1. Gallejones, P., Aizpurua, A., Del Prado, A.
patricia.gallejones@bc3research.org
Remedia Workshop, 11-12 Abril 2013, Zaragoza
Development of a new model for the
simulation of N2O emissions from wheat
cropping systems in Spain
Financiado por Proyecto de Plan Nacional (LAND_GHG, CGL2009-10176)

2.  Ineficiencia en el uso del N: consecuencias económicas y medioambientales (ej: GEI).
 N2O es el GEI más potente (casi 300 veces más potencial de calentamiento que el CO2).
 N2O: producto intermediario de la nitrificación y desnitrificación microbiana en suelos.
 Emisiones de N2O contribuyen aproximadamente al 8% de las emisiones globales de GEI.
 Mayor fuente de emisiones de N2O: agricultura (casi 80%).
 Emisiones de N2O frecuentemente estimadas mediante factores de emisión (IPCC).
Objetivo:
 Describir el desarrollo de un modelo
empírico simple que simula los flujos
mensuales de N en sistemas de cultivos.
 Este modelo pretende contribuir a la
mejora de las estimas de N2O en estudios
holísticos del tipo análisis de ciclo de vida
(ACV) e inventarios.
SOM
NH4
+
NO2
-
NO3
-
N2, N2O,NO
NH3
N2, N2O,NO
NH4
+ + NO3
-
Introducción

3. NCYCLE
NGAUGE
Datos de
experimentos de
campo en diferentes
zonas de España
Nuevo modelo empírico
mensual
(Quemada, 2006)
Scholefield et al. (1991)
del Prado et al. (2006)
Brown et al. (2005)
Basado en otros
modelos:
Desarrollo del modelo

4. Inorga
nic N
Inorganic NInorganic N
4
Denitrification
Desarrollo del modelo
Unleached N
Other inputs: Soil texture, drainage type, bulk density, root depth,
temperature, rainfall
Mineralization
Fertilizer Soil NDeposition
Inorganic N
N uptake
Inorganic NInorganic N
Yield
Volatilization
Soil texture
Temperature
Soil moisture
Empirical equation
Nitrification N leached

5. Cálculo de la extracción de N mensual
5
0
20
40
60
80
100
120
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
CumulativeNuptake(kgha-1)
GDD
B
H
A
T
J
B
H
GF Hv
S
S: sowing
T: tillering
J: jointing
B: booting
H: heading
A: anthesis
GF: grain fill
Hv: harvest
y = 0.606x + 8.826
R² = 0.801
0
100
200
300
400
0 100 200 300 400 500
Nuptake(kgha-1)
Inorganic N (kg ha-1)
Respuesta anual de la planta al flujo
inorgánico de N
Porcentaje de N extraído por la planta en
cada estadío de desarrollo en función de
la temperatura acumulada (GDD)
Desarrollo del modelo

6. Inorga
nic N
Inorganic NInorganic N
6
Denitrification
Desarrollo del modelo
Unleached N
Other inputs: Soil texture, drainage type, bulk density, root depth,
temperature, rainfall
Mineralization
Fertilizer Soil NDeposition
Inorganic N
N uptake
Inorganic NInorganic N
Yield
Volatilization
Soil texture
Temperature
Soil moisture
Empirical equation
Nitrification N leached
Empirical equation

7. 7
y = -8E-05x2 + 0.045x - 0.130
R² = 0.719
0
2
4
6
8
0 50 100 150 200 250 300 350
DMyield(tha-1)
N uptake (kg ha-1)
Cálculo del rendimiento
Relación entre el rendimiento del cultivo y la extracción anual de N
Desarrollo del modelo

8. Inorga
nic N
Inorganic NInorganic N
8
Denitrification
Desarrollo del modelo
Unleached N
Other inputs: Soil texture, drainage type, bulk density, root depth,
temperature, rainfall
Mineralization
Fertilizer Soil NDeposition
Inorganic N
N uptake
Inorganic NInorganic N
Yield
Volatilization
Soil texture
Temperature
Soil moisture
Empirical equation
Nitrification N leached
Empirical equation
Inorg. N, WFPS, temperarture
(Brown et al., 2005)
Emission factors
Inorg. N/climate

9. 9
Relación N2/N2O
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 20 40 60 80 100
Fr(WFPS)
WFPS (%)
N2/N2O (WFPS function)
RN2/N2O = min(Fr(Min N ),Fr(Mineraliz))*Fr(WFPS)
Desarrollo del modelo

10. Inorga
nic N
Inorganic NInorganic N
10
Denitrification
Desarrollo del modelo
Unleached N
Other inputs: Soil texture, drainage type, bulk density, root depth,
temperature, rainfall
Mineralization
Fertilizer Soil NDeposition
Inorganic N
N uptake
Inorganic NInorganic N
Yield
Volatilization
Soil texture
Temperature
Soil moisture
Empirical equation
Nitrification N leached
Empirical equation
Soil texture/drainage amount
(Rodda et al. (1995)
Emission factors
Inorg. N/climate
Inorg. N, WFPS, temperarture
(Brown et al., 2005)

11. 11
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 100 200 300 400 500 600 700 800
%Leached
H.E.R (mm)
Sandy loam
Loam
Clay Loam-Good
Clay Loam-Moderate
Clay Loam-Poor
Desarrollo del modelo
Cálculo del N lixiviado
(Rodda et al. (1995)

12. Inorga
nic N
Inorganic NInorganic N
12
Denitrification
Desarrollo del modelo
Unleached N
Other inputs: Soil texture, drainage type, bulk density, root depth,
temperature, rainfall
Mineralization
Fertilizer Soil NDeposition
Inorganic N
N uptake
Inorganic NInorganic N
Yield
Volatilization
Soil texture
Temperature
Soil moisture
Empirical equation
Nitrification N leached
Empirical equation
Soil texture/drainage type
(Brown et al., 2005)
Soil texture/drainage amount
(Rodda et al. (1995)
Emission factors
Inorg. N/climate

13. Calculate drainage:
Di = [Ri -ETi-WVi] if (Ri -ETi) > 0
Di = 0 if (Ri -ETi) ≤ 0
If W store > TAW
Calculate deficit:
Deficit = PE - AET
AET = PE Actual PE = Rainfall + |WVi|
Waterstore + Rainfall excess If AET < ETc
If Rainfall > PE If Rainfall < PE
Calculate total available water (TAW)
Calculate PE (Thornthwaite)
Soil water
submodel
(método
FAO, Allen et
al., 1998)
PE: potential
evapotranspiration
AET: actual
evapotranspiration
WVi: water reserve
variation
TAW: total available
water
Di: drainage
Desarrollo del modelo

14.  Los resultados sugieren que la relación entre la aplicación de N y las emisiones de N2O no es
lineal. El factor de emisión aumentó al incrementar la dosis de fertilizante (de 0,6% en el
tratamiento 100N a 1,2% con la dosis más alta).
 El modelo está indirectamente mostrando que las emisiones de N2O también están muy
controladas por la extracción de N de la planta y por lo tanto, por la eficiencia de uso del N de
la planta.
100N 140N 180N
Simulación:
 Cultivo de trigo en el País Vasco
 Tres dosis de fertilizante N (100, 140 y 180 kg N/ha)
Resultados preliminares

15. Reflexiones:
 Este trabajo muestra la importancia del uso de herramientas simples de
simulación con el fin de mejorar metodologías existentes para el cálculo
de GEI (ej. ACV)
 Una correcta calibración y validación del modelo será esencial para
asegurar una buena estimación.
Conclusiones

16. Algunas referencias:
 Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing
crop water requirements-FAO irrigation and drainage paper 56. Water Resources, Development and
Management Service.
 Brown, L., Scholefield, D., Jewkes, E.C., Lockyer, D.R., del Prado, A., 2005. NGAUGE: A decision support
system to optimise N fertilisation of British grassland for economic and environmental goals.
Agriculture, Ecosystems & Environment 109, 20-39.
 Macduff, J.H., White, R.E., 1985. Net mineralization and nitrification rates in a clay soil measured and
predicted in permanent grassland from soil-temperature and moisture-content. Plant and Soil 86, 151-172.
 Prado, A., Brown, L., Schulte, R., Ryan, M., Scholefield, D., 2006. Principles of Development of a Mass
Balance N Cycle Model for Temperate Grasslands: An Irish Case Study. Nutrient Cycling in Agroecosystems
74, 115-131.
 Quemada, M., 2006. Balance de nitrógeno en sistemas de cultivo de cereal de invierno y de maíz en
varias regiones españolas. Monografías INIA serie agrícola nº 21.
 Rodda, H.J.E., Scholefield, D., Webb, B.W., Walling, D.E., 1995. Management model for predicting nitrate
leaching from grassland catchments in the United Kingdom: 1. Model development. Hydrological Sciences
Journal 40, 433-451.
 Scholefield, D., Lockyer, D., Whitehead, D., Tyson, K., 1991. A model to predict transformations and losses
of nitrogen in UK pastures grazed by beef cattle. Plant and Soil 132, 165-177.

17. ¡Gracias por su atención!
patricia.gallejones@bc3research.org
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