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Título : Validación del modelo de cultivo DSSAT CERES-Maize para simular rendimientos de maíz blanco bajo condiciones de cambio climático futuro en el sector la Argelia, Loja
Autor : Capa Morocho, Mirian Irene
Zapata Cartuche, María Fernanda
Palabras clave : RENDIMIENTO
CAMBIO CLIMATICO
EMISION DE GASES DE EFECTO INVERNADERO
Fecha de publicación : 6-sep-2024
Editorial : Loja
Resumen : El modelo de simulación de cultivo DSSAT CERES-Maize permite simular el crecimiento y desarrollo del maíz, mismo que ha sido ampliamente utilizado para estudios de impactos de la variabilidad y cambio climático. El objetivo de este trabajo fue determinar el efecto del cambio climático futuro en el rendimiento de maíz blanco mediante el uso del modelo DSSAT CERES-Maize calibrado y validado bajo las condiciones ambientales de Loja. Para ello, se realizó la validación del modelo utilizando información de ensayos de campo realizados en los años 2018-2019 y 2020-2021 bajo distintos tratamientos de densidad de siembra y nutrición. Una vez validado el modelo, se utilizó 5 modelos climáticos (GFDL, IPSL, MPIE, MRIE, UKES) bajo 3 escenarios de cambio climático (ssp126, ssp370, ssp585) para los periodos de 2041-2060 y 2081-2100. Los coeficientes genéticos que más se ajustaron a la fenología y rendimiento de la variedad de maíz INIAP 103 “Mishqui Sara” fueron P1:255 °C; P5: 820 °C; G2:420 g; G3: 9 mg/día y PHINT: 68.30 °C. El modelo simuló un RMSEP excelente en la fase de antesis (0.90 % y 0.85 %), madurez fisiológica (6.22 % y 5.97 %) y rendimiento (5.56 % y 8.96 %) en la calibración y validación respectivamente. En los resultados de las simulaciones bajo diferentes escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero (ssp126, ssp370 y ssp585), el rendimiento promedio de maíz blanco aumentará en 2.14 % en el escenario ssp126 (bajas emisiones de CO2), mientras que, se prevé una reducción de 14.86% en el escenario ssp370 (emisiones medias de CO2) y de 2.84 % en el escenario ssp585 (altas emisiones de CO2) para el periodo 2041-2060. Para el periodo 2081-2100, el rendimiento promedio de maíz blanco podría aumentar un 4.01 % en el ssp126, pero se proyecta una disminución de 17.65 % y 20.18 % a mayores emisiones de gases de efecto invernadero, ssp370 y ssp585, respectivamente. En cuanto, a las proyecciones de variación del ciclo fenológico del maíz, la fase vegetativa y reproductiva se verán disminuidas bajo diferentes escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero (ssp126, ssp370 y ssp585) con variaciones entre el 25 % y 38 % de reducción en su ciclo total en los dos periodos evaluados. Estos resultados indican que se debería realizar medidas de adaptación del cultivo de maíz blanco, como implementar estrategias de mitigación y prácticas agrícolas sostenibles para contrarrestar los efectos negativos del cambio climático.
Descripción : The DSSAT CERES-Maize crop simulation model simulates the growth and development of maize, which has been widely used for studies on the impacts of climate variability and change. The objective of this work was to determine the effect of future climate change on white corn yields using the DSSAT CERES-Maize model calibrated and validated under the environmental conditions of Loja. For this purpose, model validation was performed using information from field trials conducted in 2018-2019 and 2020-2021 under different planting density and nutrition treatments. Once the model was validated, 5 climate models (GFDL, IPSL, MPIE, MRIE, UKES) were used under 3 climate change scenarios (ssp126, ssp370, ssp585) for the periods 2041-2060 and 2081-2100. The genetic coefficients that best matched the phenology and yield of INIAP 103 maize variety “Mishqui Sara” were P1:255 °C; P5: 820 °C; G2:420 g; G3: 9 mg/day and PHINT: 68.30 °C. The model simulated excellent RMSEP at the anthesis stage (0.90 % and 0.85 %), physiological maturity (6.22 % and 5.97 %) and yield (5.56 % and 8.96 %) in calibration and validation, respectively. In the results of the simulations under different greenhouse gas emissions scenarios (ssp126, ssp370 and ssp585), the average yield of white corn will increase by 2.14 % in the ssp126 scenario (low CO2 emissions), while, a reduction of 14.86 % in the ssp370 scenario (medium CO2 emissions) and 2.84 % in the ssp585 scenario (high CO2 emissions) is predicted for the period 2041-2060. For the period 2081-2100, average white corn yields could increase by 4.01 % in ssp126, but are projected to decrease by 17.65 % and 20.18 % at higher GHG emissions, ssp370 and ssp585, respectively. As for the projections of variation in the phenological cycle of corn, the vegetative and reproductive phases will be reduced under different scenarios of greenhouse gas emissions (ssp126, ssp370 and ssp585) with variations between 25% and 38% reduction in its total cycle in the two periods evaluated. These results indicate that adaptation measures for white corn cultivation should be implemented, such as mitigation strategies and sustainable agricultural practices to counteract the negative effects of climate change.
URI : https://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/30507
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