Simulación del rendimiento de maíz (Zea mays L.) en el norte de Sinaloa usando el modelo AquaCrop

• Autores: Hilario Flores Gallardo, Waldo Ojeda Bustamante, Héctor Flores Magdaleno, Ernesto Sifuentes Ibarra, Enrique Mejía Saenz
• Localización: Agrociencia, ISSN 2521-9766, ISSN-e 1405-3195, Vol. 47, Nº. 4, 2013, págs. 347-359
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Simulation of corn (Zea mays L.) yield in northern Sinaloa using the AquaCrop model
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• Resumen
  • español

    La intensificación de la variabilidad climática ha generado incertidumbre en los volúmenes de agua disponible en varias zonas de riego de México, ocasionan inestabilidad en la productividad del cultivo de maíz (Zea mays L.). Los modelos calibrados de simulación biológica son una herramienta computacional viable para estudiar el comportamiento de los cultivos en condiciones climáticas y escenarios de manejo agronómico e hídrico diferentes. En la presente investigación se calibró y validó el modelo AquaCrop para simular el desarrollo del cultivo de maíz en el norte de Sinaloa, México, con tres condiciones de disponibilidad hídrica: riego total (RT) y riego deficitario (80 % y 60 % respecto a RT). Para calibrar y validar el modelo se compararon datos observados y simulados de cobertura del dosel vegetal, producción de biomasa en la cosecha y rendimiento de grano, con datos experimentales de parcelas comerciales de maíz establecidas en los ciclos agrícolas otoño-invierno (O-I) de 2003-2004, 2007-2008 y 2008-2009, y los ciclos primavera-verano (P-V) de 2008 y 2009. Las predicciones del rendimiento de grano del modelo fueron buenas con un valor de 0.79 t ha -1 para la raíz cuadrada del cuadrado medio del error (RMSE) y un índice de Willmott (d) de 0.85. El modelo AquaCrop previamente calibrado y validado, es una alternativa para conocer la respuesta del maíz con riego deficitario y condiciones climáticas contrastantes.

  • English

    The intensification of climate variability has caused uncertainty in available water volumes in several irrigation areas of Mexico; this has led to instability in the productivity of corn crop (Zea mays L.). Biological simulation models, once calibrated, are a feasible computational tool to study the behavior of crops under climatic conditions and different scenarios of agronomic and water management. In this study the AquaCrop model was calibrated and validated to simulate the development of corn crop in northern Sinaloa, Mexico, with three conditions of water availability: full irrigation (RT) and deficit irrigation (80 % and 60 % with respect to RT). To calibrate and validate the model, observed and simulated data of green canopy cover, biomass production at harvest and grain yield were compared, using experimental data from commercial corn plots established in the fall-winter agricultural seasons (O-I) 2003-2004, 2007-2008 and 2008-2009, and the spring-summer seasons (O-I), 2008 and 2009. The grain yield predictions of the model were good with a value of 0.79 t ha -1 for the root mean square error (RMSE) and Willmott's index of agreement (d) was of 0.85. The AquaCrop model previously calibrated and validated is an alternative for the answer of corn crop with deficit irrigation and contrasting climatic conditions.