Simulación del rendimiento de maíz usando el modelo simple en Chapingo, México

Date
2020-11
Authors
Jiménez Ayala, José Alberto
Journal Title
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Publisher
Universidad Autónoma Chapingo
Abstract
Los modelos de simulación de cultivos son herramientas útiles para estudiar la influencia del riego en el crecimiento y rendimiento. El objetivo de este estudio fue estimar los parámetros del modelo SIMPLE mediante un algoritmo de evolución diferencial para un cultivo de maíz con riego y en secano. Los datos de entrada del modelo fueron obtenidos de un experimento realizado durante el verano-otoño de 2016 en Chapingo, México. Los parámetros del modelo que más influyen en la variable de respuesta biomasa total fueron identificados mediante un análisis de sensibilidad global. Se definieron funciones de densidad uniformes para los parámetros, y se usaron los métodos prueba extendida de sensibilidad de amplitud de Fourier (eFAST) y de Sobol para calcular los índices de sensibilidad de primer orden y de efectos totales. Se ejecutaron 4485 simulaciones Monte Carlo para el primer método y 5000 para el segundo, con variaciones de ±25% y ±50% del valor nominal de los parámetros. El modelo fue calibrado mediante el algoritmo de evolución diferencial estándar, ajustando los parámetros con un índice de sensibilidad total mayor a 10%. Se encontró que para ambos tratamientos, riego y secano los parámetros temperatura óptima, temperatura base, temperatura acumulada requerida para desarrollo del área foliar para interceptar el 50% de la radiación y eficiencia de uso de la radiación, son los que más afectan el comportamiento de la biomasa total. El modelo calibrado mostró un buen ajuste entre la biomasa medida y simulada, con una RRECM de 5.325% y 12.487% en los tratamientos de riego y secano, respectivamente. El error entre el rendimiento estimado y medido fue de 0.374 Mg ha-1 para el tratamiento riego y de -1.184 Mg ha-1 para secano. El modelo calibrado puede ser usado en estudios de manejo del riego y efecto de cambio climático.
Description
Tesis (Maestría en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua)
Keywords
Zea mays L., Biomasa, Índice de aridez, Simulación Monte Carlo, eFAST, Evolución diferencial
Citation