"CASANDRA: Herramienta para modelaje en agricultura" • • • • • •

Edgardo Guevara ( INTA ) Alfredo Rolla ( CIMA/UBA/CONICET ) Santiago Meira ( INTA) María Inés Ortiz de Zárate ( CIMA/UBA/CONICET ) Gabriel Vieytes ( CIMA/UBA/CONICET ) Gabriel Rodríguez (INTA)

IICA-JRC- INTA Junio 9 de 2016

Nuevos Desarrollos Agroinformáticos usando Modelos DSSAT en Argentina Cambio Climático

Análisis del impacto y vulnerabilidad al Cambio Climático (2015) Rolla, Guevara, Meira, Ortiz de Zárate, Vieytes, Rodríguez

Sistema en tiempo operacional para la evaluación y proyección del estado de cultivos para la estación de crecimiento (2015) Rolla, Guevara, Meira

IICA – JRC - INTA Junio 9 de 2016

CASANDRA: Esquema conceptual Capas de Información -

Climas

CyA SMN RIAN Satélites(TRMM) Otros

Base de Datos (SQL – noSQL)

IICA – JRC - INTA Junio 9 de 2016

CASANDRA: Esquema conceptual Capas de Información -

Climas

CyA SMN RIAN Satélites(TRMM) Otros

Manejo

Base de Datos (SQL – noSQL)

IICA – JRC - INTA Abril 27 de 2016

CASANDRA: Esquema conceptual Capas de Información -

Climas

CyA SMN RIAN Satélites(TRMM) Otros

Manejo

Base de Datos (SQL – noSQL)

Suelos

IICA – JRC - INTA Abril 27 de 2016

CASANDRA: Esquema conceptual Capas de Información -

Climas

CyA SMN RIAN Satélites(TRMM) Otros

Manejo

Base de Datos (SQL – noSQL)

Suelos Genética

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COEFICIENTES GENETICOS P1

Crecimiento en grados día (Base 8 ºC), desde emergencia hasta final de la fase juvenil.

P2

Sensibilidad fotoperiódica. (1 hr-1)

P5

Grados día acumulativo (Base 8 ºC),desde aparición de barbas hasta madurez fisiológica.

G2

Número máximo de granos (granos por planta)

G3

Tasa potencial de crecimiento del grano.(mg gr-1 d-1)

PHINT Suma térmica (Base 8 ºC), entre la aparición de dos hojas.

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COEFICIENTES GENETICOS DK66

DK752

TILCARA

P1(Período Juvenil)

224

237

P2(Sensibilidad Fotoperíodo)

1.07

0.30

0.50

P5(Llenado del grano)

718

775

725

G2(Granos por planta)

838

876

922

G3(Tasa de llenado)

7.3

7.01

39

39

PHINT

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284

6.8

43

Cómo se validan?

Cómo se validan?

Con un conjunto de experimentos destinados a OBTENER un valor para cada coeficiente

Con otro conjunto de experimentos que COMPRUEBAN la validez de esos coeficientes

8 ambientes 4 cultivos 3 cultivares 3 fechas de siembra 4 años

8 ambientes 4 cultivos 3 cultivares 2 fechas de siembra Distintos niveles de agua y nitrógeno

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CERES CERES-- MAIZE MAIZE VARIABLES VARIABLESDE DE ENTRADA ENTRADA CLIMA CLIMA

SUELO SUELO

MANEJO MANEJO

t.t.mínima mínima t.t.máxima máxima radiación radiación lluvia lluvia

textura textura drenaje drenaje escurrim. escurrim. d. d.aparente aparente

f.f.de desiembra siembra densidad densidad H2 H2OO inicial inicial NNinicial inicial cult. cult.anterior anterior riego riego?? fertilización fertilización??

Red Redagroclim. agroclim. INTA INTA SMN SMN

Carta Cartasuelo suelo Inf. Inf. local local

Ensayos Ensayos (Protocolo) (Protocolo) Regionales Regionales (Criterios) (Criterios)

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CULTIVAR CULTIVAR 66 coeficientes coeficientes 44 desarrollo desarrollo 22 crecimiento crecimiento

Ensayos Ensayos de de calibración calibraciónen en cond. cond.potencial. potencial. Prueba PruebayyError Error

Calibración y Validación de los modelos DSSAT en Argentina 130,0 y = 1,048x + 0,590 R2 = 0,944

50,0

Rendimiento Simulado (q ha-1)

Rendimiento Simulado (q ha-1)

60,0

40,0 30,0 20,0

y = 1,0645x R2 = 0,9435

10,0

TRIGO 10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

y = 0,8732x + 7,09 R2 = 0,9073

90,0 70,0 y = 0,9844x R2 = 0,8901

50,0 30,0 10,0 10,0

0,0 0,0

110,0

MAIZ 30,0

70,0

90,0

110,0

130,0

Rendim iento Medido ( q ha-1)

Rendim iento Medido ( q ha-1)

40,0

40,0 y = 1,0732x - 1,5134 R2 = 0,8981

35,0

Rendimiento Simulado (q ha-1)

Rendimiento Simulado (q ha-1)

50,0

30,0 25,0 20,0 15,0 y = 1,0128x R2 = 0,8948

10,0

SOJA

5,0

y = 1,208x - 3,3948 R2 = 0,672

35,0 30,0 25,0 20,0 15,0

y = 1,0471x R2 = 0,6597

10,0 5,0 0,0

0,0 0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

GIRASO L 25,0 30,0 35,0

Rendim iento Medido ( q ha-1)

Rendim iento Medido ( q ha-1)

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40,0

Calibración y Validación de los modelos DSSAT en Argentina Resultados Experimentales en Parcelas 9

Obs

URU-WH URU-BA ARG-WH BR-MZ 1:1

8 7 6 5 4 3 2

CERES wheat, maize, and barley Grain yield (T/ha)

1 0

0

1

2

3

4

5

6

7

8

Predicted

Resultados en Campo de Productores 6

15 Wheat Trigo

4 Cultivos 8 Ambientes 4 Años

14

Soybean Soja

Maize Maíz

13 Simulated (t/ha) Simulados (t/ha)

Simulated (t/ha) Simulados (t/ha)

5 4 3 2

12 11 10 9 8 7

1

6

Wheat error: 10 % Soybean error: 10.9%

0 0

1

2 3 4 Observados (t/ha) Observed (t/ha)

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5

Error: 7.8%

5 6

5

6

7

8 9 10 11 12 13 14 15 Observados (t/ha) Observed (t/ha)

9

CASANDRA: Esquema conceptual Procesamiento

Capas de Información -

Climas

Administración

CyA SMN RIAN Satélites(TRMM) Otros

Modelos de Cultivo

Manejo

Base de Datos (SQL – noSQL)

Suelos Genética

• Climas- CFSv2. Ensamble de 16 miembros diarios ( tmax,tmin,rad,pre) • Climas - Modelo de pronostico estadísticos. .

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Visualización

CasandraCC: Análisis del impacto y vulnerabilidad al Cambio Climático

Suelos

Clima

Cambio Climático IICA – JRC - INTA Junio 9 de 2016

Manejo/Cultivar

Impactos

CasandraCC: Análisis del impacto y vulnerabilidad al Cambio Climático (Esquema conceptual Interno) CAPAS Controlador

Clima

Intersección de Capas

Suelos

RDBM

AH:Áreas Homogéneas

N: 3700

Optimización (AH) NCD: corridas distintas

(Ejecuta NCD veces el modelo de Cultivo)

clima

suelos

cultivar manejos

resultados

NCD: 800 Summary.out

Manejo/Cultivar

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(por cada variable, ej: rendimiento, fenología, etc.)

resultados

SQL: CALCULO E MEDIAS CLIMATICAS Y VARIABILIDAD

CasandraCC: Análisis del impacto y vulnerabilidad al Cambio Climático (Esquema conceptual Interno)

Asignar el resultado al Área Homog.

Publicación en el web server y map server

final Summary.out

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Rendimiento Emergencia Antesis Madurez Precipitación Evapotranspiración

Esto permite hacer diferencias entre shapesfiles( periodos ) para hacer evaluaciones

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CasandraCC: Análisis del impacto y vulnerabilidad al Cambio Climático

Cambio Climático

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Componente 2 Fortalecimiento de la Agenda Nacional de Adaptación

AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN Equipo de trabajo: Rolla A., Guevara E, Meira S., Ramayón J. Rodriguez G., Ortiz de Zárate M., Núñez M.

MAIZ – Línea Base

Rendimientos medios para el cultivo de Maíz en 3751 áreas homogéneas a partir de las capas de información de clima, suelo, genética y manejo, para el tiempo actual y para la serie climática de datos diarios 19802010.

Adaptación Maíz

Adaptación mediante Fecha de siembra para el cultivo de Maíz en el horizonte cercano (20152039) y lejano (2075-2099) para los RCP 4.5 y 8.5

Futuro Cercano -

RCP 4.5

Futuro Cercano -

RCP 8.5

Vulnerabilidad

Futuro Lejano -

1

RCP 4.5

Futuro Lejano -

RCP 8.5

CASANDRA ST: Sistema para la evaluación y proyección del estado de cultivos Demo de Pantalla de carga de manejos

Demo de interface de ejecución del modelo IICA – EUROCLIMA - INTA Abril 27 de 2016