Efectos de los sistemas de labranza convencional y de labranza cero en el crecimiento y rendimiento del maíz (Zea mays L.), la estructura del suelo y el agua en la meseta de loess de China: estudios de experimentación en campo y modelado
Autores: Liu, Shuang; Gao, Yuru; Lang, Huilin; Liu, Yong; Zhang, Hong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Efectos de los sistemas de labranza convencional y de labranza cero en el crecimiento y rendimiento del maíz (Zea mays L.), la estructura del suelo y el agua en la meseta de loess de China: estudios de experimentación en campo y modelado
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Sistemas de cultivo
Sistemas de labranza
Modelo DSSAT CERES-Maíz
Crecimiento del maíz
Dinámica del agua en el suelo
Procesos de evapotranspiración
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Los modelos de sistemas de cultivo pueden ser herramientas útiles para evaluar los sistemas de labranza, que son viables tanto económica como ambientalmente. Los objetivos de este estudio fueron evaluar la capacidad del modelo CERES-Maíz del sistema de soporte de decisiones para la transferencia de agrotecnología (DSSAT) para predecir el crecimiento y rendimiento del maíz, así como la dinámica del agua en el suelo, y aplicar el modelo evaluado para predecir los procesos de evapotranspiración bajo sistemas de labranza convencional (CT) y siembra directa (NT) en una zona de meseta de loess semiárida de China desde 2014 hasta 2016. Los resultados del experimento de campo mostraron que NT aumentó la densidad aparente del suelo superficial y la capacidad de retención de agua, pero disminuyó la porosidad total del suelo superficial y el rendimiento del grano de maíz. La calibración del modelo para la variedad de maíz se logró utilizando mediciones de rendimiento de grano de 2014 a 2016 para CT, y la evaluación del modelo se logró utilizando mediciones de suelo y cultivo tanto de CT como de NT para el mismo período de 3 años. Se alcanzó un buen acuerdo para los rendimientos de grano de CT para la calibración del modelo (nRMSE = 4.02%; d = 0.87), lo que indica que el modelo fue calibrado con éxito. En general, los resultados de la evaluación del modelo fueron aceptables, con un buen acuerdo para los rendimientos de grano de NT (nRMSE = 4.26%; d = 0.86); el acuerdo para el LAI varió de bueno a moderado (RMSE = 0.300.31; d = 0.840.85); el acuerdo para el contenido de agua en el suelo fue bueno para NT (RMSE = 0.030.08; d = 0.810.95), pero varió de bueno a pobre para CT (RMSE = 0.060.09; d = 0.420.88); el acuerdo general entre el agua en el suelo medida y simulada varió de pobre a bueno dependiendo de la profundidad del suelo y la labranza. Se concluyó que el modelo DSSAT CERES-Maíz proporcionó simulaciones generalmente buenas a moderadas de la producción continua de maíz (rendimiento y LAI) para un experimento de labranza a corto plazo en la meseta de loess, China, pero simulaciones generalmente buenas a pobres del contenido de agua en el suelo.
Descripción
Los modelos de sistemas de cultivo pueden ser herramientas útiles para evaluar los sistemas de labranza, que son viables tanto económica como ambientalmente. Los objetivos de este estudio fueron evaluar la capacidad del modelo CERES-Maíz del sistema de soporte de decisiones para la transferencia de agrotecnología (DSSAT) para predecir el crecimiento y rendimiento del maíz, así como la dinámica del agua en el suelo, y aplicar el modelo evaluado para predecir los procesos de evapotranspiración bajo sistemas de labranza convencional (CT) y siembra directa (NT) en una zona de meseta de loess semiárida de China desde 2014 hasta 2016. Los resultados del experimento de campo mostraron que NT aumentó la densidad aparente del suelo superficial y la capacidad de retención de agua, pero disminuyó la porosidad total del suelo superficial y el rendimiento del grano de maíz. La calibración del modelo para la variedad de maíz se logró utilizando mediciones de rendimiento de grano de 2014 a 2016 para CT, y la evaluación del modelo se logró utilizando mediciones de suelo y cultivo tanto de CT como de NT para el mismo período de 3 años. Se alcanzó un buen acuerdo para los rendimientos de grano de CT para la calibración del modelo (nRMSE = 4.02%; d = 0.87), lo que indica que el modelo fue calibrado con éxito. En general, los resultados de la evaluación del modelo fueron aceptables, con un buen acuerdo para los rendimientos de grano de NT (nRMSE = 4.26%; d = 0.86); el acuerdo para el LAI varió de bueno a moderado (RMSE = 0.300.31; d = 0.840.85); el acuerdo para el contenido de agua en el suelo fue bueno para NT (RMSE = 0.030.08; d = 0.810.95), pero varió de bueno a pobre para CT (RMSE = 0.060.09; d = 0.420.88); el acuerdo general entre el agua en el suelo medida y simulada varió de pobre a bueno dependiendo de la profundidad del suelo y la labranza. Se concluyó que el modelo DSSAT CERES-Maíz proporcionó simulaciones generalmente buenas a moderadas de la producción continua de maíz (rendimiento y LAI) para un experimento de labranza a corto plazo en la meseta de loess, China, pero simulaciones generalmente buenas a pobres del contenido de agua en el suelo.