El Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba, junto con el IAS-CSIC, ha mejorado el modelo de simulación de crecimiento de AquaCrop utilizado por la ONU introduciendo la opción de simular el rendimiento de alfalfa con precisión.
AquaCrop es el modelo de cultivo creado por la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO). En su desarrollo jugó un papel fundamental Elías Fereres, Profesor Emérito de la Unidad de Excelencia María de Maeztu de la Facultad de Agronomía de la Universidad de Córdoba (DAUCO). Este modelo, que tras casi 20 años de vida es el segundo más utilizado en el mundo en investigación, permite simular la respuesta de los rendimientos de los cultivos según el clima, el suelo y el manejo del riego, algo muy importante en zonas donde el agua es un factor limitante en la producción.
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Hasta ahora, este modelo solo permitía al usuario la posibilidad de simular el rendimiento de cultivos anuales (cultivos herbáceos con ciclos anuales), pero no de cultivos perennes . Esto ha cambiado gracias a un nuevo trabajo de DAUCO e IAS-CSIC, que incluye la simulación de alfalfa en AquaCrop, que ofrece predicciones válidas de rendimiento de cultivos para diferentes climas y zonas.
La alfalfa es un cultivo forrajero perenne que dura de tres a cinco años en climas mediterráneos, y se corta varias veces al año, a medida que rebrota (de cuatro a ocho cortes por año). Para modelar el ciclo de vida de este cultivo y poder predecir las cosechas, “había dos desafíos principales en la simulación, que eran estos cortes periódicos y rebrotes durante la misma temporada, y el hecho de que la alfalfa, como cultivo perenne, almacena reservas en otoño y las utiliza en primavera para crecer, por lo que el crecimiento en primavera no solo está determinado por la fotosíntesis, sino también por estas reservas que la planta almacena”, explica el profesor Fereres.
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Por lo tanto, fue necesario incluir en el modelo una rutina que describiera tanto la transferencia de fotoasimilados entre la parte aérea y los órganos de almacenamiento subterráneos, como el uso que la planta hace de estos asimilados para su crecimiento.
Para calibrar el modelo se utilizaron datos de rendimiento recopilados en Bélgica, Turquía y Canadá para diferentes cultivares de alfalfa, varios años y diferentes estrategias de manejo de campo y riego. Para verificar este modelo, se utilizaron 81 puntos de datos de rendimiento en diferentes climas, variedades, zonas y horarios de riego, lo que constituye una herramienta sólida para predecir la producción de alfalfa en diferentes entornos . El artículo se publica en la revista Agricultural Water Management .
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“Los resultados fueron muy buenos después de esta verificación. Pudimos simular el desempeño con muy buenas correlaciones entre los datos simulados y los reales obtenidos”, dijo Fereres, ya que el modelo no detectó sobreestimaciones o subestimaciones sistemáticas.
Los retos de futuro de AquaCrop
Introduciendo las variables de cultivo, clima, suelo y manejo del riego (si hay agua o no y, si la hay, cómo se distribuye el riego) es posible simular el rendimiento máximo que se podría obtener en cada caso. De esta forma, se puede adaptar el riego para optimizar la gestión para una mayor producción.
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“Después de 20 años de uso es una aplicación muy bien optimizada, que ha sido probada en muchos cultivos, y en muchos ambientes, y la evidencia avala que funciona bien y va mejorando”, dice Fereres sobre la aplicación, cuya séptima versión acaba de ser lanzado, ahora incluye la opción de modelar el rendimiento de alfalfa .
En el futuro, la aplicación podría adaptarse para incluir cultivos leñosos, un reto, según Fereres, quien dice: «Dado que simular la producción de los árboles es muy difícil por el fenómeno de la alternancia (los árboles producen más un año y menos al año siguiente). ) y porque la producción de los árboles está determinada por el crecimiento y desarrollo de años anteriores.
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Más información: Dirk Raes et al, Simulation of alfalfa yield with AquaCrop, Agricultural Water Management (2023). DOI: 10.1016/j.agwat.2023.108341
