Modelamiento de la productividad agrícola: correlación con la diversidad microbiana rizosférica, sus procesos metabólicos y las propiedades fisicoquímicas del suelo

Abstract

El modelamiento de suelos agrícolas ha evolucionado de acuerdo con las cuestiones asociadas a problemas específicos como su productividad, en términos de la biodisponibilidad de nutrientes así como de las variables climáticas y de los parámetros de manejo; sin embargo, la microbiota edáfica ha sido establecida en la mayoría de los casos, como una fracción de la materia orgánica y la redundancia funcional se definió como característica predominante en suelos, cuya representación se hace a través de ecuaciones matemáticas que definen la cinética del crecimiento microbiano evitando los aspectos relacionados con la estructura de las comunidades . Nuevas propuestas de modelos de suelos agrícolas, en los que la microbiota es un elemento fundamental, pueden contribuir al entendimiento de los procesos microbiológicos asociados al metabolismo de sustratos y como estos procesos influyen por otra parte en el crecimiento de las plantas. En este trabajo se propone el modelamiento de suelos agrícolas, considerando de manera explícita la diversidad microbiana en términos funcionales y su asociación a procesos concretos como el metabolismo de la celulosa y del nitrógeno orgánico. Se ha considerado como objetivo del trabajo, diseñar e implementar un modelo de la productividad agrícola del suelo basado en la correlación de la diversidad funcional y taxonómica de las comunidades microbianas a nivel rizosférico, sus procesos metabólicos relacionados con el carbono y nitrógeno, y las características fisicoquímicas del suelo. Se han obtenido como resultados, de acuerdo con el objetivo propuesto, la construcción de un sistema con diferentes componentes en los que el suelo se explica desde la diversidad funcional de la microbiota y el procesamiento de dos elementos estructurales (carbono y el nitrógeno), y cuya representación está basada en conceptos de Dinámica de Sistemas. Por otra parte, la implementación del sistema, es decir, el modelo de simulación se construye con base en el concepto de Modelamiento Basado en Agentes en la plataforma de modelamiento Netlogo. La simulación ha permitido definir la dinámica de la microbiota bajo diferentes condiciones en función de su relación con el crecimiento de la planta. (Texto tomado de la fuente)

Agricultural soil modeling has evolved based on questions associated with productivity, nutrients bioavailability, climate and management variables; nonetheless, soil microbiome has been considered and established as a fraction of organic matter pools and the functional redundancy defined, in most models, as a prevailing factor in agricultural soils, represented by mathematical equations describing microbial growth kinetics and avoiding details of the microbiome dynamics and structure. Recently, new agricultural soil model approaches based on the microbiome dynamics have been proposed. They can contribute to understand microbiological soil processes directly linked to substrate metabolism and the influence of these processes on plant growth. This work presents an approach to the modelling of agricultural rhizospheric soils that considers explicitly microbial diversity in terms of functions associated to specific processes like cellulose and organic nitrogen metabolism. The work goal was to design and implement a model of soil agricultural productivity based on the correlation between functional and taxonomic diversity of microbial communities at the rhizosphere level, their metabolic processes linked to carbon and nitrogen, and some physicochemical soil aspects. As result, it has been possible to simulate an agricultural soil based on the concept of system dynamics and agent-based modeling. Soil is explained from the microbiome functional diversity and the processing of the structural elements carbon and nitrogen, through a representation based on systems dynamics. On the other hand, the simulation of the system was based on agent-based modelling developed on the Netlogo Platform. The simulations allowed to represent the dynamics of the microbiome in terms of microorganisms and enzymes associated with agricultural parameters of soil management