Calibración de modelo de cultivo para maíz en Guatemala y plataforma de pronósticos agroclimáticos.

La variabilidad climática explica entre el 32 % y 39 % de la variación en la productividad agrícola, representando un desafío clave para los sistemas de producción de maíz en Guatemala. En el marco de la LXVII Reunión Anual del Programa Cooperativo Centroamericano para el Mejoramiento de Cultivos y Animales (PCCMCA), esta presentación describe la calibración de un modelo de cultivo DSSAT para variedades de maíz biofortificado y su integración con una plataforma de pronósticos agroclimáticos. La calibración utilizó datos experimentales de campo recolectados entre marzo de 2023 y julio de 2024 en San Jerónimo, Baja Verapaz, incorporando variables fenológicas, climáticas y edáficas. Mediante el método GLUE se estimaron coeficientes genéticos, logrando una adecuada simulación del crecimiento, la partición de biomasa y el rendimiento de los cultivares ICTA HB-17 e ICTA B-15. El modelo se articula con servicios climáticos participativos y Mesas Técnicas Agroclimáticas, generando recomendaciones sobre fechas de siembra.

Climate variability explains between 32% and 39% of agricultural productivity variation, representing a major challenge for maize production systems in Guatemala. Within the framework of the LXVII Annual Meeting of the Central American Cooperative Program for Crop and Animal Improvement (PCCMCA), this presentation describes the calibration of a DSSAT crop model for biofortified maize varieties and its integration with an agroclimatic forecasting platform. Calibration used field experimental data collected between March 2023 and July 2024 in San Jerónimo, Baja Verapaz, incorporating phenological, climatic, and soil variables. Genetic coefficients were estimated using the GLUE method, achieving adequate simulation of crop growth, biomass partitioning, and yield for the ICTA HB-17 and ICTA B-15 cultivars. The calibrated model is linked to participatory climate services and Agroclimatic Technical Roundtables, generating recommendations on planting dates to support climate-smart, informed agricultural decision making for smallholder farmers facing increasing climate variability across diverse production environments in Guatemala.