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La Simulación del Desarrollo, Crecimiento y Rendimiento en Maíz

articulos
Edgardo Guevara
INTA EEA Pergamino
 

Introducción

El rendimiento es el resultado final de un juego de interacciones donde intervienen el genotipo, el clima, el suelo y el manejo del cultivo. El impacto de los distintos parámetros que intervienen en estas variables del sistema definen la fenología y el crecimiento de los cultivos. Boote y Tollenar (1991) utilizan un criterio para elaborar el rendimiento basado en un esquema que jerarquiza cada momento del ciclo y que se describe en cinco etapas: crecimiento vegetativo, fotosíntesis, partición, llenado del grano y acumulación de reservas y removilización. El crecimiento vegetativo tiene su importancia en el establecimiento del cultivo y en la instalación del sistema foliar, para lo cual se deben optimizar prácticas como la densidad de plantas, el espaciamiento, la fertilización y la disponibilidad hídrica inicial que junto con factores genéticos como, tamaño inicial de la planta, tasa de aparición de hojas y partición al tejido foliar, nos permitirá llegar a la máxima intercepción de radiación en el menor tiempo posible, de manera de lograr un rápido crecimiento del Indice de Area Foliar (IAF) que junto con la temperatura, la disponibilidad hídrica, la fertilidad y la radiación determinarán la eficiencia de la fotosíntesis. La partición se define como la fracción de producción diaria de materia seca que tiene como destino el grano, la máxima intensidad de esta partición se alcanza en el momento de comienzo del llenado efectivo del grano, que para el caso de maíz ocurre entre 10 a 15 días después de floración femenina, de la intensidad y la duración de esa partición resultará el Indice de Cosecha (IC). Para la mayoría de los cultivos el rendimiento está positivamente relacionado con la duración del período de llenado del grano; Meghji et al. (1984) compararon materiales genéticos de maíz liberados en las décadas del ‘30, ‘50 y ‘70, encontraron un aumento de la duración del período de llenado de 55.4, 57.0 y 59.6 días respectivamente que resultó en un incremento del 7.6% en el rendimiento, nuevamente los factores genéticos, climáticos y de manejo que permitan una mayor duración y un mantenimiento de la fotosíntesis durante este período son fundamentales en su aporte a un incremento del rendimiento final.

Las limitaciones en agua y/o nitrógeno suelen tener un impacto tanto en la instalación del cultivo, como en su crecimiento y desarrollo y pueden limitar la capacidad productiva potencial. El nitrógeno, juega un rol crítico y es el elemento más deficitario, por lo tanto es un aspecto importante dentro de un esquema de producción de cultivos. Tradicionalmente la información para generar las curvas de respuesta al nitrógeno es obtenida a partir de experimentaciones a campo, para posteriormente poder decidir la dosis de aplicación, los modelos de regresión para aplicación de dosis de fertilizantes son estáticos y por lo tanto no tienen en cuenta la variabilidad de absorción hídrica y de los nutrientes dentro del ciclo del cultivo. Mientras que los modelos de simulación fueron concebidos para involucrar la variabilidad climática, el efecto de las propiedades del suelo y de las prácticas agronómicas sobre la dinámica del nitrógeno y su relación con el crecimiento de los cultivos, de manera de permitir una mejor comprensión del funcionamiento del fertilizante dentro del sistema. Estos modelos con capacidad para simular varios cultivos y estrategias de fertilización podrían mejorar en forma significativa la eficiencia en el uso del fertilizante. A nivel del factor agua es bien conocido el impacto detrimental que sobre el rendimiento tienen la ocurrencia de períodos de sequía climática y edáfica de distinta intensidad y duración, y la gran variabilidad espacial en cuanto a la distribución de precipitaciones y a los distintos tipos de estrés hídrico en función de momento y severidad. En la dinámica del sistema intervienen los parámetros de suelo asociados con distribución de horizontes, tipo de suelo, impedimentos físicos para la profundización y exploración de las raíces, capacidad de drenaje e infiltración de los suelos y capacidad de absorción por el sistema radicular, que en interacción con factores de radiación y temperatura resultan en un juego muy grande de interacciones que difícilmente puedan ser explicados con modelos estáticos parciales; los modelos de cultivo, funcionales, tratan de describir esta dinámica, relacionando los distintos parámetros involucrados dentro de las variables, clima-suelo y planta en una escala de paso diario.

En general ese juego de interacciones es lo suficientemente compleja como para que pueda ser tenida en cuenta permanentemente cada año o campaña agrícola.

El remedio tradicional para cuantificar el impacto de la variabilidad climática en agriculturas de secano fue establecido sobre la base de la prueba y el error, lo cual resulta en un esquema de agricultura conservadora que provee un sustento mínimo aún en los años menos favorables, con un bajo nivel de riesgo. En un esquema tradicional de producción no habría indicios o pruebas de que los métodos de simulación puedan mejorar el balance logrado con el sistema de prueba y error. De todas maneras cuando se incorporan nuevos cultivos o nuevas tecnologías al sistema, es necesario recurrir a una herramienta que permita evaluar todo el juego de interacciones dentro de ese sistema. El grado actual de desarrollo de los modelos puede servir en forma específica dentro del sistema del productor para lograr un balance entre la productividad y la variabilidad.

Es importante diferenciar la táctica y la estrategia, esta última nos permite definir una práctica de manejo seguida cada año en espera que esta nos dará el mejor beneficio a largo plazo, mientras que la aplicación táctica significa cuales son los cambios de manejo necesarios en respuesta a los cambios del ambiente o de todo el sistema biológico. El desafío es poder decidir como elegir entre un amplio rango de opciones y resolver rápidamente.

Ejemplos de estrategias son: esquemas de irrigación, manejo de enfermedades, sistemas de pronósticos en tiempo real. Mientras que ejemplo de táctica puede ser definir la siembra de un trigo de primavera en una región semiárida en función de las precipitaciones que ocurran durante el período invernal.

El gran éxito de la aproximación de los modelos fue poder analizar la variabilidad entre campañas de cultivos para una localidad, y en segundo término el análisis entre localidades que puede ser más preciso usando esquemas de altos insumos.

 

  

  

 


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