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Modelo Aquacrop
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  • 1. Modelización del crecimiento de los cultivos como herramienta para evaluar el manejo del agua para enfrentar los impactos del cambio climático MODELO AQUACROP Ing. Ph.D. Magalí García Cárdenas
  • 2. Modelización de la productividad de agua? Realidad Model: F(x) F(x) = (f1(x), f2(x), f3(x), Modelización de la productividad del agua
  • 3. Porque? investigar ‘escenarios’ Realida d Modelo: nuevas situaciones; INGRESOS FUTUROS Productos observados Productos Simulados bajo condiciones presentes y futuras ¿Para qué?
  • 4. Modelización de la productividad de agua? Para que?¿Porqué?  investigar ‘escenarios’ Realidad Model: F(x) Productos observados Productos simulados INSUMO S Muchas realidades adaptadas bajo un clima cambiante: Estrategias de manejo
  • 5. 5 Especializados y muy poderosos: - Para investigación fundamental - Generalmente para trabajo experimental o planta • requieren una alta experticia para ser usados • requieren elevada cantidad de datos de entrada • requieren elevada precisión de los datos de entrada Enfoque 1: Modelos mecanísticos Modelos simples y robustos: -Para planificación y evaluación -Uso a nivel de sistemas de riego y regional • Más fáciles de usar • Requieren menos datos • Los resultados son menos precisos Enfoque 2: Modelos funcionales Modelización de productividad de agua de los cultivos BUDGE T FAO- AQUACRO P
  • 6. 6 En el caso de Aquacrop: Para evitar sobre o sub irrigar~ Función Ks y para reducir el tiempo de experimentación ETc adj = ETo * Kc * KS Disminución del agua en la zona radicular
  • 7. 7 Bases del AquaCrop (FAO) irrigation (I) rainfall (P) capillary rise deep percolation storedsoilwater(mm) field capacity threshold wilting point evapo- transpiration (ET) (CR) (DP) 0.0 Balance hídrico del suelo Productividad de agua del cultivo+
  • 8. EVAPOTRANSPIRACIÓN Transpiración Clima Evaporación Cultivo Manejo
  • 9. Evapotranspiración de referencia (mm día-1) Radiación neta en la superficie de referencia (MJ m-2 día-1) Densidad del flujo del calor del suelo (MJ m-2 día-1) Temperatura (ºC) media del aire a 2 m. de altitud Promedio horario de la velocidad del viento (ms-1) Presión de saturación del vapor (kPa) Presión de vapor real (kPa) Déficit de presión de saturación del vapor (kPa) Pendiente de la curva de presión de saturación de vapor (kPaºC-1) -1
  • 10. 10 Transpiración del cultivo EvapoTranspiración = Kc x ETo Sin estrés hídrico Evapotranspiración de referencia Coeficiente de cultivo = Transpiración potencial : [Kctop CC*] x ETo + Evaporación potencial: [Kcbare (1-CC*)] x ETo CC = Cobertura del cultivo
  • 11. 11 Transpiración del cultivo
  • 12. 12 Transpiración del cultivo Medida de las secciones de la sombra con una regla a medio día Cobertura del cultivo estimado a simple vista Cobertura del cultivo
  • 13. 13 Transpiración del cultivo= Kc x ETo x cobertura del cultivo aj. Demanda evaporativa de la atmósfera Kctop tiempo x Ks irrigation (I) rainfall (P) capillary rise deep percolation storedsoilwater(mm) field capacity threshold wilting point evapo- transpiration (ET) (CR) (DP) 0.0 Estrés hídrico Transpiración del cultivo Coeficiente de estrés
  • 14. 14       0 1 2 3 above-groundbiomass(kg/m²) (WP) water productivity Sum (Tr) (mm(agua)) Productividad de agua de la biomasa: WP
  • 15. 15 WP: Demostrada relación conservativa y estable entre la biomasa y la transpiración del cultivo acumulada Data from Steduto and Albrizio (2005) Dividiendo entre la ETo se normaliza WP para eliminar la variabilidad climática Los cultivos se agrupan en clases con similar WP
  • 16. 16 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 1 2 3above-groundbiomass(kg/m²) WP* WP* 1 2 Suma (Ta/ETo) una normalización climática permite extrapolar simulaciones de crecimiento entre zonas y épocas 10 – 15 g/m2 para cultivos C3 26 – 30 g/m2 para cultivos C4
  • 17. 17 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 0 20 40 60 80 100 120 S(Ta/ETo) Biomass(kg/ha) China99 Ghana01 Hawaii83 Hungary 0N Hungary 175 kgN/ha Gainesville irrigated 400N Spain96Full irrigation Spain96 50%irri C4 29kg/ha Maize WP combinada de maíz from L. Heng et al. (unpublished)
  • 18. 18 • WP es muy constante incluso bajo estreses (agua, salinidad) • WP se normaliza para el clima disminuyendo la interacción ambiental • WP muestra diferencias entre grupos de cultivos (C3 & C4) Productividad de agua del cult.: WP Ventaja en comparación de otros indicadores de eficiencia
  • 19. 19 Esquema de AquaCrop (FAO)
  • 20. 20
  • 21. Posibles aplicaciones para evaluación de CC Generación de calendarios de riego
  • 22. Posibles aplicaciones para evaluación de CC Evaluación de vulnerabilidad y opciones de adaptación
  • 23. Posibles aplicaciones para evaluación de CC Evaluación de opciones de vulnerabilidad y opciones de adaptación
  • 24. Posibles aplicaciones para evaluación de CC Evaluación de opciones de vulnerabilidad y opciones de adaptación
  • 25. Posibles aplicaciones para evaluación de CC Manejo de variedades y épocas de siembra
  • 26. 26 Rendimiento de quinua en diferentes épocas 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 Año Húmedo Año Normal Año Seco Año Húmedo Año Normal Año Seco AÑO DE REFERENCIA 2050 Tm/Ha Viacha Patacamaya Uyuni 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 Año Húmedo Año Normal Año Seco Año Húmedo Año Normal Año Seco AÑO DE REFERENCIA 2050 Tm/Ha RENDIMIENTOS CON OPCIONES DE ADAPTACIÓN Viacha Patacamaya Uyuni Datos: Claudia Saavedra (Bolivia) Ahora AQUACROP incorpora escenarios A1B, A2, B1 y B2
  • 27. 27 Rendimiento de quinua bajo diferentes estrategias de manejo Función de producción de agua del cultivo de quinoa en Patacamaya (Altiplano Central) bajo a) cultivo a secano y b) bajo la estrategia de riego deficitario de referencia (RDo) con indicación de la curva logística (línea sólida) y el intervalo de confianza del 95%.
  • 28. 28 Permite evaluar la influencia combinada de la elevación de CO2 y temperatura en forma realística Determina el déficit de agua, permitiendo la programación de riego suplementario. Permite la evaluación del impacto del calendario de riego de lamina fija o de intervalos fijos y bajo diferentes métodos de riego.  Lleva a cabo análisis de escenarios climáticos futuros. Permite analizar estrategias de adaptación bajo condiciones de CC, como ser manejo de variedades y/o épocas de siembra. LIMITACIONES Su evaluación es puntual, no permitiendo análisis geográficos. No incluye muchos tipos de cultivos. No incluye módulos de plagas y enfermedades ni de salinidad de suelos. secano riego condiciones Conclusiones