Aplication of the CropSyst model to Mallee farming systems

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Captura de recursos y modelos de simulación
(4) introducción a cropsyst
CSIRO LAND and WATER
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Bibliografía Stöckle et al. 1994   Stöckle et
al. 2003
CSIRO LAND and WATER
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CropSyst

• Nivel de organización cultivo
• Escala temporal diaria
• Controles de crecimiento principales
• radiación solar y temperatura
• Disponibilidad de agua
• Disponibilidad de nitrógeno

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Procesos simulados

• fenología
• producción de biomasa
• partición de biomasa
• balance de agua (2 modelos)
• balance de nitrógeno
• respuesta a CO2
• erosión
• escurrimiento
• salinidad de agua y suelo
• congelamiento de suelo
• Manejo - siembra, fertilización, labranza,
  residuos, riego, corte (pasturas)

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Procesos no simulados

• Componentes de rendimiento
• Calidad de grano
• Nutrientes (excepto N)
• Pestes,enfermedades,malezas
• Efectos bióticos de rotaciones
• Otros estreses (granizo, alcalinidad)
• Intersiembra
• Erosión eólica

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Inputs y parámetros

• 64 parámetros para c/cultivo o variedad
• Parámetros de suelo
• Mínimo textura por horizonte
• Numero de curva (escurrimiento)
• 4 Parámetros relacionados con N transf.
• Inputs Climáticos Tmax, Tmin, Prec, Radsol,
• HRmax, HRmin DEWPT, Wind

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Condiciones iniciales

• Para cada estrato de suelo
• Contenido hídrico
• Contenido de N (nitrato y amonio)
• Salinidad
• Salinidad de napa
• Residuos
• Concentración de CO2

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Outputs

• datos de cultivo diarios
• fenología, biomasa, área foliar
• balance de agua (ETo, Eo, To, ET)
• balance de N
• Harvest Annual resúmenes
• a cosecha y anuales
• Formatos XLS, TXT, HTML, UED

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• Desarrollo del cultivo
• Desarrollo es la progresión del cultivo a través
  de estadios fenológicos (emergencia, floración)
• La simulación de fenología es crítica por que
• Determina el período durante el cual el cultivo
  accede a recursos tales como agua y radiación
• Permite asociar condiciones fisiológicas
  especificas con condiciones ambientales

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Desarrollo fenológico
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crecimiento de cultivo - 1
GTR KBT x T x VPD-1
GTR crecimiento limitado por agua (kg m-2
d-1) KBT coeficiente biomasa-transpiración
(kPa) T transpiración (kg m-2 d-1) VPD
déficit de presión de vapor (kPa)
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crecimiento de cultivo - 2
GPAR e fint PAR
GPAR crecim. limitado por radiación (kg m-2
d-1) e eficiencia en el uso de la radiación
(kg/MJ) fint fracción de radiación interceptada
PAR radiación fotosintéticamente activa (MJ/m2)
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intercepción de radiación
Radiación interceptada (fracción)
Iint/Io 1-exp(-k LAI)
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intercepción de radiación
La estimación de radiación interceptada es
importante por que 1. Determina la cantidad de
PAR disponible para producir biomasa 2.
Determina la partición entre ETo y sus
componentes To y Eo
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crecimiento de cultivo - 3
GPAR e fint PAR
vs
GTR KBT x T x VPD-1
Biomasa mínimo (GTR ,GPAR)
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crecimiento de cultivo - 4
BN B 1 - (Npcrit - Np)/(Npcrit - Npmin)
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crecimiento - 5
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Balance de nitrógeno - 1
19
Balance de nitrógeno - 2
Componentes del balance de N

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Balance de nitrógeno - 3
Transformaciones

• Transformaciones
• - Mineralización neta (mineralización -
  inmovilización)
•  
• - Nitrificación
•  
• - Desnitrificación
• Procesos microbiológicos
• Simulados asumiendo cinética irreversible de 1er
  orden

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Balance de nitrógeno - 4
Transformaciones

NDt N0 1 - e(-K Dt)
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Balance de nitrógeno - 5
Transformaciones

K f(Temp,SWC)
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Balance de nitrógeno - 6
Volatilización Importante cuando el N se
aplica como amonio sin incorporación al suelo
Puede simularse mecanisticamente según
gradientes de concentración y resistencias Un
método más simple substrae una fracción fija
dependiendo de condiciones

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Balance de nitrógeno 7

Pérdida por drenaje
Relacionada al movimiento de agua en el suelo y
con las movilidades de nitrato y amonio.
Transporte de N puede simularse con métodos de
diferencia finita y cascada. Transporte de N en
el suelo es importante para determinar
accesibilidad para el cultivo.
25
Balance de nitrógeno - 8

Transporte de nitrógeno El transporte de N en
el suelo se calcula multiplicando los flujos de
agua entre estratos por la concentración de N en
el estrato donde se inicia el flujo
26
Balance de nitrógeno - 9

Retención de nitrógeno
Nitrato se mueve con el agua (sin
retención) Amonio es parcialmente retenido por
las arcillas
27
Balance de nitrógeno - 10
Absorción de N

28
Balance de nitrógeno - 11
Absorción potencial de N

• Nup Numax Nr / K Nr

29
Balance de N 12 (demanda)
van Keulen, Seligman (1987)
30
Balance de nitrógeno - 13
Absorción de N min. (absorción potencial,
demanda)
31
Aplicación
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Mallee farming systems

• Environment
• Geology
• Murray-darling basin. Tertiary marine limestone
  capped by Pliocene sands
• Topography
• coastal plains with trend of sandridges, dunes
• Soil solonized brown
• Hill sandy soil
• Valley sandy-clay soil
• Natural vegetation
• Relict Mallee scrub (Eucalyptus dumosa)
• Climate
• Type Mediterranean

carlos h diaz ambrona
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Mallee farming systems
Walpeup, BMSM 76064
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Mallee farming systems

• Cropping land 6 Mha (10 Mha)
• Wheat-fallow rotation
• Long fallow management
• No till
• Traditional till
• Farm size gt 2 kha
• Paddock size 100-300 ha

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Mallee farming systems

• Land uses

• 1.5 M Sheep
• 0.9 M Meat cattle

• Pulses 7
• Oilseeds 1
• Other 7

Cereals 35
Fallow 20
Pastures 30
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Problems

• Problems
• Low water use
• Low crop diversification
• High risk of wind erosion
• Consequences
• Soil salinity
• Soil erosion
• Low productivity
• Low farm income
• Constrains
• Soil
• Weather
• Market
• Complexity

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Objectives

• There is an urgent environmental need to reduce
  the dependence on fallows and find alternative
  cropping systems that minimise deep drainage
• Long term assessment of different crop management

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Method

• Which studies do we want?
• Long term analysis
• Cropping system
• Water balance
• Farm or regional level

When using simulation models, it is important to
understand how the model represents the physical,
chemical, and biological processes involved in
cropping system response to the environment and
management
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Method

• Crop system processes
• Long term analyses
• Model applications

Which model?
DSSAT-CERES
APSIM
CropSyst
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Method

• Cropping System Simulation model

• CropSyst on-line
• Free Software
• www.bsyse.wsu.edu/CropSyst/
• Water balance
• Farm or regional level
• Previous work USA, Europe, Middle East

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Method

• Observed data (OConnell, 1998)
• Field experiment carried out MRS Walpeup from
  1993-1997
• Rotations
• FW Fallow-wheat
• FWP Fallow-wheat-pea
• WW Wheat-wheat
• MWP Mustard-wheat-pea
• Field data
• Soil water content evolution, phenology, LAI,
  crop coverage, biomass, yield ...

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Model performance

• Steps for model applications
• Verification
• Calibration
• sensibility analysis
• Validation
• model acceptability
• model consistency
• Application
• results interpretation

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CropSyst verification

• Does the model run well?
• Version 3.02.07 (16 Feb 2001)
• Run the examples
• Run our modified examples
• Display all outputs
• Some errors found in the outputs but were not
  relevant (columns position, no use routines)
• Mass balances water and N ok!

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CropSyst calibration

• Calibration can fit the model close to 11
• But calibration parameters must be
  physiologycally meaninfull
• Abolish unrealistic coefficient values for
  parameters calibration
• Calibration starts with default parameters and it
  continues with well known parameters

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CropSyst calibration

• Crop parameters (64) for Wheat, Mustard and Field
  pea
• Parameters for a Sandy soil
• Hydraulic properties (Permanent wilting point,
  field capacity, bulk density, and saturated
  hydraulic conductivity)
• Also soil surface (Universal soil Loss Equation)
  and SCS Curve number
• Nitrogen
• Weather data from the MRS
• Initial condition field experiment

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CropSyst calibration

• Summary of some key crop parameters

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CropSyst validation

• Water balance
• for long fallow compared CropSyst vs.
  OLeary-Connor wheat-fallow model
• And
• CropSyst vs. observed data
• (OConnell, 1998)
• Crop performance
• Simulated individual crops
• wheat, field pea, and mustard vs. observed data
• Crops in rotation FW, WW, FWP, MWP

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CropSyst validation

• Water soil content (mm) fallow phase

49
CropSyst validation

• Crop performance (DM t ha-1)

50
CropSyst validation

• water use

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Model application

• Analysis of some agronomic practices in the
  Victorian Mallee
• In terms of
• Water balance
• Estimating drainage under different crop
  management
• Also runoff
• Water use efficiency
• Nitrogen uses
• Comparing rotations
• Wheat continuous
• Fallow-wheat
• Fallow-wheat-pea
• Mustard-wheat-pea
• Crop management effects
• Yield-profit efficiency

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Model application

• Environmental conditions of the Victorian Mallee
• 61 year of weather data from Walpeup (1939-1999)
• Included several dry-wet seasons
• Representative Mallee plain soil type
• Sandy soil

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Experimental design

• 3 Tillage
• CT Conventional till (4LF-3SF till)
• MT Minimum tillage (2 till)
• ZT Zero till (0 till)
• 2 Stubble management
• SG stubble grazing (65 )
• SB stubble burning (10 )
• 3 Fertilisation levels
• F1 No N applied to any crop (minimum yield)
• F2 Current N fertiliser (Wheat Mustard)
• F3 Simulation without N routine (potential yield)
• 4 Rotations and 3 crops
• FW Fallow-wheat (50 )
• FWP Fallow-wheat-pea (66 )
• WW Wheat continuous (100)
• MWP Mustard-wheat-pea (100)

? 10 000 simulated years
54
Some results

• Water drainage
• Water runoff
• Effect of stubble management in the water
  balance
• Effect of fertilisation levels
• Yield potential on the Mallee (potential yield)
• Annual variability
• Effect of crop diversification

55
Model consistency
56
Model consistency
57
Sustainability approach

• Agronomy sustainability
• Yield productivity
• Resources use efficiency
• Stability and trends
• Environmental sustainability
• Minimize environmental impact
• Reduce water drainage
• Reduce water runoff
• Reduce nitrogen loss
• Maximize environmental gain
• Social sustainability
• Gross margins and profit

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Water runoff

• Runoff events
• Annual rainfall gt 250 mm
• soil SCS curve number, slope lt 1
• No differences among treatments

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Crops and rotations

• FW Fallow-wheat (50 )
• FWP Fallow-wheat-pea (66 )
• WW Wheat continuous (100)
• MWP Mustard-wheat-pea (100)

60
Farmer decision

• profit profit

61
Farmer decision
62
Farmer decision
Wheat yields
63
Farmer decision
Field peas
Wheat yields
64
Some results

• Stubble management
• SG stubble grazing
• SB stubble burning
• Maintenance of stubble increased the water
  retention
• It had a positive effect on yield but also on
  water drainage

65
Some results

• Fertilisation levels
• F1 No N applied to any crop (minimum yield)
• F2 Current N fertiliser (Wheat Mustard)
• There were little differences between F1 and F2
• F3 without N simulation (potential yield)
• Showed that actual yield can be double with
  optimum N application
• Increased stability in low intensity rotations
  but did not occur in high intensive land uses,
  water was the limiting factor

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Conclusions

• CropSyst showed a good performance compared with
  observed data and other models
• Long term application of CropSyst showed the
  effect of different management on drainage,
  runoff, crop yield and profitability
• CropSyst appears ideal to address some of the
  Mallee issues

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• Ejercicio
• Uso del modelo - manejo de archivos
• simulaciones pre-establecidas
• Identificación de problema en un área de interés
• e.g. influencia de la lluvia y nutrientes
  sobre el rendimiento de los cultivos
• Planteo de objetivos
• Diseño de experimentos de simulación
• Parametrización del modelo
• Ejecución de experimentos
• Análisis de sensibilidad
• Análisis de resultados informe opcional

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