Los modelos de simulación son herramientas útiles para la toma de decisiones, al explorar distintos escenarios sin necesidad de probarlos experimentalmente. La modelización en sistemas agrícolas, por ejemplo, permite extrapolar resultados obtenidos en parcelas experimentales a una escala superior a nivel regional o nacional. Este es el caso del modelo biogeoquímico DNDC (DeNitrification-DeComposition) con el que trabaja el grupo COAPA, que permite predecir la producción de los cultivos, el régimen de humedad, la dinámica de carbono y pérdida de nitrógeno, así como las emisiones de gases procedentes de agroecosistemas tales como el óxido nitroso (N2O), óxido nítrico (NO), dinitrógneo (N2), amoníaco (NH3), metano (CH4) y dióxido de carbono (CO2) [1]. Este modelo representa una herramienta eficaz para tomar decisiones de manejo, enfocadas a mejorar la producción y disminuir emisiones.

Por otro lado, el conjunto de modelos DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) que integran más de 42 tipos diferentes de cultivos, permiten estimar los efectos de la disponibilidad de agua y la fertilización en el crecimiento, producción y desarrollo de los cultivos. Mediante el conocimiento de la interacción y dinámicas que se producen entre el suelo, la planta y la atmósfera, los modelos DSSAT ofrecen información a los usuarios para evaluar de forma rápida la adopción de nuevas prácticas que puedan mejorar la producción de los cultivos. Por ejemplo, a partir del contenido de nitrógeno en hoja es posible estimar la demanda de nitrógeno de la planta de maíz con modelos como el CSMIxim, como demuestran los trabajos realizados por el grupo AgSystems [2]. Este tipo de herramienta es particularmente interesante para predecir la producción de los cultivos en periodos de sequía y así optimizar el uso de riego en zonas semiáridas.

[1] Li, CS. 2000. Modeling Trace Gas Emissions from Agricultural Ecosystems. Nut.
Cycl.Agroecosys. 58:259-276

[2] Lizaso, J.I., Boote, K.J., Jones, J.W., Porter, C.H., Echarte, L., Westgate, M.E., Sonohat, G. 2011. CSMIXIM: A New Maize Simulation Model for DSSAT version 4.5. Agronomy Journal, 103(3):766779