MODELO MATEMÁTICO PARA DESCRIBIR LA DINÁMICA DEL NITRÓGENO EN SUELOS DE VENEZUELA
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Fecha
2017-05-17Autor
Sánchez, Nereida
Marcano, Lily
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Mostrar el registro completo del ítemResumen
El objetivo de este trabajo fue desarrollar un modelo matemático de simulación para estimar la disponibilidad de nitrógeno y las pérdidas de nitrógeno por lixiviación de dos suelos de Venezuela. Las consideraciones básicas del modelo fueron que la concentración de nitrógeno en el suelo depende de la concentración de nitrógeno orgánico, amoniacal, nitrito y nitrato, y de las condiciones edafoclimáticas; por lo que los coeficientes en el modelo deben ser distintos para cada suelo. El modelo planteado consta de cuatro compartimientos, cada uno formado por un sistema de ecuaciones diferenciales parciales (EDP). La resolución de estas ecuaciones se hizo mediante el método de Runge-Kutta y la calibración del modelo se realizó utilizando parámetros preliminares de otros estudios y la data experimental disponible al inicio y final del ensayo. Los resultados mostraron que el modelo se adaptó a los datos experimentales, con un índice de eficiencia de modelamiento (E) superior a 0,75. The aim of this research was to develop a mathematical simulation model to estimate nitrogen availability and nitrogen losses by leaching from two soils of Venezuela. The principal consideration of the model consisted in the concentration of nitrogen in the soil. It depends on the concentration of organic nitrogen, ammoniacal, nitrite and nitrate, soil and climatic conditions; moreover, the coefficients in the model must be different for each soil. The model developed consisted of four compartments, each formed by a system of partial differential equations (EDP). The resolution of these equations were realized done using the Runge-Kutta method, the calibration of the model was performed using preliminary parameters from other studies and the experimental data was available at the beginning and end of the trial. The results demonstrate that the model was adapted to the experimental data, with a modeling efficiency index (E) higher than 0.75.