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Resumen
Los modelos de simulación son herramientas útiles que pueden asistir a la toma de decisiones para mejorar la productividad en diferentes escenarios hídricos. El objetivo de este trabajo fue evaluar el desempeño del modelo AquaCrop para estimar el nivel de agua en el suelo y la producción de biomasa en soja en la región central de Córdoba. Asimismo, el modelo se utilizó para evaluar la productividad de la soja bajo un amplio rango de los recursos agua y [ver mas...]
dc.contributor.authorPeirone, Laura Soledad
dc.contributor.authorOvando, Gustavo Gabriel
dc.contributor.authorRaspa, Francisco Antonio
dc.contributor.authorVega, Claudia Rosa Cecilia
dc.date.accessioned2024-07-25T11:03:05Z
dc.date.available2024-07-25T11:03:05Z
dc.date.issued2022-11-15
dc.identifier.issn978-987-48396-7-1
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/18662
dc.description.abstractLos modelos de simulación son herramientas útiles que pueden asistir a la toma de decisiones para mejorar la productividad en diferentes escenarios hídricos. El objetivo de este trabajo fue evaluar el desempeño del modelo AquaCrop para estimar el nivel de agua en el suelo y la producción de biomasa en soja en la región central de Córdoba. Asimismo, el modelo se utilizó para evaluar la productividad de la soja bajo un amplio rango de los recursos agua y radiación a partir de experimentos de fechas de siembra (FS), genotipos y nivel hídrico (riego y secano). Para la calibración del modelo, se utilizaron datos de fracción de radiación fotosintéticamente activa interceptada (fPARi), contenido de agua del suelo (CAS) y la biomasa de cultivo (MS) durante la campaña 2020-21. Los datos de fPARi se utilizaron para la calibración de la cobertura del cultivo (CC). La capacidad predictiva de AquaCrop fue evaluada a través del coeficiente de determinación (R2), la raíz cuadrada del cuadrado medio del error (RMSE) y el índice de concordancia (d). AquaCrop simuló adecuadamente CC (R2 =0.90, RMSE=8.24 %, d=0.97), MS (R2=0.95, RMSE=1.33 tn ha-1, d=0.98) y CAS (R2=0.84, RMSE=47.94mm, d=0.93). Estos resultados mostraron que Aquacrop podría ser adecuado para simular con precisión la CC, la MS y el CAS bajo ambientes de distinta calidad hídrica y radiativa, lo que permitiría indagar en distintas combinaciones de manejo para la optimización de la captura y el uso de la radiación solar y el agua en soja.spa
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherAsociación Argentina de la Ciencia del Suelo (AACS)es_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_AR
dc.sourceXXVIII Congreso Argentino de la Ciencia del Suelo "Suelos saludables, sustento de la sociedad y el ambiente". Buenos Aires, 15 al 18 de Noviembre de 2022. Libro de Actas. Tomo 3 : 1444-1449
dc.subjectCultivoes_AR
dc.subjectCropseng
dc.subjectGlycine maxes_AR
dc.subjectFecha de Siembraes_AR
dc.subjectSowing Dateeng
dc.subjectVariedadeses_AR
dc.subjectVarietieseng
dc.subjectSoja
dc.subjectSoybeanseng
dc.subjectAgua del Suelo
dc.subjectSoil Watereng
dc.subject.otherModelo AquaCrop
dc.titleEvaluación de Aquacrop para simular agua edáfica en soja cultivada bajo distinta disponibilidad hídrica y radiativaes_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)es_AR
dc.description.origenEEA Manfredies_AR
dc.description.filFil: Peirone, L.S. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Ovando, G. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Raspa, Francisco Antonio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Vega, Claudia Rosa Cecilia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentinaes_AR
dc.subtypeponencia


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