Estructura de Datos para Modelación de Cultivos con agroclimR
Jeferson Rodriguez-Espinoza
Estructura_de_Datos_para_Modelacion_de_Cultivos_con_agroclimR.Rmd## Warning: no DISPLAY variable so Tk is not availableIntroducción
La estructura adecuada y organización de datos son fundamentales para la modelación y simulación de cultivos, permitiendo a investigadores y analistas reproducir los ejemplos y aprovechar al máximo las capacidades del paquete agroclimR en R. Este paquete facilita la automatización de tareas de modelación agroclimática, mejorando la eficiencia y precisión de los análisis. La organización del libro de trabajo recomendado, con hojas que abarcan desde datos generales del ensayo experimental hasta información detallada sobre fenología, crecimiento de plantas, rendimiento, datos del suelo y climáticos, asegura que todos los componentes necesarios para modelos basados en procesos estén accesibles y bien documentados.
Conocimientos en tidyverse y el uso efectivo del operador pipe %>% son esenciales para manipular y preparar los datos, facilitando la creación de flujos de trabajo de procesamiento de datos que son esenciales para la obtención de resultados confiables y la toma de decisiones informadas en el ámbito de la agroclimatología.
A continuación, se detalla la información de cada hoja y las variables que contiene el libro de trabajo recomendado para trabajar con agroclimR.
Estructura del Libro de Excel y Descripción de Variables
El libro de trabajo contiene 7 tablas que representan los diferentes componentes de un sistema de cultivo evaluado con el objetivo de modelar y simular cultivos (modelos basados en procesos):
- AGRO_man: Datos generales del ensayo experimental. Ver agro
- FERT_obs: Plan de fertilización de cada localidad o ensayo experimental. Ver fertil
- PHEN_obs: Datos de fenología de cada experimento monitoreado. Ver phenol
- PLANT_obs: Crecimiento del cultivo (biomasa, índice de área foliar, número de órganos). Observaciones derivadas de muestreos destructivos. Ver plant
- YIELD_obs: Rendimiento en grano y componentes del rendimiento (fertilidad, número de granos, etc.). Ver yield
- SOIL_obs: Datos del suelo (químico-físico). Ver soil
- WTH_obs: Datos climáticos agregados a escala diaria. Ver weather
- Metadata: Tabla que contiene la descripción de las variables en cada tabla anterior.
Las celdas vacias se consideran datos faltantes o nulos. Veamos en mas detalle cada uno de los conjuntos de datos.
AGRO - Datos Generales del Ensayo Experimental
Un conjunto de datos para información agronómica detallada y general sobre ensayos experimentales para la modelación de cultivos. Sirve como la tabla maestra para el libro de trabajo propuesto en el paquete agroclimR.
| VAR_NAME | DESCRIPTION | TYPE | UNITS | Calculation method | Agrovoc URL |
|---|---|---|---|---|---|
| ID | Trial ID | character | XXXX | ||
| LOC_ID | locality ID | character | name | ||
| PROJECT | Project ID | character | name | ||
| CULTIVAR | Cultivar name | character | name | ||
| TR_N | Treatment number | character | cn | ||
| LAT | Latitude | numeric | Decimal degrees | GPS, G-EARTH | Link |
| LONG | Longitude | numeric | Decimal degrees | GPS, G-EARTH | Link |
| ALT | Elevation(m above sea level) | numeric | meters | GPS, G-EARTH | Link |
| PDAT | Planting date | date | MM/DD/YYYY | Field Manual | Link |
| CROP_SYS | Crop system | character | IRRIGATED-RAINFED | Field Manual | |
| ESTAB | Establishment | character | TRANSPLANT-DIRECT-SEED | Field Manual | |
| NPLDS | Number of plants/m2 | numeric | number/m² | Mean of samples (25<DDE<80) | Link |
| SBDUR | Seed-bed duration | numeric | days | ||
| TRDAT | Transplanting date | date | MM/DD/YYYY | Link |
ID, LOC_ID, PROJECT,
CULTIVAR y TR_N son factores que identifican
un experimento único y conectan las demás tablas, con recomendaciones
tales como:
- ID de Ensayo (
ID): Un identificador único para cada ensayo. Ejemplo: “LOC1T1PROJ1”. - ID de Localidad (
LOC_ID): Indica la ubicación del ensayo. Ejemplo: “LOC1”. - ID de Proyecto (
PROJECT): Asocia el ensayo con un proyecto específico. Ejemplo: “PROJ1”. - Nombre del Cultivar (
CULTIVAR): Especifica el cultivar de planta utilizado en el ensayo. Ejemplo: “CULTIVAR1”. - Número de Tratamiento (
TR_N): Ejemplo: “T1”.
# Código de ejemplo para mostrar las primeras filas del conjunto de datos AGRO
# Asumiendo que 'agro' es el conjunto de datos cargado con agroclimR
head(agro)
#> # A tibble: 6 × 14
#> ID LOC_ID PROJECT CULTIVAR TR_N LAT LONG ALT PDAT CROP_SYS
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <date> <chr>
#> 1 SDTOS1MAD… SDTO MADRI FED2000 S1 3.91 -75.0 415 2013-04-29 IRRIGAT…
#> 2 SDTOS1MAD… SDTO MADRII FED2000 S1 3.91 -75.0 415 2015-06-05 IRRIGAT…
#> 3 SDTOS2MAD… SDTO MADRI FED2000 S2 3.91 -75.0 415 2013-12-05 IRRIGAT…
#> 4 SDTOS2MAD… SDTO MADRII FED2000 S2 3.91 -75.0 415 2015-11-03 IRRIGAT…
#> # ℹ 2 more rows
#> # ℹ 4 more variables: ESTAB <chr>, NPLDS <dbl>, SBDUR <lgl>, TRDAT <lgl>
str(agro)
#> tibble [7 × 14] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#> $ ID : chr [1:7] "SDTOS1MADRI" "SDTOS1MADRII" "SDTOS2MADRI" "SDTOS2MADRII" ...
#> $ LOC_ID : chr [1:7] "SDTO" "SDTO" "SDTO" "SDTO" ...
#> $ PROJECT : chr [1:7] "MADRI" "MADRII" "MADRI" "MADRII" ...
#> $ CULTIVAR: chr [1:7] "FED2000" "FED2000" "FED2000" "FED2000" ...
#> $ TR_N : chr [1:7] "S1" "S1" "S2" "S2" ...
#> $ LAT : num [1:7] 3.91 3.91 3.91 3.91 3.91 ...
#> $ LONG : num [1:7] -75 -75 -75 -75 -75 ...
#> $ ALT : num [1:7] 415 415 415 415 415 415 415
#> $ PDAT : Date[1:7], format: "2013-04-29" "2015-06-05" ...
#> $ CROP_SYS: chr [1:7] "IRRIGATED" "IRRIGATED" "IRRIGATED" "IRRIGATED" ...
#> $ ESTAB : chr [1:7] "DIRECT-SEED" "DIRECT-SEED" "DIRECT-SEED" "DIRECT-SEED" ...
#> $ NPLDS : num [1:7] 131 84 152 84 160 122 160
#> $ SBDUR : logi [1:7] NA NA NA NA NA NA ...
#> $ TRDAT : logi [1:7] NA NA NA NA NA NA ...FERT: Datos Observados del Plan de Fertilización.
Un conjunto de datos que detalla la gestión o aplicación de fertilización a través de varios ensayos experimentales o regiones. Incluye información sobre la identificación del ensayo, localidad, IDs del proyecto y detalles específicos sobre las aplicaciones de fertilizantes.
| VAR_NAME | DESCRIPTION | TYPE | UNITS | Calculation method | Agrovoc URL |
|---|---|---|---|---|---|
| ID | Trial ID | character | XXXX | ||
| LOC_ID | locality ID | character | name | ||
| FERT_No | Fertilize app number | numeric | number | Field Manual | Link |
| DDE | Days after Emergence | numeric | days | ||
| N | Nitrogen | numeric | kg/ha | % of fertilizer | Link |
| P | Phosphate | numeric | kg/ha | % of fertilizer | |
| K | Potassium | numeric | kg/ha | % of fertilizer |
# Código de ejemplo para mostrar las primeras filas del conjunto de datos FERT
# Asumiendo que 'fertil' es el conjunto de datos cargado con agroclimR
head(fertil)
#> # A tibble: 6 × 7
#> ID LOC_ID FERT_No DDE N P K
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 SDTOS1MADRI SDTO 1 10 42 21.5 33
#> 2 SDTOS1MADRI SDTO 2 23 58 1.5 33
#> 3 SDTOS1MADRI SDTO 3 38 56.5 0 30
#> 4 SDTOS1MADRI SDTO 4 52 51.2 0 15
#> # ℹ 2 more rows
str(fertil)
#> tibble [37 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#> $ ID : chr [1:37] "SDTOS1MADRI" "SDTOS1MADRI" "SDTOS1MADRI" "SDTOS1MADRI" ...
#> $ LOC_ID : chr [1:37] "SDTO" "SDTO" "SDTO" "SDTO" ...
#> $ FERT_No: num [1:37] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 ...
#> $ DDE : num [1:37] 10 23 38 52 64 9 23 37 50 62 ...
#> $ N : num [1:37] 42 58 56.5 51.2 18.4 ...
#> $ P : num [1:37] 21.5 1.5 0 0 0 21.5 31.5 0 0 0 ...
#> $ K : num [1:37] 33 33 30 15 0 48 33 30 15 0 ...PHEN: Datos Fenológicos observados en el cultivo
Un conjunto de datos que contiene fechas fenológicas clave para los cultivares de plantas utilizados en ensayos de modelación de cultivos. Cada registro detalla las etapas fenológicas del crecimiento de las plantas.
| VAR_NAME | DESCRIPTION | TYPE | UNITS | Calculation method | Agrovoc URL |
|---|---|---|---|---|---|
| ID | Trial ID | character | XXXX | ||
| LOC_ID | locality ID | character | name | ||
| CULTIVAR | Cultivar name | character | name | ||
| EDAT | Emergence date | date | MM/DD/YYYY | Field observation. | Link |
| IDAT | Panicle initiation date | date | MM/DD/YYYY | Field observation. | Link |
| FDAT | Flowering date | date | MM/DD/YYYY | Field observation. | Link |
| MDAT | Maturity date | date | MM/DD/YYYY | Harvest date - 7 days | Link |
# Código de ejemplo para mostrar las primeras filas del conjunto de datos PHEN
# Asumiendo que 'phenol' es el conjunto de datos cargado con agroclimR
head(phenol)
#> # A tibble: 6 × 8
#> ID LOC_ID CULTIVAR PDAT EDAT IDAT FDAT MDAT
#> <chr> <chr> <chr> <date> <date> <date> <date> <date>
#> 1 SDTOS1… SDTO FED2000 2013-04-29 2013-05-08 2013-06-28 2013-07-28 2013-08-27
#> 2 SDTOS1… SDTO FED2000 2015-06-05 2015-06-14 2015-08-01 2015-09-07 2015-10-14
#> 3 SDTOS2… SDTO FED2000 2013-12-05 2013-12-12 2014-01-30 2014-03-07 2014-04-03
#> 4 SDTOS2… SDTO FED2000 2015-11-03 2015-11-12 2015-12-22 2016-01-23 2016-02-26
#> # ℹ 2 more rows
str(phenol)
#> tibble [7 × 8] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#> $ ID : chr [1:7] "SDTOS1MADRI" "SDTOS1MADRII" "SDTOS2MADRI" "SDTOS2MADRII" ...
#> $ LOC_ID : chr [1:7] "SDTO" "SDTO" "SDTO" "SDTO" ...
#> $ CULTIVAR: chr [1:7] "FED2000" "FED2000" "FED2000" "FED2000" ...
#> $ PDAT : Date[1:7], format: "2013-04-29" "2015-06-05" ...
#> $ EDAT : Date[1:7], format: "2013-05-08" "2015-06-14" ...
#> $ IDAT : Date[1:7], format: "2013-06-28" "2015-08-01" ...
#> $ FDAT : Date[1:7], format: "2013-07-28" "2015-09-07" ...
#> $ MDAT : Date[1:7], format: "2013-08-27" "2015-10-14" ...PLANT: Datos Observados de Crecimiento de Cultivos.
Un conjunto de datos completo de métricas de crecimiento de plantas observadas, incluyendo número de órganos, muestreos de materia seca y area foliar. Estas mediciones son integrales para estudios de modelación de cultivos y fisiología, ofreciendo percepciones sobre el desarrollo y salud de diferentes cultivares bajo condiciones variadas.
| VAR_NAME | DESCRIPTION | TYPE | UNITS | Calculation method | Agrovoc URL |
|---|---|---|---|---|---|
| ID | Trial ID | character | XXXX | ||
| LOC_ID | locality ID | character | name | ||
| CULTIVAR | Cultivar name | character | name | ||
| SAMPLING_DATE | Sampling date | date | MM/DD/YYYY | ||
| LAI_OBS | Leaf Area Index observed | numeric | m² leaf / m² ground | LICOR LI-3100 Leaf Scanner | Link |
| LAI_SE | LAI standard deviation | numeric | m² leaf / m² ground | ||
| WLVG_OBS | Green leaf dry weight | numeric | kg/ha | Destructive sampling (MADR:1m, COL:0.5m) | Link |
| WLVG_SE | WLVG Standard Error | numeric | kg/ha | ||
| WLVD_OBS | Dead leaf dry weight | numeric | kg/ha | Destructive sampling (MADR:1m, COL:0.5m) | Link |
| WLVD_SE | WLVD Standard Error | numeric | kg/ha | ||
| WST_OBS | Stem dry weight | numeric | kg/ha | Destructive sampling (MADR:1m, COL:0.5m) | |
| WST_SE | WST Standard Error | numeric | kg/ha | ||
| WSO_OBS | Panicle dry weight | numeric | kg/ha | Destructive sampling (MADR:1m, COL:0.5m) | |
| WSO_SE | WSO Standard Error | numeric | kg/ha | ||
| WAGT_OBS | Total dry weight | numeric | kg/ha | Sum of the components | |
| WAGT_SE | WAGT Standard Error | numeric | kg/ha | ||
| NLV_OBS | Number of green leaves | numeric | number/m² | Destructive sampling (MADR:1m, COL:0.5m) | Link |
| NLV_SE | NLV Standard Error | numeric | number/m² | ||
| NST_OBS | Number of Stem | numeric | number/m² | Destructive sampling (MADR:1m, COL:0.5m) | |
| NST_SE | NST Standard Error | numeric | number/m² | ||
| NP_OBS | Number of Panicles | numeric | number/m² | Destructive sampling (MADR:1m, COL:0.5m) | Link |
| NP_SE | NP Standard Error | numeric | number/m² |
# Código de ejemplo para mostrar las primeras filas del conjunto de datos PLANT
# Asumiendo que 'plant' es el conjunto de datos cargado con agroclimR
head(plant)
#> # A tibble: 6 × 22
#> ID LOC_ID CULTIVAR SAMPLING_DATE WLVG_OBS WLVG_SE LAI_OBS LAI_SE WLVD_OBS
#> <chr> <chr> <chr> <date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 SDTOS1… SDTO FED2000 2013-05-21 316. 20.4 NA NA 0
#> 2 SDTOS1… SDTO FED2000 2013-05-28 544. 122. NA NA 0
#> 3 SDTOS1… SDTO FED2000 2013-06-07 752. 168. NA NA 38.1
#> 4 SDTOS1… SDTO FED2000 2013-06-12 816. 169. NA NA 36.3
#> # ℹ 2 more rows
#> # ℹ 13 more variables: WLVD_SE <dbl>, WST_OBS <dbl>, WST_SE <dbl>,
#> # WSO_OBS <dbl>, WSO_SE <dbl>, WAGT_OBS <dbl>, WAGT_SE <dbl>, NLV_OBS <lgl>,
#> # NLV_SE <lgl>, NST_OBS <lgl>, NST_SE <lgl>, NP_OBS <lgl>, NP_SE <lgl>
str(plant)
#> tibble [77 × 22] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#> $ ID : chr [1:77] "SDTOS1MADRI" "SDTOS1MADRI" "SDTOS1MADRI" "SDTOS1MADRI" ...
#> $ LOC_ID : chr [1:77] "SDTO" "SDTO" "SDTO" "SDTO" ...
#> $ CULTIVAR : chr [1:77] "FED2000" "FED2000" "FED2000" "FED2000" ...
#> $ SAMPLING_DATE: Date[1:77], format: "2013-05-21" "2013-05-28" ...
#> $ WLVG_OBS : num [1:77] 316 544 752 816 1495 ...
#> $ WLVG_SE : num [1:77] 20.4 122.4 168.4 168.8 250.4 ...
#> $ LAI_OBS : num [1:77] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ LAI_SE : num [1:77] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> $ WLVD_OBS : num [1:77] 0 0 38.1 36.3 181.7 ...
#> $ WLVD_SE : num [1:77] 0 0 18.4 13.2 62 ...
#> $ WST_OBS : num [1:77] 294 644 913 1083 2106 ...
#> $ WST_SE : num [1:77] 20 132 186 134 339 ...
#> $ WSO_OBS : num [1:77] 0 0 0 0 0 ...
#> $ WSO_SE : num [1:77] 0 0 0 0 0 ...
#> $ WAGT_OBS : num [1:77] 610 1188 1704 1935 3783 ...
#> $ WAGT_SE : num [1:77] 37.2 254 350.8 288.4 628.8 ...
#> $ NLV_OBS : logi [1:77] NA NA NA NA NA NA ...
#> $ NLV_SE : logi [1:77] NA NA NA NA NA NA ...
#> $ NST_OBS : logi [1:77] NA NA NA NA NA NA ...
#> $ NST_SE : logi [1:77] NA NA NA NA NA NA ...
#> $ NP_OBS : logi [1:77] NA NA NA NA NA NA ...
#> $ NP_SE : logi [1:77] NA NA NA NA NA NA ...YIELD: Datos Observados de Rendimiento
Un conjunto de datos que captura el rendimiento de grano detallado y los componentes del rendimiento de ensayos experimentales. Estas observaciones son críticas para evaluar el rendimiento del modelo a través de diferentes condiciones de cultivo.
| VAR_NAME | DESCRIPTION | TYPE | UNITS | Calculation method | Agrovoc URL |
|---|---|---|---|---|---|
| ID | Trial ID | character | XXXX | ||
| LOC_ID | locality ID | character | name | ||
| CULTIVAR | Cultivar name | character | name | ||
| YIELD_AVG | Yield average | numeric | kg/ha | Average of grain yield(3 methods: 3m², 0.5m², 1m | Link |
| YIELD_MIN | Yield minimum | numeric | kg/ha | Bootstrap minimum - CI | |
| YIELD_MAX | Yield maximum | numeric | kg/ha | Bootstrap maximum - CI | |
| HIAM | Harvest index at maturity | numeric | ratio | WAGT_OBS/YIELD_AV | Link |
| HIAM_SE | HIAM Standard Error | numeric | ratio | ||
| PAN_fert | Panicle fertility | numeric | % | Destructive sampling | |
| PAN_fert_SE | PAN_fert Standard Error | numeric | % | Link | |
| GW1000 | 1000-Grain weight | numeric | g | Destructive sampling | |
| GW1000_SE | GW1000 Standard Error | numeric | g | ||
| ST_M2 | Number of Stem | numeric | number/m² | Destructive sampling | Link |
| ST_M2_SE | ST_M2 Standard Error | numeric | number/m² | ||
| PAN_M2 | Number of Panicles | numeric | number/m² | Destructive sampling | Link |
| PAN_M2_SE | PAN_M2 Standard Error | numeric | number/m² | ||
| GT_PAN | Number of total grains per panicle | numeric | number/panicle | Destructive sampling | Link |
| GT_PAN_SE | GT_PAN Standard Error | numeric | number/panicle | ||
| GF_PAN | Number of fill grains per panicle | numeric | number/panicle | Destructive sampling | Link |
| GF_PAN_SE | GF_PAN Standard Error | numeric | number/panicle |
# Código de ejemplo para mostrar las primeras filas del conjunto de datos YIELD
# Asumiendo que 'yield' es el conjunto de datos cargado con agroclimR
head(yield)
#> # A tibble: 6 × 20
#> ID LOC_ID CULTIVAR YIELD_AVG YIELD_MIN YIELD_MAX HIAD HIAD_SE PAN_fert
#> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 SDTOS1MA… SDTO FED2000 8103. 7331. 8931. 0.335 8.90e-3 88.9
#> 2 SDTOS2MA… SDTO FED2000 4474. 3795. 5244. 0.300 5.65e-4 95.5
#> 3 SDTOS3MA… SDTO FED2000 5032. 4247. 5951. 0.305 2.95e-3 92.9
#> 4 SDTOS3COL SDTO FED2000 4935. 4403. 5365. 0.415 1.19e-2 88.5
#> # ℹ 2 more rows
#> # ℹ 11 more variables: PAN_fert_SE <dbl>, GW1000 <dbl>, GW1000_SE <dbl>,
#> # ST_M2 <dbl>, ST_M2_SE <dbl>, PAN_M2 <dbl>, PAN_M2_SE <dbl>, GT_PAN <dbl>,
#> # GT_PAN_SE <dbl>, GF_PAN <dbl>, GF_PAN_SE <dbl>
str(yield)
#> tibble [7 × 20] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#> $ ID : chr [1:7] "SDTOS1MADRI" "SDTOS2MADRI" "SDTOS3MADRI" "SDTOS3COL" ...
#> $ LOC_ID : chr [1:7] "SDTO" "SDTO" "SDTO" "SDTO" ...
#> $ CULTIVAR : chr [1:7] "FED2000" "FED2000" "FED2000" "FED2000" ...
#> $ YIELD_AVG : num [1:7] 8103 4474 5032 4935 5542 ...
#> $ YIELD_MIN : num [1:7] 7331 3795 4247 4403 4927 ...
#> $ YIELD_MAX : num [1:7] 8931 5244 5951 5365 6056 ...
#> $ HIAD : num [1:7] 0.335 0.3 0.305 0.415 0.39 ...
#> $ HIAD_SE : num [1:7] 0.008903 0.000565 0.002955 0.011861 0.029848 ...
#> $ PAN_fert : num [1:7] 88.9 95.5 92.9 88.5 81.3 ...
#> $ PAN_fert_SE: num [1:7] 0.589 0.393 0.966 1.714 2.313 ...
#> $ GW1000 : num [1:7] 24.7 23.5 20.8 25.4 24.4 ...
#> $ GW1000_SE : num [1:7] 0.0715 0.2074 0.2671 0.484 0.2067 ...
#> $ ST_M2 : num [1:7] 554 308 372 409 342 ...
#> $ ST_M2_SE : num [1:7] 10 4 16 20.8 40.1 ...
#> $ PAN_M2 : num [1:7] 532 192 316 373 288 ...
#> $ PAN_M2_SE : num [1:7] 20 38 20 6.01 29.72 ...
#> $ GT_PAN : num [1:7] 69.2 74.7 68.5 68 111.5 ...
#> $ GT_PAN_SE : num [1:7] 9.33 20.41 1.11 2.45 15.36 ...
#> $ GF_PAN : num [1:7] 62.7 71.5 63 60 90 ...
#> $ GF_PAN_SE : num [1:7] 8.85 19.85 1.68 1.37 10.03 ...SOIL: Datos de Suelo Observados
Un conjunto de datos de suelo observado que proporciona propiedades químicas y físicas detalladas del suelo de ensayos experimentales. Es esencial para entender las condiciones ambientales que afectan el crecimiento y desarrollo del cultivo.
| VAR_NAME | DESCRIPTION | TYPE | UNITS | Calculation method | Agrovoc URL |
|---|---|---|---|---|---|
| ID | Trial ID | character | XXXX | ||
| LOC_ID | locality ID | character | name | ||
| NL | Number of soil layers (maximum is 10) | numeric | number | Link | |
| DEPTH | Thickness of each soil layer | numeric | cm | Link | |
| STC | Soil Texture Class (12-USDA) | character | USDA texture class | Link | |
| SAND | Soil sand content | numeric | % | Link | |
| SILT | Soil silt content | numeric | % | Link | |
| CLAY | Soil clay content | numeric | % | Link | |
| SBDM | Soil Bulk Density | numeric | g/cm³ | Link | |
| SOC | Soil organic carbon | numeric | g/kg | From OM - Walkley-Black | Link |
| SLON | Soil Organic Nitrogen | numeric | mg/kg | Link | |
| SNH4 | Ammonium, KCl, g elemental N | numeric | mg/kg | (KCl 1M) Espectrom | Link |
| SNO3 | Nitrate, KCl, g elemental N | numeric | mg/kg | (KCl 1M) Espectrom | Link |
| PH | pH | numeric | number | pH Water 1:1 | Link |
| SCEC | Cation exchange capacity | numeric | cmol/kg | (Amonio Acetato) Volumet | Link |
| WCST | Saturated volumetric water content | numeric | % | Link | |
| WCFC | Volumetric water content at field capacity | numeric | % | Link | |
| WCWP | Volumetric water content at wilting point | numeric | % | Link | |
| WCAD | Volumetric water content at air dryness | numeric | % | ||
| SSKS | Saturated hydraulic conductivity | numeric | cm/h | Link |
# Código de ejemplo para mostrar las primeras filas del conjunto de datos SOIL
# Asumiendo que 'soil' es el conjunto de datos cargado con agroclimR
head(soil)
#> # A tibble: 6 × 21
#> ID LOC_ID SAMPLING_DATE NL DEPTH STC SAND SILT CLAY SBDM SOC
#> <chr> <chr> <date> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 SDTOS1MA… SDTO 2013-05-10 1 20 Lo 39.2 45.6 15.2 1.53 6.63
#> 2 SDTOS1MA… SDTO 2013-05-10 2 20 Lo 37.9 46.9 15.2 1.71 11.4
#> 3 SDTOS1MA… SDTO 2013-05-10 3 20 Lo 40.3 44.5 15.2 1.66 6.52
#> 4 SDTOS1MA… SDTO 2015-08-10 1 20 SaLo 70.9 17.6 11.6 1.40 2.5
#> # ℹ 2 more rows
#> # ℹ 10 more variables: SLON <dbl>, SNH4 <dbl>, SNO3 <dbl>, PH <dbl>,
#> # SCEC <dbl>, WCST <dbl>, WCFC <dbl>, WCWP <dbl>, WCAD <dbl>, SSKS <dbl>
str(soil)
#> tibble [18 × 21] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#> $ ID : chr [1:18] "SDTOS1MADRI" "SDTOS1MADRI" "SDTOS1MADRI" "SDTOS1MADRII" ...
#> $ LOC_ID : chr [1:18] "SDTO" "SDTO" "SDTO" "SDTO" ...
#> $ SAMPLING_DATE: Date[1:18], format: "2013-05-10" "2013-05-10" ...
#> $ NL : num [1:18] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...
#> $ DEPTH : num [1:18] 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 ...
#> $ STC : chr [1:18] "Lo" "Lo" "Lo" "SaLo" ...
#> $ SAND : num [1:18] 39.2 37.9 40.3 70.9 79.7 ...
#> $ SILT : num [1:18] 45.63 46.9 44.5 17.56 8.77 ...
#> $ CLAY : num [1:18] 15.2 15.2 15.2 11.6 11.6 ...
#> $ SBDM : num [1:18] 1.53 1.71 1.66 1.4 1.49 ...
#> $ SOC : num [1:18] 6.63 11.37 6.52 2.5 1.5 ...
#> $ SLON : num [1:18] 407 914 382 388 300 ...
#> $ SNH4 : num [1:18] 5.19 7.95 4.81 6.11 6.11 ...
#> $ SNO3 : num [1:18] 4.078 10.373 3.605 12.126 0.028 ...
#> $ PH : num [1:18] 6.28 5.84 6.5 5.78 6.48 6.51 5.55 6.38 6.34 6.28 ...
#> $ SCEC : num [1:18] 12.1 14 12.7 7.95 7.95 ...
#> $ WCST : num [1:18] 68.1 60 69.6 45.3 44.6 ...
#> $ WCFC : num [1:18] 40.8 35.1 36.4 17.5 16.9 ...
#> $ WCWP : num [1:18] 21.75 16.11 17.15 7.36 12.29 ...
#> $ WCAD : num [1:18] 8.28 6.16 7.05 8.63 9.28 ...
#> $ SSKS : num [1:18] 40.1 32.5 27.9 94.2 98 ...WTH: Datos Meteorológicos Observados
Un conjunto de datos que captura observaciones meteorológicas diarias. Incluye datos sobre temperatura, precipitación, radiación solar, humedad relativa y velocidad del viento, recopilados de estaciones meteorológicas. Estos datos son vitales para que los modelos de simulación de cultivos reflejen con precisión el impacto de las condiciones meteorológicas en el crecimiento y rendimiento de los cultivos.
| VAR_NAME | DESCRIPTION | TYPE | UNITS | Calculation method | Agrovoc URL |
|---|---|---|---|---|---|
| ID | Trial ID | character | XXXX | ||
| LOC_ID | locality ID | character | name | ||
| WS_ID | Weather Station ID | numeric | number | ||
| DATE | Date | date | MM/DD/YYYY | ||
| TMAX | Maximum temperature | numeric | celsius degrees | Davis Vantage Pro2 | Link |
| TMIN | Minimum temperature | numeric | celsius degrees | Davis Vantage Pro2 | Link |
| RAIN | Rain | numeric | millimeters | Davis Vantage Pro2 | Link |
| SRAD | Solar Radiation | numeric | MJ/m²*dia | Davis Vantage Pro2 | Link |
| RHUM | Relative humidity | numeric | % | Davis Vantage Pro2 | Link |
| WSPD | Wind Speed | numeric | m/s | Link |
# Código de ejemplo para mostrar las primeras filas del conjunto de datos WTH
# Asumiendo que 'weather' es el conjunto de datos cargado con agroclimR
head(weather)
#> # A tibble: 6 × 9
#> LOC_ID WS_ID DATE TMAX TMIN RAIN SRAD RHUM WSPD
#> <chr> <dbl> <date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <lgl>
#> 1 SDTO 1 2013-01-01 36.0 25.7 0 20.9 66.3 NA
#> 2 SDTO 1 2013-01-02 35.7 25.1 0.2 21.6 73.3 NA
#> 3 SDTO 1 2013-01-03 38.5 24.0 0 23.1 61.4 NA
#> 4 SDTO 1 2013-01-04 35.7 22.9 0 21.4 68.9 NA
#> # ℹ 2 more rows
str(weather)
#> tibble [1,461 × 9] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#> $ LOC_ID: chr [1:1461] "SDTO" "SDTO" "SDTO" "SDTO" ...
#> $ WS_ID : num [1:1461] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
#> $ DATE : Date[1:1461], format: "2013-01-01" "2013-01-02" ...
#> $ TMAX : num [1:1461] 36 35.7 38.5 35.7 38.8 ...
#> $ TMIN : num [1:1461] 25.7 25.1 24 22.9 23.8 ...
#> $ RAIN : num [1:1461] 0 0.2 0 0 0 1.2 0 0 0 0 ...
#> $ SRAD : num [1:1461] 20.9 21.6 23.1 21.4 22.9 ...
#> $ RHUM : num [1:1461] 66.3 73.3 61.4 68.9 69.5 ...
#> $ WSPD : logi [1:1461] NA NA NA NA NA NA ...