Tesis de maestría
Modelos de simulación para cereales forrajeros, en el sur de Nuevo León, México.
Autor
Rodríguez Arvizu, Misael
Resumen
"Los modelos de simulación o predicción son una alternativa para minimizar los costos de investigación y reducir los riesgos económicos y de producción. Sirven para representar las interacciones entre los factores de un proceso productivo y, con esto, dan pauta para seguir estrategias acorde con el objetivo planteado. En cultivos forrajeros son una herramienta para predecir los comportamientos de crecimiento y rendimiento, y ayudan a entender las relaciones planta-ambiente. Los objetivos planteados en la presente investigación fueron: calibrar el programa DSSAT 4.0.2.0 (Decision Support System for Agrotechnology Transfer; www.icasa.net) para los cultivos de cebada NARRO-92-05 (Hordeum vulgare L), trigo AN-239 (Triticum aestivum L), y triticale (Eronga, AN-125, y AN-31-B (X:Triticosecale Wittmack), construir con el programa Stella 9.0.2 modelos empíricos para los mismos cultivos en base a información climática y experimental y analizar las ventajas y desventajas de los modelos de ambos programas. Los cultivos fueron establecidos y muestreados en el Campo Agrícola Experimental de Navidad de la Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro en Galeana, Nuevo León, México. Las siembras se realizaron los días 7 de marzo de 2007 y
el 22 de febrero de 2008 con una sembradora de cereales de grano pequeño a una densidad de siembra de 140 kg ha-1 y la dosis de fertilización en el ciclo 2007 fue 85-117-00 (N-P-K) con fosfato monoamónico y sulfato de amonio y para el ciclo 2008 la dosis fue de 60-60-60 con triple 17. Los cinco materiales genéticos fueron establecidos en un diseño de bloques al azar con 3 repeticiones en unidades experimentales de 86 m2. Las variables medidas semanalmente fueron: acumulación de materia seca parcial aérea, acumulación en componentes del rendimiento (hoja, tallo y grano), altura del cultivo, relación hoja tallo, índice de área foliar, proteína cruda y fibra detergente ácida. Cada módulo del programa DSSAT 4.0.2.0 fue alimentado con la información obtenida del experimento y posteriormente se calibro mediante la manipulación de coeficientes genéticos de acuerdo a los valores observados. Con el programa Stella se construyeron modelos de crecimiento utilizando como variable predictora los Grados Día de Desarrollo (GDD) acumulados.
La calibración de los modelos, con el programa DSSAT, se logró de forma satisfactoria, i.e., los modelos tuvieron capacidad de simular valores aceptables al compararlos con los valores observados en parcelas independientes a las de la calibración. En la predicción de la acumulación de materia seca parcial aérea se tuvo una r2 de 0.95 a 0.98 y una raíz cuadrada del cuadrado medio del error o desviación estándar del error (RMSE) de 709.4 a 1111.1 kg ha-1; en la acumulación de materia seca parcial de tallo se tuvo una r2 de 0.94 a 0.97 y una RMSE de 551.5 a 1077.2 kg ha-1 y en la acumulación de materia seca parcial en grano se tuvo una r2 de 0.58 a 0.98 con una RMSE de 463.2 a 920.2 kg ha-1 para los 5 materiales estudiados. Sin embargo, en el caso de la predicción de acumulación de materia seca parcial en hoja el ajuste entre valores simulados con observados fue baja, el valor de r2 fue de 0.09 a 0.54 con una RMSE de 196.6 a 483.4 kg ha-1. Al validar los modelos de cebada, trigo y triticale se encontró que los modelos calibrados, aunque simulan de forma aceptable, requieren de más ajustes con la evaluación de los cultivos bajo diferentes prácticas de manejo, ya que los estadísticos encontrados fue una r2 de 0.96 a 0.97 y una RMSE de 1059.3 a 2184.4 kg ha-1 para la acumulación de materia seca parcial aérea, una r2 de 0.92 a 0.96 y una RMSE de 718 a 1854.1 kg ha-1 para la acumulación de materia seca en tallo y una r2 de
0.91 a 0.97 con una RMSE de 502.4 a 973.1 kg ha-1 para la acumulación de materia seca parcial en grano. El modelo AN-CER construido en Stella 9.0.2 simuló con buen nivel de precisión el crecimiento y desarrollo de cada uno de los cultivos y variedades utilizados con valores de r2 de 0.94 a 0.98 y RMSE de 501 a 1366 kg ha-1 para acumulación de materia seca parcial aérea, r2 de 0.92 a 0.98 y RMSE de 244 a 1042 kg ha-1 para acumulación de materia seca parcial para forraje, r2 de 0.94 a 0.96 y RMSE de 5.8 a 9.8 cm en altura del cultivo, r2 de 0.83 a 0.91 y RMSE de 1.6 a 5.6 e la relación hoja tallo, r2 de 0.74 a 0.85 y RMSE de 0.13 a 0.28 para el índice de área foliar, r2 de 0.96 a 0.98 y RMSE de 340 a 1193 kg ha-1 en llenado de grano, r2 de 0.89 a 0.99 y RMSE de 1.4 a 2.4 % para contenido proteico y r2 de 0.79 a 0.94 y RMSE de 2.3 a 3.7 % en contenido de FDA en la planta. Los programas para simulación de DSSAT y Stella presentaron buena capacidad de predicción; sin embargo, se considera más práctico y accesible el uso de modelos de simulación construidos con Stella. Se concluye que mediante simulación con los modelos de los programas DSSAT y Stella es factible predecir el crecimiento y rendimiento de cultivos forrajeros" "The use of simulation models is an alternative as a decision support system to reduce the cost and risks of production. Simulation models summarize the interaction between the factors of a productive process. In forage crops are a tool to predict the behaviors of growth and performance, and they help to understand the physiological relationships between environment and plants. The objectives in present investigation were: Calibrating the program DSSAT 4.0.2.0 for the crops of barley, wheat and triticale in the south of Nuevo León, Mexico, and to build empiric models for the same crops in the software Stella 9.0.2. The crops were established and sampled at the Agricultural Experiment Station of Navidad, Galeana, Nuevo León, Mexico of the Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro. The genetic materials evaluated were barley NARRO 92-05 (Hordeum vulgare L), wheat AN-239 (Triticum aestivum L) and triticale Eronga, AN-125, and AN-31-B (X:Triticosecale Wittmack) established in a randomly complete blocks design whit three replications. Planting dates were in spring-summer on March 7, 2007 and on February 22, 2008.
The program DSSAT 4.0.2.0 was parameterized within each one modules with the information obtained of the experiment and later was calibrated by manipulation of genetic coefficients. In the program Stella 9.0.2 growth models were built using GDD as driver variable. The calibration of the models for barley, wheat and triticales in DSSAT 4.0.2.0 had the ability to simulate acceptable values when simulated values were compared with observed values. Simulation of the accumulation of tops weight had a r2 of 0,95 to 0,98 and a RMSE of 709,4 to 1111,1 kg ha-1, in stem weight had a r2 of 0,94 to 0,97 and a RMSE of 551,5 to 1077,2 kg ha-1 and a r2 of 0,58 to 0,98 with a RMSE of 463,2 to 920,2 kg ha-1 in grain weight for the 5 studied materials. But in the prediction of leaf weight the adjustment between simulated with observed values r2 was from 0,09 to 0,54 with a RMSE of 196,6 to 483,4 kg ha-1 for the studied materials. Validation of the models for barley (NARRO-92-05), wheat (A-239) and triticale (AN-31-B) showed that the calibrated models predict acceptably, however, more adjustments are required under different management practices of the crops because statistical values were: r2 of 0,96 to 0,97 and a RMSE of 1059,3 there is 2184,4 kg ha-1 for the accumulation of dry partial aerial matter; accumulation of dry matter had a r2 of 0,92 to 0,96 and a RMSE of 718 to 1854,1 kg ha-1 in Stem and a r2 of 0,91 to 0,97 with a RMSE of 502,4 to 973,1 kg ha-1 for the accumulation of dry partial matter in grain is.
The model AN-CER constructed in Stella 9.0.2 simulated acceptably the growth and development for the each of the crops and varieties utilized whit values of r2 of 0.94 to 0.98 and RMSE of 501 to 1366 kg ha-1 for accumulation of dry matter partial aerial, r2 of 0.92 to 0.98 and RMSE of 244 to 1042 kg ha-1 in accumulation of dry matter to court for forage, r2 of 0.94 to 0.96 and RMSE of 5.8 to 9.8 cm in height of crop, r2 of 0.83 to 0.91 and RMSE of 1.6 to 5.6 in the ratio leaf:stem, r2 of 0.74 to 0.85 and RMSE of 0.13 to 0.28 for leaf area index, r2 of 0.96 to 0.98 and RMSE of 340 to 1193 kg ha-1 for grain filling, r2 of 0.89 to 0.99 and RMSE of 1.4 to 2.4 % for contents of protein and r2 of 0.79 to 0.94 and RMSE of 2.3 to 3.7 % in FDA in the plant. The simulation models of DSSAT and Stella they presented good capability of prediction however considers
more practice and accessible the use of simulation models constructed in Stella. One comes to an end than by means use of simulation models of DSSAT 4.0.2.0 and Stella 9.0.2 is feasible to predict the growth and yield of forage crops depending of the objective Runaway by the user"