Aplicación de un modelo matemático de simulación para evaluar alternativas agroecológicas de producción de cultivos anuales en la Apuroquía

Abstract

El objetivo de este trabajo ha sido el de evaluar alternativas agroecológicas de producción de cultivos anuales, mediante una metodología de simulación. Para este fin se aplicó el modelo matemático de simulación de cultivos anuales PLANCULT, presentado por Noguera (1984), a los Altos Llanos Occidentales. Esta zona está sujeta a una nueva propuesta de regionalización bajo la denominación de APUROQUIA y constituye una región de alto potencial agrícola.

El modelo simula la siembra de dos cultivos consecutivos, en rotación, en las 36 décadas del año y selecciona la alternativa de máxima productividad total anual.

Se seleccionaron ocho suelos agrícolas de la región y se procedió a su caracterización física y química. Se recopiló la información climática pertinente, y en los casos en que no se contaba con los datos requeridos, se aplicaron procedimientos para generarlos. También se necesitó información agronómica y fitométrica de los siguientes cultivos: algodón (Gossypium hirsutum) ajonjolí (Sesamum indicum), maíz (Zea mays) y sorgo (Sorghum vulgare).

Con la información obtenida se identificaron y caracterizaron situaciones edafoclimáticas específicas. En cada una de estas se determinó el potencial productivo de los cultivos señalados. El modelo en cada caso generó respuestas referentes a productividad máxima, fechas de siembra, población y dosis de semilla, demandas de agua, requerimiento de nitrógeno y recomendaciones de abonos fosfatados, potásicos, sulfatados y magnésicos en función de la fertilidad del suelo.

Las soluciones obtenidas del modelo fueron confrontadas con resultados experimentales de la región, recabados de la bibliografía, notando una satisfactoria concordancia entre ambos.

Se destacan finalmente las ventajas de la simulación para evaluar numerosas alternativas de producción. cada una de las cuales involucra diversos procesos, y en donde la experimentación de campo se hace difícil como medio para obtener resultados confiables a corto plazo.