Gestión del Riesgo Agroclimático en zonas productoras de Arroz en Colombia

1. Componente 1
http://www.aclimatecolombia.org/modelacion-y-pronosticos-agroclimaticos/

2. GESTIÓN DEL RIESGO AGROCLIMÁTICO EN ZONAS PRODUCTORAS DE ARROZ DE COLOMBIA
Identificación
de Zonas Climáticas
Homólogas (ZCH)
1
Caracterización Agroclimática de las ZCH
2
Modelos de
Pronóstios
Climático
Estacional
3
Modelos de
Cultivo de Arroz
4
Identificación de ambientes
con condiciones
climáticas similares
Entendimiento de los
patrones climáticos
(Relación clima - planta)
Conocimiento de condiciones climáticas a corto plazo (3 meses)
Pronósticos de rendimiento.
Buenas practicas de manejo agronómico.
Efectos de la variabilidad del clima.

4. -77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70
2 4 6 8
-6
-4
-2
0
2
4
-77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70
2 4 6 8
-25
-20
-15
-10
-5
0
-77 -76 -75 -74 -73 -72 -71 -70
2 4 6 8
-0
2
4

5. -80 -78 -76 -74 -72 -70 -68
2 4 6 8
-80 -78 -76 -74 -72 -70 -68
4
6
8
10
12
0 5 10 15 20 25 30 35
Hierarchical Clustering
inertia gain
Agrado
CampoalegreII
IbagueI
Barbascal_San_Martin
Cumaral_Meta
Uni_Llanos
Apto_Vanguardia
Apiay_Villavicencio
La_Libertad
Aguazul_Casanare
Baraya
Palermo
Campoalegre
Valle_Sanjuan
Ibague_Piedras
LeridaI
VillaviejaI
Saldana_Prado
Venadillo_Ambalema
CampoalegreIII
Neiva_Aipe
EspinalII
EspinalI
VillaviejaII
Flandes
Guamo
Coyaima
NeivaI
Melgar
LeridaII
Saldana
Venadillo_Armero
Honda
Cienaga_Oro13075020
Ayapel2502515
Planeta_Rica25025190
Cerete13075030
Planeta_Rica25015010
Chima13075010
Monteria13055030
Monteria13085040
Monteria
Monteria13065020
Montelibano2502516
Monteria13075050
Tauramena_Casanare
Yopal_Casanare
0 10 20 30
Click to cut the tree
Height

7. -10 -5 0 5 10
-0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15
Lag
ACF
ONI vs Solar Radiation
-10 -5 0 5 10
-0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4
Lag
ACF
ONI vs Mean Temperature
-10 -5 0 5 10
-0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10
ACF
ONI vs Total Rain
-1.9
2.4
ONI
15.96
22.33
Mean_SRAD
25.66
Corr -1.9
2.4
ONI
15.96
22.33
Mean_SRAD
25.66
ONI vs Solar Radiation
ONI vs Mean Temperature
ONI vs Total Rainfall
Lags (Months) Aumentos en anomalías de TSM generan
aumentos en la componente energética del clima
ONI Rad. Solar
Aumentos en anomalías de TSM generan
aumentos en la componente térmica del clima
ONI Temperatura
Aumentos en anomalías de TSM generan
disminución en las componentes
hídricas e hígricas del clima
ONI Precipitación
1
2
1

8. Apr-84
Jun-88
Aug-92
Oct-96
Dec-00
Feb-05
Apr-09
Cross wavelet transform (XWT) - ONI
4
8
16
32
54
Apr-84
Jun-88
Aug-92
Oct-96
Dec-00
Feb-05
Apr-09
Apr-84
Jun-88
Aug-92
Oct-96
Dec-00
Feb-05
Apr-09
Apr-84
Jun-88
Aug-92
Oct-96
Dec-00
Feb-05
Apr-09
Cross wavelet transform (XWT) - RAIN
4
8
16
32
54
Apr-84
Jun-88
Aug-92
Oct-96
Dec-00
Feb-05
Apr-09
Wavelet coherence (WTC) - ONI and RAIN
4
8
16
32
54

9. -1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
-500
-400
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
500
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
Maximun Temperature (C)
Anomaly of Yield
Rice Yield
Maximun Temperature
Bajas anomalías de Temperatura Máxima
Aumento del Rendimiento
Aumento del Rendimiento

10. 0
50
100
150
200
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec

11. 21.0
21.5
22.0
22.5
23.0
23.5
Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
0.0
40.0
80.0
120.0
160.0
200.0
Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
29.0
30.0
31.0
32.0
33.0
34.0
35.0
Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
Variable Climática Umbral Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
Mín 158.8 114.0 132.3 116.3
Máx 181.9 134.5 180.7 137.3
Mín 21.8 22.6 22.5 22.2
Máx 22.7 23.2 23.1 22.9
Mín 32.9 30.7 31.5 31.9
Máx 33.8 31.5 32.4 32.6
Precipitación
Total (mm)
Temperatura
Máxima
Temperatura
Mínima
Valores extremos de los pronósticos realizados
Precipitación, Temperaturas mínimas y máximas
Resumen de pronósticos realizados
Proyección de la Precipitación
Proyección de Temperatura Mínima Proyección de Temperatura Máxima

12. K
F
C
S
N
K
F
C
S
N
Clima
Manejo
Suelo
Planta
Determina el rendimiento potencial del cultivo.
Estima el crecimiento y rendimiento del cultivo bajo condiciones climáticas desfavorables.
Estima el crecimiento y desarrollo del cultivo bajo limitaciones de agua y Nitrogeno.
Permite simular practicas de manejo agronómico ( Riego, fertilización nitrogenada, fechas de siembra / trasplante, etc.
Investigaciones orientadas a:
Diseño de ideotipos
Análisis de brechas de rendimientos
Optimización del manejo del cultivo
Análisis de efectos de variabilidad climática
Zonificación agroecológica.

13. Parametrización – Indice de Área foliar
0
20
40
60
80
100
120
0
20
40
60
80
100
120
140
Cobertura del dosel (%)
Días despues de siembra
Simulado
Observado
R² = 0.8262
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0
20
40
60
80
100
Observado
Simulada
Relación Indice de Área Foliar
(Simulado vs Observado)
Parametrización – Cobertura del Dosel
Relación Cobertura del Dosel (Simulado vs Observado)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0
20
40
60
80
100
120
140
LAI (m/m)
Días despues de siembra
Simulado
Observado
R² = 0.9646
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0
2
4
6
8
10
Observado
Simulada

14. Municipio Localidad
Sistema de
siembra
Fecha de
Siembra
Fecha de
Cosecha
Duración
Ciclo (Días)
Rendimiento
Observado (Ton/Ha)
Rendimiento
Simulado - Aquacrop
(Ton/Ha)
Rendimiento
Simulado -
Oryza2000
(Ton/Ha)
Espinal Cardonal 7/30/2010 11/30/2010 123 8.3 8.6 8.0
Guamo Pajuil 6/24/2010 10/29/2010 127 8.2 8.6 8.1
Guamo
Quinto
Chipuelo
10/14/2010 2/16/2011 125 7.1 8.7 7.1
Hileras
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
Cardonal-Espinal Pajuil-Guamo Quinto
Chipuelo-Guamo
Rendimiento (Ton/Ha)
Observado (Ton/Ha) Simulado - Aquacrop
(Ton/Ha)
Simulado - Oryza2000
(Ton/Ha)
-
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
SAT FC PWP
Guamo Espinal

15. 7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1999
2001
2003
2005
2007
2009
2011
2013
Rendimiento (Ton/Ha)
Siembra 1 Septiembre
Siembra 20 de Agosto