Predicción de estados fenológicos de soja y otros cultivos de verano

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Predicción de estados fenológicos para Soja, Girasol, Maíz, Sorgo granífero, forrajero, dulce y silero.
    
¿Qué es la Fenología?

La Fenología es el estudio de los ciclos de vida de plantas y animales, y la manera en que ellos son influenciados por variaciones estacionales e interanuales del clima (Volpe, 1992; Villalpando y Ruiz, 1993; Schwartz, 1999). En vegetales, estudia fundamentalmente el efecto de la temperatura y el fotoperiodo en su crecimiento y desarrollo, hay otros factores que también intervienen en estos procesos pero de menor efecto.

La fenología de las plantas cultivadas comúnmente se divide en los siguientes estados: siembra, emergencia (inicio o un porcentaje), los estados vegetativos (generalmente asociados a la aparición correlativa de las hojas), los estados reproductivos (antesis y las etapas de formación y llenado de los granos) y la madurez fisiológica.

Para cada especie la acumulación de información de su fenología, permite construir modelos para predecir con cierta exactitud, el inicio y duración de los estados fenológicos para una determinada latitud, fecha del año y temperaturas.

El desarrollo fenológico de los cultivos estivales de soja, maíz, sorgo y girasol, se ve influenciado fundamentalmente por la temperatura y el fotoperiodo que se registran durante sus períodos de crecimiento. En el caso de la temperatura, existen umbrales por debajo de los cuales el crecimiento es insignificante, ese valor se conoce como Tb (temperatura base). Las temperaturas superiores a ese valor, aceleran la velocidad de crecimiento y contribuyen al acortamiento del ciclo fenológico. A su vez, estas especies como muchas otras son de floración de “día corto”, es decir que cuanto más largas son las noches más pronto se induce la iniciación floral. 

Desarrollo de los modelos de predicción fenológica

En una serie de ensayos llevados a cabo en INIA La Estanzuela se obtuvieron registros de los eventos fenológicos de los cultivos de soja, girasol, maíz y diferentes tipos de sorgo. Para generar los modelos de predicción los registros de temperatura y fotoperiodo se obtuvieron de las bases de datos meteorológicos de INIA La Estanzuela (34º20’S, 57º41’O)  e  INIA Salto Grande (31º16’S, 57º53’O) (INIA, 2014). Dichos modelos estiman ciclos fenológicos a partir de la fecha y zona de siembra (Norte o Sur del país). Para el modelo de soja también se necesita conocer el largo de ciclo de la variedad sembrada (corto, medio o largo).
 
Los experimentos en La Estanzuela que dieron sustento a los modelos, incluyen siembras desde el 1º de setiembre hasta fines de enero, a intervalos de 10 a 20 días aproximadamente. Durante ese período, se definieron entre 7 y 15 épocas de siembra utilizando cultivares de diferentes largo de ciclo. Se registraron los eventos fenológicos de emergencia, los estados vegetativos y reproductivos y la madurez fisiológica.
Para cada cultivo se utilizó la escala fenológica más ampliamente utilizada (Ritchie y Hanway, 1982; Schneiter y Miller, 1981; Vanderlip y Reeves, 1972; Fehr et al., 1971).

Para cada especie se calculó la suma térmica (ST) expresada en grados días (º días). La ST se define como la sumatoria de las diferencias entre la temperatura media diaria y la Tb (expresadas en ºC). Para la estimación del momento de la emergencia de plántulas se utilizó la temperatura media diaria del suelo y la Tb del suelo, mientras que para la estimación de los demás estadios se utilizó la temperatura media diaria del aire y la Tb del aire. Según el caso también se utilizó para el cálculo el fotoperiodo.

El análisis estadístico de los datos recabados permitió ajustar un modelo para cada cultivo, cuidando que el error de la predicción fuese aceptable.

El último estado fenológico que los modelos predicen es la madurez fisiológica, definido como el momento en que los granos completan su llenado, a la vez que comienza la  pérdida de humedad de los mismos y la senescencia de la planta. El momento de cosecha no es estimado por los modelos porque ésta depende de factores poco predecibles, como la precipitación y la humedad del aire.

En los cultivos anuales estivales las heladas disminuyen o interrumpen el crecimiento y desarrollo, incluso llegando a provocar la muerte. Las heladas acotan el crecimiento generando las llamadas "ventanas de siembra". Éstas varían según la especie a la que nos refiramos ya que tienen umbrales diferentes. Las diferencias interanuales de la ocurrencia de heladas se consideraron en los modelos manejando su probabilidad de ocurrencia.

Estos pronósticos estiman los momentos en que sucederán los eventos fenológicos, con una exactitud de ± 5 días; son menos precisos en la medida que se presenten eventos climáticos severos tales como sequía, anegamiento y mayor frecuencia de heladas. La precisión también disminuye en la medida que el régimen térmico de la zona de siembra tuviera diferencias significativas con las bases de datos de las estaciones agroclimáticas de INIA La Estanzuela e INIA Salto Grande.
 

Las herramientas

A partir de los modelos obtenidos, se desarrollaron aplicaciones Web que permiten a cualquier usuario pronosticar las fechas en que sucederán los eventos fenológicos de sus cultivos. Las mismas se encuentran en el sitio Web de INIA, entre las utilidades de los Sistemas de Información y Teledetección de la Unidad GRAS (Fassio et al., 2013).

Al ingresar a la página deberá seleccionar la especie con la que desea trabajar, la zona del país en la que se encuentra su cultivo (Norte o Sur), y la fecha de siembra apoyándose en el calendario suministrado, o si lo prefiere directamente en el formato compatible indicado. La aplicación de predicción de fenología de soja permite la predicción a partir de cualquier estadio fenológico, además, le pedirá que ingrese el tipo de ciclo del cultivar utilizado (corto, medio o largo).

Figura 1:Vista de la salida de datos fenológicos del modelo para girasol.

El sistema incluye un rango de fechas esperado para cada especie, en caso de elegir una fecha fuera de este rango, la página le sugerirá un nuevo ingreso de fecha. Como resultado de la consulta, el programa le devolverá para cada estado fenológico una estimación de su fecha de inicio y de su ciclo en días desde la siembra.
 
Finalmente, podrá imprimir la página o copiar el resultado y pegarlo para su análisis en una hoja de cálculo (Ej.: Excel).

Ejemplos de uso: Ventana de siembra

Utilizando la fenología generada por el modelo para cada cultivo y la información agroclimática (temperatura media del aire y del suelo, fotoperiodo y probabilidad de heladas) correspondiente al Norte y Sur del país, se crearon los siguientes gráficos:

Figura 2. Climatología y fenología de sorgo para distintas épocas de siembra en el Norte  y Sur  del país, según los tipos agronómicos: graníferos y forrajeros de ciclo medio, dulces de ciclo corto, y dulces y sileros de ciclo largo.
 
Figura 3. Climatología y Fenología de maíz de ciclo medio, para distintas épocas de siembra en el Norte  y Sur  del país.
 
Figura 4. Climatología y Fenología de girasol de ciclo medio, para distintas épocas de siembra en el Norte  y Sur  del país.
 

Con la ayuda de los modelos es posible determinar las épocas de siembra óptimas para ubicar cronológicamente ciertos momentos fenológicos críticos y hacer un aprovechamiento máximo de las condiciones ambientales requeridas por los cultivos. A este período de fechas óptimas de siembra se le denomina "ventana óptima" de siembra, y varía según el cultivo y largo de ciclo seleccionado.

Como conclusión general, el uso de estos modelos de predicción fenológica es una herramienta útil que nos permite programar actividades con suficiente anticipación. Estas son por ejemplo la programación de la rotación, siembra, fertilización, riego y la aplicación de agroquímicos entre otras medidas de manejo agronómico.

Referencias

Fassio, A., Carriquiry, A. I., Tojo, C., Romero, R., 1998. Maíz: aspectos sobre fenología. Serie Técnica INIA, v.: 101, p.: 1 – 51.

Fassio, A., Tojo, C. y Sawchik, J., 1998. Girasol: algunos factores para el logro de un mejor cultivo. Serie Técnica INIA, v.: 92, p.: 1 – 100.

Fassio, A., Ibáñez, W., Rodríguez, M., Cesán, A., Restaino, E., 2013. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Unidad GRAS: Predicción Estadios Fenológicos. [En línea] 24 setiembre 2014.
http://www.inia.uy/investigaci%C3%B3n-e-innovaci%C3%B3n/unidades/GRAS/Alertas-y-herramientas/Utilidades
 
Fehr, W.R., Caviness, C.F., Burmood, D.T., Pennington, J.S., 1971. Stage of Development Descriptions for Soybeans, Glycine max (L.) Merrill. Crop Science, 11: 929-931.
 
Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA). 2014. Unidad GRAS: Banco de Datos Agroclimáticos. [En línea] 24 setiembre 2014.
http://www.inia.uy/investigaci%C3%B3n-e-innovaci%C3%B3n/unidades/GRAS/Clima/Banco-datos-agroclimatico

Ritchie, S. W. y Hanway, J. J., 1982. How a corn plant develops. Iowa State University of Science and Technology. Cooperative Extension Services, Ames, Iowa. Special Report 48. 21 p.

Schneiter, A. y Miller, J.F., 1981. Description of sunflower growth stages. Crop Sci. 21: 901-903.

Schwartz, M. D., 1999. Advancing to full bloom: planning phonological research for the 21st century. 42:113-118.

Vanderlip, R. L. y Reeves, H. E., 1972. Growth stages of sorghum. Agronomy Journal, 64:13-17.

Villalpando, J. y Ruiz A., 1993. Observaciones Agrometeorológicas y su uso en la agricultura. Editorial Lumusa, México. p. 133.

Volpe, C. A., 1992. Citrus Phenology. In: Proceedings of the Second International Seminar on Cítrus Physiology, p. 103-122.

AUTORES
 
A. Fassio, Ecofisiología y manejo de cultivos
  INIA La Estanzuela
W. Ibáñez, Consultor privado en Biometría
M. Rodríguez, Protección Vegetal
  INIA La Estanzuela
S. Ceretta, Mejoramiento de soja
  INIA La Estanzuela
O. Pérez, Ecofisiología y manejo de cultivos
  INIA La Estanzuela
C. Rabaza, Ecofisiología y manejo de cultivos
  INIA La Estanzuela
G. Vergara, Ecofisiología y manejo de cultivos
  INIA La Estanzuela
A. Cesán, Unidad de Informática
  INIA La Estanzuela
E. Restaino, Unidad de Comunicación y Transferencia
  de Tecnología, INIA La Estanzuela