Evapotranspiración en el cultivo de arroz bajo riego por goteo e inundación, utilizando el modelo AquaCrop

Abstract

La presente investigación evaluó el desempeño del modelo AquaCrop en el cultivo de arroz de una línea avanzada proveniente del Instituto Internacional de Investigaciones en Arroz IRRI-TP 30757, bajo dos técnicas de riego, una por goteo y la otra por inundación. Este modelo agrometeorológico fue calibrado en base a datos obtenidos durante la temporada de enero a junio del 2019, en la costa norte del Perú. Los parámetros más sensibles para la calibración del modelo fueron: el coeficiente de transpiración del cultivo (Kc tr), la productividad del agua de biomasa (Wpb), el coeficiente de disminución del dosel (CDC), el coeficiente del crecimiento del cultivo (CGC), la máxima cobertura del dosel (CCx), la temperatura base (Tb), la temperatura superior (Tsup), el índice de cosecha de referencia (HIo), el tiempo a la senescencia (ts) y el tiempo a la maduración (tm). El modelo brindó un desempeño de “muy bueno” a “bueno” para la cobertura del dosel (CC%), según Moriasi et al., (2007), en ambos casos, mostrando valores en el caso de riego por goteo con una eficiencia de Nash-Sutcliffe (EF) ≥ 0,98, una raíz del error cuadrático medio normalizado (NRMSE) ≤ 6,7, un índice de Willmott (d) ≤ 1,00 y un coeficiente de correlación r de Pearson (r) = 1,00, significativo para la prueba T student para un α = 5%, y para el caso de riego por inundación con una eficiencia de Nash-Sutcliffe (EF) ≥ 0,99, una raíz del error cuadrático medio normalizado (NRMSE) ≤ 3,8, un índice de Willmott (d) ≤ 1,00 y una correlación r de Pearson (r) = 1,00, significativo para la prueba T student para un α = 5%. Se demostró que AquaCrop es una herramienta útil en la toma de decisiones en zonas áridas.The present investigation evaluated the performance of the AquaCrop model in the cultivation of rice from an advanced coming line from the international rice research institute IRRI-TP 30757, under two irrigation techniques, one by dripping and the other by flooding, this agro-meteorological model was calibrated based on data obtained during the January season. to June 2019, on the north coast of Peru. The most sensitive parameters for model calibration were: crop transpiration coefficient (Kc tr), biomass water productivity (Wpb), canopy decline coefficient (CDC), crop growth coefficient (CGC), maximum canopy cover (CCx), base temperature (Tb), top temperature (Tsup), reference harvest index (HIo), time to senescence (ts) and time to maturation (tm). The model provided a performance from "very good" to "good" for canopy cover (CC%), according to Moriasi et al., (2007), in both cases, showing values in the case of drip irrigation with an efficiency of Nash-Sutcliffe (EF) ≥ 0,98, a normalized root mean square error (NRMSE) ≤ 6,7, a Willmott index d ≤ 1,00 and a Pearson r correlation coefficient (r) = 1,00, significant for the T student test for α = 5 %, and for the case of flood irrigation with a Nash-Sutcliffe efficiency (EF) ≥ 0,99, a normalized root mean square error (NRMSE) ≤ 3,8, a Willmott index (d) ≤ 1,00 and a Pearson r correlation (r) = 1,00 , significant for the T student test for α=5%.AquaCrop has been shown to be a useful decision-making tool in arid areas.