Evaluacion de la potencialidad productiva y las principales limitaciones para la produccion de cereales en algunas regiones secas de Cuba utilizando Modelos de Simulacion de Cultivos.
2012
Soto-Carreno, F. (Investigador Titular), Instituto Nacional de Ciencias Agricolas (INCA) | Hernandez-Cordova, N. (Aspirante a Investigador), Instituto Nacional de Ciencias Agricolas (INCA) | Florido-Bacallao, R. (Investigador Auxiliar), Instituto Nacional de Ciencias Agricolas (INCA)
西班牙语; 卡斯蒂利亚语. Entre los años 2008 y 2011 se desarrolló un proyecto con el objetivo de aplicar herramientas de modelación para el análisis de las respuestas de las interacciones planta- ambiente-manejo en distintos escenarios de la producción de cultivos de cereales en Cuba; en el mismo participaron las siguientes instituciones: INCA, INSMET, IS e IIIA. Se ejecutaron un total de 19 experimentos en los cultivos de arroz, maíz, sorgo y trigo en diferentes condiciones edafoclimáticas para obtener la información necesaria para introducir en el Modelo de Simulación DSSAT versión 3,5, se recopiló toda la información de 24 suelos del país; además se obtuvo la información diaria del clima en las Estaciones Meteorológicas donde se desarrollaron los experimentos. Con toda esa información se calibró y validó el modelo para las condiciones de estudio, posteriormente se simuló el rendimiento de cada cultivo en dos escenarios futuros (2025 y 2050) utilizando el modelo ECHAM en el escenario a2, en cada sitio experimental. La calibración y validación del modelo demostró la factibilidad de su utilización en las condiciones de estudio para la predicción del rendimiento y sus componentes. En los escenarios simulados se alcanzan rendimientos que oscilaron entre 63.8 % y 22,8 %, con relación al rendimiento medio potencial en los experimentos, en dependencia del cultivo y el año simulado. Se recomienda continuar profundizando en esta temática, tanto en los cultivos estudiados como en otros de interés económico para el país, así como en aquellos indicadores en los que el modelo no presentó una buena predicción, por lo que se deben desarrollar nuevos experimentos.
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