Modelo de simulación de yuca (Manihot esculenta Crantz) en el trópico - Moreno Cadena, Leidy Patricia (Universidad Nacional de Colombia, 2018)
Actualmente pocos modelos representan el desarrollo fisiológico del cultivo de la yuca. DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer), tiene un submodelo de yuca que simula el crecimiento del cultivo con diferentes fases fenológicas, sin tener en cuenta que la yuca es un cultivo indeterminado. El principal objetivo de este estudio fue desarrollar un nuevo modelo de yuca disponible en DSSAT que evite el concepto de fases fenológicas. El programa CurveExpert fue usado para definir los algoritmos, mientras que el software Simile evaluó el desempeño de la simulación de ecuaciones individuales y el programa FITEVAL calculó la bondad de ajuste del modelo. Adicionalmente, se realizó un análisis de sensibilidad del modelo considerando la estrategia de muestreo de Morris para definir los coeficientes del modelo. Como resultado, los nuevos algoritmos para ramificación, peso de nudo individual, tamaño potencial de hoja, tasa de formación de hojas y duración de las hojas, permiten un continuo crecimiento sin una etapa final del ciclo de cultivo. El modelo incluye un nuevo factor de estrés hídrico que afecta la germinación, formación de hojas, ramificación, área foliar e incremento en el peso de la planta; de acuerdo con el contenido de agua en el suelo. Este nuevo factor de estrés remplaza al estimado previamente como la fracción entre transpiración potencial y actual. El nuevo modelo muestra un buen ajuste bajo condiciones de estrés hídrico para el número de hojas, sin embargo, es necesario evaluar el umbral de estrés hídrico implementado. El peso de los tallos también registra un buen ajuste (coeficiente de eficiencia Nash & Sutcliffe, NSE=0.86; error cuadrático medio, RMSE= 1045). No obstante, el índice de área foliar (NSE =-0.28) y el peso de las hojas (NSE = -5.79) son sobrestimados por el modelo afectando el ajuste del rendimiento. El análisis de sensibilidad arrojó que 13 de los 16 parámetros afectan la variación en las salidas del modelo., //Abstract: Few crop models represent the physiological development of cassava. The current cassava model of DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) represents the development of a determinate crop with distinct phenological phases, which is not well-suited to cassava as an indeterminate crop. The main aim of this study was to develop a new cassava sub-model in DSSAT which replaces the concept of phenological phases. CurveExpert was used to define the algorithms, the software Simile evaluated the performance of the simulation of individual equations and the program FITEVAL assess the goodness of fit of the model. Additionally, a sensitivity and uncertainty analysis of the model was done considering Morris as sampling method. The algorithms for branching, individual node weight, potential leaf size, leaf appearance and leaf duration are developed considering a continuous growth with no fixed end of the growth cycle. The model also includes a new water stress factor according with the soil water content instead of the ratio between potential and actual transpiration, which affects the germination, leaf appearance, branching, leaf size and biomass increase. The new model shows a good fit under water stress for the number of leaves, however, it is necessary to evaluate the threshold used to define the water stress. The stem weight has a good fit (NSE=0.86, RMSE=1045). Nevertheless, the leaf area index (NSE =-0.28) and dry weight of leaves (NSE = -5.79) are overestimated by the model affecting the performance of the simulations of yield. The sensitivity analysis shows that 13 of the 16 coefficients are affecting the variability of the outputs of the model.