Zonificación agroecológica para el cultivo de arroz de riego (Oryza Sativa L.) en Colombia

Abstract

Resumen: El presente estudio se llevó a cabo con el objetivo principal de realizar una zonificación y caracterización ambiental del sistema de arroz de riego en los departamentos de Tolima, Huila y Córdoba en Colombia, aplicando un enfoque de simulación espacial a través del modelo de cultivo ORYZA2000. Además, se buscó identificar el estrés abiótico más relevante que limita el rendimiento del cultivo en la región de estudio. Se evaluaron cuatro variedades de arroz (Fedearroz 2000, Fedearroz 60, Fedearroz 733 y CT21375) en 38 localidades con información climática histórica entre 1984 a 2012, se consideraron 18 fechas de siembra y seis diferentes tipos de suelos, en las regiones Centro y Bajo Cauca de Colombia. Sobre los rendimientos simulados, se implementó un método de agrupamiento jerárquico aglomerativo, con el fin de identificar los grupos ambientales. Para determinar el número óptimo de grupos se utilizaron indicadores de eficiencia y estabilidad de agrupamiento. Posteriormente, se produjeron mapas de distribución y frecuencia de ocurrencia de los ambientes. Para identificar el principal factor de estrés que afectó el rendimiento del cultivo, se desarrolló un modelo de Red Neural Artificial supervisada en cada ambiente, el cual relacionó 16 variables ambientales explicativas con una variable de respuesta (rendimiento de cultivo). Finalmente, para identificar la importancia relativa (positiva o negativa) de cada variable predictora sobre la variable de respuesta, se aplicó el algoritmo de Garson a cada modelo de red neuronal. Los resultados mostraron que el modelo ORYZA2000 pudo predecir la duración de cada uno de los estados fenológicos de los diferentes cultivares, en ambientes contrastantes, con un error no superior a 4 días. De igual manera fue lo suficientemente preciso para simular el rendimiento, el índice de área foliar (LAI) y biomasa de los órganos de los cultivares considerados. En promedio, los valores de RMSEn variaron entre 22% - 32% para la biomasa total, 27% - 37% para la biomasa de hoja verde, 27% - 40% para la biomasa de tallo, 30% - 40% para la biomasa de panícula y 30% - 35% para el LAI, y Los 11% - 15% para el rendimiento. Los resultados obtenidos revelaron que el modelo ORYZA2000 puede aplicarse como una herramienta valiosa para evaluar el desempeño del arroz bajo diferentes condiciones ambientales, y estrategias de manejo en las regiones del Centro y Bajo Cauca de Colombia. Con base en los rendimientos simulados de cada grupo ambiental, estos se clasificaron de la siguiente manera: Altamente favorables (HFE), Favorables (FE) y Menos favorable (LFE). El HFE se caracterizó por tener los mayores rendimientos promedios (9.140 kg ha-1), y representó el 18,5% del total del área de estudio. Por su parte, el FE tuvo un rendimiento promedio de 7.578 kg ha-1, y ocupó el 50,2% de toda la zona de producción; Mientras que el LFE se caracterizó por ser el ambiente de menor rendimiento (6.000 kg ha-1), y por ser el segundo ambiente con la mayor probabilidad de ocurrencia (31.3%). Espacialmente, el HFE se distribuyó en dos pequeñas regiones ubicadas en el centro norte del departamento de Tolima y al sur del Huila. Este ambiente se caracterizó por tener una alta estabilidad ambiental (87% - 100%). Por otra parte, el FE ocupó una gran región que comprende los municipios del centro y norte de los departamentos de Tolima y Huila, dicha región se caracterizó por tener una mediana estabilidad ambiental (54% - 86%). En cuanto al ambiente LFE, este se distribuyó en el departamento de Córdoba, y presentó una mediana estabilidad ambiental (54% -86%). Con base en el Análisis de Modelos de Redes Neuronales y la relevancia métrica, se identificó la temperatura mínima como el principal factor abiótico limitante que tiene un efecto negativo en el rendimiento del arroz. La fase comprendida entre la iniciación panicular y el final de la floración, fue la etapa más sensible al aumento de las temperaturas nocturnas. La temperatura mínima en el peor ambiente (LFE) osciló entre 23°C - 25°C, afectando el rendimiento, el número de espiguillas y la producción total de biomasa de los cuatro cultivares considerados en el estudio.

//Abstract: The aim of this study was carry out an environmental zonation and characterization of irrigated rice system across Tolima, Huila and Cordoba departments in Colombia, applying a spatial simulation approach through the ORYZA2000 crop model, as well as, identify the most relevant abiotic stress that limit the crop yield over the study region. Under this research, we seek to generate information that can support the new breeding programs strategies, in their effort to develop new germplasms with good yield stability, tolerant to certain abiotic stresses and resistant to interannual climate variability. Four rice Colombian varieties (Fedearroz 2000, Fedearroz 60, Fedearroz 733 and CT21375) were evaluated across 38 locations with historical climate information from 1984 to 2012, considering 18 planting dates and six different soil types, in the Central and Bajo Cauca regions. An agglomerative hierarchical clustering method was employed on modeled attainable rice yields, in order to identify the environmental groups. Clustering efficiency and stability indicators were used to determine the optimal number of environments for the study region. Using the clustering results, maps of environments distribution and frequency were produced. To identify the main stress factor that affected crop yield, a supervised Artificial Neural Network model was developed in each environment, which related 16 explicative environmental variables with one response variable (crop yield). Finally, to identify the relative importance (positive or negative) of each explicative variable on the response variable, the Garson algorithm was applicate to each Neural Network Model. The results showed that ORYZA2000 model could predict well the duration of each phenological stage, however, consistently underestimated the length of growing period from 2 to 4 days. The range in normalized root mean square error (RMSEn) values for each phenological stage was between 3% and 6%. From the evaluation, was concluded that ORYZA2000 was sufficiently accurate in simulation of yield for each cultivar, leaf area index (LAI) and biomass of crop organs over time and across the regions. On average, RMSEn values were 22%−32% for total biomass, 27% − 37% for green leaf biomass, 27% − 40% for stem biomass, 30 % − 40 % for panicle biomass and 30% − 35% for LAI. The RMSEn values for final yield were 11.0 % − 15.0 %. The results obtained revealed that ORYZA2000 model can be applicate as a valuable tool to support the research oriented to assess the rice performance under different environmental conditions, and management strategies developed across the Centro and Bajo Cauca regions in Colombia. According to the yields obtained in each environmental group, the production environments were classified as follows: Highly Favorable (HFE), Favorable (FE) and Less Favorable (LFE). The HFE was the environment with the highest average yields (9,140 kg ha-1) and represented 18.5% of the total study area. For its part, the FE, had an average yield of 7,578 kg ha-1, occupying 50.2% of the entire production area; while the LFE was characterized by the lowest yielding environment (6,000 kg ha-1), and it was the second environment with the highest probability of occurrence (31.3%) within the study region. Spatially, the HFE was distributed in two small regions located at north center Tolima department and to the southern Huila. This environment was distinguished to have a high environmental stability (87.0 % - 100.0 %). On the other hand, the FE occupied a large region comprising the municipalities across the central and northern Tolima and Huila, this region was distinguished by its medium environmental stability (54% - 86%). Regarding the LFE environment, it was distributed in Cordoba department, which presented a medium-environmental stability (54% - 86%). Based on the Neural Network Model Analysis and the metric relevance, the minimum temperature was identified as the main limiting abiotic factor that has a negative effect on the rice yield. From the panicle initiation to the end of the flowering stage, was the most sensitive stage to the increase of the night temperatures. The minimum temperature in worst environment was between 23°C – 25°C, which reduced the yield, spikelet number and total biomass production of the four cultivars considered in the study.