Componente 1 
http://www.aclimatecolombia.org/modelacion-y-pronosticos-agroclimaticos/
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Presentación caracterización agroclimática

  1. 1. Componente 1 http://www.aclimatecolombia.org/modelacion-y-pronosticos-agroclimaticos/
  2. 2. GESTIÓN DEL RIESGO AGROCLIMÁTICO EN ZONAS PRODUCTORAS DE ARROZ DE COLOMBIA Identificación de Zonas Climáticas Homólogas (ZCH) 1 Caracterización Agroclimática de las ZCH 2 Modelos de Pronóstios Climático Estacional 3 Modelos de Cultivo de Arroz 4 Identificación de ambientes con condiciones climáticas similares Entendimiento de los patrones climáticos (Relación clima - planta) Conocimiento de condiciones climáticas a corto plazo (3 meses) Pronósticos de rendimiento. Buenas practicas de manejo agronómico. Efectos de la variabilidad del clima.
  3. 3. -77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70 2 4 6 8 -6 -4 -2 0 2 4 -77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70 2 4 6 8 -25 -20 -15 -10 -5 0 -77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70 2 4 6 8 -0 2 4
  4. 4. -80 -78 -76 -74 -72 -70 -68 2 4 6 8 -80 -78 -76 -74 -72 -70 -68 4 6 8 10 12 0 5 10 15 20 25 30 35 Hierarchical Clustering inertia gain Agrado CampoalegreII IbagueI Barbascal_San_Martin Cumaral_Meta Uni_Llanos Apto_Vanguardia Apiay_Villavicencio La_Libertad Aguazul_Casanare Baraya Palermo Campoalegre Valle_Sanjuan Ibague_Piedras LeridaI VillaviejaI Saldana_Prado Venadillo_Ambalema CampoalegreIII Neiva_Aipe EspinalII EspinalI VillaviejaII Flandes Guamo Coyaima NeivaI Melgar LeridaII Saldana Venadillo_Armero Honda Cienaga_Oro13075020 Ayapel2502515 Planeta_Rica25025190 Cerete13075030 Planeta_Rica25015010 Chima13075010 Monteria13055030 Monteria13085040 Monteria Monteria13065020 Montelibano2502516 Monteria13075050 Tauramena_Casanare Yopal_Casanare 0 10 20 30 Click to cut the tree Height
  5. 5. -10 -5 0 5 10 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 Lag ACF ONI vs Solar Radiation -10 -5 0 5 10 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 Lag ACF ONI vs Mean Temperature -10 -5 0 5 10 -0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 ACF ONI vs Total Rain -1.9 2.4 ONI 15.96 22.33 Mean_SRAD 25.66 Corr -1.9 2.4 ONI 15.96 22.33 Mean_SRAD 25.66 ONI vs Solar Radiation ONI vs Mean Temperature ONI vs Total Rainfall Lags (Months) Aumentos en anomalías de TSM generan aumentos en la componente energética del clima ONI Rad. Solar Aumentos en anomalías de TSM generan aumentos en la componente térmica del clima ONI Temperatura Aumentos en anomalías de TSM generan disminución en las componentes hídricas e hígricas del clima ONI Precipitación 1 2 1
  6. 6. Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09 Cross wavelet transform (XWT) - ONI 4 8 16 32 54 Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09 Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09 Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09 Cross wavelet transform (XWT) - RAIN 4 8 16 32 54 Apr-84 Jun-88 Aug-92 Oct-96 Dec-00 Feb-05 Apr-09 Wavelet coherence (WTC) - ONI and RAIN 4 8 16 32 54
  7. 7. -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -500 -400 -300 -200 -100 0 100 200 300 400 500 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Maximun Temperature (C) Anomaly of Yield Rice Yield Maximun Temperature Bajas anomalías de Temperatura Máxima Aumento del Rendimiento Aumento del Rendimiento
  8. 8. 0 50 100 150 200 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
  9. 9. 21.0 21.5 22.0 22.5 23.0 23.5 Septiembre Octubre Noviembre Diciembre 0.0 40.0 80.0 120.0 160.0 200.0 Septiembre Octubre Noviembre Diciembre 29.0 30.0 31.0 32.0 33.0 34.0 35.0 Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Variable Climática Umbral Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Mín 158.8 114.0 132.3 116.3 Máx 181.9 134.5 180.7 137.3 Mín 21.8 22.6 22.5 22.2 Máx 22.7 23.2 23.1 22.9 Mín 32.9 30.7 31.5 31.9 Máx 33.8 31.5 32.4 32.6 Precipitación Total (mm) Temperatura Máxima Temperatura Mínima Valores extremos de los pronósticos realizados Precipitación, Temperaturas mínimas y máximas Resumen de pronósticos realizados Proyección de la Precipitación Proyección de Temperatura Mínima Proyección de Temperatura Máxima
  10. 10. K F C S N K F C S N Clima Manejo Suelo Planta Determina el rendimiento potencial del cultivo. Estima el crecimiento y rendimiento del cultivo bajo condiciones climáticas desfavorables. Estima el crecimiento y desarrollo del cultivo bajo limitaciones de agua y Nitrogeno. Permite simular practicas de manejo agronómico ( Riego, fertilización nitrogenada, fechas de siembra / trasplante, etc. Investigaciones orientadas a: Diseño de ideotipos Análisis de brechas de rendimientos Optimización del manejo del cultivo Análisis de efectos de variabilidad climática Zonificación agroecológica.
  11. 11. Parametrización – Indice de Área foliar 0 20 40 60 80 100 120 0 20 40 60 80 100 120 140 Cobertura del dosel (%) Días despues de siembra Simulado Observado R² = 0.8262 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 20 40 60 80 100 Observado Simulada Relación Indice de Área Foliar (Simulado vs Observado) Parametrización – Cobertura del Dosel Relación Cobertura del Dosel (Simulado vs Observado) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 20 40 60 80 100 120 140 LAI (m/m) Días despues de siembra Simulado Observado R² = 0.9646 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 2 4 6 8 10 Observado Simulada
  12. 12. Municipio Localidad Sistema de siembra Fecha de Siembra Fecha de Cosecha Duración Ciclo (Días) Rendimiento Observado (Ton/Ha) Rendimiento Simulado - Aquacrop (Ton/Ha) Rendimiento Simulado - Oryza2000 (Ton/Ha) Espinal Cardonal 7/30/2010 11/30/2010 123 8.3 8.6 8.0 Guamo Pajuil 6/24/2010 10/29/2010 127 8.2 8.6 8.1 Guamo Quinto Chipuelo 10/14/2010 2/16/2011 125 7.1 8.7 7.1 Hileras 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 Cardonal-Espinal Pajuil-Guamo Quinto Chipuelo-Guamo Rendimiento (Ton/Ha) Observado (Ton/Ha) Simulado - Aquacrop (Ton/Ha) Simulado - Oryza2000 (Ton/Ha) - 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 SAT FC PWP Guamo Espinal
  13. 13. 7.6 7.8 8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 Rendimiento (Ton/Ha) Siembra 1 Septiembre Siembra 20 de Agosto
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