Estación Experimental Agropecuaria Bordenave

AVEFA-Bordenave: SISTEMA DE PREDICCION DE EMERGENCIA DE Avena fatua L. EN LA REGIÓN DE BORDENAVE (BS. AS.) Guillermo R. Chantre1*, Aníbal M. Blanco2, Mario R. Vigna3, Ramón Gigón4, Mario R. Sabbatini1, Carlos Zotelo1, Edgardo Martín3 1 Departamento de Agronomía/CERZOS (UNS-CONICET), Bahía Blanca, Buenos Aires 8000, Argentina. *Email: [email protected] 2 PLAPIQUI (UNS-CONICET) Bahía Blanca, Buenos Aires 8000, Argentina 3 EEA INTA Bordenave, Bordenave, Buenos Aires 8187, Argentina 4 CEI-INTA Barrow (B7500WAA), Tres Arroyos, Buenos Aires, Argentina

RESUMEN En este trabajo se describe un sistema orientado a la predicción de la emergencia a campo de Avena fatua L. para la región de Bordenave, provincia de Buenos Aires. Básicamente, el sistema consiste en un modelo matemático que utiliza como entradas pronósticos diarios de temperatura y precipitación y devuelve los perfiles de emergencia diaria y acumulada. El modelo utiliza para los cálculos datos microclimáticos de suelo y emplea una combinación de dos sub-modelos en serie para estimar la emergencia: uno para representar la salida de la dormición y el otro para cuantificar la germinación. El modelo (programado en lenguaje java) funciona a través de una aplicación web que actualiza automáticamente la información meteorológica en base diaria y proporciona gráficamente las estimaciones anuales de emergencia. Se considera que la herramienta puede resultar valiosa para productores y asesores agropecuarios al momento de diseñar planes de manejo de la especie. Palabras clave: acumulación hidrotermal, aplicación web modelo matemático, pronóstico meteorológico

SUMMARY This work describes a system oriented to the prediction of the field emergence of Avena fatua L. in the Bordenave region of the Buenos Aires province. Basically, the system consists of a mathematical model which uses daily forecasts of ambient temperature and precipitation as inputs, and generates the daily and accumulated emergence profiles. The model uses soil microclimatic data for the calculations and applies a series of two sub-models to estimate emergence: one to represent dormancy release and the other to quantify germination. The system (programmed in java language) is implemented through a web-based application that automatically updates daily meteorological information and graphically shows the annual estimations of the emergence. It is considered that the tool can be valuable for farmers and agronomic advisors when designing weed management programs. Keywords: hydrothermal accumulation, mathematical model, web-based application, meteorological forecast

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INTRODUCCION Avena fatua es una especie maleza cosmopolita que produce severas pérdidas de rendimiento en sistemas de producción de cereales en climas templados y semiáridos. A nivel mundial, en regiones templadas sin limitaciones severas de humedad se han observado curvas de emergencia acumulada concentradas en periodos cortos de tiempo durante la temporada agronómica [1]. Contrariamente, bajo condiciones agroecológicas altamente variables de temperatura y humedad de suelo, como las que se dan en la región semiárida templada argentina, A. fatua presenta perfiles de emergencia muy irregulares y distribuidos a lo largo del año [2]. Este comportamiento sugiere que la especie ha desarrollado adaptaciones ecológicas específicas a las diferentes regiones climáticas. Dichas adaptaciones se suponen moduladas fundamentalmente por el fenómeno de la dormición, característica relevante del banco de semillas relacionada con la dinámica espacio-temporal de los flujos de emergencia. La estimación de la emergencia de A. fatua en regiones semiáridas se presenta entonces como una actividad sumamente desafiante. Cabe señalar que la predicción acertada de la emergencia es uno de los requisitos fundamentales para lograr un control eficiente en estadios fenológicos tempranos de la maleza. En los últimos años se han propuesto modelos de diferente grado de sofisticación para abordar este objetivo. En particular, se propuso un modelo que desagrega los procesos de salida de la dormición y germinación/pre-emergencia para modelar la emergencia a campo de dicha especie [3]. El modelo fue ajustado con información experimental generada en la Estación Experimental del INTA Bordenave, lográndose una buena capacidad predictiva con respecto a los sets de testeo. Con el objetivo de poner a disposición de productores y asesores agronómicos la información proporcionada por el modelo en tiempo real y de una manera amigable, se desarrolló una aplicación web que automatiza el cálculo de la emergencia empleando los pronósticos del tiempo de la región y presenta de manera gráfica las estimaciones en forma diaria y acumulada.

MATERIALES Y METODOS Modelo matemático El modelo matemático empleado en este sistema ha sido presentado en [3]. Básicamente se modeló el proceso de emergencia desagregándolo en dos sub-procesos que tienen lugar en serie: salida de la dormición y germinación/pre-emergencia. Cada uno de estos sub-procesos se representó a través de un modelo logístico sencillo. En el caso de la salida de la dormición la variable independiente fue un índice de tiempo-termal, mientras que en el caso del proceso de germinación/pre-emergencia se empleó tiempo hidrotermal. Conceptualmente la idea es que una vez que una determinada fracción del banco de semillas acumula suficiente cantidad de tiempo térmico para salir de la dormición, seguido por la cantidad requerida de tiempo hidrotermal para germinar, ocurre la emergencia de las plántulas. Los índices de tiempo termal e hidrotermal se construyen con datos microclimáticos del suelo (temperatura y humedad a 1 cm de profundidad). Las condiciones microclimáticas del suelo se calculan a partir de datos de temperatura ambiente y precipitaciones empleando la herramienta STM2 [4]. Los parámetros del modelo fueron ajustados utilizando algoritmos genéticos. Se emplearon 9 años de datos para el entrenamiento y 2 años para el testeo (datos independientes) de emergencia acumulada a campo bajo condiciones no disturbadas de suelo. Por detalles del modelo consultar [3].

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MeteoBahía Las predicciones del estado del tiempo y los datos meteorológicos que se emplean en las predicciones son proporcionados por MeteoBahía (Fig. 1), http://www.meteobahia.com.ar/. MeteoBahia utiliza para la predicción un ensamble de cuatro modelos diferentes: WRF (CERZOS), ETA (CPTEC), GFS (NOAA) y GSM (JMA). Los dos primeros son de escala regional (15 km), mientras que los otros dos son de escala global (aprox. 40 km). El pronóstico se actualiza cuatro veces al día, aproximadamente a las 00, 06, 12 y 18, hora oficial argentina, generando no solo un detalle diario, sino también los meteogramas correspondientes. Los mapas correspondientes a la sección MODELOS se actualizan una vez al día a las 00 hrs. aproximadamente. En la sección PRODUCTOS, MeteoBahía proporciona una serie de aplicaciones de interés agronómico entre las que se encuentra AVEFABordenave. Aplicación web El sistema descripto puede accederse desde el siguiente link. http://www.meteobahia.com.ar/productoavefa.php La implementación del modelo ha sido programada en lenguaje Java y la generación de los resultados gráficos se realiza con auxilio de la herramienta Highcharts.

Figura 1. Captura de pantalla del sitio http://www.meteobahia.com.ar/.

RESULTADOS Y DISCUSION En la Fig. 2 se presenta en abscisa los días del año, desde el 1 de enero hasta el 31 de diciembre. En ordenadas pueden observarse la emergencia acumulada y la emergencia diaria expresadas como fracción del banco de semillas. Seleccionando las opciones correspondientes también es posible visualizar los datos meteorológicos de interés: temperaturas mínima y máxima diarias y precipitación (Fig. 3).

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Figura 2. Captura de pantalla mostrando los perfiles de Emergencia diaria y acumulada.

El sistema implementa una mecánica de horizonte móvil: (i) entre el 1 de enero y el día de ayer, la emergencia se calcula utilizando las mediciones de temperatura y precipitación proporcionadas por la estación meteorológica de INTA Bordenave, (ii) en la ventana de 10 días a partir del día de la fecha (franja celeste) se utiliza para la predicción el pronóstico extendido de temperatura y precipitación, (iii) el resto del año la estimación de la emergencia se realiza con los datos de temperatura y precipitación registrados el año anterior. La predicción posee la mayor confiabilidad en los primeros días del horizonte de tiempo a partir del día de la fecha, es decir los primeros 5 días dentro de la franja celeste. Para visualizar con mayor nivel de detalle ese sector del gráfico es posible realizar un zoom por medio de una selección con el mouse (Fig. 4).

Figura 3. Captura de pantalla mostrando los perfiles diarios de Temperatura mínima y máxima y Precipitación.

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Figura 4. Captura de pantalla mostrando con Zoom el sector de la ventana actual de predicción.

CONCLUSIONES El modelo desarrollado constituye una aproximación predictiva promisoria para la asistencia en la toma de decisiones agronómicas. El principal trabajo a futuro es completar el proceso de validación del modelo con nueva información experimental del INTA Bordenave.

AGRADECIMIENTOS Al Ing. Agr. Ricardo L. López por el trabajo realizado durante muchos años sobre esta maleza y que sirvió de insumo para la construcción de este modelo.

REFERENCIAS [1]. Journal of Agricultural Science (Cambridge) (2014); 152 (2), pp. 254-262. [2]. Computers and Electronics in Agriculture (2012) 88, pp. 95-102. [3]. Ecological Modelling (2014) 272, pp. 293– 300. [4]. Weed Science (2009) 57, pp. 216–227.