Uso del modelo EPIC para estimar rendimientos de maíz: comparación de las versiones MSDOS y WINDOWS

Abstract

La estimación de rendimientos de los cultivos agrícolas es necesaria para una adecuada planeación productiva, pero requiere metodologías confiables y eficientes para su estimación. El objetivo de este estudio fue comparar el desempeño del modelo EPIC, en sus versiones MSDOS y Windows, para estimar el rendimiento de maíz en el Estado de México, México y analizar el desempeño, de ambas versiones, para cuantificar el efecto de la profundidad del suelo, la pendiente del terreno y los estreses del cultivo (humedad, temperatura y nutrición) en el rendimiento de grano. Para el análisis se empleó información de rendimientos de cultivo, manejo, datos meteorológicos, propiedades de los suelos y características fisiotécnicas de la planta. Los índices de eficiencia predictiva utilizados, para conocer el desempeño de ambas versiones, fueron el coeficiente de determinación (r2), el coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) y el porcentaje de sesgo (PBIAS). La versión MSDOS tuvo mejores índices de eficiencia para estimar rendimientos en comparación a WinEPIC, con r2 de 0.71, NSE de 0.58 y PBIAS de 4.3%. Sin embargo, WinEPIC simuló de mejor manera el efecto del estrés (humedad y temperatura), la profundidad del suelo y la pendiente del terreno, con disminuciones en rendimiento de: 31.9 kg ha-1 por día de estrés, 1.41 kg ha-1 por milímetro de reducción en profundidad del suelo y de 155 kg ha-1 por incremento unitario de la pendiente del terreno, respectivamente. Ambas versiones pueden ser utilizadas para la estimación de los rendimientos, sin embargo, para su uso ha de considerarse el volumen de información y escenarios a procesar. _______________ USING THE EPIC MODEL TO ASSESS CORN YIELD: COMPARISON BETWEEN WINDOW AND MSDOS VERSIONS. ABSTRACT: The estimation of crop yields is required for proper production planning, but it requires reliable and efficient methodologies for this assessing. The aim of this study was to compare two versions of model EPIC, MSDOS and Windows, to estimate corn yield in the State of Mexico, Mexico and to analyze the performance of both versions, to quantify the impact of soil depth, slope of the land and crop stress (moisture, temperature and nutrition) on grain yield. For analysis were used data of crop yield, management, weather, soil properties and plant parameters. The predictive efficiency indices used to decide both versions performance were coefficient of determination (r2), efficiency coefficient of Nash-Sutcliffe (NSE), and percentage of bias (PBIAS). The MSDOS version, compared to WinEPIC, had the best efficiency to estimate corn yield, with an r2 of 0.71, 0.58 for NSE, and 4.3% for PBIAS. However, WinEPIC simulated in better way the effect of stress (humidity and temperature), soil depth, and slope, with decreases in crop yield: 31.9 kg ha-1 per day of stress, 1.41 kg ha-1 for millimeter on soil depth and 155 kg ha-1 per unitary increase on slope, respectively. Both versions could be used to estimate crop yield; however, their use will depend mainly on the volume of data and scenarios to process.