donde Oi y Pi se refieren a valores observados y pronosticados para todos
variables estudiadas y O es la media de la variable observada.
2.6. Aplicación del modelo
Se utilizaron datos meteorológicos históricos a largo plazo para
coeficientes genéticos para los cultivares de trigo estudiados y para validar
APSIM-Trigo y CERES-Trigo en condiciones de secano.
Estos modelos se pueden utilizar además para el análisis estacional para investigar
puerta de buenas estrategias de gestión. Un enfoque ampliamente aceptado para
Analizar los posibles efectos de diferentes parámetros del cambio climático.
en el rendimiento del cultivo es cambiar gradualmente la temperatura, la humedad
y CO 2 , etc., y aplicar estos cambios de manera uniforme a una línea de base
utilizado en el presente estudio para evaluar el impacto del cambio climático
sobre el rendimiento de trigo se dan en la Tabla 5. Estos fueron: (i) aumento de temperatura
peratura (promedio de 50 años como la temperatura de referencia y
aumento de la temperatura en +1, +2, +3, +4 y +5 ° C respectivamente)
(ii) aumento de la concentración de CO 2 en la atmósfera (370 ppm como
la concentración de referencia y 470, 570, 670, 770, 870 y
970ppm según lo determinado HadGEM2-ES: Hadley Global Environ-
Modelo de sistema 2-Tierra bajo concentración representativa
Pathways (RCP) escenario de 8,5 W / m 2 ) y (iii) efecto combinado de
aumento de temperatura y CO 2 elevado en el grano de trigo de primavera
producir. Dado que se espera que los cambios climáticos futuros planteen graves
amenazas a nuestra agricultura, ambos modelos fueron evaluados utilizando el
escenarios hipotéticos descritos anteriormente.
3. Resultados
3.1. Calibración de modelo
Los datos experimentales de 2008-2009 en Islamabad se utilizaron para
calibre CERES-Wheat y APSIM-Wheat para todos los cultivares. Tabla 6
muestra que la metodología utilizada para calibrar CERES-Trigo y
APSIM-Wheat es robusto y funciona bien. La calibración de ambos
Los modelos proporcionaron una predicción precisa de la antesis y la madurez.
para todos los cultivares. APSIM-Wheat se inicializó con la cerda especificada
la fecha de entrada, la densidad de la planta y el agua y el suelo iniciales observados
condiciones de nitrógeno con coeficientes genotípicos predeterminados para simular
Fechas de floración y madurez. Posteriormente, los parámetros para fenol
( Tabla 3 ) se obtuvieron mediante ensayo y error para igualar la
uladas fechas de floración y madurez con fechas observadas ( Cuadro 6 ).
A partir de entonces, el desarrollo de las hojas, la biomasa en la cosecha y el rendimiento de grano.
fueron calibrados usando los coeficientes resultantes. Del mismo modo, en caso de
de CERES-Wheat los valores simulados calibrados de las características del cultivo
(días hasta antesis y madurez, mLAI, biomasa en cosecha y grano
rendimiento) se mantuvo cercano a los experimentales ( Cuadro 6). Cultivar
Los coeficientes genotípicos se ajustaron primero para alinear
valores observados y simulados de rasgos de cultivos en CERES-Trigo. Piel-
Además, algunos ecotipos (P1, P2, P3, P4, SLAS y PARUE) y espe-
También se ajustaron los parámetros de cies (TRGFW) ( Tabla 4 ).
Los ajustes en los parámetros SLAS y PARUE son muy importantes para
obtener una expansión precisa del área foliar y la producción de biomasa en diferentes
diferentes condiciones climáticas. Estos parámetros también son específicos de
características del cultivar. Del mismo modo, la modificación en el TRGFW es
necesario en condiciones como las nuestras donde prevalece el estrés por calor
durante el llenado de grano. El coeficiente de vernalización (P1V) se estableció en cero.
para todos los cultivares, ya que el trigo de primavera no tiene sensibilidad a la vernalización.
Los valores de PID para los cultivares Tatara, NARC-2009, Sehar-2006, SKD-
1 y F-Sarhard fueron 103,101,101,103 y 103 respectivamente. los
valores utilizados para P5, G1, G2, G3 y coeficiente de intervalo filocrónico
(PHINT) en el archivo de genotipo para la calibración de todos los cultivares
se muestra en la Tabla 3 . Los rasgos de cultivo observados y simulados después de la cal.
ibration se presentan en la Tabla 6 que muestra una buena concordancia
entre valores observados y simulados.
3.2. Validación de modelos
El rendimiento de ambos modelos APSIM-Wheat y CERES-
El trigo se validó con conjuntos de datos experimentales obtenidos durante
las temporadas de cultivo 2009-10 y 2010-11, cuyos datos no fueron
utilizado para la calibración de modelos. Las variables de cultivo que fueron validas
fecha incluida la fenología del cultivo (antesis y madurez), biomasa,
índice máximo de área foliar (mLAI) y rendimiento de grano.
3.2.1. Validación de cultivares para fenología (antesis y días de madurez
después de la siembra)
La antesis del cultivar de trigo osciló entre 99 y 126 das durante el
dos años utilizados para la validación (Tabla 7 ). El fisiológico observado
la madurez para todos los cultivares se encontraban en el rango de 139-167 das
( Tabla 8 ). Ambos modelos simularon la fecha de antesis con buena precisión.
picante (ME P 0.85) como se muestra en la Tabla 7. El valor de RMSE, normal-
izada RMSE, D-Index, CRM, ME y R 2 , confirman la robustez de la
modelos. RMSE para el modelo APSIM-Wheat para el cultivar SKD-1
(1,76 días) fue el más bajo seguido por NARC-2009 (1,96 días) y
Sehar-2006 (1,93 días). El RMSE fue el más alto para Tatara (4.27 días)
y F-Sarhad (3,60 días). RMSE para CERES-Wheat para simular ante-
sis reveló que fue más bajo para el cultivar Sehar-2006 (1,96 días)
y el más alto para F-Sarhad (7,22 días). La tendencia de rendimiento del modelo
fue evaluado por RMSE normalizado e índice de acuerdo (D-
índice). CRM se utilizó para comprobar la tendencia de los modelos a subestimar o
sobrestimar los resultados. Se mantuvieron los valores de CRM para todos los cultivares
