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Variabilidad climática y productividad agrícola en zonas con errático régimen pluvial

机译:降雨模式不规律的地区的气候变化和农业生产力

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摘要

La alta variabilidad en espacio y tiempo de los regímenes pluviales, hacen que la agricultura en zonas de temporal esté sujeta al riesgo climático. En esta tesitura, la mejor herramienta para sustentar la toma de decisiones lo constituye la modelación hidro-climática en donde se considera lo estocástico de los procesos hidrológicos. En el presente trabajo se hace uso de una serie de algoritmos anidados (AA) para llegar a estimar el rendimiento del cultivo maíz bajo diferentes escenarios climáticos. El algoritmo es calibrado y aplicado a una región de temporal deficiente en el norte de México (Cuencamé, Durango). Se parte de un generador climático (WXPARM) para obtener los parámetros de clima que definen a la región; posteriormente, para cuantificar el impacto del rendimiento del cultivo bajo condiciones de cambio climático, se hace uso de un modelo de reescalado para aplicar los datos de modelos climáticos globales (modelos de circulación general) a nivel parcelario (SDM) y finalmente las matrices que definen las condiciones climáticas mensuales en la región de estudio son utilizadas en un modelo para evaluar el impacto en rendimiento (EPIC) mediante la modelación del balance de humedad en el suelo. Los resultados indican que bajo escenarios de cambio climático, se esperarían incrementos en rendimiento de hasta 0.3 tha-1 dado el cambio en los patrones climáticos esperados en los que se vislumbra un comportamiento bimodal de la lluvia. Acorde al comportamiento del clima en el futuro, sería recomendable el ajuste de fechas de siembra para que los máximos requerimientos del cultivo coincidan con la presencia de lluvias
机译:降雨制度的时空差异很大,使雨养地区的农业面临气候风险。在这种情况下,支持决策的最佳工具是水文气候模拟,其中考虑了水文过程的随机性。在这项工作中,使用一系列嵌套算法(AA)来估计不同气候情景下玉米作物的产量。该算法已经过校准,并应用于墨西哥北部(Cuencamé,Durango)的恶劣天气地区。首先从气候发生器(WXPARM)获取定义该区域的气候参数。随后,为了量化气候变化条件下农作物产量的影响,使用了重新缩放模型以应用来自地块级别(SDM)的全球气候模型(一般环流模型)的数据,最后应用定义模型中使用研究区域的每月气候条件,通过对土壤水分平衡进行建模来评估对产量的影响(EPIC)。结果表明,在气候变化情景下,考虑到预期的气候模式发生了双峰的降雨现象,预计单产将增加0.3 tha-1。根据未来气候的变化,建议调整播种日期,以使作物的最大需求量与降雨的发生时间一致。

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