MODELO DE SIMULACIÓN DE FENOLOGÍA DE SOJA (SI.FE.SOJA

 MODELO DE SIMULACIÓN DE FENOLOGÍA DE SOJA (SI.FE.SOJA) UNA HERRAMIENTA
ÚTIL PARA EVITAR EL ESTRÉS HÍDRICO DURANTE EL PERIODO CRÍTICO.
Hugo Felipe Peltzer
INTA EEA Paraná, Argentina.
Palabras claves: Software, soja, fenología, simulación, cultivares.
La duración de las etapas del desarrollo del cultivo de soja están reguladas por el
fotoperíodo y la temperatura (Boote et al 1989)[1]. La sensibilidad fototérmica varía en los
distintos genotipos, siendo mayor en los cultivares de ciclo más largos. El fotoperíodo y la
temperatura varían con la ubicación geográfica (Latitud) y con la época del año (fecha de
siembra) generando una compleja interacción genotipo-ambiente que torna difícil la predicción
de las etapas fenológicas del cultivo, sin la ayuda de una herramienta adecuada. La
posibilidad de predecir la fecha de ocurrencia de las distintas etapas del cultivo de soja,
resulta de gran interés para la toma de decisiones en el manejo del mismo.
Desde la campaña agrícola 1995/96, en la EEA INTA Paraná, se realizaron ensayos con
cultivares de soja de distintos grupos de madurez (GM III al VIII) y en diferentes fechas de
siembra (desde el 10 de septiembre al 15 de Febrero). Se registró la fecha de los estadios
fenológicos reproductivos (Escala de Fehr y Caviness) [2], se midió la altura de plantas y el
rendimiento de granos. Mediante la utilización del software TableCurve 2D [3] se obtuvieron
ecuaciones de regresión de la duración desde la siembra hasta distintos estadios fenológicos
reproductivos (R2, R5, R6, R7 y R8) en función de la fecha de siembra y para cada cultivar.
También se obtuvieron regresiones, para los distintos cultivares, de altura de planta y
rendimiento en función de la fecha de siembra. A partir de estas regresiones se desarrolló un
software que utiliza estas ecuaciones modelando el comportamiento de los cultivares.
La primer versión de SI.FE.SOJA se presentó en una Jornada de Actualización técnica del
Cultivo de Soja realizada en Paraná en septiembre de 2005 en la que se entregaron 300 CD,
a partir de lo cual se generó una fuerte demanda del software por parte de profesionales de la
agronomía y productores de avanzada, por lo que se decidió ponerlo en disponibilidad en la
página web de la EEA Paraná.
Durante la campaña 2008/09 Se realizaron réplicas de los ensayos en los extremos norte
(La Paz) y sur (Gualeguay) de la provincia de Entre Ríos con el fin de incorporar al modelo un
algoritmo que ajuste en función de la latitud. Al final de cada campaña se desarrolla una
nueva versión hasta llegar a la actual (SIFESOJA 2010) la que ha alcanzando difusión y
utilización fuera de los límites provinciales.
El uso principal de este modelo está relacionado con la elección del cultivar y la fecha de
siembra evitando que el período crítico coincida con altas probabilidades de estrés hídrico,
como así también la programación de monitoreos de plagas y enfermedades y la predicción
del momento de cosecha.
Las validaciones realizadas por los autores y los usuarios muestran un ajuste adecuado a
las necesidades de programación y manejo del cultivo en una franja latitudinal que va de los
29 a los 35 grados de latitud. En el cuadro que sigue se muestran las desviaciones entre
datos observados y simulados para 18 cultivares en 6 fechas de siembra durante la campaña
2009/10 en la Estación Experimental Agropecuaria del INTA Paraná.
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DESVIACIONES ENTRE DATOS OBSERVADOS Y SIMULADOS CON SIFESOJA 2011 PARA 18 CULTIVARES Y 6 FECHAS DE SIEMBRA (dias)
Siembra Septiembre Siembra Octubre
Siembra Noviembre Siembra Diciembre
Siembra Enero
Siembra Febrero
Cultivar
R2 R5 R6 R7 R8 R2 R5 R6 R7 R8 R2 R5 R6 R7 R8 R2 R5 R6 R7 R8 R2 R5 R6 R7 R8 R2 R5 R6 R7
NK 3200
0
1
0
1
1
1 -2 2 -2 -1 0
2 -3 2
2
1
4
3
1
1
1 -2 -1 -1 -1 0
0
1
1
NA 3731
5
6 -12 -7 -11 -7 -11 -1 2
3 -11 -6 -5 3
4 -6 -7 -7 -2 -2 -3 -9 -12 -6 -9 -2 1 -6 -4
SPS 3900
10 9
6
9
8 -2 0
4
2
7 -4 2
0
3
4
0
3
0
0
0
0
0 -3 0 -1 2
1
2
4
AS 4201
0
2
0
1
0
1 -5 2 -1 1 -1 4
0
2
0
4
4
2
1
1
0 -4 -3 -1 0 -1 1
2
1
DM 4670
2
1
0
0
1 -2 -6 0
3 -1 -4 -1 -3 2
3
1 -1 -2 1
1
0 -4 -2 2
2
1 -1 0
5
NA 4990
3 10 7
7
3 -3 -5 -1 3 -3 -5 -4 -3 4
4
2
1 -3 1
3 -1 -2 -1 3
4
0
0
5
3
NA 5009
4
8
6
0
0 -3 -6 -4 1 -4 -7 -5 -5 2
5
2
1 -1 2
3
0 -3 -2 1
1 -1 -2 3
2
Champaqui 540 2
2
1
1
1 -4 -3 0 -1 -1 4
4
0
3
3
1
1
2 -2 0 -2 -1 -1 2 -1 1
1
1
0
NA 5909 RG
3
1
1
1
0 -6 -1 -2 0
1
4
1
3
1
0
3
1
2
0
1 -1 0 -2 1
0
0
1
1
0
Champaquí 570 4 -4 1
0
2 -10 -6 -7 1
3 -2 -4 -3 -1 5 -3 -5 -2 1
2 -2 -3 -2 -1 -2 2
2
3
2
MG 5631
0 -4 1
0
1 -11 -6 -10 0
3
0 -1 -2 0 -2 -1 -4 -1 0
2 -2 -5 -3 -2 -2 0
0
5
2
NA 6517 RG
1
2
2
1
1 -8 -5 -3 0
0
1 -2 -2 -1 -2 2 -5 0
0
0 -5 -2 0
0 -1 0
1
3 -1
RA 626
3
4 -1 0 -2 -11 -3 -5 0
0
1
1
0 -1 -1 1 -4 0 -4 -5 -3 -4 -6 -3 -5 -2 1
1
0
DM 6500
3
0
1
1
1 -4 1 -3 0
0
1
0
3
1
1
1
1
1
0
0
1
0 -2 1
1
1
1
1
0
RA 625
4 -5 1
0
1 -9 -4 -9 -1 3
0 -4 -4 1 -1 -4 -4 -1 0
1 -2 -3 0
2
2
1
0
2
1
RA 725
13 2
0
1
4 -9 -9 3
0
5 -2 1
0
3
3 -3 -1 0
1
0 -3 -2 1
2
2
2
2
4
3
TOB 7800
3
0
0
1
1 -3 1
1
0 -1 3
0 -1 1
1 -1 1
2
0
2
1
0
0
1 -1 0
1
1
0
RA 728
1 -2 -2 3
5 -7 -1 -5 3
6
0 -3 1
5
3 -4 -5 -1 1
0 -2 -3 -2 0 -2 1
5
2
8
R8
1
-15
4
1
6
6
6
1
1
4
2
-2
-1
0
3
5
1
6
Como se ve en la tabla anterior las diferencias entre datos observados y simulados son con
mayor frecuencia entre 0 y 3 (76 % de los casos). Estas diferencias son originadas
principalmente por las variaciones térmicas interanuales.
Ante la demanda de profesionales de la agronomía y productores de diferentes regiones del
país, se decidió desarrollar una versión del software que pueda ser utilizado en la totalidad de
la región sojera Argentina. Para ello actualmente se esta trabajando con una base de datos de
INTA generada en ensayos de fechas de siembra y cultivares en distintas Estaciones
Experimentales del país. Los trabajos en ejecución se realizan en el marco de un proyecto
financiado por la Agencia de Ciencia, Tecnología e Innovación de Entre Ríos (ACTIER).
Además próximamente se firmará un convenio de vinculación tecnológica entre el INTA y la
empresa AGROBIN la que realizará la difusión y comercialización del software.
Actualmente el modelo incluye a 74 cultivares la mayoría pertenecientes a los grupos de
maduración (GM) III al VII y solamente 1 en los GM II, VIII y IX. La principal línea de
actualización futura deberá considerar la incorporación de nuevos cultivares.
Bibliografía
BOOTE, K.J; JONES, J.W. y HOOGENBOOM, G. 1989 – Simulating growth and yield response of soybean to
temperature and photoperiod. Actas de la IV Conferencia Mundial de Investigación en Soja. Buenos Aires –
Marzo de 1989. Tomo I pp 273-278.
FEHR, W.R. y CAVINESS, C.E. 1977 - Stages of soybean development. Special Report 80. Cooperative Extension
Service.Agriculture and Home Economics Exp. Stn Iowa State University, Ames, Iowa. 11: 929-931.
TableCurve 2D Versión 5.01 Copyright © SYSTAT Software Inc. 2002
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