csiro land and water captura de recursos y modelos de simulación (4) introducción a cropsyst
TRANSCRIPT
CSIRO LAND and WATER
Captura de recursos ymodelos de simulación
(4) introducción a cropsyst
Bibliografía
Stöckle et al. 1994 Stöckle et al. 2003
CSIRO LAND and WATER
CropSystNivel de organización: cultivoEscala temporal: diaria
Controles de crecimiento principales: radiación solar y temperatura Disponibilidad de agua Disponibilidad de nitrógeno
Procesos simuladosfenologíaproducción de biomasapartición de biomasabalance de agua (2 modelos)
balance de nitrógenorespuesta a CO2
erosión escurrimientosalinidad de agua y suelocongelamiento de suelo
Manejo - siembra, fertilización, labranza, residuos, riego, corte (pasturas)
Componentes de rendimiento
Calidad de grano
Nutrientes (excepto N)
Pestes,enfermedades,malezas
Efectos bióticos de rotacionesOtros estreses (granizo, alcalinidad)
Intersiembra
Erosióneólica
Procesos no simulados
Inputs y parámetros
64 parámetros para c/cultivo o variedad
Parámetros de suelo
Mínimo: textura por horizonte
Numero de curva (escurrimiento)
4 Parámetros relacionados con N transf.
Inputs Climáticos: Tmax, Tmin, Prec, Radsol,
HRmax, HRmin –DEWPT–, Wind
Condiciones inicialesPara cada estrato de suelo:
Contenido hídrico
Contenido de N (nitrato y amonio)
Salinidad
Salinidad de napa
Residuos
Concentración de CO2
Outputsdatos de cultivo diarios:
fenología, biomasa, área foliar…balance de agua (ETo, Eo, To, ET…)balance de N
“Harvest” “Annual” – resúmenes a cosecha y anualesFormatos: XLS, TXT, HTML, UED
Desarrollo del cultivo
Desarrollo es la progresión del cultivo a través de estadios fenológicos (emergencia, floración…)
La simulación de fenología es crítica por que
1) Determina el período durante el cual el cultivo accede a recursos tales como agua y radiación
2) Permite asociar condiciones fisiológicas especificas con condiciones ambientales
Desarrollo fenológico
crecimiento de cultivo - 1
GTR = KBT x T x VPD-1
GTR = crecimiento limitado por agua (kg m-2 d-1)
KBT = coeficiente biomasa-transpiración (kPa)T = transpiración (kg m-2 d-1)VPD = déficit de presión de vapor (kPa)
GPAR = e fint PAR
GPAR = crecim. limitado por radiación (kg m-2 d-1)e = eficiencia en el uso de la radiación (kg/MJ)
fint = fracción de radiación interceptada
PAR = radiación fotosintéticamente activa (MJ/m2)
crecimiento de cultivo - 2
intercepción de radiación
Rad
iaci
ón
in
terc
epta
da
(fra
cció
n)
Iint/Io = 1-exp(-k LAI)
intercepción de radiación
La estimación de radiación interceptada es importante por que:
1. Determina la cantidad de PAR disponible para producir biomasa
2. Determina la partición entre ETo y sus componentes To y Eo
crecimiento de cultivo - 3
GPAR = e fint PAR
GTR = KBT x T x VPD-1
vs
Biomasa = mínimo (GTR ,GPAR)
crecimiento de cultivo - 4
BN = B [1 - (Npcrit - Np)/(Npcrit - Npmin)]
B = crecimiento limitado x radiación y agua
Npcrit = concentración de N en planta crítica
Np = concentración de N en planta
Npmin = concentración mínima de N en planta
Biomass
LAI LAI = SLA Bcum / (1 + p Bcum)
Root depth RD = Rdmax f (LAI, LAImax )
SLA = Área foliar específicap = coeficiente de partición
crecimiento - 5
Balance de nitrógeno - 1
Balance de nitrógeno - 2
Input Output Fertilización Volatilización Mineralización Desnitrificación Fijación Inmovilización Residuos Absorción Irrigación Drenaje N atmosférico
Componentes del balance de N
Balance de nitrógeno - 3
Transformaciones
•Transformaciones- Mineralización neta (mineralización - inmovilización)
- Nitrificación
- Desnitrificación
•Procesos microbiológicos
• Simulados asumiendo cinética irreversible de 1er orden
Nt = N0 [ 1 - e(-K t)]
Nt = cantidad transformada en intervalo t (kg / (m² t))
N0 = cantidad disponible para transformación (kg / (m² t))
K = Tasa (1/t)
Transformaciones
Balance de nitrógeno - 4
Transformaciones
K = f(Temp,SWC)
Balance de nitrógeno - 5
Balance de nitrógeno - 6
Volatilización · Importante cuando el N se aplica como amonio sin incorporación al suelo
· Puede simularse mecanisticamente según gradientes de concentración y resistencias
· Un método más simple substrae una fracción fija dependiendo de condiciones
Balance de nitrógeno – 7
· Relacionada al movimiento de agua en el suelo y con las movilidades de nitrato y amonio.
· Transporte de N puede simularse con métodos de diferencia finita y cascada.
Transporte de N en el suelo es importante para determinar accesibilidad para el cultivo.
Pérdida por drenaje
Balance de nitrógeno - 8
Transporte de nitrógeno El transporte de N en el suelo se calcula multiplicando los flujos de agua entre estratos por la concentración de N en el estrato donde se inicia el flujo
Balance de nitrógeno - 9
Retención de nitrógeno
Nitrato: se mueve con el agua (sin retención)
Amonio: es parcialmente retenido por las arcillas
Absorción de N
Balance de nitrógeno - 10
Absorción potencial de N
Nup = absorción potencial por unidad de long. de raíz
Numax = absorción máxima por unidad de long de raíz
Nr = concentración de N en rizosfera K = constante
Nup = Numax [Nr] / K + [Nr]
Balance de nitrógeno - 11
Balance de N – 12 (demanda)
Development stage
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
Leaf
nitr
ogen
con
cent
ratio
n (k
g/kg
)
0.00
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
maximum N concentration
van Keulen, Seligman (1987)
Absorción de N = min. (absorción potencial, demanda)
Balance de nitrógeno - 13
Aplicación
Mallee farming systemsEnvironment Geology
Murray-darling basin. Tertiary marine limestone capped by Pliocene sands
Topographycoastal plains with trend of sandridges, dunes
Soil solonized brown Hill: sandy soil
Valley: sandy-clay soil
Natural vegetationRelict: Mallee scrub (Eucalyptus dumosa)
ClimateType Mediterranean carlos h diaz ambrona
Mallee farming systems
Walpeup, BMSM 76064
Mallee farming systems Cropping land: 6 Mha (10 Mha) Wheat-fallow rotation Long fallow management
No tillTraditional till
Farm size: > 2 kha Paddock size 100-300 ha
Mallee farming systemsLand uses
Cereals 35 %
Pastures 30 %
Fallow 20 %
•Pulses 7 %•Oilseeds 1 %•Other 7 %
•1.5 M Sheep•0.9 M Meat cattle
Problems Problems
Low water useLow crop diversificationHigh risk of wind erosion
ConsequencesSoil salinitySoil erosionLow productivityLow farm income
ConstrainsSoilWeatherMarketComplexity
ObjectivesThere is an urgent environmental need to reduce the dependence on fallows and find alternative cropping systems that minimise deep drainage
Long term assessment of different crop management
Method Which studies do we want? Long term analysis Cropping system Water balance Farm or regional level
When using simulation models, it is important to understand how the model represents the physical, chemical, and biological processes involved in cropping system response to the environment and management
Method Crop system processes Long term analyses Model applications
Which model?
Method
CropSyst on-line Free Software www.bsyse.wsu.edu/CropSyst/ Water balance Farm or regional level Previous work: USA, Europe, Middle East
Cropping System Simulation model
Method Observed data (O’Connell, 1998)
Field experiment carried out MRS Walpeup from 1993-1997
Rotations FW FallowFallow-wheat-wheat FWP FallowFallow-wheat--wheat-peapea WW WheatWheat-wheat-wheat MWP MustardMustard-wheat-wheat-peapea
Field dataSoil water content evolution, phenology, LAI, crop coverage, biomass, yield ...
Model performanceSteps for model applications
1. Verification2. Calibration
sensibility analysis
3. Validationmodel acceptabilitymodel consistency
4. Applicationresults interpretation
CropSyst verificationDoes the model run well?
1. Version 3.02.07 (16 Feb 2001)2. Run the examples3. Run our modified examples4. Display all outputs5. Some errors found in the
outputs but were not relevant (columns position, no use
routines)
6. Mass balances: water and N ok!
CropSyst calibrationCalibration can fit the model
close to 1:1But calibration parameters
must be physiologycally meaninfull
Abolish unrealistic coefficient values for parameters calibration
Calibration starts with default parameters and it continues with well known parameters
CropSyst calibrationCrop parameters (64) for
Wheat, Mustard and Field pea
Parameters for a Sandy soilHydraulic properties (Permanent wilting point, field capacity, bulk density, and saturated hydraulic conductivity)
Also soil surface (Universal soil Loss Equation) and SCS Curve number
NitrogenWeather data from the MRSInitial condition = field experiment
CropSyst calibrationSummary of some key crop parameters
Variable Units Wheat Mustard Field peaThermal timeBase temperature ºC 0 0 0Emergence ºC days 130 150 150Begin flowering ºC days 750 950 1100Physiological maturity ºC days 1400 2000 1950Photo-periodDay length to inhibit flowering hours 16.5 ns nsDay length for insensitivity hours 8 ns nsCrop morphologyMaximum expected LAI m²/m² 5 5 5Specific leaf area m²/kg 20 22 24Stem/leaf partition coefficient 1-10 5 4 6Crop growthAbove ground biomass-transpiration efficiency kPa kg/m³ 5.8 6 3.25Radiation use efficiency RUE g/MJ 3 1.85 1.47Optimum mean daily temperature for growth ºC 20 15 10Extinction coefficient for solar radiation k 0-1 0.82 0.65 0.76Harvest indexUnstressed HI 0-1 0.4 0.2 0.25Nitrogen crop parametersMaximum N concentration during early growth kgN/kgDM 0.050 0.055 0.060Minimum N concentration at maturity kgN/kgDM 0.007 0.008 0.050Maximum N concentration at maturity kgN/kgDM 0.012 0.022 0.060Minimum N concentration of harvested material kgN/kgDM 0.030 0.030 0.030
CropSyst validationWater balance
for long fallow compared CropSyst vs. O’Leary-Connor wheat-fallow model
AndCropSyst vs. observed data
(O’Connell, 1998)
Crop performanceSimulated individual crops:
wheat, field pea, and mustard vs. observed data
Crops in rotation FW, WW, FWP, MWP
140
160
180
200
220
240
260
280
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
So
il w
ate
r c
on
ten
t 0
-1m
(m
m)
CropSyst validationWater soil content (mm)
fallow phase
CropSyst validationCrop performance (DM t ha-1)
Biomass
y = 0.73x + 0.76
r2 = 0.79
0
2
4
6
8
0 2 4 6 8
Observed
Sim
ula
ted
Wheat
Mustard
Field pea
Yield
y = 0.84x + 0.10
r2 = 0.81
0
1
2
3
0 1 2 3
Observed
CropSyst validationwater use
Wheat
y = 0.61x + 94.91r2 = 0.50
y = 1.14x - 8.81r2 = 0.76
0
50
100
150
200
250
300
350
400
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Observed (mm)
Sim
ula
ted
(m
m)
FW
MW
Field pea
y = 1.60x - 79.86r2 = 0.78
y = 1.64x - 74.66r2 = 0.81
0
50
100
150
200
250
300
350
400
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Observed (mm)
Sim
ula
ted
(m
m)
FWP
MWP
Mustard
y = 1.02x + 8.07r2 = 0.57
0
50
100
150
200
250
300
350
400
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Observed (mm)
Sim
ula
ted
(m
m)
Model application Analysis of some agronomic practices in the Victorian Mallee
In terms of: Water balance
Estimating drainage under different crop management
Also runoff Water use efficiency
Nitrogen uses Comparing rotations: Wheat continuous Fallow-wheat Fallow-wheat-pea Mustard-wheat-pea
Crop management effects Yield-profit efficiency
Model application Environmental conditions of the Victorian Mallee
61 year of weather data from Walpeup (1939-1999)Included several dry-wet seasons
Representative Mallee plain soil typeSandy soil
Experimental design 3 Tillage
CT Conventional till (4LF-3SF till)MT Minimum tillage (2 till)ZT Zero till (0 till)
2 Stubble managementSG stubble grazing (65 %)SB stubble burning (10 %)
3 Fertilisation levelsF1 No N applied to any crop (minimum yield)F2 Current N fertiliser (Wheat & Mustard)F3 Simulation without N routine (potential yield)
4 Rotations and 3 cropsFW FallowFallow-wheat-wheat (50 %)FWP FallowFallow-wheat--wheat-peapea (66 %)WW Wheat continuousWheat continuous (100%)MWP MustardMustard-wheat-wheat-peapea (100%)
10 000 simulated years
Some results Water drainage Water runoff
Effect of stubble management in the water balance
Effect of fertilisation levelsYield potential on the Mallee (potential yield)
Annual variability
Effect of crop diversification
Model consistency
y = 15.62x
r2 = 0.65
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0 50 100 150 200
Actual transpiration (mm)
Gra
in y
ield
(k
g h
a-1
)
y = 11.91x - 1327.06
r2 = 0.42
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0 100 200 300 400
Water use (mm)
Gra
in y
ield
(k
g h
a-1
)
Model consistency
y = 0.35x - 498.77
r2 = 0.88
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
Biomass (kg ha-1)
Yie
ld (
kg
ha
-1)
line 2:5
Water runoff Runoff events
Annual rainfall > 250 mm soil SCS curve number, slope < 1 % No differences among treatments
FW: Probability of exceedence
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
-50 0 50 100 150 200
Runoff (mm)
CTF2SG
MTF2SG
ZTF2SG
CTF2SB
MTF2SB
ZTF2SB
Crops and rotationsFW FallowFallow-wheat-wheat (50 %)FWP FallowFallow-wheat--wheat-peapea (66 %)WW Wheat continuousWheat continuous (100%)MWP MustardMustard-wheat-wheat-peapea (100%)
y = -1.0713x2 + 4223.3x - 4E+06r2 = 0.4775
0
1000
2000
3000
4000
5000
1938 1950 1962 1974 1986 1998
Year
Gra
in y
ield
(kg
ha-
1)
CT SB F1 WW wheat
y = -1.24x2 + 4886.3x - 5E+06r2 = 0.1607
0
1000
2000
3000
4000
5000
1938 1950 1962 1974 1986 1998
Year
Gra
in y
ield
(kg
ha-
1)
ZT SG F3 FW wheat
Farmer decisionGross margins
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
F1
F2
CT MT ZT CT MT ZT CT MT ZT CT MT ZT CT MT ZT CT MT ZT
FW FWP WW FW FWP WW
SB SG
Annualized gross margins
STUBBLE ROTATION TILLAGE FERTIL
profit profit
Farmer decision
Lower (20%) Median Upper (80%)RotationFW 0N Yield kg ha-1 580 780 1046
Profit AUD ha-1 y-1 21 45 77+N Yield kg ha-1 619 803 961
Profit AUD ha-1 y-1 19 42 61WW 0N Yield kg ha-1 650 970 1391
Profit AUD ha-1 y-1 -19 19 69+N Yield kg ha-1 569 1026 1320
Profit AUD ha-1 y-1 -42 13 48FWP 0N Yield kg ha-1 566 862 1151
Profit AUD ha-1 y-1 -10 35 79+N Yield kg ha-1 555 867 1103
Profit AUD ha-1 y-1 -17 31 69MWP 0N Yield kg ha-1 487 773 1069
Profit AUD ha-1 y-1 -79 -32 17+N Yield kg ha-1 477 786 1046
Profit AUD ha-1 y-1 -97 -47 -2 Average of annualized yield
Seasonal variation in the anualized yield and profitability of rotations in the Victorian Mallee (Australia)
100 100 100
92 92 79
-91 42 90
-197 28 62
-48 78 103
-78 69 89
-374 -71 22
-457 -103 -3
Farmer decision
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
Grain yield (kg/ha)
Pro
ba
bil
ity
of
ex
cee
de
nce CTF2SG
MTF2SG
ZTF2SG
ZTF3SG
CTF2SB
MTF2SB
ZTF2SB
ZTF3SB
FW
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
Grain yield (kg/ha)
Pro
ba
bil
ity
of
ex
cee
de
nce CTF2SG
MTF2SG
ZTF2SG
ZTF3SG
CTF2SB
MTF2SB
ZTF2SB
ZTF3SB
FWP
Wheat yields
Farmer decision
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
Grain yield (kg/ha)
Pro
ba
bil
ity
of
ex
cee
de
nce CTF2SG
MTF2SG
ZTF2SG
ZTF3SG
CTF2SB
MTF2SB
ZTF2SB
ZTF3SB
FWP
Wheat yields
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
Grain yield (kg/ha)
Pro
bab
ility
of
exce
eden
ce
Pea
Field peas
Some results Stubble management:
SG stubble grazingSB stubble burning
Maintenance of stubble increased the water retention
It had a positive effect on yield but also on water drainage
Some results Fertilisation levels
F1 No N applied to any crop (minimum yield)
F2 Current N fertiliser (Wheat & Mustard)There were little differences between F1 and F2
F3 without N simulation (potential yield)Showed that actual yield can be double with optimum N applicationIncreased stability in low intensity rotations but did not occur in high intensive land uses, water was the limiting factor
ConclusionsCropSyst showed a good
performance compared with observed data and other models
Long term application of CropSyst showed the effect of different management on drainage, runoff, crop yield and profitability
CropSyst appears ideal to address some of the Mallee issues
Ejercicio
•Uso del modelo - manejo de archivos simulaciones pre-establecidas
•Identificación de problema en un área de interés e.g. influencia de la lluvia y nutrientes sobre el rendimiento de los cultivos
•Planteo de objetivos•Diseño de experimentos de simulación•Parametrización del modelo•Ejecución de experimentos•Análisis de sensibilidad•Análisis de resultados [informe opcional]
CSIRO LAND and WATER