Evaluación del modelo de simulación de crecimiento CERES aplicado a la variedad de maíz (zea mays L.) Sikuani V-110 en suelos ácidos de sabanas
El modelo CERES-Maize (Crop Environment Resource Synthesis, en inglés) es un modelo de tipo predictivo determinístico, diseñado para simular el crecimiento del cultivo de maíz bajo diferentes condiciones de suelo, clima y manejo. Con el fin de validar a nivel del trópico el modelo CERES-Maize de DSS...
| Autores principales: | , |
|---|---|
| Formato: | Capítulo de libro |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Corporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIA
2020
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12324/35787 |
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| author | Rivera, Mariela Amézquita, Edgar |
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| description | El modelo CERES-Maize (Crop Environment Resource Synthesis, en inglés) es un modelo de tipo predictivo determinístico, diseñado para simular el crecimiento del cultivo de maíz bajo diferentes condiciones de suelo, clima y manejo. Con el fin de validar a nivel del trópico el modelo CERES-Maize de DSSAT v3.5, en la simulación de crecimiento y producción de maíz (Zea mays L.), variedad Sikuani V-1 10, se realizaron evaluaciones periódicas durante los años 2004 a 2007, en el Ensayo Culticore, en sistemas en monocultivo y en rotación con soya. El experimento de campo se realizó en el Centro Nacional de Investigación (CNI) en Carimagua, Llanos Orientales de Colombia (41 37' N y 71° 19' 0), a 175 m.s.n.m., con una temperatura promedio de 27 °C y precipitación anual promedio de 2240 mm, en Oxisoles bien drenados franco arcillosos (Typic Haplustox Isohipertérmicos caoliníticos).
Inicialmente se ajustaron los seis coeficientes genéticos de la variedad, que fueron calibrados con base en resultados de experimentación en campo en Carimagua. Una vez establecidos los archivos de entrada, el modelo fue ejecutado. Los resultados generados por el modelo, presentaron una estrecha relación (0.95) entre los datos observados en campo y los parámetros evaluados, lo cual indica que el modelo predijo acertadamente la producción de grano, biomasa y componentes de rendimiento, así como los parámetros fenológicos, días a floración y a madurez fisiológica de la variedad Sikuani V-1 10. |
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