Determinación de parámetros para la calibración del modelo DSSAT en el cultivo del maíz

Recopilación de los datos experimentales de los parámetros y metodología de cálculo

La determinación de los parámetros se sustentó en los criterios aportados en la literatura (Alderman, 2020Alderman, P. D. (2020). A comprehensive R interface for the DSSAT Cropping Systems Model. Computers and Electronics in Agriculture, 172, 105325. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105325 ), acerca de la preparación de los ficheros de entrada para la corrida del modelo CERES-MAIZE del DSSAT versión 4.6. Por lo tanto, se recopilaron los datos de diferentes variables fisiológicas, la fenología, la suma térmica y las variables agronómicas. Estos datos aportaron la información referente a los parámetros de los ficheros A, T y coeficientes genéticos, que se requieren para la calibración del modelo de cultivo.

Variables fisiológicas: A partir de los 15 días después de la emergencia (DDE), se realizaron muestreos destructivos a cinco plantas con una frecuencia semanal, para la recolección de datos de cinco variables:

Área Foliar: El procedimiento seguido para la estimación del Área Foliar consistió en extraer de una hoja colectada; 5 discos foliares de superficie conocida que se secaron en estufa a 80 °C, hasta que alcanzaron un peso constante. Posteriormente, se determinó la materia seca de los discos foliares, con una balanza analítica de 120 g con 0.1 mg de precisión. La superficie foliar real fue estimada a partir del peso seco de los discos (Watson & Watson, 1953Watson, D., & Watson, M. (1953). Comparative physiological studies on the growth of field crops. III. The effect of infections with beet yellow and beet mosaic viruses on the growth and yields of sugar beet root crop. Annals of Applied Biology, 40, 1-37.).

Masa Seca Total de la parte aérea (MST): Se empleó el método tradicional de secado de muestras por órganos (hojas, tallo, espiga y mazorca sin sus brácteas) con el uso de estufas de circulación forzada a 80 °C, hasta lograr un peso constante. La masa seca total se obtuvo como resultado de la sumatoria de la masa seca de cada órgano (Aguilar-Carpio et al., 2017Aguilar-Carpio, C., Escalante-Estrada, J. A. S., Aguilar-Mariscal, I., Pérez-Ramírez, A., Aguilar-Carpio, C., Escalante-Estrada, J. A. S., Aguilar-Mariscal, I., & Pérez-Ramírez, A. (2017). Crecimiento, rendimiento y rentabilidad del maíz VS-535 en función del biofertilizante y nitrógeno. Ecosistemas y recursos agropecuarios, 4(12), 475-483. https://doi.org/10.19136/era.a4n12.1000 ).

Los datos de estas variables fisiológicas se ajustaron, mediante un análisis de regresión con el programa estadístico Statgraphics Plus 5.0, a una función exponencial polinómica de segundo grado (ecuación 1 $y= e^{(b_0+b_{1}x+b_2{x}^2)}$ ) donde «x» es la variable independiente, que representó los días después de la emergencia (DDE) y «y» la variable dependiente en cuestión.

A partir de la primera derivada de las ecuaciones obtenidas, se estimó la Tasa Absoluta de Crecimiento (TAC) de la Masa Seca Total de la parte aérea y el Índice de Área Foliar (ecuación 2 $TAC= \frac{dP}{dt} o \frac{dA}{dt}$ ), según las fórmulas descritas en la literatura (Torres, 1984Torres, W. (1984). Análisis del crecimiento de las plantas.).

donde: A es el Índice de Área Foliar (IAF), P es la Masa Seca Total de la parte aérea (MST) y t es el tiempo transcurrido desde la germinación, en días.

Crecimiento del grano: La cinética del peso de grano se registró periódicamente (cada 3 a 5 días) y el período de muestreo se inició 18 días después de la floración, con registro del día en que inició la fase R3 hasta la cosecha (fase R6). El muestreo de grano consistió en cosechar 5 mazorcas de plantas seleccionadas al azar y en el laboratorio, se tomó una muestra de 20 granos de la parte media de la mazorca (entre la espiguilla 10 y 15 de la parte basal a la apical) de acuerdo con la literatura (Gambín et al., 2007Gambín, B. L., Borrás, L., & Otegui, M. E. (2007). Source-sink and kernel weight differences in maize temperate hybrids. Field Crops Research, 95, 316-326.). Se registró el peso fresco de los granos muestreados y su peso seco después de secar la muestra de granos en una estufa con aire forzado a 80 °C por 72 h, para calcular el porciento de masa seca (% MS).

En este caso, se asumió la función logarítmica con una fase lineal (Stewart et al., 1998Stewart, D. W., Dwyer, L. M., & Carrigan, L. L. (1998). Phenological temperature response of maize. Agronomy Journal, 90, 72-79. https://doi.org/10.2134/agronj1998.00021962009000010014x ). Por lo tanto, los datos se ajustaron mediante un análisis de regresión con el programa estadístico Statgraphics Plus 5.0, al modelo matemático enunciado con anterioridad (ecuación 3 $y= \ln x+b$ ) donde «y» es el porciento de masa seca en el momento de muestreo «x» y «b» la pendiente bajo la curva.

Duración del Llenado Efectivo del Grano (DLlEG): Esta ecuación permitió la predicción del inicio y final de la fase lineal, cuando el grano de maíz alcanzó el 13 % y 64 % de masa seca; respectivamente (Borrás et al., 2009Borrás, L., Zinselmeier, C., Lynn Senior, M., Westgate, M., & Muszynski, M. G. (2009). Characterization of grain-filling patterns in diverse maize germplasm. Crop Science, 49, 999-1009. https://doi.org/10.2135/cropsci2008.08.0475 ). Por lo tanto, a partir de la ecuación anterior, se cuantificaron los días desde el inicio de la fase lineal hasta la madurez fisiológica y este período se consideró como el valor de la variable, de acuerdo con los estudios sobre este tema (Gasura et al., 2013Gasura, E., Setimela, P., Edema, R., Gibson, P. T., Okori, P., & Tarekegne, A. (2013). Exploiting Grain-Filling Rate and Effective Grain-Filling Duration to Improve Grain Yield of Early-Maturing Maize. Crop Science, 53(6), 2295-2303. https://doi.org/10.2135/cropsci2013.01.0032 ).

Tasa de Llenado del Grano (TLlG): Se calculó durante la etapa de crecimiento lineal en condiciones óptimas, según lo planteado en la literatura (Gasura et al., 2013Gasura, E., Setimela, P., Edema, R., Gibson, P. T., Okori, P., & Tarekegne, A. (2013). Exploiting Grain-Filling Rate and Effective Grain-Filling Duration to Improve Grain Yield of Early-Maturing Maize. Crop Science, 53(6), 2295-2303. https://doi.org/10.2135/cropsci2013.01.0032 ) mediante la expresión matemática que se describe a continuación (ecuación 4 $TLLG=\frac{RGP}{DLlEG}$ ) donde TLlG es la Tasa de Llenado del Grano (expresada en g día^-1 y que corresponde al coeficiente genético G₃), RGP es el rendimiento agrícola (expresado en gramos planta^-1) y la DLlEG es la Duración del Llenado Efectivo del Grano en la fase lineal.

Fenología: Se utilizó la metodología del CIMMYT (Lafitte, 1993Lafitte, H. R. (1993). Identificación de problemas en la producción de maíz tropical. Guía de campo. Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT), México.) para la identificación de las etapas fenológicas, donde se tomó la fecha de ocurrencia y se cuantificaron los días después de la emergencia (DDE). Se asumió que el cultivo alcanzó cada etapa, cuando el 50 % de las plantas presentaron las características expresadas en la Tabla 2.

Grados Días de Calor Acumulados (GDCA): Para ello, se consultó el registro de temperaturas de la base de datos climáticos diarios de la Estación Meteorológica número 78 374, en la localidad de Tapaste (Municipio San José de las Lajas, provincia Mayabeque) durante el período de la investigación.

A partir de las de fechas de ocurrencia de las etapas fenológicas y los datos del registro de temperaturas, se calcularon los GDCA (expresados en ºC) desde la emergencia hasta la emisión de la espiga (Coeficiente P₁) y desde el comienzo del llenado del grano hasta la madurez fisiológica (Coeficiente P₅). Se utilizó la expresión matemática correspondiente (ecuación 5 $GDC=\sum \frac{T_{máxima}+T_{mínima}}{2} - T_{base}$ ), de acuerdo a estudios recientes en Cuba (Maqueira-López et al., 2021Maqueira-López, L. A., Roján-Herrera, O., Solano-Flores, J., Santana-Ges, I. M., & Fernández-Márquez, D. (2021). Productividad del frijol (Phaseolus vulgaris L.). Parte I. Rendimiento en función de variables meteorológicas. Cultivos Tropicales, 42(3). http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S0258-59362021000300007&lng=es&nrm=iso&tlng=es ) donde T _máxima es la temperatura máxima diaria del aire, T _mínima es la temperatura mínima diaria del aire y T _base corresponde a la temperatura en que el proceso de interés no progresa.

En este caso, se tomó el valor establecido (T _base = 10 ºC) según los estudios internacionales sobre este tema (Sáez-Cigarruista et al., 2019Sáez-Cigarruista, A., Gordon M, R., Núñez-Cano, J., Jaén, J., Franco-Barrera, J., Ramos-Manzané, F., & Ávila-Guevara, A. (2019). Coeficientes genéticos de dos cultivares de maíz, Azuero-Panamá. Ciencia Agropecuaria, 29, 80-99.)

Variables agronómicas: Se evaluaron los datos de rendimiento, ya que son necesarios en la calibración y validación del modelo de cultivos (García-Montesinos et al., 2020García-Montesinos, L. E., Fernández-Reynoso, D. S., Rubio-Granados, E., Martínez-Menez, M. R., Tijerina-Chávez, L., García-Montesinos, L. E., Fernández-Reynoso, D. S., Rubio-Granados, E., Martínez-Menez, M. R., & Tijerina-Chávez, L. (2020). Rendimiento de maíz (Zea mays L.) en la mixteca, calculado con DSSAT. Terra Latinoamericana, 38(4), 859-870. https://doi.org/10.28940/terra.v38i4.751 ; Rodríguez-González et al., 2021Rodríguez-González, O., Florido Bacallao, R., Hernández Córdova, N., Soto Carreño, F., Jeréz Mompié, E. I., González Viera, D., & Vázquez Montenegro, R. J. (2021). Simulation of management strategies from the DSSAT model to increase the yields of a corn cultivar. Cuban Journal of Agricultural Science, 55(2). http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S2079-34802021000200008&lng=es&nrm=iso&tlng=en ). A continuación, se describen las variables agronómicas evaluadas en la investigación.

Rendimiento agrícola en grano seco (RAGS) y sus componentes: Se utilizaron los criterios internacionales que están establecidos para el cultivo del maíz (Lafitte, 1993Lafitte, H. R. (1993). Identificación de problemas en la producción de maíz tropical. Guía de campo. Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT), México.) con el empleo de la siguiente fórmula (ecuación 6 $RAGS= \frac{NM*NGM*P1G}{100}$ ) donde RAGS es el Rendimiento Agrícola en Grano Seco (expresado en t ha^-1), NM es el número de mazorcas en un metro cuadrado, NMG es el número de granos por mazorca y P1G es la masa de un grano (expresada en gramos)

Índice de cosecha (IC): Se calculó en el momento de la cosecha. Se empleó la metodología definida en la literatura (Escalante & Kohashi, 1993Escalante, J. A., & Kohashi, J. (1993). El rendimiento y crecimiento de frijol. Manual para la toma de datos. Colegio de Postgraduados. Montecillo, México.), que se detallan en las siguientes expresiones matemáticas (ecuaciones 7 $IC=\left(\frac{RAGS}{RB}\right)*100 \%$ y 8 $RB=MST*NPM*10$ ) donde IC es el Índice de Cosecha (expresado en %), RAGS es el Rendimiento Agrícola en Grano Seco (expresado en Kg ha^-1), RB es el Rendimiento Biológico (expresado en Kg de la Masa Seca Total de la parte aérea ha^-1), MST es la Masa Seca Total de la parte aérea en el momento de la cosecha (expresada en gramos planta^-1) y NPM es el número de plantas en un metro cuadrado.