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Calibración y validación del modelo de simulación DSSAT v4.5. para la región centro norte de Santa Fe

Fil: Imvinkelried, Horacio. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Agrarias ; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Imvinkelried, Horacio
Formato: Tesis
Lenguaje:Spanish
Publicado: Universidad Nacional del Litoral 2025
Materias:
Soja
Maíz
Girasol
Soybean
Corn
Sunflower
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/11185/7981
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spelling oai:https:--bibliotecavirtual.unl.edu.ar:11185-79812025-05-14T14:24:34Z Calibración y validación del modelo de simulación DSSAT v4.5. para la región centro norte de Santa Fe Calibration and validation of the DSSAT v4.5 simulation model. for the north central region of Santa Fe Imvinkelried, Horacio Soja Maíz Girasol Soybean Corn Sunflower Fil: Imvinkelried, Horacio. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Agrarias ; Argentina. Los modelos de simulación de cultivos son abstracciones de un sistema que existe en la sociedad o en la naturaleza. Existen modelos diferentes, tanto en los procesos implementados, en las opciones de manejo o en la escala. El Sistema de Apoyo para la Toma de Decisiones en la Transferencia Agrotecnológica (DSSAT, sigla de Decision Support System for Agrotechnology Transfer) simula el crecimiento, el desarrollo y el rendimiento, como una función de la dinámica suelo-planta-atmósfera. DSSAT integra los efectos de suelo, el fenotipo de los cultivos, clima y gestión de opciones y permite a los usuarios preguntar ?qué pasa si?? mediante la realización de experimentos de simulación virtual en una computadora de escritorio en cuestión de minutos, en vez de tener que desarrollar experimentos reales.Los modelos de cultivos son útiles para evaluar el crecimiento y el rendimiento de los cultivos a escala regional y de campo, pero sus aplicaciones y exactitudes están restringidas por la disponibilidad y calidad de los datos de entrada. Para superar dificultades inherentes al modelado de cultivos, los datos de entrada pueden mejorarse mediante la incorporación de observaciones detectadas y de campo en modelos de crecimiento de cultivos.Específicamente, se propone usar DSSAT para modelar el rendimiento de los cultivos de maíz, girasol y soja, enriqueciéndolo con datos de parámetros genéticos generados y publicados por otros grupos de investigadores, junto a bases climáticas y edáficas de diferentes localidades de Argentina. Además de datos publicados en las redes de evaluación de cultivares de acceso libre, será necesario un conjunto de ensayos a campo variando especies y condiciones ambientales para la validación del modelo.Al final del proyecto, se pretende contar con un programa de simulación calibrado, validado y funcionando, con lo cual brindará muchas posibilidades a futuro en términos de i) generación de información para las diferentes regiones de producción, ii) disponer de una nueva herramienta académica para complementar las clases teórico prácticas de la cátedra y iii) la posibilidad de realización de tesinas de graduación y/o tesis de posgrado de los estudiantes de la carrera de agronomía de la FCA-UNL. Crop simulation models are abstractions of a system that exists in society or in nature. There are different models, both in the processes implemented, in the management options or in the scale. The Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) simulates growth, development and yield, as a function of soil-plant-atmosphere dynamics. DSSAT integrates soil effects, crop phenotype, climate and management options and allows users to ask “what if?” by performing virtual simulation experiments on a desktop computer in a matter of minutes, instead of having to develop real experiments. Crop models are useful for evaluating crop growth and yield at regional and field scales, but their applications and accuracies are restricted by the availability and quality of the input data. To overcome difficulties inherent in crop modeling, input data can be improved by incorporating sensed and field observations into crop growth models. Specifically, it is proposed to use DSSAT to model yields of corn, sunflower and soybean, enriching it with data on genetic parameters generated and published by other groups of researchers, together with climatic and edaphic bases from different locations in Argentina. In addition to data published in open access cultivar evaluation networks, a set of field trials varying species and environmental conditions will be necessary to validate the model. At the end of the project, it is intended to have a calibrated, validated simulation program and functioning, which will provide many possibilities in the future in terms of i) generation of information for the different production regions, ii) having a new academic tool to complement the theoretical and practical classes of the chair and iii) the possibility of carrying out of graduation theses and/or postgraduate theses from students of Agronomy degree to FCA-UNL. 2025-05-14T14:24:34Z 2025-05-14T14:24:34Z info:ar-repo/semantics/plan de gestión de datos info:eu-repo/semantics/data management plan info:eu-repo/semantics/acceptedVersion https://hdl.handle.net/11185/7981 spa info:eu-repo/grantAgreement/UNL/CAI+D/85420240100144LI/AR. Santa Fe. Santa Fe/Calibración y validación del modelo de simulación DSSAT v4.5. para la región centro norte de Santa Fe info:eu-repo/semantics/openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es application/pdf Universidad Nacional del Litoral
score 11.8626

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