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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
Modelización de la productividad de
agua?
Realidad
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Realidad
Model: F(x)
Productos
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S
Muchas realidades adaptadas bajo
un clima cambiante: Estrategias
de manejo
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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
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• 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
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
Bases del AquaCrop (FAO)
irrigation (I)
rainfall (P)
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rise deep
percolation
storedsoilwater(mm)
field capacity
threshold
wilting point
evapo-
transpiration
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12
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Kctop
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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






0
1
2
3
above-groundbiomass(kg/m²)
(WP) water
productivity
Sum (Tr) (mm(agua))
Productividad de agua de la biomasa: WP
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
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
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
• 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
Esquema de AquaCrop (FAO)
20
Posibles aplicaciones para evaluación de CC
Generación de calendarios de riego
Posibles aplicaciones para evaluación de CC
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Posibles aplicaciones para evaluación de CC
Evaluación de opciones de vulnerabilidad y opciones de adaptación
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Manejo de variedades y épocas de siembra
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
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(Bolivia)
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27
Rendimiento de quinua bajo diferentes estrategias
de manejo
Función de producción de agua del cultivo de quinoa en
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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
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.
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Modelo Aquacrop

  • 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
  • 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+
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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