El documento describe el modelo Aquacrop de la FAO, el cual permite modelar la productividad del agua de los cultivos. El modelo utiliza un enfoque funcional, requiriendo menos datos que los modelos mecanicistas. Permite simular el crecimiento de cultivos bajo diferentes escenarios climáticos, evaluar estrategias de riego, y analizar opciones de adaptación al cambio climático como el manejo de variedades.

1. Modelización del crecimiento de los
cultivos como herramienta para evaluar
el manejo del agua para enfrentar los
impactos del cambio climático
MODELO AQUACROP
Ing. Ph.D. Magalí García Cárdenas

2. Modelización de la productividad de
agua?
Modelización de la productividad del agua
Realidad
Model: F(x)
F(x) = (f1(x), f2(x),

3. ¿Para qué?
Porque? investigar ‘escenarios’
Productos
Realidad
observados
nuevas
situaciones;
INGRESOS
FUTUROS
Productos
Simulados bajo
condiciones
presentes y
Modelo:
futuras

4. Modelización de la productividad de agua?
¿Porqué?  investigar
Para que?
‘escenarios’
Realidad Productos observados
Muchas realidades adaptadas bajo un
INSUMO
S
clima cambiante: Estrategias de
manejo
Productos
simulados
Model: F(x)

5. Modelización de productividad de agua de los
cultivos
Enfoque 1: Modelos mecanísticos
Especializados y muy poderosos:
- Para investigación fundamental
- Generalmente para trabajo experimental o planta
• requieren una alta experticia para ser usados
• requieren elevada cantidad de datos de entrada
• requieren elevada precisión de los datos de entrada
Enfoque 2: Modelos funcionales
Modelos simples y robustos:
-Para planificación y evaluación BUDGE
T
-Uso a nivel de sistemas de riego y regional
• Más fáciles de usar
• Requieren menos datos FAO-
AQUACRO
5
• Los resultados son menos precisos P

6. En el caso de Aquacrop: Para evitar sobre o sub irrigar~
Función Ks y para reducir el tiempo de experimentación
6 ETc adj = ETo * Kc * KS
Disminución del agua en la zona radicular (mm)

7. Bases del AquaCrop (FAO)
7
evapo- irrigation (I)
rainfall (P)
CO2
transpiration
(ET)
H2O
stored soil water (mm)
field capacity
threshold
wilting point
0.0
capillary (DP)
rise deep
(CR) percolation
Balance hídrico Productividad de
del suelo + agua del cultivo

8. EVAPOTRANSPIRACIÓN
Evaporación Transpiración
Clima
Cultivo
Manejo

9. Evapotranspiración de referencia (mm día-1)
Radiación neta en la superficie de referencia (MJ m-2 día-1)
Densidad del flujo del calor del suelo (MJ m-2 día-1)
Temperatura (ºC) media del aire a 2 m. de altitud
Promedio horario de la velocidad del viento (ms-1)
Presión de saturación del vapor (kPa)
Presión de vapor real (kPa)
Déficit de presión de saturación del vapor (kPa)
Pendiente de la curva de presión de saturación de vapor
(kPaºC-1)
-1

10. Transpiración del cultivo
Evapotranspiración de referencia
Coeficiente de
CC = Cobertura del
cultivo
cultivo
EvapoTranspiración = Kc x ETo
= Transpiración potencial : [Kctop CC*] x ETo
+ Evaporación potencial: [Kcbare (1-CC*)] x ETo
10 Sin estrés hídrico

11. Transpiración del cultivo
11

12. Transpiración del cultivo
Medida de las
Cobertura del secciones de la
sombra con una
cultivo regla a medio
día
Cobertura del
cultivo estimado
a simple vista
12

13. evapo- irrigation (I)
transpiration rainfall (P)
Transpiración del cultivo (ET)
stored soil water (mm)
Estrés hídrico
field capacity
threshold
Demanda evaporativa de la atmósfera
wilting point
0.0
capillary (DP)
rise deep
(CR) percolation
Transpiración del cultivo= Kc x ETo x Ks
Kctop x cobertura del cultivo aj. Coeficiente de
estrés
tiempo
13

14. Productividad de agua de la biomasa: WP
3
above-ground biomass (kg/m²)



2
 (WP) water
productivity
1 

0
14
Sum (Tr) (mm(agua))

15. WP: Demostrada relación conservativa y estable entre la
biomasa y la transpiración del cultivo acumulada
Dividiendo entre la ETo se
normaliza W para eliminar la
P
variabilidad climática
Los cultivos se agrupan en clases
con similar W P
15
Data from Steduto and Albrizio (2005)

16. above-ground biomass (kg/m²) 3
WP*
1
26 – 30 g/m2 para cultivos C4
2
1 WP*
2
10 – 15 g/m2 para cultivos C3
0
0 20 40 60 80 100 120 140 160
Suma (Ta/ETo)
una normalización climática permite extrapolar simulaciones
de crecimiento entre zonas y épocas
16

17. WP combinada de maíz
35000 China99
Ghana01
Hawaii83
30000
Hungary 0N
Hungary 175 kgN/ha
25000
Biomass (kg/ha)
Gainesville irrigated 400N
Spain96Full irrigation
20000
Spain96 50%irri
C4 29kg/ha
15000
10000
5000
Maize
0
0 20 40 60 80 100 120
Σ( Ta/ETo)
17 from L. Heng et al. (unpublished)

18. Productividad de agua del cult.: WP
Ventaja en comparación de otros indicadores de eficiencia
• WP es muy constante incluso bajo estreses (agua, salinidad)
• WP se normaliza para el clima disminuyendo la interacción ambiental
• WP muestra diferencias entre grupos de cultivos (C3 & C4)
18

19. Esquema de AquaCrop (FAO)
19

20. 20

21. Posibles aplicaciones para evaluación de CC
Generación de calendarios de riego

22. Posibles aplicaciones para evaluación de CC
Evaluación de vulnerabilidad y opciones de adaptación

23. Posibles aplicaciones para evaluación de CC
Evaluación de opciones de vulnerabilidad y opciones de adaptación

24. Posibles aplicaciones para evaluación de CC
Evaluación de opciones de vulnerabilidad y opciones de adaptación

25. Posibles aplicaciones para evaluación de CC
Manejo de variedades y épocas de siembra

26. Rendimiento de quinua en diferentes
épocas
3,0
Viacha
2,5 Patacamaya
Uyuni
2,0
1,5
m
H
T
a
/
1,0
0,5
0,0
Año Húmedo Año Normal Año Seco Año Húmedo Año Normal Año Seco
AÑO DE REFERENCIA 2050
Ahora AQUACROP incorpora
escenarios A1B, A2, B1 y B2
Datos: Claudia Saavedra
(Bolivia)
26

27. Rendimiento de quinua bajo diferentes
estrategias de manejo
Función de producción de agua del cultivo de quinoa en
Patacamaya (Altiplano Central) bajo a) cultivo a secano y b)
bajo la estrategia de riego deficitario de referencia (RDo) con
indicación de la curva logística (línea sólida) y el intervalo de
confianza del 95%.
27

28. condiciones
Conclusiones
secano riego
Permite evaluar la influencia combinada de la elevación de CO2 y temperatura
en forma realística
Determina el déficit de agua, permitiendo la programación de riego
suplementario.
Permite la evaluación del impacto del calendario de riego de lamina fija o de
intervalos fijos y bajo diferentes métodos de riego.
 Lleva a cabo análisis de escenarios climáticos futuros.
Permite analizar estrategias de adaptación bajo condiciones de CC, como ser
manejo de variedades y/o épocas de siembra.
LIMITACIONES
Su evaluación es puntual, no permitiendo análisis geográficos.
No incluye muchos tipos de cultivos.
No incluye módulos de plagas y enfermedades ni de salinidad de suelos.
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