El documento presenta información sobre rendimientos de arroz en Colombia entre 1999-2014, así como costos de producción y huella hídrica utilizando técnicas AMTEC vs convencionales. Adicionalmente, muestra datos de variedades de arroz y su adaptación a diferentes condiciones climáticas, y recomendaciones para el manejo del agua y la fertilización.
El cafeto es una planta autógama Cuando la flor se abre, una porción del polen ya se ha liberado internamente, habiendo ocurrido entre el 90 a 95% de autofecundación.
El cafeto es una planta autógama Cuando la flor se abre, una porción del polen ya se ha liberado internamente, habiendo ocurrido entre el 90 a 95% de autofecundación.
El cultivo de arroz es uno de los cultivos mas rentable, pero esto no nos evitara de que algunas enfermedades lo ataquen, por esta y entre muchas razones debemos estar preparados para cuando lleguen saber responder al ataque.
Presentación causas vaneamiento de la espiga de arroz diciembre 31 2014 vers...Douglas Laing
El Vaneamiento de la Panícula del arroz es un desorden relativamente reciente en los trópicos de América que tiene efectos negativos sobre el rendimiento y calidad del grano. En esta presentación se muestra un análisis de las causas bióticas y abióticas del vaneamiento. El autor considera que se debe iniciar investigaciones sobre el complejo de causas abióticas, puesto que los estudios sobre las posibles causas bióticas no han dado ningún resultado positivo desde 1995.
LOTE SEPTIEMBRE DE 2010 GALLOS Y GALLINAS BUENA SELECCION EXCLUSIVA - PRUEBE ...CRIADERO CALENITO S.A.
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El objetivo del proyecto es transferir en forma conjunta la tecnología de manejo del cultivo disponible para incrementar la productividad y disminuir los costos de producción, en un período máximo de 6 años, con el menor impacto al medio ambiente.
Myriam Patricia Guzman, National Rice Growers Federation
Principales variables que permiten conceptualizar la importancia del sector agroalimentario, con énfasis en la provincia de Entre RÍOS ARGENTINA, recorriendo las producciones, su localización y producción localizada geográficamente.
ATMOSPHERIC WATER GENERATION (AWG) by NanoprojectsPedro Ortega
Equipos de generación de agua atmosférica a través de la condensación de la humedad ambiental.
Desde los 30 litros al día hasta 5000 litros con un único equipo.
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Esta es la presentación del señor Andrés Barreto Secretario de Hábitat y recursos Mineros de la Gobernación de Cundinamarca acerca de los recursos mineros de la región
Presentación del proyecto de análisis de sistemas productivos en cultivos de Maíz y Fríjol de la Federación Nacional de Cultivadores de Cereal de Colombia (Fenalce) en el marco del Convenio 'Clima y Sector Agropecuario Colombiano' suscrito entre el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural de Colombia (MADR) y el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) con el apoyo del Programa de Investigación en Cambio Climático, Agricultura y Seguridad Alimentaria (CCAFS)
Introducción
Índice
Objetivos
Capítulo I Marco Teórico
1.1 Método de los polígonos de Thiessen
1.2 Método de las Isoyetas
1.3 Método Aritmético
Capítulo II Base de datos
Capítulo III Análisis de consistencia de los datos
3.1 Precipitaciones acumuladas
3.2 Gráficas y discusión
Capítulo IV Determinación de la precipitación media
4.1 Método de los polígonos de Thiessen
4.2 Método de las Isoyetas
4.3 Método Aritmético
Conclusiones
Referencias bibliográficas
Anexos
En el metodo de isoyetas se nota que se tuvo que extrapolar gráficamente, para el analisis de toda la cuenca, se tuvo en cuenta la credibilidad de los datos y de la topografía del lugar.
Costa Rica: Elementos de reducción del riesgo en la formulación y evaluación ...FAO
http://www.fao.org/americas/eventos/ver/en/c/471743/
http://www.fao.org/americas/eventos/ver/es/c/471744/
Presentación de Roberto Flores en Reunión Técnica Elaboración Estrategia Regional para la GIRD de los sectores agrícolas y la seguridad alimentaria, Santiago, 22 y 23 febrero.
Construcción de Sistemas de Alertas Agroclimáticas Participativas con Comunid...Comunidad Practica Andes
El sistema integra procesos participativos para la estimación de condiciones meteorológicas (como precipitación, temperatura) y agro-meteorológicas (como humedad de suelos agrícolas) para períodos futuros de corto y mediano plazo en la zona de interés, como base para la definición e implementación de medidas adaptativas en la agricultura local ante condiciones ambientales esperadas.
Las alertas agroclimáticas tempranas participativas (AATP) se caracterizan por una importante participación de las comunidades rurales locales en los procesos, a través de personas poseedoras de conocimientos ancestrales, tanto de prácticas agrícolas como de variaciones del clima a partir de indicadores empíricos. Estas AATP son la base para la selección y adopción de medidas adaptativas adecuadas por parte de las comunidades rurales involucradas.
El sistema se establece a través de la interacción entre especialistas externos (investigadores, académicos, técnicos que apoyan a las comunidades) e internos (conocedores locales) que trabajan de modo integrado en Talleres y jornadas de campo. La Figura 1 corresponde a la lámina introductoria de uno de los Talleres realizados entre campesinos, indígenas y técnicos asociados al Proyecto.
The Accelerating Impact of CGIAR Climate Research for Africa (AICCRA) project works to deliver a climate-smart African future driven by science and innovation in agriculture.
AICCRA does this by enhancing access to climate information services and climate-smart agricultural technology to millions of smallholder farmers in Africa.
With better access to climate technology and advisory services—linked to information about effective response measures—farmers can better anticipate climate-related events and take preventative action that help communities better safeguard their livelihoods and the environment.
AICCRA is supported by a grant from the International Development Association (IDA) of the World Bank, which is used to enhance research and capacity-building activities by the CGIAR centers and initiatives as well as their partners in Africa.
About IDA: IDA helps the world’s poorest countries by providing grants and low to zero-interest loans for projects and programmes that boost economic growth, reduce poverty, and improve poor people’s lives.
IDA is one of the largest sources of assistance for the world’s 76 poorest countries, 39 of which are in Africa.
Annual IDA commitments have averaged about $21 billion over circa 2017-2020, with approximately 61 percent going to Africa.
This presentation was given on 27 October 2021 by Mengpin Ge, Global Climate Program Associate at WRI, during the webinar "Achieving NDC Ambition in Agriculture" organized by CCAFS, FAO and WRI.
Find the recording and more information here: https://bit.ly/AchievingNDCs
This presentation was given on 27 October 2021 by Sabrina Rose, Policy Consultant at CCAFS, during the webinar "Achieving NDC Ambition in Agriculture" organized by CCAFS, FAO and WRI.
Find the recording and more information here: https://bit.ly/AchievingNDCs
This presentation was given on 27 October 2021 by Krystal Crumpler, Climate Change and Agricultural Specialist at FAO, during the webinar "Achieving NDC Ambition in Agriculture" organized by CCAFS, FAO and WRI.
Find the recording and more information here: https://bit.ly/AchievingNDCs
This presentation was meant to be included in the 2021 CLIFF-GRADS Welcome Webinar and presented by Ciniro Costa Jr. (CCAFS).
The webinar recording can be found here: https://youtu.be/UoX6aoC4fhQ
The multilevel CSA monitoring set of standard core uptake and outcome indicators + expanded indicators linked to a rapid and reliable ICT based data collection instrument to systematically
assess and monitor:
- CSA Adoption/ Access to CIS
- CSA effects on food security and livelihoods household level)
- CSA effects on farm performance
Presented by Harsh Rajpal, Code Partners Pte. Ltd., on 30 June 2021 at the Asian Development Bank (ADB) Webinar on Sustainable Protein Case Study: Outputs and Synthesis of Results.
Presented by Ciniro Costa Jr., CCAFS, on 28 June 2021 at the Asian Development Bank (ADB) Webinar on Sustainable Protein Case Study: Outputs and Synthesis of Results.
Presented by Marion de Vries, Wageningen Livestock Research at Wageningen University, on 28 June 2021 at the Asian Development Bank (ADB) Webinar on Sustainable Protein Case Study: Outputs and Synthesis of Results.
Presented by Issac Emery, Informed Sustainability Consulting, on 29 June 2021 at the second day of the Asian Development Bank (ADB) Webinar on Sustainable Protein Case Study: Outputs and Synthesis of Results.
Presented by Hongmin Dong and Sha Wei, Chinese Academy of Agricultural Sciences (CAAS), on 28 June 2021 at the Asian Development Bank (ADB) Webinar on Sustainable Protein Case Study: Outputs and Synthesis of Results.
Presented by Lini Wollenberg, CCAFS, on 28 June 2021 at the Asian Development Bank (ADB) Webinar on Sustainable Protein Case Study: Outputs and Synthesis of Results.
Presentation by Han Soethoudt, Jan Broeze, and Heike Axmann of Wageningen University & Resaearch (WUR).
WUR and Olam Rice Nigeria conducted a controlled experiment in Nigeria in which mechanized rice harvesting and threshing were introduced on smallholder farms. The result of the study shows that mechanization considerably reduces losses, has a positive impact on farmers’ income, and the climate.
Learn more: https://www.wur.nl/en/news-wur/show-day/Mechanization-helps-Nigerian-farms-reduce-food-loss-and-increase-income.htm
Presentation on the rapid evidence review findings and key take away messages.
Current evidence for biodiversity and agriculture to achieve and bridging gaps in research and investment to reach multiple global goals.
This presentation was given at an internal workshop in April 2020 and was presented by Le Hoang Anh, Hoang Thi Thien Huong, Le Thi Thanh Huyen, and Nguyen Thi Lien Huong.
7. El objetivo del proyecto es transferir en forma conjunta la
tecnología de manejo del cultivo disponible para incrementar la
productividad y disminuir los costos de producción, en un período
máximo de 6 años, con el menor impacto al medio ambiente.
8. 2011
Planificación y Estructuración del programa AMTEC
2012
Zonas Piloto
Otras Regiones Arroceras
Norte del Tolima
Pompeya
Montería
Ibagué
Neiva
Cúcuta
19
4
3
4
4
4
2013
Centro
Nte
Tolim
Ibagué
Espinal
Saldaña
29
8
4
12
Huila
Caribe Seco
Llanos
Caribe Húmedo
6
Aguachica
Cúcuta
3
7
Fundación
8
Acacias
Granada
V/ cio
Puerto
López
3
2
9
3
Casanare
4
Montería
Tierra
Alta
San
Marcos
Magangue
4
2
1
9
2014
Centro
Caribe Seco
Llanos
Caribe Húmedo
Magangue
Nte
Tolima
Ibagué
Espinal
Saldaña
Huila
Valledupa
Cúcuta
Fundación
Acacias
Granada
V/ cio
Puerto
López
Casanare
Montería
Caucas
San
Marc
26
14
16
12
22
10
15
9
4
12
24
9
28
21
12
7
12
San Alb
18
114 Lotes
968 Ha
285 Lotes
3.973 Ha
14. FEDEARROZ 174
FORTALEZAS:
Temperaturas diurnas 26 –30°C.
Temperaturas nocturnas 17 –22 °C
Tolera Variaciones en Radiación.
Tolera acidezhasta del 30 %
DEBILIDADES:
No Tolera temperaturas diurnas inferiores a 25 °C.
Sensible en suelos arenosos.
FORTALEZAS:
Temperaturas diurnas 29 –37°C.
Temperaturas nocturnas 21 –25 °C
Tolera Variaciones en Radiación Solar.
Tolera acidez hasta del 30 %
DEBILIDADES:
No Tolera temperaturas diurnas inferiores a 28 °C.
Susceptible a enfermedades en humedades Relativas mayores a 80 %.
FEDEARROZ 2000
FORTALEZAS:
Temperaturas diurnas 28 –37°C.
Temperaturas nocturnas 21 –25 °C
Tolera Variaciones en Radiación Solar.
Tolera acidez hasta del 30 %
DEBILIDADES:
No Tolera temperaturas inferiores a 27 °C.
FEDEARROZ 473
FORTALEZAS:
Temperaturas diurnas 30 –35°C.
Temperaturas nocturnas 19 –22 °C
DEBILIDADES:
No Tolera temperaturas diurnas Inferiores a 23 °C.
No Tolera temperaturas nocturnas Superiores a 36 °C
Sensible a Variaciones en Radiación Solar.
Sensible a suelos con acidez superior a 30 %.
FEDEARROZ 60
15. FORTALEZAS:
Temperaturas diurnas 28 –37°C
Temperaturas nocturnas 19 –25 °C
Tolera Variaciones en Radiación Solar.
DEBILIDADES:
No Tolera temperaturas diurnas inferiores a 27 °C.
FEDEARROZ 67
DEBILIDADES:
No Tolera temperaturas diurnas inferiores a 29 °C.
Sensible a deficiencias de Potasio.
FEDEARROZ TANA
FORTALEZAS:
Temperaturas Diurnas 28 – 37°C.
Temperaturas nocturnas 19 –25 °C
Tolera Variaciones en Radiación Solar.
FORTALEZAS:
Temperaturas Diurnas 30 –37°C.
Temperaturas nocturnas 19 –25°C
Tolera Variaciones en Radiación Solar.
Tolera acidezhasta del 30 %.
DEBILIDADES:
No Tolera temperaturas diurnas inferiores a 29 °C.
Sensible a déficit hídrico.
FEDEARROZ GAITANA
FORTALEZAS:
Temperaturas diurnas 29 –37°C.
Temperaturas nocturnas 21 –25 °C
Tolera Variaciones en Radiación Solar.
Tolera acidez hasta del 30 %
DEBILIDADES:
No Tolera temperaturas diurnas inferiores a 29 °C.
Sensible a déficit hídrico
FEDEARROZ DUMILA
16. FORTALEZAS:
Adaptación a temperaturas diurnas 26 –37°C.
Adaptación a Temperaturas nocturnas 19 –25 °C
Tolera Variaciones en Radiación Solar.
Tolera acidez hasta del 50 %.
Tolera Suelos moderadamente arenosos.
DEBILIDADES:
No Tolera temperaturas diurnas inferiores a 25 °C.
FL FEDEARROZ 68
VARIEDAD PARA LOS LLANOS ORIENTALES
VIGOR
3
FLORACIÓN
73.3
COSECHA
108.7
ALTURA PLANTA
92.9
GRANOS LLENOS /PANICULA
54.2
VANEAMIENTO
19.2
PERO 1000 GRANOS
23.9
RENDIMIENTO (14%)
5.084
INDICE DE PILADA
64.3
19. Objetivos
Adaptación a fenómenos climáticos,
evaluación de gestión del riesgo
agroclimático, mediante la validación de modelos de cultivo de arroz.
Contribuir a un mejor manejo del arroz
como un enfoque de eficiencia en
utilización de los recursos.
Evaluar agroambientalmente sistemas de
producción y oportunidades para
establecer pagos por servicios
ambientales.
Probar y validar opciones de adaptación
en el cultivo de arroz.
21. CORRECTA UBICACIÓN Y CONSTRUCCION DE BOCANAS .
Adecuación del terrenoDISTRIBUCION DEL AGUA POR LAS BORDAS
22. EVALUACION DE HUELLA HÍDRICA
LOTE AMTEC vs. CONVENCIONAL
Medición del caudal de riego
Entrada y salida del agua
Adecuación de suelos -Correcto establecimiento del agua
23. Productividad y huella hídrica verde
(AMTEC Vs Tradicional)
7,8
6,7
6,0
6,5
7,0
7,5
8,0
AMTEC
Tradicional
Rendimiento (Ton/Ha)
Rendimiento comparativo AMTEC vs Convencional
Lérida 2013A
525
613
HuellaHídricaVerde (L/Kg)
AMTEC
Tradicional
HH Verde = ETcVerde / Rendimiento
Basado en datos climáticos, suelos y productividad de los lotes de comparación
1146
1069
525
613
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
Mundial
Tolima
AMTEC
Tradicional
Huella Hídrica Verde (Lt/ Kg)
Mekonnen, M.M. and Hoekstra, A.Y. (2010) The green, blue and grey water footprint of crops and derived crop products, Value of Water Research Report Series No.47, UNESCO-IHE, Delft, the Netherlands-
24. Mediciones meseta Ibagué
Alvarado 2014A
Concesión de aguas
Riegos
Caudal (l/s)
AMTEC
TRADICIONAL
ElcontroldecaudalesenAMTEChageneradoriegosconpromediosde800m3/Ha/semana,mientraseneltradicionalsonde1078m3/ha/semana
Entrada total de agua
15635
9069
8000
10000
12000
14000
16000
TRADICIONAL
AMTEC
m3/Ha
25. 0
7
8
8
6
8
9
9
5
9
8
6
6
8
13
12
11
12
13
12
12
13
0
2
4
6
8
10
12
14
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14Frecuencia de Riego Tradicional Vs. AMTECEjemplo en dos lotes del municipio de Lérida Diferencia Riego TradicionalDiferencia Riego Innovador
9 Mojes Hasta el Final de Cosecha (Riego AMTEC)
Reducción Frecuenciade Riego 35.7% Con respecto al Riego Tradicional
Días entre Mojes
27. Ensayos Época de siembra
•Propósito: definirla mejorfechade siembra
•N= 580 eventosproductivos
•Zonas: (StaRosa, Saldaña)
•Periodo2011 -2013
ENA (Encuesta Nacional Arrocera)
•Propósito: Mantener el sector actualizado, medir indicadores económicos
•N= 1237eventos productivos a nivel nacional
•Zonas de trabajo: (Saldaña, Espinal, Ibague, Palermo, Villavicencio, Llanos, y en las 4 zonas de FEDEARROZ para el estudio de manejo)
•Semestres disponibles : 2007a, 2012a, 2013a, y de 2008 a 2011 a y b
Registrosde cosecha
•Propósito: Investigacióntécnica(manejo, suelos, fitomejoramiento, fisiología)
•N= 3500eventosproductivos
•Zonas: (Tolima, Huila, Meta, Casanare, Cordoba, )
•Periodo2004 -2013 (dependiendode laszonas)
Clima
•Alrededorde 42 estacionesmeteorológicas(FEDEARROZ-IDEAM) utilizadasen el procesode preparaciónde series de climaa niveldiario
28. Siembra
Cosecha
Un evento productivo de arroz = alrededor de 120 días
Serie climática completa para 5 variablesLote
tiempo
AMBIENTE
FENOLOGIA DEL CULTIVO
VARIEDAD
29. Con climase puedeexplicarmásdel 30% de la variaciónen rendimientode arrozde riegoSALDAÑAPeriodo 2007 –2012 N= 877 (eventos de cosecha) TODAS LAS VARIEDADES
Quédicenlos datos?
Análisis basado en etapas fenológicas
Energía Acumulada en Llenado de Grano el factor climático mas importante
30. POMPEYA (META) Periodo 2007 –2013 N= 352 (eventos de cosecha)
TODAS LAS VARIEDADES
Con climase puedeexplicarmásdel 49.6% de la variaciónen rendimiento
•Lavariablemasrelevanteenlaetapareproductivaparaelcultivodelarrozfuelaprecipitación.
Quédicenlos datos?
31. Análisis basado en etapas fenológicas -IBAGUÉ Periodo 2009 –2013 N= 1755 (eventos de cosecha) – VARIEDAD LAGUNAS
14
19
24
29
34
Comportamiento Tmx-Tmin(T°C)Ibagué 2008- 2012
Tmax2008
Tmin2008
Tmax2012
Tmin2012
8.1 t.ha-1
9.2 t.ha-1
7.1 t.ha-1
9.1 t.ha-1
Quédicenlos datos?
Con climase puedeexplicarmásdel 48.5% de la variaciónen rendimiento
Rango temp. Max y Min en la fase reproductiva el factor climático mas importante
32. Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 3690.987 861.08 4.286 0.000444 ***
siembra 5.633 2.637 2.136 0.046704 *
canhec 14.776 3.703 3.991 0.000857 ***
potash 3.886 2.52 1.542 0.140414
numfer 302.712 86.07 3.517 0.002462 **
numher -451.635 109.235 -4.135 0.000623 ***
numins -213.417 105.87 -2.016 0.058995 .
semestre2011A -371.702 373.825 -0.994 0.333247
semestre2012A 1376.037 765.684 1.797 0.089113 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 508.1 on 18 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7016, Adjusted R-squared: 0.569
F-statistic: 5.291 on 8 and 18 DF, p-value: 0.00162
(Intercepto)
Siembra (fecha de siembra días
julian)
Cantidad de semilla/ha
Dosis de potasio
Numero aplicaciones fertilizantes
Número aplicaciones herbicidas
Número aplicaciones insecticidas
Semestre 2011A
Semestre 2012A
FEDEARROZ 60
ZONA 1 (Centro)
Sistema de riego 1 (Riego Integral)
20,47
12,40
11,39
9,14
8,64
5,37
2,76
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
numher semestre canhec numfer siembra potash numins
Varianza explicada
N= 27 eventos de producción
70 %de variación en el rendimiento
No. De Aplicaciones
herbicida
Qué dicen los datos?
33. FEDEARROZ 733
ZONA 1 (Centro)
Sistema de riego 1 (Riego Integral)
27,37
14,14
10,09
8,76
7,40
5,49 5,37
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
semestre numins potash numfun vartip fosfate duracin_ciclo
Varianza explicada
78 %de variación en el rendimiento
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 13448.43 1667.654 8.064 1.03E-07 ***
fosfate -18.774 5.819 -3.226 0.004236 **
potash 13.748 3.354 4.099 0.000559 ***
numins -347.542 94.22 -3.689 0.001455 **
numfun 262.812 98.161 2.677 0.014476 *
duracin_ciclo -41.153 13.212 -3.115 0.005457 **
semestre2011A -688.294 372.795 -1.846 0.079701 .
semestre2012A -1543.34 353.488 -4.366 0.000299 ***
vartipN -488.663 286.116 -1.708 0.103128
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 427.2 on 20 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7863, Adjusted R-squared: 0.7009
(Intercepto)
Dosis fosfato
Dosis de potasio
Número aplicaciones insecticidas
Número aplicaciones fungicidas
Duración del ciclo
Semestre 2011A
Semestre 2012A
Tipo de semilla (No certificada)
Oferta
Ambiental
N= 32 eventos de producción
Qué dicen los datos?
34. Pronósticos Climáticos para las zonas Arroceras de: Córdoba, Meta, Tolima, Huila, Casanare.
PRONOSTICOS CLIMATICOS
35. CLIMATOLOGIA: 1980-2010
MES TMIN TMAX PREC
jan 21.4 31.8 129
feb 21.9 32.0 122
mar 21.9 31.7 181
apr 21.8 31.4 149
may 21.8 31.5 107
jun 21.7 32.2 33
jul 21.5 32.4 32
aug 21.8 33.3 18
sep 21.8 33.6 59
oct 21.6 32.4 196
nov 21.7 31.0 227
dec 21.5 31.3 178
Year 21.7 32.1 1431
PREDICCION CLIMATICA
Brillo Solar (Horas/día)
Número de días con lluvia
Humedad Relativa (%)
37. El pronóstico para el final del año 2014 a partir de septiembre
F473 lleva una ventaja sobre los demás.
PRONOSTICO -CÓRDOBA
Cada clustercorresponde a un “situación climática” que se ha dado en el pasado, y perfectamente se pueden volver a dar en el futuro.
PRONOSTICO CLIMATICO COMPARADO CON ESCENARIOS ANTERIORES
38. SISTEMA
GENOTIPOS
modelaciónRIEGO (Saldaña, Aipe y Montería)
FEDEARROZ 733
FEDEARROZ60
FEDEARROZ2000 CT21375-F4-43-1IR 64
SISTEMA
GENOTIPOS modelaciónSECANO (Santa Rosa y Yopal)
FEDEARROZ2000
FEDEARROZ174 CT21375-F4-43-1 CIRAD409
C.ILas Lagunas, Saldaña –Tolima.
C.ILa Victoria, Montería –Córdoba.
Granja Universidad de la Salle, Yopal - Casanare.
C.ISanta Rosa, Villavicencio -Meta.
C.IPiedra Pintada, Aipe-Huila.
ENSAYO DE MODELACION LOCALIDADES -GENOTIPOS
39. LOCALIDADES
HISTÓRICO DE FACTORES CLIMÁTICOS EN LAS LOCALIDADES DEL ENSAYO
T máx(◦C)
Radiaciónsolar (MJ.m-2.d-1)
T mín(◦C)
Precipitación(mm)
TEMPERATURA MAXIMA
PRECIPITACION
RADIACION SOLAR
TEMPERATURA MINIMA
44. Para que todo esto ?
Establecer pronósticos agroclimáticos a
partir del uso de modelos de predicción climática
periódica y modelos de cultivos
2
4
6
8
-76 -75 -74 -73 -72
Cluster_Multianual Cluster_Nina
-76 -75 -74 -73 -72
Cluster_Nino
2
4
6
8
10
12
Información de: condiciones climáticas
pronosticadas (precipitaciones, Temperaturas y
Rad. Solar), dinámica de información de
parámetros crecimiento, manejo del cultivo
Modelo calibrado y evaluado
Pronostico de
rendimiento del
cultivo
Predicción Climática insitu
46. Pronóstico de rendimiento de la variedad Fed2000–Teniendo en cuenta el pronóstico del clima (Periodo Mayo-Diciembre de 2014)
Fechade siembra
5 May
25 May
19 Jun
14 Jul
20 Ago
Sí se toma la decisión de sembrar hasta el 20 de junio, el rendimiento obtenido puede estar alrededor de 4500 kg/ha.
A medida en qué se demore las siembras, el rendimiento del cultivo puede disminuir.
El rendimiento simulado se realizó bajo condiciones de riego, simulando una lamina de agua constante sobre el periodo del cultivo
47. Reunión FEDEARROZ –INCODER
11 de Julio 2014
Distritos de riego de Mocariy la Doctrina
170Agricultores
1.800 Ha No se sembraron en arroz riego en Córdoba
Factores climáticas no óptimos y merma en los niveles del rio Sinú
Se evitó la pérdida de $ 7200millones
MERIDIANO DE CORDOBA:
“Los arroceros de Córdoba que utilizan los Distritos de Riego de Mocaríy La Doctrina no sembraron, tal como se los aconsejó Fedearroz. En su momento se le presentó un modelo de simulación de los rendimientos que tendría el cultivo ante la menor oferta de lluvia, menos luminosidad y mayor humedad en el ambiente”.
USO DE LA INFORMACION GENERADA
48. 28 Agt17Sep 7 Oct 27 Oct 15 Nov 6 Dic 26 Dic
28 Agt17Sep 7 Oct 27 Oct 15 Nov 6 Dic 26 Dic
28 Agt17Sep 7 Oct 27 Oct 15 Nov 6 Dic 26 Dic
28 Agt17Sep 7 Oct 27 Oct 15 Nov 6 Dic 26 Dic
Probablemente Fenómeno del Niño similar Año 2002 (Débil)
Proyección segundo semestre
49.
50. 5 May
25 May
19 Jun
14 Jul
08 Jul
Mejorfechade Siembra
Sí se toma la decisión de sembrar hasta los primeros días de Junio, la diferencia en el rendimiento obtenido entre las opciones de variedades no será mayor a 500 Kg/ha
Sí se decide sembrar después del 15 de Junio, la mejor opción será sembrar la variedad Fedearroz733
De las opciones varietales consideradas, Fed733 es la más resistente a altas temperaturas y Rad solar.
Momento de siembra
51. Época de Siembra = última semana del mes de Junio (23 –30 Junio)
Variedad = FEDEARROZ 733
Fertilización F733 = Nitrógeno: 75% para fase vegetativa -25% en fase reproductiva . Se utilizará el sistema SIFA (Sistema de Fertilización Arrocera). Ajuste en las dosis de fósforo y potasio por condición ambiental.
Manejo del agua = saturación permanente todo el periodo.
Densidad de siembra = 110 Kg/ha.
Manejo sanitario = derivado de monitoreo, pero con precaución de Spodopteray sogata(HB). Maleza = quema, pre-emergente y sello.
Recolección = mantener riego hasta un 24% de humedad de grano.
52.
53. Relación entre la fecha de siembra seleccionada y la energía acumulada por el cultivo
Si se siembra hasta el 20 de Julio, el cultivo acumula la mayor cantidad de energía.
Amedidaenquésedemorenlassiembras,existiráunamenorofertaderadiaciónsolarparaelcultivo,loquealparecerafectarálosrendimientos.
29 Jun
09 Jul
19 Jul
29 Jul
08 Ago
18 Ago
29 Jun
09 Jul
19 Jul
29 Jul
08 Ago
18 Ago
TemperaturaMaxima Acumulada
Temperaturas máximas diarias (promedio) superiores a 34 grados
Temperaturas máximas diarias alrededor de 29 grados coinciden con los mejores rendimientos.