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Comparando la fenología de la manzana y la pera y el rendimiento del modelo: lo que revelan siete décadas de observaciones

Autores: Drepper, Bianca; Gobin, Anne; Remy, Serge; Van Orshoven, Jos

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Comparando la fenología de la manzana y la pera y el rendimiento del modelo: lo que revelan siete décadas de observaciones


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Observaciones
Etapa de floración
Tendencias fenológicas
Temperaturas
Dormancia
Modelos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 24

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Basándose en observaciones para el inicio de la etapa de floración de la manzana y la pera para el período 1950-2018, se investigaron las tendencias fenológicas en el noreste de Bélgica en función de las temperaturas durante la dormancia. Además, se adaptaron y evaluaron dos modelos fenológicos diferentes. Las fechas medianas de floración de la manzana fueron en promedio 9.5 días más tempranas después de períodos cálidos de dormancia, y 11.5 días para la pera, pero se encontró que la relación entre la fecha de floración y la temperatura no era lineal, lo que sugiere un retraso en el cumplimiento de los requisitos de dormancia debido a temperaturas aumentadas durante el período de enfriamiento. Después de períodos cálidos de enfriamiento, se predijo un retraso promedio de 5.0 y 10.6 días en la fecha de ocurrencia de la ruptura de la dormancia por los modelos fenológicos, mientras que el PLSR revela señales mixtas con respecto al inicio de la floración. Nuestros resultados sugieren procesos superpuestos de enfriamiento y forzamiento en una fase de transición. En cuanto al inicio de la floración, un modelo de enfriamiento dinámico acoplado a una estimación de grados día de crecimiento arrojó errores de predicción significativamente más bajos (en promedio 5.0 días) que un modelo continuo de enfriamiento-forzamiento (6.0 días), a un nivel de confianza del 99%. El rendimiento del modelo fue sensible al método de parametrización aplicado y las limitaciones para la aplicación de ambos modelos fuera de los rangos de temperatura pasados se hicieron evidentes.

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