Abstracto

Modelado del crecimiento de cultivos: una revisión

P Thimme Gowda, Sunil A Satyareddi y SB Manjunath

Los modelos de simulación de cultivos y suelos se aplican básicamente en tres secciones: (1) herramientas para la investigación, (2) herramientas para la toma de decisiones y (3) herramientas para la educación, la capacitación y la transferencia de tecnología. Hasta ahora, los modelos de cultivos y suelos se han utilizado más en la comunidad de investigación, ya que son principalmente herramientas para organizar el conocimiento obtenido en la experimentación. Sin embargo, existe una necesidad urgente de hacer que el uso de modelos en la investigación sea más pertinente para los problemas del mundo real y de encontrar medios efectivos de difusión de los resultados del trabajo que utilizan modelos a los beneficiarios potenciales. No obstante, los modelos de cultivos se pueden utilizar para una amplia gama de aplicaciones. Como herramientas de investigación, el desarrollo y la aplicación de modelos pueden contribuir a identificar lagunas en nuestro conocimiento, lo que permite una planificación de la investigación más eficiente y específica. Los modelos que se basan en datos fisiológicos sólidos son capaces de respaldar la extrapolación a ciclos y ubicaciones de cultivo alternativos, lo que permite la cuantificación de la variabilidad temporal y espacial. En un período de tiempo relativamente corto y a costos comparativamente bajos, el modelador puede investigar una gran cantidad de estrategias de gestión que no serían posibles utilizando metodologías tradicionales. A pesar de algunas limitaciones, el método de modelización sigue siendo el mejor medio para evaluar los efectos del cambio climático global futuro, lo que ayuda a formular políticas nacionales para mitigarlo. Otras cuestiones de política, como la previsión de rendimiento, la planificación industrial, la gestión de operaciones y las consecuencias de las decisiones de gestión sobre cuestiones ambientales, también se apoyan en la modelización. Los modelos no son simples mecanismos para archivar y sintetizar información para producir previsiones. La modelización representa una mejor manera de sintetizar el conocimiento sobre los diferentes componentes de un sistema, resumir los datos y transferir los resultados de la investigación a los usuarios.