Intercomparación de modelos ecofisiológicos para el análisis de la productividad del cultivo de arroz en Colombia
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2024Resumen
Este estudio aborda la intercomparación de tres modelos ecofisiológicos del cultivo de arroz (ORYZA v3, DSSAT-CERES-Rice y Aquacrop), evaluados en tres ambientes de producción en Colombia: Zona Centro, Llanos Orientales y Bajo Cauca. Se implementó un Algoritmo Genético para la optimización de parámetros y se evaluaron las predicciones de los modelos en variables como fenología, biomasa aérea, área foliar y rendimiento en grano. Además, se analizó la respuesta de los modelos a las condiciones de variabilidad climática ENSO utilizando el conjunto de datos del cultivar Fedearroz 2000, sembrado en todas las regiones. Los resultados mostraron variaciones en las predicciones de los modelos, indicando una interacción significativa entre las variaciones climáticas y el sistema de cultivo. La intercomparación proporcionó conocimientos valiosos sobre las fortalezas y debilidades de cada modelo, esencial para futuras aplicaciones en la planificación agronómica y la adaptación al cambio climático. (Texto tomado de la fuente)Abstract
This study addresses the intercomparison of three ecophysiological models of rice cultivation (ORYZA v3, DSSAT-CERES-Rice, and Aquacrop), evaluated with three cultivars in three production environments in Colombia: Central Zone, Eastern Plains, and Lower Cauca. A Genetic Algorithm was implemented for parameter optimization, and the models' predictions were evaluated in variables such as phenology, aerial biomass, leaf area, and grain yield. Additionally, the models' response to ENSO climatic variability conditions was analyzed using the dataset of the Fedearroz 2000 cultivar, planted in all regions. The results showed variations in the models' predictions, indicating a significant interaction between climatic variations and the cultivation system. In conclusion, the intercomparison provided valuable insights into the strengths and weaknesses of each model, essential for future applications in agronomic planning and adaptation to climate change.Palabras clave
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