Científicos del Servicio de Investigación Agraria de EEUU (ARS) están trabajando con el modelo de ordenador GLYCIM, relacionado con la producción de soja, para mejorar el funcionamiento del modelo bajo una variedad amplia de condiciones en todas partes del mundo. En este estudio, los investigadores han podido identificar las mejores prácticas agronómicas para maximizar la producción de soja en Tailandia.
El modelo GLYCIM fue diseñado para simular el crecimiento de la soja cualquier tipo de suelo, en cualquier sitio y en cualquier época del año. El grupo ingresó en GLYCIM los datos de un estudio de campo en Tailandia que siguió la trayectoria del crecimiento y los rendimientos de la soja. También se introdujeron datos de información meteorológica correspondientes a 4 años, siete fechas de plantación, tres tipos de suelos y tres variedades de soja, desarrollándose 504 situaciones posibles de prácticas de producción y rendimientos para dos áreas claves de producción de soja en la zona norte de Tailandia.
Los científicos corroboraron que el estrés generado en las plantas por las temperaturas cálidas podía reducir los rendimientos, con pérdidas de hasta un 40%. Los resultados de GLYCIM también indicaron que es esencial que los agricultores utilicen las fechas de cultivo más apropiadas con el fin de conseguir mayores rendimientos. Las fechas de cultivo entre el 2 y el 16 de mayo produjeron los mayores rendimientos, mientras que fechas más tempranas de siembra condujeron a pérdidas de rendimientos del 7 al 17%. Las fechas de plantación más tardías conllevaron pérdidas de rendimiento de hasta un 30%.
Estos resultados apoyan que la utilización del GLYCIM como un modelo de ordenador para predecir el crecimiento y desarrollo de las plantas de soja. Por ejemplo, el modelo puede ayudar a los agricultores tailandeses a identificar las fechas de siembra y las variedades que producen rendimientos más altos.
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