La siccità ha un impatto significativo sulla crescita e la produzione delle colture e in particolare sul frumento, una delle principali colture a livello globale. Lo studio ha avuto il duplice obiettivo di valutare l’impatto di diversi trattamenti irrigui sulla resa in granella del frumento e di calibrare il modello CropSyst per la simulazione della produzione in regime di irrigazione completa e deficitaria. L’esperimento è stato condotto durante la stagione 2010/2011 a El-Beheira, in Egitto. Sono stati applicati due trattamenti di irrigazione: normale (irrigazione completa) e deficitaria (simulando una condizione di siccità a fine stagione). I risultati hanno indicato che l’irrigazione deficitaria non ha influenza sull’antesi, mentre ha un impatto significativo sia sul raggiungimento della maturità fisiologica sua sulla corrispondente sommatoria termica (GDD) per tutte le cultivar studiate. In condizioni di irrigazione deficitaria le maggiori riduzioni di resa sono state osservate per Sakhs93, Sakha61 e Sakha94, rispettivamente di 63.85, 56.14 e 50.84%. La minore riduzione è stata invece osservata per Gemmiza9, Gemmiza7, Sids1, Gemmiza10 e Giza168 con un calo del 37.73, 33.12, 30.55, 26.56 e 24.40%, rispettivamente. Sembra chiaro, quindi, che queste ultime cultivar sono più tolleranti al deficit idrico rispetto alle cultivar Sakha. Per questo motivo sarebbe opportuno condurre ulteriori ricerche allo scopo di incrementare l’adozione di tali cultivar in condizioni di scarsità idrica. La calibrazione di CropSyst ha rivelato un errore percentuale del modello tra -0.139 e 0.222% nel caso de l’irrigazione normale, e tra 0.282 e 0.068% nel caso di quella deficitaria. Inoltre, i valori dell’errore quadratico medio normalizzato e del Bias medio normalizzato sono stati rispettivamente 0,030-0,192% e 0,147-0,104%. I risultati dimostrano che il modello CropSyst fornisce una stima ragionevole della resa del frumento, ciononostante ulteriori studi sono auspicabili al fine di poterlo applicare al meglio sia in condizioni climatiche attuali che future in Egitto.
Parole chiave: Irrigazione ottimale e deficitaria, siccità di fine stagione, modello CropSyst, cultivar di frumento, sommatorie termiche.
Drought has a significant impact on crop growth and production, especially wheat as one of the world major crops. The objectives of this study were to assess the impact of different irrigation treatments on wheat grain yield and calibrate CropSyst model to simulate wheat under normal and deficit irrigation. The field experiment was carried out during 2010/2011 wheat growing season at El-Beheira, Egypt. Two irrigation treatments were applied: normal (full irrigation) and deficit (late season drought). Results indicated that, the deficit irrigation has a trivial impact on anthesis, while it is significant for both physiological maturity days and their corresponding Growing Degree Days (GDD) for all wheat cultivars. Under the deficit irrigation conditions, the greatest reductions in wheat grain yield were recorded for Sakhs93, Sakha61, and Sakha94 by 63.85, 56.14, and 50.84 % respectively. While, the lowest reductions in wheat grain yield were observed for Gemmiza9, Gemmiza7, Sids1, Gemmiza10 and Giza168 with 37.73, 33.12, 30.55, 26.56 and 24.40 % respectively. It is obvious that, the last cultivars are more tolerant to water deficit than Sakha cultivars. Henceforth, it is highly recommended undergoes to further studies to spread its cultivation under water scarcity conditions. The calibration of CropSyst revealed that, the Model Percentage Error ranged from -0.139 to 0.222 % and 0.282 to 0.068% for normal and deficit irrigation respectively. As well as, the values of Normalized Root Mean Square Error and Normalized Mean Bias were 0.030-0.192 %, and 0.147-0.104 % respectively. Also, the results prove that, the CropSyst gives a reasonable prediction for wheat grain yields under normal and deficit irrigation; it still needs further investigations to be used under current and future conditions in Egypt.
Keywords: Normal and deficit irrigations, late-season drought, CropSyst model, wheat cultivars, growing degree-days.
Se vuoi essere informato sulle nostre novità editoriali, registrati alla nostra newsletter!