarchical Clustering 0 5 10 15 20 25 30 35 inertia gain Agrado CampoalegreII IbagueI Barbascal_San_Martin Cumaral_Meta Uni_Llanos Apto_Vanguardia Apiay_Villavicencio La_Libertad Aguazul_Casanare Baraya Palermo Campoalegre Valle_Sanjuan Ibague_Piedras LeridaI VillaviejaI Saldana_Prado Venadillo_Ambalema CampoalegreIII Neiva_Aipe EspinalII EspinalI VillaviejaII Flandes Guamo Coyaima NeivaI Melgar LeridaII Saldana Venadillo_Armero Honda Cienaga_Oro13075020 Ayapel2502515 Planeta_Rica25025190 Cerete13075030 Planeta_Rica25015010 Chima13075010 Monteria13055030 Monteria13085040 Monteria Monteria13065020 Montelibano2502516 Monteria13075050 Tauramena_Casanare Yopal_Casanare 0 10 20 30 Click to cut the tree Height
  • 6.
  • 7. ONI Rad. Solar Lags (Months) Aumentos en anomalías de TSM generan -10 -5 0 5 10 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 Lag ACF ONI vs Solar Radiation -10 -5 0 5 10 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 Lag ACF ONI vs Mean Temperature -10 -5 0 5 10 -0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 Lag ACF ONI vs Total Rain -1.9 15.96 22.33 Mean_SRAD Correlation 25.66 1.9 -2.4 ONI 15.96 22.33 Mean_SRAD ONI Temperatura 25.66 -1.9 2.4 ONI 15.96 22.33 Mean_SRAD 25.66 Correlation ONI vs Solar Radiation ONI vs Mean ONI vs Total Rainfall aumentos en la componente energética del clima Aumentos en anomalías de TSM generan aumentos en la componente térmica del clima ONI Precipitación Aumentos en anomalías de TSM generan disminución en las componentes hídricas e hígricas del clima 1 2 1
  • 8. Cross wavelet transform (XWT) - ONI Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09 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 Cross wavelet transform (XWT) - RAIN Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09 4 8 16 32 54 Wavelet coherence (WTC) - ONI and RAIN Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09 4 8 16 32 54
  • 9. Aumento del Rendimiento Bajas anomalías de Temperatura Máxima Aumento del Rendimiento
  • 10.
  • 11. Resumen de pronósticos realizados Valores extremos de los pronósticos realizados Precipitación, Temperaturas mínimas y máximas 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 Mínima Temperatura Máxima Proyección de la Precipitación Proyección de Temperatura Mínima Proyección de Temperatura Máxima
  • 12. K F C N K F S S C 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.
  • 13. Parametrización – Cobertura del Dosel Relación Cobertura del Dosel (Simulado vs Observado) Parametrización – Indice de Área foliar Relación Indice de Área Foliar (Simulado vs Observado)
  • 14. Municipio Localidad Sistema 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 Guamo Quinto Chipuelo 10/14/2010 2/16/2011 125 7.1 8.7 7.1 Hileras