MONITOREO Y EVALUACIÓN DEL ESTADO DEL CULTIVO DE SOJA MEDIANTE EL USO DE MODELOS DE SIMULACIÓN DE CULTIVOS.

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1 MONITOREO Y EVALUACIÓN DEL ESTADO DEL CULTIVO DE SOJA MEDIANTE EL USO DE MODELOS DE SIMULACIÓN DE CULTIVOS. TALLER SISTEMATIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN CLIMÁTICA PARA SU USO EN EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES Montevideo - 6 y 7 de junio de 2013

2 Objetivos Describir un protocolo de acciones para monitoreo y evaluación permanente del estado del cultivo soja en el MERCOSUR mediante la utilización de modelos de simulación de rendimientos sensibles a las variables climáticas. Identificar : los requerimientos de información (fenológica, climática, de manejo productivo), fuentes de datos, posibles instituciones intervinientes para su ejecución, calendario operativo de las acciones limitantes de la metodología de modelización.

3 Qué son los modelos de simulación de rendimientos? El DSSAT es un sistema de apoyo a las decisiones que abarca modelos informáticos basados en procesos que predicen el crecimiento, desarrollo y rendimiento en función de las condiciones climáticas y de suelo, los escenarios de manejo del cultivo y la información genética. Los modelos utilizan datos meteorológicos diarios, información del perfil de suelo, y los datos básicos de manejo del cultivo como entrada Se puede utilizar a nivel local ó regional para determinar el impacto de la variabilidad y el cambio climático en diferentes escalas espaciales, la principal consideración es la disponibilidad de datos de entrada exactos.

4 Diseño de un esquema para pronosticar rendimientos de cultivos.

5 Ejemplo de aplicación: soja en Argentina Campaña 2011/12 Las Breñas, Chaco Junín, Buenos Aires GM VII sembrado el 15/12 GM IV sembrado el 15/11

6 Cómo pronosticamos la producción? F. Siembra F. Cosecha 15 Nov 1º de enero 1º Abril Datos meteorológicos observados o reales de la campaña Escenarios climáticos? - Series de las variables meteorológicas de varios años - Tendencias climáticas - Pronóstico del ENSO

7 Ejemplo de aplicación Cultivo de soja en Argentina - Campaña 2011/12 Pronóstico de la campaña era estado del ENSO: La Niña débil. En Argentina: alta probabilidad de lluvias escasas en primavera Se utilizaron datos meteorológicos de campañas anteriores en fase La Niña (campañas 1970/71, 1973/74, 1974/75, 1975/76, 1988/89, 1998/99, 1999/00, 2007/08, 2008/09 y 2010/11) Condiciones iniciales: balance hídrico de la ORA-MAGyP.

8 Comparación: Rendimientos simulados se compararon con estadísticas de la simulación de 10 campañas anteriores con evento La NIña.

9 Comparación: Rendimientos simulados se compararon con estadísticas de la simulación de 10 campañas anteriores con evento La Niña.

10 Rend resp a la media últ 10 años (%) Análisis de sensibilidad ante diversos pronósticos. Hay algún pronóstico mejor? Caso 1: 20 campañas anteriores Caso 2: campañas La Niña 100 Las Breñas FS 15 ene 1 feb 15 feb 1 mar 15 mar 1 abr 15 abr Resultado camp 11/12

11 Núcleos sojeros

12 Calendario operativo FECHA Un mes antes de siembra Fecha de siembra Fecha de siembra + un mes TAREA Relevar condiciones iniciales (prioridad: agua en el suelo). Primera simulación, con pronóstico a fin de campaña. Siguiente simulación un mes después de la siembra con pronóstico a fin de campaña, incorporando datos actuales y actualizando la tendencia de los anteriores pronósticos. Sirve para revisar la tendencia previa al período crítico. Fecha de siembra + un mes + quince días*n Fecha de cosecha Luego, cada quince días hasta finalizado el período crítico, aproximadamente cinco simulaciones más. Seguimiento de la perspectiva durante el período que determina el rendimiento. A la hora de la cosecha se puede estimar un valor de rendimiento y, por lo tanto, producción.

13 Referencias Siembra Período Crítico Cosecha CALENDARIO CULTIVOS PARAGUAY SOJA TEMPRANERA SOJA INTERMEDIA Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q CALENDARIO CULTIVOS URUGUAY SOJA 1 SOJA 2 Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q Dic CALENDARIO CULTIVOS BRASIL SOJA 1 Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q SOJA 1 NOA ER C/N Cba-N SFe N BA-E Cba-CS Sfe CALENDARIO CULTIVOS ARGENTINA Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q SOJA 2 NOA ER C/N Cba-N SFe N BA-E Cba-CS Sfe Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q 1 Q 2 Q

14 Factibilidad de aplicación en los países del MERCOSUR Hay disponibilidad de información meteorológica, edáfica y agronómica para realizar una Prueba Piloto de monitoreo de la producción de soja en una zona importante de cultivo en cada país. Se debería programar una interfase de entrada de datos al DSSAT y una interfase de salida del pronóstico de producción fácil de interpretar por los tomadores de decisiones políticas de los Ministerios. Cuestiones a evaluar: Qué pronósticos se deberían utilizar para las simulaciones? Cómo determinar las condiciones hídricas al inicio de la campaña?

15 Rend (kg/ha) Condiciones iniciales Tema sensible: Cuándo y qué condiciones iniciales hídricas darle al modelo DSSAT? Análisis de sensibilidad: seis variantes, entre 50 y 100% agua útil al inicio de la simulación (1 de septiembre). Cómo afectan estas diferencias al valor final de rendimiento?. Junín Puntos rojos: rendimiento simulado con condiciones hídricas iniciales que corresponden balance hídrico ORA