Software for calculating irrigation management of some crops in Guyana

INTRODUCTION

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Guyana is a country with abundant hydraulic resources. According to the Guyana National Land Use Plan (GLSC-Guyana, 2013GLSC-GUYANA: Guyana National Land Use Plan. Development of Land Use Planning Project., Supported by European Union, publisher: Guyana Land and Survey Commission, 2013.), it was estimated by the United States Army Corps of Engineers in 1998 that there are enormous quantities of surface fresh water in much of the year (8 months) at a rate of more than 400,000 L/min. In the case of groundwater, the coastal plain also has available freshwater values greater than 400,000 L/min.

However, due to the effects of climate change, the country has suffered periods of drought that have affected agricultural activity. In the second half of 2023, the country suffered a period of drought that was predicted by the Hydrometeorological Service of the Ministry of Agriculture, when the 14^th National Climate Outlook Forum was held (NCOF-Guyana, 2023NCOF-GUYANA: “Hydrometeorological Service”, En: 14th National Climate Outlook Forum (NCOF), Ed. Ministry of Agriculture of Guyana, Guyana, 2023.).

Even so, in Guyana's agricultural practice, it is not usual to give importance to irrigation management due to the abundance of fresh water. That is why Jiménez-Espinosa et al. (2020)JIMÉNEZ-ESPINOSA, E.R.; DAVID, D.L.; CUMMINGS, G.; PETERS, L.A.: “Single crop coefficients for agricultural irrigation in Guyana.”, Tropical Agriculture, 97(1), 2020, ISSN: 0041-3216, URL: https://journals.sta.uwi.edu/ojs/index.php/ta/article/view/7953., made adjustments to single crop coefficients (Kc) for the agro-meteorological conditions of Guyana, with the aim of improving irrigation management. On the other hand, the same author Jiménez-Espinosa et al. (2022)JIMÉNEZ-ESPINOSA, E.R.; DAVID, D.L.; MENÉNDEZ, S.A.: “Soil physical properties and textural map in Guyana”, Tropical Agriculture, 99(3): 268-281, 2022, ISSN: 0041-3216, URL: https://journals.sta.uwi.edu/ojs/index.php/ta/article/view/8284. proposed the equations of Rawls et al. (1982)RAWLS, W.J.; BRAKENSIEK, D.L.; SAXTONN, K.: “Estimation of soil water properties”, Transactions of the ASAE, 25(5): 1316-1320, 1982. and Saxton et al. (1986)SAXTON, K.; RAWLS, W.; ROMBERGER, J.S.; PAPENDICK, R.: “Estimating generalized soil‐water characteristics from texture”, Soil science society of America Journal, 50(4): 1031-1036, 1986, ISSN: 0361-5995., to estimate the physical properties of the soils of Guyana and determined values of bulk density, field capacity and permanent wilting point according to USDA (1987)USDA: “Soil mechanics level 1, Module 3-USDA Textural Classification”, US Department of Agriculture: Soil Conservation Service, : 48, 1987. textural class and general classification.

On the other hand, research related to irrigation activity in Guyana is scarce, so it is of crucial importance to establish tools that contribute to improving the management of this water resource.

Based on the above, this work aims to show the software CIRS (Crop Irrigation Requirement and Scheduling), for calculating irrigation management, where more precise parameters are obtained to satisfy the water requirements of agricultural crops in Guyana.

SOFTWARE DEVELOPMENT

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Methodology for the development of CIRS Software

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The CIRS software was developed with the Visual Basic programming language of the Visual Studio platform. The language of the program is English and its interface was designed so that the user interacts in a simple way.

Main window

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It has a presentation and buttons that give access to the calculation and information of the software.

Window INPUT DATA

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This is the main part where the user enters all the information that is requested and all the calculations are performed. See Figure 1.

Regarding the selection of the Regions of Guyana and the type of crop, the software has data on crop coefficients adjusted to the agro-meteorological conditions of each region of Guyana. The adjustment of these coefficients was based on the previous adjustments made by Jiménez et al. (2020)JIMÉNEZ-ESPINOSA, E.R.; DAVID, D.L.; CUMMINGS, G.; PETERS, L.A.: “Single crop coefficients for agricultural irrigation in Guyana.”, Tropical Agriculture, 97(1), 2020, ISSN: 0041-3216, URL: https://journals.sta.uwi.edu/ojs/index.php/ta/article/view/7953., using the methodology of FAO document 56 (Allen et al., 1998ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.; RAES, D.; SMITH, M. (1998) Evapotranspiration–Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and drainage paper, 56: 300. ISSN: 0254-5293.). When selecting the textural class, the United States Department of Agriculture (USDA) classification and a general classification appear. For both cases, the CIRS software establishes values of physical properties of Guyana soils, estimated using the Saxton equations Saxton et al. (1986)SAXTON, K.; RAWLS, W.; ROMBERGER, J.S.; PAPENDICK, R.: “Estimating generalized soil‐water characteristics from texture”, Soil science society of America Journal, 50(4): 1031-1036, 1986, ISSN: 0361-5995., which were recommended by Jiménez-Espinosa et al. (2022)JIMÉNEZ-ESPINOSA, E.R.; DAVID, D.L.; MENÉNDEZ, S.A.: “Soil physical properties and textural map in Guyana”, Tropical Agriculture, 99(3): 268-281, 2022, ISSN: 0041-3216, URL: https://journals.sta.uwi.edu/ojs/index.php/ta/article/view/8284.. In the case of saturation moisture (Ɵ_S), its value was multiplied by the real density of 2.65 g•cm^-3 according to Hillel (2003)HILLEL, D.: Introduction to environmental soil physics, Ed. Elsevier, New York, USA, 2003, ISBN: 0-08-049577-X. cited by González-Barrios et al. (2012)GONZÁLEZ-BARRIOS, J.L.; GONZÁLEZ-CERVANTES, G.; CHÁVEZ-RAMÍREZ, E.: “Porosidad del suelo en tres superficies típicas de la cuenca alta del río Nazas”, Tecnología y ciencias del agua, 3(1): 21-32, 2012, ISSN: 2007-2422. to obtain the bulk density (see equations 1 $⦵_{33} = {[\frac{Ψ_{33} / 100}{e x p [a + b (% C) + c {(% S)}^{2} + d {(% S)}^{2} (% C)]}]}^{[\frac{1}{e + f {(% C)}^{2} + g {(% S)}^{2} (% C)}]}$ , 2 $⦵_{1500} = {[\frac{Ψ_{1500} / 100}{e x p [a + b (% C) + c {(% S)}^{2} + d {(% S)}^{2} (% C)]}]}^{[\frac{1}{e + f {(% C)}^{2} + g {(% S)}^{2} (% C)}]}$ and 3 $⦵_{s} = 1 - (h + j (% S) + k * \log_{10} (% C))$ ).

Field capacity:

⦵_{33} = {[\frac{Ψ_{33} / 100}{e x p [a + b (% C) + c {(% S)}^{2} + d {(% S)}^{2} (% C)]}]}^{[\frac{1}{e + f {(% C)}^{2} + g {(% S)}^{2} (% C)}]}

[1]

Permanent wilting point:

⦵_{1500} = {[\frac{Ψ_{1500} / 100}{e x p [a + b (% C) + c {(% S)}^{2} + d {(% S)}^{2} (% C)]}]}^{[\frac{1}{e + f {(% C)}^{2} + g {(% S)}^{2} (% C)}]}

[2]

Saturation moisture:

⦵_{s} = 1 - (h + j (% S) + k * \log_{10} (% C))

[3]

Where: %S - percent sand; %C - percent clay; %Si - percent silt; OM - organic matter in %; BD - bulk density; Ψ₃₃ - soil tension of 33 kPa; Ψ₁₅₀₀ - soil tension of 1500 kPa; a= -4.396, b= -0.0715; c= -4,880•10^-4; d= -4.285•10^-5; e= -3.140, f= -2.22•10^-3; g= -3.484•10^-5; h= 0.332; j= -7.251•10^-4 and k= 0.1276.

FIGURE 1. Main window and “INPUT DATA” window where the information for calculating irrigation parameters is selected and entered.

For the calculation process of irrigation management parameters of most crops, the irrigation requirements, Net Irrigation Depth, Irrigation Frequency and Adjusted Net Irrigation Depth were determined for each stage of crop development (Stages: initial, middle and end). For the calculation process of the irrigation parameters of the rice crop, the methodology of Camejo-Barreiro et al. (2017)CAMEJO-BARREIRO, L.E.; DUARTE-NARANJO, L.; RIVERÓN-LIMA, A.R. (2017) El riego del arroz (Oryza sativa) con limitación de agua en suelos oscuros plásticos del municipio Chambas. Universidad & Ciencia, 6: 61-78. ISSN: 2227-2690. was used with some adjustments in the duration of each irrigation stage and with the updating of the agro-meteorological and of Guyana soils. See Table 1.

TABLE 1. Stages for irrigation management of Rice crop

Irrigation Stages	Duration (days)	Description
Stage 1	3	Irrigation is applied until the soil is saturated.
Stage 2	6	Irrigation is applied taking into account an infiltration coefficient.
Stage 3	10
Stage 4	11	Irrigation is applied taking into account an infiltration coefficient, plus 5 cm flooding above the soil surface.
Stage 5	23	Irrigation is applied taking into account a Dam infiltration coefficient according to Dueñas et al. (1981)DUEÑAS, G.R.; ASSENOV, M.D.; ALONSO, R.N.: El Riego, Ed. Pueblo y Educación, La Habana, Cuba, 1981. and Camejo-Barreiro et al. (2017)CAMEJO-BARREIRO, L.E.; DUARTE-NARANJO, L.; RIVERÓN-LIMA, A.R. (2017) El riego del arroz (Oryza sativa) con limitación de agua en suelos oscuros plásticos del municipio Chambas. Universidad & Ciencia, 6: 61-78. ISSN: 2227-2690. and an infiltration coefficient. In this way the flood of 5 cm above the soil surface is maintained.
Stage 6	6	Irrigation is applied taking into account an infiltration coefficient. The flood sheet on the soil surface is reduced to 3 cm.
Stage 7	3	Irrigation is applied taking into account an infiltration coefficient. The flood sheet on the soil surface is increased to 5 cm.
Stage 8	28	Irrigation is applied taking into account a Dam infiltration coefficient and an infiltration coefficient. In this way the flood of 5 cm above the soil surface is maintained.
Stage 9	25

Windows RESULTS

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The software displays two windows. The first (Figure 2) shows the results of the irrigation parameters for each of the crops, except rice. The results of all the calculations carried out in the INPUT DATA window are shown, taking into account the selected conditions.

The other window is specific for rice crop, where each of the nine irrigation stages are shown. (see Figure 3).

Finally, Figure 4 summarizes the operation of the software through a diagram.

FIGURE 2. Window “RESULTS” with the results of the irrigation management parameters. (eg. Sugar Cane-ratton).

FIGURE 3. Window “RESULTS” with the results of the irrigation management parameters. (eg. Rice-spring).

FIGURE 4. Operation diagram of software CIRS.

CONCLUSIONS

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The CIRS software allows irrigation parameters to be determined more precisely, since it takes into account adjusted crop coefficients and estimated values of soil physical properties. For both cases, recommended to use in Guyana.
The software takes into account the agro-meteorological and soil conditions of Guyana to calculate irrigation management in rice crop.
The CIRS software is easy to interact with, selecting an option for each requested indicator. It also allows you to enter data if there is local information.

REFERENCES

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CAMEJO-BARREIRO, L.E.; DUARTE-NARANJO, L.; RIVERÓN-LIMA, A.R. (2017) El riego del arroz (Oryza sativa) con limitación de agua en suelos oscuros plásticos del municipio Chambas. Universidad & Ciencia, 6: 61-78. ISSN: 2227-2690.

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JIMÉNEZ-ESPINOSA, E.R.; DAVID, D.L.; CUMMINGS, G.; PETERS, L.A.: “Single crop coefficients for agricultural irrigation in Guyana.”, Tropical Agriculture, 97(1), 2020, ISSN: 0041-3216, URL: https://journals.sta.uwi.edu/ojs/index.php/ta/article/view/7953.

JIMÉNEZ-ESPINOSA, E.R.; DAVID, D.L.; MENÉNDEZ, S.A.: “Soil physical properties and textural map in Guyana”, Tropical Agriculture, 99(3): 268-281, 2022, ISSN: 0041-3216, URL: https://journals.sta.uwi.edu/ojs/index.php/ta/article/view/8284.

NCOF-GUYANA: “Hydrometeorological Service”, En: 14th National Climate Outlook Forum (NCOF), Ed. Ministry of Agriculture of Guyana, Guyana, 2023.

RAWLS, W.J.; BRAKENSIEK, D.L.; SAXTONN, K.: “Estimation of soil water properties”, Transactions of the ASAE, 25(5): 1316-1320, 1982.

SAXTON, K.; RAWLS, W.; ROMBERGER, J.S.; PAPENDICK, R.: “Estimating generalized soil‐water characteristics from texture”, Soil science society of America Journal, 50(4): 1031-1036, 1986, ISSN: 0361-5995.

USDA: “Soil mechanics level 1, Module 3-USDA Textural Classification”, US Department of Agriculture: Soil Conservation Service, : 48, 1987.

INTRODUCCIÓN

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Guyana es un país con abundantes recursos hidráulicos. Según Guyana National Land Use Plan (GLSC-Guyana, 2013GLSC-GUYANA: Guyana National Land Use Plan. Development of Land Use Planning Project., Supported by European Union, publisher: Guyana Land and Survey Commission, 2013.), fue estimado por el Cuerpo de Ingenieros del Ejército de Estados Unidos en 1998, que existe enormes cantidades de agua dulce superficial en gran parte del año (8 meses) a razón de más de 400 00 L/min. Para el caso del agua subterránea, la llanura costera también posee valores de agua dulce disponible mayor a 400 000 L/min.

Sin embargo, debido a los efectos del cambio climático, el país ha sufrido periodos de sequía que han afectado la actividad agrícola. En el segundo semestre de 2023 el país sufrió un periodo de sequía que fue pronosticado por Hydrometeorologial Service del Ministerio de la Agricultura, cuando se celebró el 14^o Foro Nacional de Perspectiva Climática (NCOF-Guyana, 2023NCOF-GUYANA: “Hydrometeorological Service”, En: 14th National Climate Outlook Forum (NCOF), Ed. Ministry of Agriculture of Guyana, Guyana, 2023.).

Aun así, en la práctica agrícola de Guyana, no es usual darle importancia al manejo de riego por la abundancia de agua dulce. Es por eso que Jiménez-Espinosa et al. (2020)JIMÉNEZ-ESPINOSA, E.R.; DAVID, D.L.; CUMMINGS, G.; PETERS, L.A.: “Single crop coefficients for agricultural irrigation in Guyana.”, Tropical Agriculture, 97(1), 2020, ISSN: 0041-3216, URL: https://journals.sta.uwi.edu/ojs/index.php/ta/article/view/7953., realizó ajustes de coeficientes únicos de cultivo (Kc) para las condiciones agro-meteorológicas de Guyana, con el objetivo de mejorar el manejo del riego. Por otra parte, el mismo autor Jiménez-Espinosa et al. (2022)JIMÉNEZ-ESPINOSA, E.R.; DAVID, D.L.; MENÉNDEZ, S.A.: “Soil physical properties and textural map in Guyana”, Tropical Agriculture, 99(3): 268-281, 2022, ISSN: 0041-3216, URL: https://journals.sta.uwi.edu/ojs/index.php/ta/article/view/8284. propuso las ecuaciones de Rawls et al. (1982)RAWLS, W.J.; BRAKENSIEK, D.L.; SAXTONN, K.: “Estimation of soil water properties”, Transactions of the ASAE, 25(5): 1316-1320, 1982. y Saxton et al. (1986)SAXTON, K.; RAWLS, W.; ROMBERGER, J.S.; PAPENDICK, R.: “Estimating generalized soil‐water characteristics from texture”, Soil science society of America Journal, 50(4): 1031-1036, 1986, ISSN: 0361-5995., para estimar las propiedades físicas de los suelos de Guyana y determinó valores de densidad aparente, capacidad de campo y punto de marchitez permanente por la clase textural de USDA (1987)USDA: “Soil mechanics level 1, Module 3-USDA Textural Classification”, US Department of Agriculture: Soil Conservation Service, : 48, 1987. y clasificación general.

Por otro lado, las investigaciones relacionadas con la actividad de riego en Guyana son escasas, por lo que es de crucial importancia establecer herramientas que contribuya a mejorar la gestión de este recurso hídrico.

Basado en lo anterior, este trabajo pretende mostrar el software CIRS (Crop Irrigation Requirement and Scheduling), para el cálculo del manejo del riego, donde se obtienen parámetros más precisos en la satisfacción de las demandas de agua de los cultivos agrícolas de Guyana.

DESARROLLO DEL SOFTWARE

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Metodología para el desarrollo del Software CIRS

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El software CIRS fue desarrollado con el lenguaje de programación Visual Basic de la plataforma Visual Studio. El idioma del programa es el inglés y su interfaz fue diseñada para que el usuario interactúe de manera sencilla.

Ventana principal

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Posee una presentación y botones que dan acceso al cálculo y a la información del software.

Ventana INPUT DATA

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Esta es la parte principal donde el usuario introduce toda la información que se solicita y se realizan todos los cálculos. Ver Figura 1.

En cuanto a la selección de las Regiones de Guyana y del tipo de cultivo, el software posee datos de coeficientes de cultivo ajustados a las condiciones agro-meteorológicas de cada región de Guyana. El ajuste de dichos coeficientes se basó en los ajustes previos realizados por Jiménez et al. (2020)JIMÉNEZ-ESPINOSA, E.R.; DAVID, D.L.; CUMMINGS, G.; PETERS, L.A.: “Single crop coefficients for agricultural irrigation in Guyana.”, Tropical Agriculture, 97(1), 2020, ISSN: 0041-3216, URL: https://journals.sta.uwi.edu/ojs/index.php/ta/article/view/7953., utilizando la metodología del documento FAO 56 (Allen et al., 1998ALLEN, R.G.; PEREIRA, L.; RAES, D.; SMITH, M. (1998) Evapotranspiration–Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and drainage paper, 56: 300. ISSN: 0254-5293.). En la selección de la clase textural, aparece la clasificación del departamento de agricultura de Estados Unidos (USDA) y una clasificación general. Para ambos casos, el software CIRS establece valores de propiedades físicas de suelos de Guyana, estimados mediante las ecuaciones de Saxton et al. (1986)SAXTON, K.; RAWLS, W.; ROMBERGER, J.S.; PAPENDICK, R.: “Estimating generalized soil‐water characteristics from texture”, Soil science society of America Journal, 50(4): 1031-1036, 1986, ISSN: 0361-5995., que fueron recomendadas por Jiménez-Espinosa et al. (2022)JIMÉNEZ-ESPINOSA, E.R.; DAVID, D.L.; MENÉNDEZ, S.A.: “Soil physical properties and textural map in Guyana”, Tropical Agriculture, 99(3): 268-281, 2022, ISSN: 0041-3216, URL: https://journals.sta.uwi.edu/ojs/index.php/ta/article/view/8284.. En el caso de la humedad de saturación (Ɵ_S), su valor se multiplicó por la densidad real de 2.65 g•cm^-3 según Hillel (2003)HILLEL, D.: Introduction to environmental soil physics, Ed. Elsevier, New York, USA, 2003, ISBN: 0-08-049577-X. citado por González-Barrios et al. (2012)GONZÁLEZ-BARRIOS, J.L.; GONZÁLEZ-CERVANTES, G.; CHÁVEZ-RAMÍREZ, E.: “Porosidad del suelo en tres superficies típicas de la cuenca alta del río Nazas”, Tecnología y ciencias del agua, 3(1): 21-32, 2012, ISSN: 2007-2422. para obtener la densidad aparente (ver ecuaciones 1 $⦵_{33} = {[\frac{Ψ_{33} / 100}{e x p [a + b (% C) + c {(% S)}^{2} + d {(% S)}^{2} (% C)]}]}^{[\frac{1}{e + f {(% C)}^{2} + g {(% S)}^{2} (% C)}]}$ , 2 $⦵_{1500} = {[\frac{Ψ_{1500} / 100}{e x p [a + b (% C) + c {(% S)}^{2} + d {(% S)}^{2} (% C)]}]}^{[\frac{1}{e + f {(% C)}^{2} + g {(% S)}^{2} (% C)}]}$ y 3 $⦵_{s} = 1 - (h + j (% S) + k * \log_{10} (% C))$ ).

Capacidad de campo:

⦵_{33} = {[\frac{Ψ_{33} / 100}{e x p [a + b (% C) + c {(% S)}^{2} + d {(% S)}^{2} (% C)]}]}^{[\frac{1}{e + f {(% C)}^{2} + g {(% S)}^{2} (% C)}]}

[1]

Punto de Marchitez Permanente:

⦵_{1500} = {[\frac{Ψ_{1500} / 100}{e x p [a + b (% C) + c {(% S)}^{2} + d {(% S)}^{2} (% C)]}]}^{[\frac{1}{e + f {(% C)}^{2} + g {(% S)}^{2} (% C)}]}

[2]

Humedad de saturación:

⦵_{s} = 1 - (h + j (% S) + k * \log_{10} (% C))

[3]

donde: %S - porciento de arena; %C - porciento de arcilla; %Si - porciento de limo; OM - materia orgánica en %; BD - densidad aparente; Ψ₃₃ - tensión del suelo de 33 kPa; Ψ₁₅₀₀ - tensión del suelo de 1500 kPa; a= -4.396, b= -0.0715; c= -4,880•10^-4; d= -4.285•10^-5; e= -3.140, f= -2.22•10^-3; g= -3.484•10^-5; h= 0.332; j= -7.251•10^-4 and k= 0.1276.

FIGURA 1. Ventana principal y ventana “INPUT DATA” donde se selecciona e introduce la información para el cálculo de los parámetros de riego.

Para el proceso de cálculo de los parámetros de gestión del riego de la mayoría de los cultivos, se determinó las necesidades de riego, Dosis neta, Intervalo de Riego y Dosis neta ajustada para cada etapa de desarrollo del cultivo (Etapas: inicio, medio y final). Para el proceso de cálculo de los parámetros de riego del cultivo del arroz, se utilizó la metodología de Camejo-Barreiro et al. (2017)CAMEJO-BARREIRO, L.E.; DUARTE-NARANJO, L.; RIVERÓN-LIMA, A.R. (2017) El riego del arroz (Oryza sativa) con limitación de agua en suelos oscuros plásticos del municipio Chambas. Universidad & Ciencia, 6: 61-78. ISSN: 2227-2690. con algunos ajustes en la duración de cada etapa de riego y con la actualización de los datos agro-meteorológicos y de suelos de Guyana. Ver Tabla 1.

TABLA 1. Etapas para el manejo del riego del cultivo de Arroz

Etapas de riego	Duración (días)	Descripción
Etapa 1	3	El riego se aplica hasta saturar el suelo.
Etapa 2	6	El riego se aplica teniendo en cuenta un coeficiente de infiltración
Etapa 3	10
Etapa 4	11	El riego se aplica teniendo en cuenta un coeficiente de infiltración, más una inundación de 5 cm sobre la superficie del suelo.
Etapa 5	23	El riego se aplica teniendo en cuenta un coeficiente de infiltración de dique según Dueñas et al. (1981)DUEÑAS, G.R.; ASSENOV, M.D.; ALONSO, R.N.: El Riego, Ed. Pueblo y Educación, La Habana, Cuba, 1981. y Camejo-Barreiro et al. (2017)CAMEJO-BARREIRO, L.E.; DUARTE-NARANJO, L.; RIVERÓN-LIMA, A.R. (2017) El riego del arroz (Oryza sativa) con limitación de agua en suelos oscuros plásticos del municipio Chambas. Universidad & Ciencia, 6: 61-78. ISSN: 2227-2690. y un coeficiente de infiltración. De esta manera se mantiene la inundación de 5 cm por encima de la superficie del suelo.
Etapa 6	6	El riego se aplica teniendo en cuenta un coeficiente de infiltración. La capa de inundación sobre la superficie del suelo se reduce a 3 cm.
Etapa 7	3	El riego se aplica teniendo en cuenta un coeficiente de infiltración. La capa de inundación sobre la superficie del suelo aumenta a 5 cm.
Etapa 8	28	El riego se aplica teniendo en cuenta un coeficiente de infiltración de dique y un coeficiente de infiltración. De esta manera se mantiene la inundación de 5 cm por encima de la superficie del suelo.
Etapa 9	25

Ventana RESULTS

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El software arroja dos ventanas. La primera (Figura 2) muestra los resultados de los parámetros de riego para cada uno de los cultivos, excepto el arroz. Se muestran los resultados de todos los cálculos desarrollados en la ventana INPUT DATA, teniendo en cuanta las condiciones seleccionadas.

La otra ventana es específica para el cultivo del arroz, donde se muestran cada una de las nueve etapas de riego. (ver Figura 3).

Finalmente, la Figura 4 resume el funcionamiento del software mediante un diagrama de flujo.

FIGURA 2. Ventana “RESULTS” con los resultados de los parámetros de manejo de riego. (eg. Sugar Cane-ratton).

FIGURA 3. Ventana “RESULTS” con los resultados de los parámetros de manejo de riego. (eg. Rice-spring).

FIGURA 4. Diagrama de funcionamiento del software CIRS.

CONCLUSIONES

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El software CIRS permite determinar los parámetros de riego de manera más precisa, ya que tiene en cuenta coeficientes de cultivo ajustados y valores estimados de propiedades físicas de suelos. Para ambos casos, recomendados para Guyana.
El software tiene en cuenta las condiciones agro-meteorológicas y de suelo de Guyana para calcular la gestión del riego en el cultivo de arroz.
El software CIRS es de fácil manipulación, seleccionando una opción de cada indicador solicitado. También permite introducir datos en caso de existir información local.