The HORTSYST model extended to phosphorus uptake prediction for tomatoes in soilless culture

Martínez‐Ruiz, Antonio; Pineda-Pineda, Joel; Ruíz‐García, Agustín; Hernández, Jorge Víctor Prado; López‐Cruz, Irineo L.; Mendóza-Pérez, Cándido

doi:10.17660/actahortic.2020.1271.41

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“…Las semillas se sembraron el 24 de marzo 2016, y se trasplantó el 24 de abril de 2016 dentro de un invernadero de plástico con ventilas cenitales y ventilación natural de 8 x 15m. La solución nutritiva aplicada al cultivo consistió en las siguientes concentraciones de macronutrimentos (mg L -1 ): NO 3-:168, H2PO 4-:45, K + :292.5, Ca 2+ :180, Mg 2+ :48.6: SO4 2-:224, y la concentración de micronutrimentos (mg L -1 ): Fe 2+ :2, Mn 2+ :1, Zn 2+ : 0.2, Cu 2+ :0.1 (Martinez et al, 2019(Martinez et al, , 2020.…”

Section: Establecimiento Del Experimentounclassified

“…La ETc se simula con el modelo de Baille (Martinez et al, 2012). El modelo cuenta con dieciséis parámetros (Tabla 1) algunos son resultados de una calibración con datos experimentales recabados para el cultivo de jitomate y para el mismo ciclo de cultivo (Martinez-Ruiz et al 2020y 2017.…”

Section: Descripción Del Modelounclassified

“…Literatura consultada 12 Producción de materia seca inicial (g m -2 ) DMPIni 0.20-0.29 Martinez-Ruiz et al (2020) 13 Temperatura umbral superior (°C) Tmin 8.00-12.00 Martinez-Ruiz et al (2017,2020 14 Temperatura umbral inferior (°C) Tmax 28.00-42.00 Martinez-Ruiz et al (2017,2020 15 Temperatura mínima óptima (°C) Tob 13.60-20.40 Martinez-Ruiz et al (2017,2020 16 Temperatura máxima óptima (°C) Tou 19.20-28.80 Martinez-Ruiz et al (2017,2020)…”

Section: No Parámetro Símbolo Variation Del 20%unclassified

“…), nitrógeno absorbido ( ) y traspiración ( ) del cultivo (Martinez et al, 2019(Martinez et al, , 2020. Para conocer el grado de influencia que tienen los parámetros del modelo sobre las salidas existe un procedimiento denominado análisis de sensibilidad (AS) en el que se investiga la relación entre los parámetros y las salidas del modelo, bajo el supuesto que cada parámetro y salida pueden describirse por un numero o índice de acuerdo a Norton, (2015).…”

Section: Introductionunclassified

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Variación temporal de los índices de sensibilidad de un modelo de cultivo para jitomate en invernadero

Ruiz

Jiménez

Perez

et al. 2020

Ingeniería y Región

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Los sistemas soporte de decisiones (SSD) son herramientas que pueden tener de base un modelo de cultivo y se utilizan para el manejo de ciertos aspectos en un agro-sistema como: programación de riego, control climático, fertilización y rendimientos. HORTSYST es un modelo dinámico de crecimiento, desarrollado para implementarse en un sistema experto para manejar el riego y nutrición de cultivos en sistemas intensivos. Cuenta con 16 parámetros, tres variables de estado: Producción de materia seca (DMP), índice fototérmico (PTI) y nitrógeno absorbido (Nup), además de dos variables de salidas; Transpiración del cultivo (ETc) e índice de Área foliar (LAI). Las variables de entrada son: La radiación solar global (Rg), temperatura del aire (Ta) y humedad relativa (Hr). La parte central del modelo es la estimación de un índice fototérmico, que representa al tiempo de desarrollo del cultivo con el que se simula LAI. La ETc se estima con una ecuación de balance de masa y energía. DMP se simula con el enfoque de la eficiencia del uso de la radiación (RUE). Nup se determina con la curva de dilución del nitrógeno y DMP simulado previamente. El objetivo de este trabajo es realizar un análisis de sensibilidad global mediante el método de Sobol, para conocer la importancia de cada parámetro en las variables de salida, a los diez días después de trasplante (DDT), durante la etapa vegetativa (25 DDT), inicio de la fructificación (40 DDT), cosecha (80 DDT) y al final (119 DDT) del ciclo del cultivo de jitomate (Solanum lycopersicum L.), cultivado en hidropónia en invernadero durante primavera-verano (S-S). Se encontró que los índices de efectos principales y totales, como medida de influencia de los parámetros, no siguen un orden establecido con forme avanza el ciclo de cultivo. Esta variación temporal está en función de la etapa de desarrollo y debe considerarse al realizar un análisis de sensibilidad.

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Section: Establecimiento Del Experimentounclassified

Section: Descripción Del Modelounclassified

Section: No Parámetro Símbolo Variation Del 20%unclassified

Section: Introductionunclassified

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Variación temporal de los índices de sensibilidad de un modelo de cultivo para jitomate en invernadero

Ruiz

Jiménez

Perez

et al. 2020

Ingeniería y Región

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Uncertainty analysis of the HORTSYST model applied to fertigated tomatoes cultivated in a hydroponic greenhouse system

Martínez‐Ruiz

López‐Cruz

Ruíz‐García

et al. 2021

Span. j. agric. res.

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Aim of study: The objective was to perform an uncertainty analysis (UA) of the dynamic HORTSYST model applied to greenhouse grown hydroponic tomato crop. A frequentist method based on Monte Carlo simulation and the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) procedure were used.Area of study: Two tomato cultivation experiments were carried out, during autumn-winter and spring-summer crop seasons, in a research greenhouse located at University of Chapingo, Chapingo, Mexico.Material and methods: The uncertainties of the HORTSYST model predictions PTI, LAI, DMP, ETc, Nup, Pup, Kup, Caup, and Mgup uptake, were calculated, by specifying the uncertainty of model parameters 10% and 20% around their nominal values. Uniform PDFs were specified for all model parameters and LHS sampling was applied. The Monte Carlo and the GLUE methods used 10,000 and 2,000 simulations, respectively. The frequentist method included the statistical measures: minimum, maximum, average values, CV, skewness, and kurtosis whilst GLUE used CI, RMSE, and scatter plots.Main results: As parameters were changed 10%, the CV, for all outputs, were lower than 15%. The smallest values were for LAI (10.75%) and DMP (11.14%) and the largest was for ETc (14.47%). For Caup (12.15%) and Pup (12.27%), the CV was lower than the one for Nup and Kup. Kurtosis and skewness values were close as expected for a normal distribution. According to GLUE, crop density was found to be the most relevant parameter given that it yielded the lowest RMSE value between the simulated and measured values.Research highlights: Acceptable fitting of HORTSYST was achieved since its predictions were inside 95% CI with the GLUE procedure.

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The HORTSYST model extended to phosphorus uptake prediction for tomatoes in soilless culture

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Variación temporal de los índices de sensibilidad de un modelo de cultivo para jitomate en invernadero

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Uncertainty analysis of the HORTSYST model applied to fertigated tomatoes cultivated in a hydroponic greenhouse system

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