Evaluación de un modelo de simulación de crecimiento aplicado a genotipos de soya (Glycine max L. Merr) bajo condiciones tropicales.

El modelo de simulación de crecimiento y producción de soya (Glycine max (L) Merr) Soygro V5.42, fué validado a nivel del trópico con datos experimentales de un ensayo en el cual se evaluaron 2 genotipos Soyica P-33 e ICA-Ariari-1, con diferente hábito de crecimiento, bajo 2 densidades de plantas, e...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: López Forero, Y., Jaramillo, A., White, J.W., Rey Bolívar, L.R.
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: ‎‎Corporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIA 2018
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12324/31752
Descripción
Sumario:El modelo de simulación de crecimiento y producción de soya (Glycine max (L) Merr) Soygro V5.42, fué validado a nivel del trópico con datos experimentales de un ensayo en el cual se evaluaron 2 genotipos Soyica P-33 e ICA-Ariari-1, con diferente hábito de crecimiento, bajo 2 densidades de plantas, en el Centro de Investigación Palmira de la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria CORPOICA, localizado a 3 grados 32 segundos de latitud norte y 76 grados 17 segundos de longitud oeste, en un Mollisol, clasificado como isohipertérmico aquico hapludoll. Las salidas del modelo fueron sensibles a los ajustes en 13 coeficientes genéticos, los cuales se calibraron sistemática e interativamente. La calibración del modelo presentó una estrecha relación entre lo observado y lo simulado para las principales variables de respuesta. Su validación con base en datos de experimentos de campo anteriores, presentó una relación estrecha R a la 2 igual 0.86, entre lo observado y lo simulado, lo cual indicó, que el modelo explica acertadamente la variación en las épocas de siembra y las densidades de plantas. Como resultado de la simulación del efecto de las épocas de siembra con variaciones de clima, bajo diferentes ambientes (3 localidades) se encontró que el modelo se ajusta a las condiciones de siembra utilizadas por los agricultores en Colombia