Evaluation of parameterization strategies for rice modelling | Evaluación de estrategias de parametrización para modelar cultivos de arroz

Испанский язык; кастильский. En un estudio anterior se evaluó el modelo de cultivos CropSyst para simular la biomasa aérea de variedades de arroz cultivadas en Italia del norte. En ese estudio, la bondad de la parametrización presentó simulaciones no confiables para estimar el índice de área foliar con variedades de tipo Indica. Se ha conseguido una nueva parametrización por determinación en campo de parámetros claves del modelo: área foliar específica (SLA=27 m cuadrados/kg), coeficiente de partición tallo/hoja (SLP=3,6 m cuadrados/kg), coeficiente de extinción de la radiación solar (k=0,53) y eficiencia de conversión de la radiación solar en biomasa aérea (LtBC=3,2 g/MJ). Las mediciones efectuadas señalan diferencias con los valores determinados previamente: SLA=39 m cuadrados/kg, SLP=1,5 m cuadrados/kg, k=0,50, LtBC=3,0 g/MJ. La comparación de los resultados experimentales con las simulaciones de biomasa aérea muestra que las diferencias en los resultados provocados por las dos series de parámetros son mínimas: desviación estándar media general igual a 25% (parámetros originales) y 26% (nuevos parámetros); eficiencia media de modelado igual a 0,90 (parámetros originales) y 0,87 (nuevos parámetros). Se comprueba que la acumulación de biomasa puede ser modelada para varias combinaciones de valores alternativos de parámetros que, incluso si permiten conseguir resultados parecidos, no todos corresponden a la realidad biofísica simulada. Se debe realizar un control sobre los parámetros claves de un modelo, similar a lo que ha sido hecho en este estudio, para prevenir conclusiones espurias e incorrectas y para verificar si la parametrización se fundamenta con la realidad del sistema modelado.

Английский. In a previous study, the crop simulator CropSyst was evaluated against crop data collected on rice varieties grown in Northern Italy. The need of model re-parameterization became apparent after investigating new field data, as inconsistencies in the simulation of leaf area index emerged for Indica-type varieties. Key parameters (specific leaf area, stem-leaf partition, extinction coefficient, light-to-biomass conversion efficiency) derived from field measurements (respectively, 27 square m/kg, 3.6 square m/kg, 0.53, 3.2 g/MJ) considerably differed from those previously obtained via calibration (39 square m/kg, 1.5 square m/kg, 0.50, 3.0 g/MJ). Such new parameters are informative for suitable modelling of rice systems. The agreement between simulated and observed above ground biomasses was similar with both parameter sets: average general standard deviation = 25% (previous) and 26% (new); average modelling efficiency = 0.90 (previous) and 0.87 (new). Such comparisons demonstrate as the accumulation of aerial biomass in crop models can be depicted in different ways and reasonable estimations can be achieved by different pathways (not all acceptable). A check on parameters like the one performed here (field measurements versus calibrated parameters) is worth to give protection against spurious conclusions while indicating whether the parameterization is conceptually consistent and related to reality.