Los modelos de cultivo: herramientas importantes en el sistema de apoyo a la toma de decisiones para gestionar la producción de trigo en entornos vulnerables
Autores: Wajid, Aftab; Hussain, Khalid; Ilyas, Ayesha; Habib-ur-Rahman, Muhammad; Shakil, Qamar; Hoogenboom, Gerrit
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Los modelos de cultivo: herramientas importantes en el sistema de apoyo a la toma de decisiones para gestionar la producción de trigo en entornos vulnerables
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Sistemas de apoyo a la decisión
Modelos de cultivos
Rendimiento de cultivos
DSSAT
APSIM
Simulación de trigo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones son clave para la mejora del rendimiento en la agricultura moderna. Los modelos de cultivos son herramientas de apoyo a la toma de decisiones para la gestión de cultivos con el fin de aumentar el rendimiento de los cultivos y reducir los riesgos de producción. El Sistema de Apoyo a la Toma de Decisiones para la Transferencia de Agrotecnología (DSSAT) y un simulador de sistemas agrícolas (APSIM), se realizaron intercomparaciones para evaluar su rendimiento en la simulación de trigo. Se utilizaron datos experimentales de campo de dos años para la parametrización del modelo. El primer año se utilizó para la calibración y los datos del segundo año se utilizaron para la evaluación y la intercomparación del modelo. Los modelos calibrados fueron luego evaluados con 155 campos de agricultores encuestados para datos en sistemas de cultivo de arroz-trigo. Ambos modelos simularon la fenología del cultivo, el índice de área foliar (LAI), la materia seca total y el rendimiento con un buen ajuste a los datos medidos durante ambos años de evaluación. DSSAT predijo mejor el rendimiento en comparación con APSIM con un buen ajuste del 64% y 37% durante la evaluación de los datos de 155 agricultores. La comparación de los rendimientos de los agricultores individuales mostró que el modelo simuló el rendimiento de trigo con diferencias porcentuales (PD) de -25% a 17% y -26% a 40%, Errores Cuadráticos Medios (s) de 436 y 592 kg/ha con estadísticas d razonables de 0.87 y 0.72 para DSSAT y APSIM, respectivamente. Ambos modelos se utilizaron con éxito como herramientas de sistema de apoyo a la toma de decisiones para la mejora de cultivos en entornos vulnerables.
Descripción
Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones son clave para la mejora del rendimiento en la agricultura moderna. Los modelos de cultivos son herramientas de apoyo a la toma de decisiones para la gestión de cultivos con el fin de aumentar el rendimiento de los cultivos y reducir los riesgos de producción. El Sistema de Apoyo a la Toma de Decisiones para la Transferencia de Agrotecnología (DSSAT) y un simulador de sistemas agrícolas (APSIM), se realizaron intercomparaciones para evaluar su rendimiento en la simulación de trigo. Se utilizaron datos experimentales de campo de dos años para la parametrización del modelo. El primer año se utilizó para la calibración y los datos del segundo año se utilizaron para la evaluación y la intercomparación del modelo. Los modelos calibrados fueron luego evaluados con 155 campos de agricultores encuestados para datos en sistemas de cultivo de arroz-trigo. Ambos modelos simularon la fenología del cultivo, el índice de área foliar (LAI), la materia seca total y el rendimiento con un buen ajuste a los datos medidos durante ambos años de evaluación. DSSAT predijo mejor el rendimiento en comparación con APSIM con un buen ajuste del 64% y 37% durante la evaluación de los datos de 155 agricultores. La comparación de los rendimientos de los agricultores individuales mostró que el modelo simuló el rendimiento de trigo con diferencias porcentuales (PD) de -25% a 17% y -26% a 40%, Errores Cuadráticos Medios (s) de 436 y 592 kg/ha con estadísticas d razonables de 0.87 y 0.72 para DSSAT y APSIM, respectivamente. Ambos modelos se utilizaron con éxito como herramientas de sistema de apoyo a la toma de decisiones para la mejora de cultivos en entornos vulnerables.