Washington, DC
June 3, 2009
Agricultural Research Service, USDA
By Ann
Perry
New mathematical models
developed by Agricultural
Research Service (ARS) scientists and colleagues could
eventually help farmers use climate patterns to predict corn
yields. Farmers could use this information, which indicates
yield cycles of about two years, to adjust their production
practices. For instance, crops grown in low-yield years may
require less fertilizer.
These adjustments, in turn,
could reduce the flow of excess nitrate from crop fertilizers
into the surrounding watershed, which may help control hypoxia
downstream in the Gulf of Mexico. Corn yield variability affects
nitrate loss because small changes in corn yield may have
greater effects on nitrate loss in fields with subsurface tile
drainage systems.
Agricultural engineer
Rob Malone works at the ARS
National Soil Tilth Laboratory in Ames, Iowa. He and other
colleagues in ARS and at Penn
State gathered more than 50 years of data on corn production
from six high-yield corn-producing counties in Iowa to see if
they could identify key correlations among yield, weather
conditions and climate indices.
Malone’s modeling results
indicated that high surface radiation and low temperature early
in the growing season often produce high yields when followed by
sufficient rainfall later in the growing season. This model
accounted for 89 percent of the variation in annual corn yields.
Changes in these weather
variables are often associated with long-term climate trends. So
the team used established climate indices derived from the
large-scale flow of high- and low-pressure air masses and
equatorial stratospheric winds to develop models that accounted
for the variability in corn yields. This model detected an
average difference between high- and low-yielding years of 19
percent and identified an approximate two-year cycle between
high- and low-yielding years.
Malone’s research helps explain
the combined effect of several long-term climate trends on
long-term U.S. corn yields. In addition, these results provide
information about how the annual variation in ground-level solar
radiation during the growing season affects long-term corn yield
in the United States.
This research was published in
the journal
Agricultural and Forest Meteorology.
ARS is the principal
intramural scientific research agency of the
U.S. Department of Agriculture.
Nuevos modelos matemáticos
desarrollados por científicos del
Servicio de Investigación Agrícola (ARS) y sus colegas
podrían ayudarles a los granjeros a usar los patrones de clima
para predecir los rendimientos de maíz.
Los granjeros podrían usar esta
información, la cual indica ciclos de rendimientos de
aproximadamente dos años, para ajustar sus prácticas de
producción. Por ejemplo, cultivos en años de bajos rendimientos
podrían requerir menos fertilizante.
Estos ajustes, por su parte,
podrían reducir el flujo del nitrato sobrante de los
fertilizantes de cultivos a la cuenca circundante, y esta
reducción podría ayudar a controlar la hipoxia río abajo en el
Golfo de México. La variabilidad de los rendimientos de maíz
tiene un impacto en la pérdida de nitrato. Esto es porque
cambios pequeños en los rendimientos de maíz podrían tener
efectos más grandes en la pérdida de nitrato en campos con
sistemas subterráneos de drenaje.
Ingeniero agrícola
Rob Malone trabaja en el
Laboratorio Nacional de Suelo Cultivado mantenido por el ARS
en Ames, Iowa. Él y otros colegas en ARS y en la
Universidad Estatal de Pensilvania
juntaron más de 50 años de datos sobre la producción de maíz en
seis condados en Iowa donde hay rendimientos altos de maíz para
tratar de identificar correlaciones entre rendimientos,
condiciones del tiempo e índices del clima.
Los resultados del modelo de
Malone indicaron que un nivel alto de radiación en la superficie
del suelo y temperaturas bajas temprano en la temporada de
cultivo a menudo producen rendimientos altos cuando hay
suficiente lluvia más tarde en la temporada de cultivo. Este
modelo explicó el 89 por ciento de la variación en los
rendimientos anuales de maíz.
Cambios en estas variables del
tiempo a menudo se asocian con patrones de clima a largo plazo.
Así que el grupo usó índices de clima ya establecidos y
derivados del flujo a gran escala de masas de aire de alta y
baja presión, y de vientos estratosféricos ecuatoriales, para
desarrollar modelos que explican la variabilidad en los
rendimientos de maíz. Este modelo también detectó una diferencia
media del 19 por ciento en rendimientos entre los años de
rendimientos altos y los de rendimientos bajo, y identificó un
ciclo de aproximadamente dos años entre los años de rendimientos
altos y bajos.
La investigación por Malone
ayuda a explicar el efecto combinado de varias patrones de clima
a largo plazo en los rendimientos a largo plazo de maíz
estadounidense. Adicionalmente, estos resultados proveen
información sobre cómo la variación anual de radiación solar en
la superficie del suelo durante la temporada de cultivo afecta
los rendimientos de maíz a largo plazo en EE.UU.
Los hallazgos de esta
investigación fueron publicados en la revista 'Agricultural
and Forest Meteorology' (Meteorología Agrícola y Forestal).
ARS es la agencia principal
de investigaciones científicas del
Departamento de Agricultura de EE.UU. |
