Estado actual de los modelos de simulación que estimen rendimiento de cultivos y frutales en función del agua aplicada

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dc.contributor.advisorKuschel Otárola, Mathiases
dc.contributor.authorRomero Sandoval, María Graciaes
dc.date.accessioned2025-11-10T16:14:26Z
dc.date.available2025-11-10T16:14:26Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionTesis presentada para optar al título de Ingeniero Agrónomoes
dc.description.abstractLos modelos de simulación agrícola permiten estimar el rendimiento de cultivos y frutales en función del agua aplicada, constituyéndose en herramientas fundamentales para optimizar la gestión hídrica y anticipar impactos asociados al cambio climático. Su aplicación ha sido ampliamente validada en cultivos anuales como trigo, maíz y papa mediante modelos como AquaCrop, CropSyst, APSIM y DSSAT, mostrando capacidad para representar interacciones suelo-clima-manejo y respuestas al estrés hídrico. En contraste, los frutales presentan un menor grado de modelación debido a su complejidad fisiológica, naturaleza perenne y escasez de datos fenológicos y productivos de largo plazo. Si bien se han desarrollado enfoques estructurales y sistemas híbridos con inteligencia artificial, persisten limitaciones por la baja disponibilidad de información validada y adaptada a condiciones locales. En el caso de Chile, se observa una escasa cantidad de estudios de calibración y validación para ambos tipos de cultivos, lo que restringe la implementación operativa de estos modelos. Fortalecer su desarrollo e integración en contextos productivos reales es clave para avanzar hacia una agricultura resiliente, eficiente y basada en evidencia en un escenario de creciente variabilidad climática.es
dc.description.abstractCrop simulation models estimate yield based on applied water, playing a crucial role in optimizing water use and anticipating climate-related risks. Their application is well established in annual crops such as wheat, maize, and potato, using tools like AquaCrop, CropSyst, APSIM, and DSSAT, which effectively simulate soil-climate-management interactions and water stress responses. In contrast, fruit crops remain underrepresented due to their perennial nature, physiological complexity, and the lack of long-term phenological and yield data. Although structural approaches and hybrid systems combining process-based modeling and machine learning show promising results, limitations persist due to scarce locally adapted and validated information. In Chile, a significant gap remains in calibration and validation studies for both annual crops and fruit trees, limiting practical implementation. Enhancing the development and integration of these tools in real production systems is essential to support a more resilient and efficient agriculture under increasing climate variability.en
dc.description.campusChillánes
dc.description.departamentoDepartamento de Suelos y Recursos Naturaleses
dc.description.facultadFacultad de Agronomíaes
dc.identifier.urihttps://repositorio.udec.cl/handle/11594/13362
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad de Concepciónes
dc.rightsCC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectCambio climáticoes
dc.subjectProductividad agrícolaes
dc.subjectUso eficiente del aguaes
dc.subject.odsFin de la POBREZAes
dc.subject.odsHAMBRE ceroes
dc.subject.odsAGUA limpia y saneamientoes
dc.subject.odsCONSUMO responsable y producciónes
dc.subject.odsAcción CLIMÁTICAes
dc.titleEstado actual de los modelos de simulación que estimen rendimiento de cultivos y frutales en función del agua aplicadaes
dc.typeThesisen

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ROMERO 2025, (ESTADO ACTUAL DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN QUE ESTIMEN RENDIMIENTO DE CULTIVOS Y FRUTALES EN FUNCIÓN DEL AGUA APLICADA).pdf
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