Líder de investigación Vangimalla
Reddy (en primer plano) y científico del suelo Dennis Timlin han
expandido la utilización de un modelo de computadora llamado GLYCIM para
ayudar a seleccionar las mejores prácticas agronómicas para la
producción de soya en Tailandia.
|
|
Modelación por computadora puede aumentar la
producción de soya en Tailandia
Por Ann Perry
26 de octubre 2009 Científicos del
Servicio de
Investigación Agrícola (ARS) están probando el modelo
de computadora GLYCIM, el cual es relacionado con la producción de soya,
para mejorar el funcionamiento del modelo bajo una variedad amplia de
condiciones en todas partes del mundo.
En este proceso, los investigadores han podido identificar las mejores
prácticas agronómicas para maximizar la producción de soya
en Tailandia.
El modelo GLYCIM fue diseñado para simular el crecimiento de
cualquier cultivar de soya en cualquier tipo de suelo, cualquier sitio y
cualquier temporada. Líder de investigación
Vangimalla
Reddy y científico del suelo
Dennis
Timlin con el
Laboratorio
de Sistemas de Cultivos y el Cambio Global mantenido por el ARS en
Beltsville, Maryland, trabajaron juntos con científicos S.B. Lokhande y
V.M. Salokhe, quienes trabajan en el Instituto
Asiático de Tecnología en Pathumthani, Tailandia, para
evaluar la precisión de GLYCIM en calcular los rendimientos potenciales
de soya en Tailandia.
El grupo ingresó en GLYCIM los datos de un estudio de campo en
Tailandia que siguió la trayectoria del crecimiento y los rendimientos
de soya. Luego introdujo nuevos datos–incluyendo datos de cuatro
años de información meteorológica, siete fechas de
plantación, tres tipos de suelos y tres cultivares de soya–y
desarrolló 504 situaciones posibles de prácticas de
producción y rendimientos para dos áreas claves de
producción de soya en la región norteña de Tailandia.
Los científicos ya supieron que el estrés de temperaturas
cálidas podría reducir los rendimientos de soya, y este estudio
indicó que las pérdidas en los dos sitios en Tailandia
podrían alcanzar al 40 por ciento. Los resultados de GLYCIM
también indicaron que es esencial que los granjeros usen las fechas de
plantación más apropiadas para producir rendimientos altos en
estos sitios. Las fechas de plantación del 2 de mayo y el 16 de mayo
produjeron los rendimientos más altos, mientras fechas más
tempranas llevaron a pérdidas de rendimientos del 7 por ciento al 17 por
ciento. Las pérdidas de rendimientos en las situaciones con fechas de
plantación más tardes fueron aproximadamente el 30 por ciento por
término medio.
Estos resultados apoyan aún más la utilización de
GLYCIM como un modelo mecanístico detallado para predecir el crecimiento
de las plantas de soya, su desarrollo, y los rendimientos en una gama amplia de
sistemas agrícolas. Por ejemplo, el modelo puede ayudar a los granjeros
tailandeses a identificar las fechas de plantación y los cultivares
mejores para producir los rendimientos más altos, los cuales
podrían ayudar a aumentar producción para satisfacer la demanda
actual y en el futuro. Los granjeros en Tailandia y otras regiones tropicales
también podrían usar GLYCIM para estimar cómo cambios en
diferentes prácticas de manejo podrían ayudar a abordar los
efectos del cambio climático global y cambios en los patrones
meteorológicos.
Esta investigación apoya la prioridad del
Departamento de Agricultura de
EE.UU. (USDA por sus siglas en inglés) de responder al cambio
climático y promover la seguridad alimentaria internacional.
ARS es la agencia principal de investigaciones científicas del USDA.
Formato de impresión fácil
Envía por e-mail
Sala de información
