Impacto del cambio climático en la fenología del colza de invierno (L.)
Autores: Junk, Jürgen; Torres, Arturo; El Jaroudi, Moussa; Eickermann, Michael
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Impacto del cambio climático en la fenología del colza de invierno (L.)
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Investigación
Modelos estadísticos
Etapas fenológicas
Colza de invierno
Cultivo
Luxemburgo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
En nuestra investigación, hemos desarrollado modelos estadísticos innovadores adaptados para predecir etapas fenológicas específicas del cultivo de colza de invierno (WOSR) en Luxemburgo. Aprovechando extensas observaciones en campo y datos meteorológicos, nuestro enfoque de modelado pronostica con precisión etapas críticas de crecimiento de la colza de invierno, incluyendo la emergencia de la inflorescencia (BBCH 51), la floración inicial (BBCH 60) y la cesación de la floración (BBCH 69), aprovechando las unidades de calor acumuladas. Nuestros hallazgos desafían las suposiciones convencionales sobre las temperaturas base, abogando por una temperatura base específica de 3 grados Celsius para la emergencia de la colza de invierno, consistente con investigaciones previas. La validación a través de validación cruzada de dejar uno fuera arroja resultados prometedores, con valores promedio de Error Cuadrático Medio () por debajo de 1, superando estudios análogos. Es especialmente destacable el rendimiento de nuestro modelo en la predicción de etapas de crecimiento cruciales, especialmente BBCH 60, fundamental para el control de plagas. A pesar de los avances, persisten obstáculos en la predicción de eventos fenológicos en etapas tardías influenciados por la senescencia de las hojas y los impactos anticipados del cambio climático, que probablemente acelerarán el desarrollo de la colza de invierno e introducirán nuevos riesgos. En respuesta, estrategias de selección de cultivares informadas por tasas de desarrollo individuales y sensibilidades a la temperatura emergen como medidas de mitigación vitales. A medida que la variabilidad climática se intensifica, la agricultura de precisión asume una importancia primordial en la optimización de la asignación de recursos y en garantizar prácticas sostenibles de cultivo de colza de invierno. Nuestro estudio aboga por la integración proactiva del modelado predictivo en marcos de gestión adaptativa, capacitando a las partes interesadas para tomar decisiones informadas teniendo en cuenta las dinámicas climáticas.
Descripción
En nuestra investigación, hemos desarrollado modelos estadísticos innovadores adaptados para predecir etapas fenológicas específicas del cultivo de colza de invierno (WOSR) en Luxemburgo. Aprovechando extensas observaciones en campo y datos meteorológicos, nuestro enfoque de modelado pronostica con precisión etapas críticas de crecimiento de la colza de invierno, incluyendo la emergencia de la inflorescencia (BBCH 51), la floración inicial (BBCH 60) y la cesación de la floración (BBCH 69), aprovechando las unidades de calor acumuladas. Nuestros hallazgos desafían las suposiciones convencionales sobre las temperaturas base, abogando por una temperatura base específica de 3 grados Celsius para la emergencia de la colza de invierno, consistente con investigaciones previas. La validación a través de validación cruzada de dejar uno fuera arroja resultados prometedores, con valores promedio de Error Cuadrático Medio () por debajo de 1, superando estudios análogos. Es especialmente destacable el rendimiento de nuestro modelo en la predicción de etapas de crecimiento cruciales, especialmente BBCH 60, fundamental para el control de plagas. A pesar de los avances, persisten obstáculos en la predicción de eventos fenológicos en etapas tardías influenciados por la senescencia de las hojas y los impactos anticipados del cambio climático, que probablemente acelerarán el desarrollo de la colza de invierno e introducirán nuevos riesgos. En respuesta, estrategias de selección de cultivares informadas por tasas de desarrollo individuales y sensibilidades a la temperatura emergen como medidas de mitigación vitales. A medida que la variabilidad climática se intensifica, la agricultura de precisión asume una importancia primordial en la optimización de la asignación de recursos y en garantizar prácticas sostenibles de cultivo de colza de invierno. Nuestro estudio aboga por la integración proactiva del modelado predictivo en marcos de gestión adaptativa, capacitando a las partes interesadas para tomar decisiones informadas teniendo en cuenta las dinámicas climáticas.