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Empleo de DSSAT-PNUTGRO en la región central de Argentina: evaluaciones de fechas de siembra con información histórica y escenarios de cambio climático = Use of the DSSAT-PNUTGRO in Argentina´s central region: evaluations of sowing dates using historical data and climate change scenarios = Uso do DSSAT-PNUTGRO na região central da Argentina: avaliações de datas de semeadura com informações históricas e cenários de mudanças climáticas
Resumen
El cultivo de maní es importante en la región central de Argentina y se realiza principalmente en secano, por lo que resulta importante establecer una fecha de siembra adecuada para que el cultivo aproveche las precipitaciones durante su ciclo de cultivo. La fecha de siembra podría incluso ser modificada debido a los efectos del cambio climático. Los modelos de cultivos permiten evaluar los efectos del clima, el suelo, el manejo sobre el rendimiento del
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El cultivo de maní es importante en la región central de Argentina y se realiza principalmente en secano, por lo que resulta importante establecer una fecha de siembra adecuada para que el cultivo aproveche las precipitaciones durante su ciclo de cultivo. La fecha de siembra podría incluso ser modificada debido a los efectos del cambio climático. Los modelos de cultivos permiten evaluar los efectos del clima, el suelo, el manejo sobre el rendimiento del cultivo y su variabilidad. Los objetivos de este trabajo consistieron en emplear el modelo Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) para identificar una fecha de siembra óptima
utilizando datos climáticos históricos y determinar los efectos del cambio climático en el rendimiento de maní. A tal efecto, se realizaron simulaciones para el cultivar ASEM 400 INTA con información meteorológica histórica (1973-2019) y de un futuro cercano (2030-2064) y lejano (2065-2099) con cuatro escenarios Representative Concentration Pathways (RCP: 2.6; 4.56.0 y 8.5 Wm-2), combinando tres fechas de siembra y tres condiciones de contenido de agua en el suelo al momento de la siembra. Las simulaciones realizadas con información meteorológica histórica estiman mayores rendimientos con fechas de siembras más tempranas y la variabilidad de esos rendimientos disminuye cuanto mayor sea el porcentaje de agua útil al momento de la siembra. También se observa una disminución de la variabilidad con mayor contenido de agua a la siembra para condiciones futuras para todos los escenarios analizados. En la mayoría de las condiciones futuras y escenarios los rendimientos medianos se incrementan, en relación a sus respectivos tratamientos con información meteorológica histórica. El mayor incremento mediano de rendimiento de maní se obtiene en un futuro lejano con un RCP de 8.5 Wm-2 y 70% de agua útil a la siembra.
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The peanut is an important crop in Argentina´s central region and it is mainly sown in dry land. Thus, it is important to establish an appropriate planting date to take advantage of rainfall during its growth cycle. This date could be even modified due to climate change effects. Crop models allow evaluating the effects of climate, soil and management on crop yield and its variability. The goal of this work was to use the Decision Support System for
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The peanut is an important crop in Argentina´s central region and it is mainly sown in dry land. Thus, it is important to establish an appropriate planting date to take advantage of rainfall during its growth cycle. This date could be even modified due to climate change effects. Crop models allow evaluating the effects of climate, soil and management on crop yield and its variability. The goal of this work was to use the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) model to identify an optimal sowing date using historical climate data and determine the climate change effects on peanut yield. To this end, simulations were performed for the ASEM 400 INTA cultivar using historical weather data (1973-2019) and, from the near future (2030-2064) and the distant future (2065-2099) with four Representative Concentration
Pathways scenarios (RCP: 2.6, 4.5, 6.0 and 8.5 Wm-2), combining three sowing dates and three conditions of soil water availability at the sowing date. Simulations performed with historical climate data estimate higher yields in earlier sowing dates and, the variability of those yields decrease when there is higher water availability at the sowing date. A decrease in variability with higher soil water content at the sowing date is also observed for future conditions in all the scenarios analyzed. In most future conditions and scenarios, the medium yields increase respect to their treatments with historical weather data. The greatest median increase in peanut yield is obtained in the distant future with a RCP of 8.5 Wm-2 and 70% of water availability at the sowing date.
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O cultivo de amendoim é importante na região central da Argentina e é realizado principalmente na época da seca, por isso é importante estabelecer uma data ideal de semeadura para que aproveite as chuvas durante seu ciclo de cultivo. Alémdisso, a data de semeadura pode ser
modificada pelos efeitos das mudanças climáticas. Os modelos de culturas permitem avaliar os efeitos do clima, solo, manejo no rendimento das culturas e sua variabilidade. Objetivamos
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O cultivo de amendoim é importante na região central da Argentina e é realizado principalmente na época da seca, por isso é importante estabelecer uma data ideal de semeadura para que aproveite as chuvas durante seu ciclo de cultivo. Alémdisso, a data de semeadura pode ser
modificada pelos efeitos das mudanças climáticas. Os modelos de culturas permitem avaliar os efeitos do clima, solo, manejo no rendimento das culturas e sua variabilidade. Objetivamos identificar a data ideal de semeadura com o modelo Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT), utilizando dados climáticos históricos e determinar os efeitos das mudanças climáticas no rendimento do amendoim. Para isso, simulações foram realizadas com a cultivar ASEM 400 INTA, por meio de informações meteorológicas históricas (1973-2019), no futuro próximo (2030-2064) e no futuro distante (2065-2099) com quatro cenários de Representative Concentration Pathways (RCP: 2,6; 4,5 6,0 e 8,5 W m-2), combinando três datas de semeadura e três condições de teor de água no solo no momento de semeadura (30, 50 e 70% de água útil). Simulações com informações meteorológicas históricas estimaram rendimentos mais altos em datas de plantio anteriores e, esses rendimentos aumentaram e sua variabilidade foi menor com maior quantidade de água útil na semeadura. Para os cenários analisados, também foi observada diminuição na variabilidade com maior teor de água no plantio para condições futuras. Por meio das informações meteorológicas históricas, na maioria das condições e cenários futuros, os rendimentos médios aumentaram em relação aos seus respectivos tratamentos. O maior aumento médio na produção de amendoim foi obtido em um futuro distante com RCP de 8,5 Wm-2 e 70% de água útil no plantio.
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Descripción
Trabajo presentado en Anais do XVII Encontro Sobre a Cultura do Amendoim, 2020
Fuente
South American Sciences 1 (2) : e2074. (2020)
Fecha
2020-10-14
Editorial
Instituto PROS
ISSN
2675-7222
Formato
pdf
Tipo de documento
artículo
Palabras Claves
Derechos de acceso
Abierto
Excepto donde se diga explicitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)