Determination of optimal regulated deficit irrigation strategies for maize in a semi-arid environment

Domı́nguez, A.; Juan, J.A. de; Tarjuelo, J.M.; Martínez, Roberto Simón; Martínez-Romero, A.

doi:10.1016/j.agwat.2012.04.002

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“…Most water use models account for water stress and its effect on yield. Examples are the Optimized Regulated Deficit Irrigation (ORDI) model for optimization of DI in low crops [50] or the FAO AquaCropmodel [51][52][53]. These models simulate crop canopy cover, the deepening of the root system and the yield expected in a given environment, whenever θ s drops below the critical threshold for stomata closure.…”

Section: Need For Et Data and Simple Et Modelling Approaches In Irrigmentioning

confidence: 99%

Stress Coefficients for Soil Water Balance Combined with Water Stress Indicators for Irrigation Scheduling of Woody Crops

Ferreira

2017

Horticulturae

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There are several causes for the failure of empirical models to estimate soil water depletion and to calculate irrigation depths, and the problem is particularly critical in tall, uneven, deficit irrigated (DI) crops in Mediterranean climates. Locally measured indicators that quantify water status are useful for addressing those causes and providing feed-back information for improving the adequacy of simple models. Because of their high aerodynamic resistance, the canopy conductance of woody crops is an important factor in determining evapotranspiration (ET), and accurate stress coefficient (Ks) values are needed to quantify the impact of stomatal closure on ET. A brief overview of basic general principles for irrigation scheduling is presented with emphasis on DI applications that require Ks modelling. The limitations of existing technology related to scheduling of woody crops are discussed, including the shortcomings of plant-based approaches. In relation to soil water deficit and/or predawn leaf water potential, several woody crop Ks functions are presented in a secondary analysis. Whenever the total and readily available water data were available, a simple Ks model was tested. The ultimate aim of this discussion is to illustrate the central concept: that a combination of simple ET models and water stress indicators is required for scheduling irrigation of deep-rooted woody crops.

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Section: Need For Et Data and Simple Et Modelling Approaches In Irrigmentioning

confidence: 99%

Stress Coefficients for Soil Water Balance Combined with Water Stress Indicators for Irrigation Scheduling of Woody Crops

Ferreira

2017

Horticulturae

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“…Una línea de puntos denominada "Frontera de Pareto" (Darshana et al, 2011) Es inaceptable, en términos de tiempo de cálculo, simular una gran cantidad de calendarios de riego para obtener la frontera de Pareto del cultivo. Por ese motivo, MOPECO utiliza la metodología de riego deficitario controlado (ORDI) para determinar el calendario de riegos óptimo para una determinada cantidad de agua de riego (Domínguez et al, 2012a). La serie de datos climáticos utilizada por MOPECO es el año meteorológico típico (TMY) de la zona (Domínguez et al, 2013), consiguiendo de ésta forma una única función (MB/lam) por cultivo, teniendo en cuenta el valor medio de ciertos parámetros económicos.…”

Section: 2-"funciones Margen Bruto / Lámina"unclassified

Desarrollo De Un Algoritmo De Solución Directa Para El Cálculo De Distribuciones Óptimas De Cultivos Bajo Riego Deficitario Controlado

Mata¹,

Valverde²,

Martín-Benito³

et al. 2016

XXXIV Congreso Nacional De Riegos

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ResumenLa adecuada gestión de un recurso natural cada vez más escaso, como es el agua, implica maximizar la eficiencia en su uso. Desde el punto de vista de una explotación agraria, es de la máxima importancia encontrar la distribución óptima de cultivos que maximice el margen bruto obtenido con el agua de riego disponible. Actualmente, los métodos de optimización disponibles para resolver este problema no lineal, recurren a métodos de optimización heurísticos de propósito general mucho más lentos y menos eficientes de lo que sería un algoritmo de optimización de solución directa, donde se conocen los mecanismos involucrados y las sinergias existentes entre los cultivos para la obtención de la solución óptima del problema. El objetivo del presente trabajo es desarrollar un algoritmo de solución directa capaz de determinar la distribución óptima de cultivos que sea compatible con el modelo MOPECO (Modelo de Optimización Económica del agua de riego). La solución óptima se consigue con sólo uno o dos cultivos, pero esta solución no es la más adecuada desde el punto de vista agronómico (p.e. rotación de cultivos, PAC, etc.), por lo que ha sido necesario adaptar el algoritmo desarrollado para manejar este tipo de situaciones. Para una hipotética explotación de 100 ha, considerando 10 cultivos diferentes y 11 escenarios de volumen de agua total disponible, se han comparado los resultados del algoritmo desarrollado con las soluciones ofrecidas por el software de optimización LINGO y los algoritmos genéticos. El algoritmo desarrollado consigue márgenes brutos un 0,5% inferiores a los de LINGO, y un 1,1% mayores que los algoritmos genéticos, reduciendo el tiempo de cálculo entre 50-100 y 2000 veces, respectivamente. 1-IntroducciónEl agua es un recurso escaso que debe ser gestionado de forma eficiente. Desde mediados del siglo XX se han desarrollado modelos complejos como Aquacrop, ISAREG, CROPSYS o WOFOST, que permiten simular el comportamiento de los cultivos bajo un amplio rango de condicionantes. MOPECO (Ortega et al., 2004) ha sido concebido para la optimización del margen bruto (MB) de las explotaciones de riego, en especial en zonas con escasos recursos hídricos y/o con altos costes de cultivo. Bajo condiciones reales, el sector productivo requiere de una herramienta que les asesore sobre cual es la superficie y el volumen de agua de riego, normalmente deficitario, que debe asignar a cada cultivo para maximizar la rentabilidad. Los datos requeridos para realizar esta tarea de optimización son las relaciones entre el margen bruto y la lámina de riego. Estas relaciones no son lineales,

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“…A partir de los datos climáticos del TMY intermedio se determinó la cantidad de agua de riego neta para cubrir las necesidades del cultivo (In = 743.3 mm), y se obtuvieron los volúmenes netos disponibles para tres escenarios (0.9 In, 0.8 In, y 0.7 In). Para establecer la programación de riegos optimizada, se estimó la relación ETa/ETm para cada etapa de desarrollo fenológico del cultivo que maximizaba el rendimiento dada una relación ETa/ETm global (Domínguez et al, 2012a). Para ello es necesario conocer: la disponibilidad de agua de riego, el rendimiento potencial de la cebolla en la zona (Ym), la evapotranspiración potencial (ETm) acumulada teórica en cada una de las 4 etapas de diferente sensibilidad al déficit (Ky) consideradas (establecimiento (i'), desarrollo vegetativo (i''), bulberización (ii), y maduración (iii)), los valores de Ky de cada etapa, y la precipitación efectiva de cada etapa de Ky (Pe) (Stewart et al, 1977).…”

Section: -Materiales Y Métodosunclassified

“…Para la validación de esta metodología se han considerado tres volúmenes de agua disponible (0.9 In, 0.8 In, y 0.7 In), simulando las estrategias de riego deficitario con el modelo MOPECO (Ortega et al, 2004). La metodología propuesta combina dos metodologías existentes, el año meteorológico típico (TMY) (Domínguez et al, 2013) y el riego deficitario optimizado por etapas (ORDI) (Domínguez et al, 2012a).…”

Section: -Introducción Y Objetivosunclassified

Distribución De Agua De Riego Limitada Mediante Estrategias De Riego Deficitario Controlado Optimizado Y Año Meteorológico Típico en Cebolla

Leite

Pardo

Martínez-Romero

et al. 2015

XXXIII Congreso Nacional De Riegos

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ResumenBajo condiciones de limitación estricta del volumen de agua de riego, se debe evitar un agotamiento de éste en una etapa del desarrollo del cultivo temprana, ya que puede acarrear una disminución considerable en el rendimiento. El objetivo de este trabajo ha sido desarrollar una metodología capaz de maximizar el rendimiento de un cultivo de cebolla cuando la cantidad de agua de riego disponible es inferior a las necesidades netas del cultivo para un año típico (In = 743.3 mm). Para la validación de esta metodología se han considerado tres volúmenes de agua disponible (0,9 In, 0,8 In, y 0,7 In), simulando las estrategias de riego deficitario con el modelo MOPECO para la serie climática 2005-2012. La metodología propuesta combina dos metodologías existentes, el año meteorológico típico (TMY) y el riego deficitario optimizado por etapas (ORDI). Las simulaciones pusieron de manifiesto que la metodología logró una buena distribución dl agua disponible a lo largo de la campaña, a pesar de desconocer las condiciones climáticas en las que iba a desarrollar el cultivo. Los rendimientos obtenidos fueron alrededor de un 5.1% menores a los estimados al inicio de la campaña. Sólo 3 de los 24 escenarios analizados alcanzaron un déficit excesivo durante la última etapa, al agotar el agua antes de tiempo, por lo que la metodología puede utilizarse para distribuir volúmenes limitados de agua en un cultivo de cebolla del modo más eficiente. 1-Introducción y ObjetivosEn zonas con escasez de agua, como es el caso de la unidad hidrogeológica "Mancha Oriental", las autoridades que gestionan y regulan los aprovechamientos hídricos limitan la cantidad de agua de riego que pueden usar los agricultores. Por tanto, se corre el riesgo de que en años secos se gaste prematuramente dicha cantidad de agua, provocando una caída significativa del rendimiento del cultivo y, en consecuencia, de la rentabilidad final. Si la disponibilidad de agua es además inferior a las necesidades netas del cultivo, el riesgo es todavía mayor.Una adecuada distribución de esa cantidad de agua es esencial para minimizar o evitar el riesgo antes mencionado. Para ello se requiere una metodología que permita estimar las condiciones climáticas que van a afectar al cultivo durante la campaña de riegos y que oriente sobre la estrategia de riegos más conveniente.

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Determination of optimal regulated deficit irrigation strategies for maize in a semi-arid environment

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Stress Coefficients for Soil Water Balance Combined with Water Stress Indicators for Irrigation Scheduling of Woody Crops

Stress Coefficients for Soil Water Balance Combined with Water Stress Indicators for Irrigation Scheduling of Woody Crops

Desarrollo De Un Algoritmo De Solución Directa Para El Cálculo De Distribuciones Óptimas De Cultivos Bajo Riego Deficitario Controlado

Distribución De Agua De Riego Limitada Mediante Estrategias De Riego Deficitario Controlado Optimizado Y Año Meteorológico Típico en Cebolla

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