Este documento describe un proyecto de investigación que utiliza modelización basada en procesos para evaluar estrategias de fertilización en sistemas de cultivo ecológicos en diferentes regiones de Europa. El modelo simula la productividad de cultivos, la dinámica del carbono y el nitrógeno en el suelo, y las emisiones de óxido nitroso. Los resultados muestran que el modelo reproduce con éxito los efectos de diferentes tratamientos de fertilidad en el rendimiento de los cultivos y la dinámica del nitrógeno en el suelo

1. Estimación de emisiones de N2O en rotaciones
de cultivo ecológicas mediante modelización
basada en procesos
Jordi Doltra (CIFA, IRTA)
Patricia Gallejones (CIFA, NEIKER)
Participantes: CIFA (Cantabria), Aarhus University (Dinamarca); Norwegian Centre for Organic
Agriculture (Noruega), Norwegian Centre for Organic Agriculture (Noruega), Institute of Soil Science
and Plant Cultivation (Polonia), Research Institute of Organic Agriculture (Suiza), UNIFI-DISPAA,
SERIDA (Asturias)
VII Workshop REMEDIA
27-28 Marzo 2019, Lugo

2. Proyecto FertilCrop ERA-Net project CORE Organic Plus, co-
financiación UE
• Bajas concentraciones de N mineral en el suelo en rotaciones de cultivo ecológicas
• En los sistemas de cultivo ecológicos se hacen necesarias estrategias de
fertilización más complejas que en los convencionales:
• Diferentes tipos de fertilizantes orgánicos y abonos verdes
• Técnicas específicas de laboreo del suelo
• Diversidad en las rotaciones (p.ej. proporción de leguminosas)
• Cultivos de cobertura
• Fertilidad del suelo: escala temporal, región agroclimática, estrategias de
fertilización
Participantes: 13 Centros de Investigación en 20 países de Europa
Introducción

3. Investigar, a partir de la modelización basada en procesos
(FASSET), el efecto de estrategias de fertilización en agricultura
ecológica:
Objetivos
• Productividad del cultivo
arables (cereales, otros
extensivos) y praderas
• Dinámica del C y N en el
suelo
• Diferentes regiones
agroclimáticas en Europa
• Diferente escala temporal
(corto y largo plazo)

4. Country Site Soil texture T (°C) P (mm) Treatment Fertility measure description N-input (kg N ha-1) Period
Norway Værnes Sandy loam 5.0 896 3M Mulched green manure - 2008-2011
0M Green manure removed -
0M-D Green manure removed and digested green manure 110
D Digested green manure 110
I Mineral fertilizer (Conv.) 80
Denmark Foulum Loamy sand 8.4 632 O2+CC+M Digested green manure and catch crop 85 2002-2009
O2+CC-M Green manure removed and catch crop -
O2-CC+M Digested green manure 79
O4+CC+M Pig slurry and catch crop 88
O4-CC+M Pig slurry 83
C4-CC+M Mineral fertilizer (Conv.) 139
Poland Osiny Loamy sand 8 570 Org. Organic 31 2001-2013
Integrated. Integrated rotation 83
Conv. Int. Conventional intensive 146
Conv. Ext. Conventional extensive 95
Mono (C) Monocrop (Conv.) 187
Switzerland Frick loamy clay 8.9 1000 CTMC Ploughing and manure compost/slurry 111 2003-2014
CTS Ploughing and cattle slurry 97
RTMC Reduced tillage and manure compost/slurry 111
RTS Reduced tillage and cattle slurry 97
Italy Montepaldi Silty clay loam 14.1 770 Org. Organic rotation 40 2003-2007
Conv. Conv. Rotation 117
Spain Villaviciosa Silty loam 13.6 1059 G+C 1yr (O) Grass-clover 1 year 150 2006-2009
G+C 2yr (O) Grass-clover 2 years 143
G+C 1yr (C) Grass-clover 1 year (Conv.) 260
G+C 2yr (C) Grass-clover 2 years (Conv.) 238
Grado Sandy clay loam 14 1000 G+C 1yr (O) Grass-clover 1 year 140 2006-2009
G+C 2yr (O) Grass-clover 2 years 153
Winter GM (O) Winter green manure -
G+C 1yr (C) Grass-clover 1 year (Conv.) 260
G+C 2yr (C) Grass-clover 2 years (Conv.) 238
Winter crop (C) Winter crop (Conv.) 225
Material y métodos
ALL- DAILY WEATHER DATA
Contributors: Hansen, S. Frøseth, RB., (NO), Stenberg, M. (SE), Olesen, JE. (DK) Stalenga, J., Baars, T. (PL) Krauss, M.,
Mäder, P., (CH) Pacini, G.C. (IT), Martínez-Fernández, A (SP).
References: Frøseth et al. (2014); Olesen et al. (2000); Chirinda
et al. (2010).Król et al. (2013); Berner et al. (2008); Krauss et al.
(2017); Lazzerini et al. (2014); Argamentería et al. (2010);
Martínez-Martínez et al. (2009).

5. Resultados – Evaluación simulaciones
Productividad MS y N en cultivos arables y
praderas
Arable crops DM, n=217; Arable crops N, n=84;
Cereals DM, n=166; Cereals N, n=72;
other crops DM, n=51; other crops N, n=12;
Grass-clover DM, n=60; Grass-clover N, n=40.
Arable crops Grass-clover
All arable crops1
Cereals Other crops
DM
(Mg ha-1
)
N
(kg ha-1
)
DM
(Mg ha-1
)
N
(kg ha-1
)
DM
(Mg ha-1
)
N
(kg ha-1
)
DM
(Mg ha-1
)
N
(kg ha-1
)
r2
0.72 0.42 0.76 0.42 0.53 0.14 0.37 0.08
d 0.91 0.77 0.91 0.78 0.84 0.50 0.77 0.37
RMSE 1.99 27.2 2.11 26.9 1.55 28.5 3.73 199.9
MBE -0.28 -10.2 -0.52 -8.4 0.49 -21.1 1.08 117.3
EF 0.71 0.28 0.73 0.31 0.31 -1.85 0.22 -4.87
Doltra et al. (2019). Field Crops Research 233
FASSET generalmente reprodujo los efectos de las
medidas de fertilidad ensayadas en el rendimiento de
cereales en diferentes suelos y climas
0
1
2
3
4
5
6
0 1 2 3 4 5 6
model
observed
Frick (CH): cereal grain yield (Mg ha-1)
CTMC
CTS
RTMC
RTSLaboreo / Abonado orgánico
Suiza
r2:Coefficient of determination; d:Index of agreement; RMSE: Root mean square error; MBE:Mean bias error; EF: Efficiency of modelling

6. -5
0
5
10
15
20
25
30
Jul-12 Oct-12 Jan-13 May-13 Aug-13 Nov-13 Mar-14 Jun-14 Sep-14 Dec-14
o
C
model
obs
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Jul-12 Oct-12 Jan-13 May-13 Aug-13 Nov-13 Mar-14 Jun-14 Sep-14 Dec-14
%
model
obs
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Jul-12 Oct-12 Jan-13 May-13 Aug-13 Nov-13 Mar-14 Jun-14 Sep-14 Dec-14
kgNha-1
model
obs
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
Jul-12 Oct-12 Jan-13 May-13 Aug-13 Nov-13 Mar-14 Jun-14 Sep-14 Dec-14
(gNha-1)
model
obs
Soil T
Water Filled Pore
Space
Soil mineral N (0-
20 cm)
Soil N2O-N fluxes
Patrones parecidos para todos los
tratamientos de un experimento
Resultados – Evaluación simulaciones
Dinámica del suelo (Frick, Suiza)
Grass-clover Cereal

7. Nmin:
Foulum (Denmark) 0-30 cm, n=84;
Osiny (Poland) 0-30 cm, n=368;
Frick (Switzerland) 0-20 cm, n=484;
Værnes (Norway) 0-20 cm, n=60
N2O:
Foulum (Denmark) n=10
Frick (Switzerland), n=8
Nmin (kg N ha
-1
) N2O (kg N ha
-1
)
Total Foulum Frick Osiny Værnes Foulum/Frick
r
2
0.64 0.60 0.08 0.38 0.86 0.94
d 0.84 0.71 0.43 0.57 0.86 0.93
RMSE 32.85 23.60 10.07 29.22 10.48 1.94
MBE -16.44 -10.63 -6.48 -23.49 -7.46 1.67
EF 0.52 0.38 -0.61 -1.10 0.57 0.58
Resultados – Evaluación simulaciones
N mineral del suelo (NO3-N + NH4-N) y
emisiones de N2ODoltra et al. (2019). Field Crops Research 233
y = 1.2398x + 1.0249
R² = 0.9266
0
2
4
6
8
10
12
0 2 4 6 8 10 12
SimcumsoilN2O-N(kgha-1)
Obs cum soil N2O-N (kg ha-1)
Frick (CH)
Foulum (DK)
• La modelización identifica las campañas
con altas y bajas emisiones de N2O
• En la mayoría de los casos, el modelo
sobrestima las emisiones en valor absoluto
• Los efectos de los tratamientos son
capturados a escala estacional en la
mayoría de los casos

8. • La respuesta de los sistemas de cultivo ecológicos al manejo de la fertilidad en
diferentes regiones agroclimáticas puede evaluarse mediante modelización basada en
procesos (FASSET)
• La modelización refleja la influencia del tipo de fertilización (incluyendo abonos
verdes), laboreo y sistema de producción (ecológico o convencional) en la
productividad de los cultivos y, más limitadamente, en la dinámica del N en el suelo
incluyendo emisiones de N2O.
• Es preciso un desarrollo de los modelos de simulación orientado a los sistemas de
cultivo ecológicos
• Los estudios experimentales en sistemas de cultivo ecológicos son clave para
implementar funciones mejoradas en los modelos:
– Dinámica de la mineralización de materiales orgánicos (residuos, abonos y MO del suelo)
– Fijación de N atmosférico
– Crecimiento de cultivos de cubierta y abonos verdes.
Acknowledgements: The author(s) acknowledge the financial
support for this project provided by transnational funding bodies,
being partners of the FP7 ERA-net project, CORE Organic Plus, and
the cofund from the European Commission
Consideraciones finales