AquaCrop, el modelo de simulación de crecimiento de cultivos creado por la Organización de Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), incluye por primera vez la alfalfa para simular su rendimiento con precisión.

Tras casi 20 años de vida, AquaCrop es el segundo modelo más utilizado del mundo en investigación, ya que permite simular el rendimiento de los cultivos en función del clima, el suelo y el manejo del riego, algo muy útil en zonas con escasez de agua.

El modelo, en cuyo desarrollo ha tenido un papel destacado el catedrático emérito de la Unidad de Excelencia María de Maeztu – Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba, Elías Fereres, sólo permitía simular el rendimiento de cultivos anuales (herbáceos que tienen un ciclo anual), dejando fuera los cultivos perennes.

Sin embargo, gracias al nuevo trabajo de la Universidad de Córdoba y el CSIC, ahora se incluye la simulación de la alfalfa y hace una predicción del rendimiento de la cosecha válido para diferentes climas y zonas.

La alfalfa es un cultivo forrajero perenne que dura entre tres y cinco años en climas mediterráneos y que se corta varias veces dentro de cada año, volviendo a rebrotar (entre cuatro y ocho cortes al año).

Para hacer el modelado del ciclo de vida de este cultivo y poder predecir cosechas “había dos desafíos principales en la simulación que eran esos cortes y rebrotes periódicos durante la misma estación y que la alfalfa, como cultivo perenne, almacena reservas en otoño y las usa en primavera para crecer, con lo cual el crecimiento en primavera no viene determinado sólo por la fotosíntesis, sino también por esas reservas que la planta almacena” explica el catedrático Elías Fereres.

Por tanto, había que incluir en el modelo una rutina que describiese tanto la transferencia de fotoasimilados entre la parte aérea y los órganos de almacenamiento subterráneos como el uso para el crecimiento que la planta hace de esos asimilados.

Para calibrar el modelo, se usaron datos de rendimiento recopilados en Bélgica, Turquía y Canadá para diferentes cultivares de alfalfa, varios años y diferentes estrategias de manejo de campo y riego. Se usaron 81 puntos de datos de producción en los distintos climas, variedades, zonas y programas de riego para verificar este modelo que se erige como una herramienta sólida para predecir la producción de alfalfa en diferentes ambientes.

“El resultado ha sido muy bueno tras esa verificación, se ha conseguido simular el rendimiento con muy buenas correlaciones entre lo simulado y los datos reales obtenidos” asegura Fereres, ya que no se detectó sobreestimación o subestimación sistemática por parte del modelo.

Introduciendo las variables de cultivo, clima, suelo y manejo del riego (si hay agua o no y, en caso de haberla, cómo se distribuye el riego) se consigue simular la máxima producción que se puede obtener en cada caso. Así, se puede adaptar el riego para obtener el manejo más eficiente para una mayor producción.

“Tras 20 años de uso es una aplicación muy bien optimizada, que ha sido probada en muchos cultivos y en muchos ambientes y la evidencia respalda que funciona bien y se va mejorando” cuenta Fereres sobre la aplicación que acaba de estrenar su versión número siete, donde ya se incluye la opción de modelar el rendimiento de la alfalfa.

Como reto a futuro, la aplicación se completaría con su adaptación a cultivos leñosos, todo un desafío según Fereres, “ya que simular la producción de los árboles es muy difícil por el fenómeno de la vecería (que hace que los árboles tengan más producción un año y menos el siguiente) y porque la producción en árboles viene determinada por el crecimiento y desarrollo de años anteriores”.