Simulación exploratoria de estrategias de optimización hídrica mediante un modelo biofísico de respuesta estomática.

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n2/304

Palabras clave:

Respuesta estomática, estrés hídrico, optimización hídrica, biotecnología vegetal, eficiencia del uso del agua, simulación ecofisiológica.

Resumen

La optimización del uso del agua en plantas es un desafío central ante el cambio climático y la creciente escasez hídrica. Este estudio desarrolló una simulación exploratoria de la respuesta estomática y la asimilación de carbono bajo distintos niveles de humedad del suelo mediante un modelo biofísico simplificado inspirado en Medlyn, implementado en R. El esquema acopló conductancia estomática (gₛ), asimilación proxy de CO₂, transpiración simplificada y balance hídrico del suelo para comparar escenarios de estrés leve, moderado y severo. Las simulaciones indicaron que la disminución de θ favorece el cierre estomático y reduce la asimilación y la eficiencia del uso del agua (WUE), mientras que combinaciones de VPD moderado (1.0–1.2 kPa) y humedad intermedia-alta (θ ≥ 0.40) mantuvieron los mejores desempeños relativos. Los pulsos de riego generaron recuperaciones transitorias, compatibles con una limitación hídrica dominante dentro del marco del modelo. Los patrones obtenidos fueron coherentes con tendencias ecofisiológicas reportadas en la literatura; sin embargo, el estudio no constituye una validación experimental ni una predicción especie-específica. En conjunto, el trabajo muestra que los modelos biofísicos simplificados pueden servir como herramientas exploratorias para analizar estrategias de manejo hídrico, identificar umbrales operativos y plantear hipótesis de investigación en cultivos expuestos a estrés hídrico

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Biografía del autor/a

  • Méndez-Mantuano, Marcel Oswaldo, Universidad Estatal de Milagro (UNEMI)

    Investigador ecuatoriano vinculado al Instituto Superior Tecnológico “Juan Bautista Aguirre”, en Daule, Guayas, Ecuador. Es Magíster en Gestión Ambiental y actualmente consta como Vicerrector de dicha institución. 

  • Huayamave-Rosado, Ángel Raúl, Universidad Estatal de Milagro (UNEMI)

    Ingeniero Agrónomo y docente-investigador vinculado al Instituto Superior Tecnológico Juan Bautista Aguirre, Ecuador. 

  • Valenzuela-Cobos, Juan Diego, Universidad Estatal de Milagro (UNEMI)

    Investigador y académico de la Universidad Estatal de Milagro, donde consta como Director del Centro de Gestión de Estudios Estadísticos de la UNEMI. 

Referencias

Ball, J. T., Woodrow, I. E., & Berry, J. A. (1987). A model predicting stomatal conductance and its contribution to the control of photosynthesis under different environmental conditions. Progress in Photosynthesis Research, 4, 221–224. https://doi.org/10.1007/978-94-017-0519-6_48 DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-017-0519-6_48

Buckley, T. N. (2017). Modeling stomatal conductance. Plant Physiology, 174(2), 572–582. https://doi.org/10.1104/pp.16.01772 DOI: https://doi.org/10.1104/pp.16.01772

Cowan, I. R. (1982). Regulation of water use in relation to carbon gain in higher plants. Philosophical Transactions of the Royal Society of London B, 298(1090), 451–460. https://doi.org/10.1007/978-3-642-68150-9_18 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-68150-9_18

Cowan, I. R., & Farquhar, G. D. (1977). Stomatal function in relation to leaf metabolism and environment. Symposia of the Society for Experimental Biology, 31, 471–505. Recuperado de: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/756635/

Damour, G., Simonneau, T., Cochard, H., & Urban, L. (2010). An overview of models of stomatal conductance at the leaf level. Plant, Cell & Environment, 33(9), 1419–1438. https://doi.org/10.1111/j.1365-3040.2010.02181.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-3040.2010.02181.x

Egipto, R. J. L., Aquino, A., & Andújar, J. M. (2024). Predicting the canopy conductance to water vapor of grapevines using a biophysical model in a hot and arid climate. Frontiers in Plant Science, 15, 1334215. https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1334215 DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1334215

Ehleringer, J. R., & Dawson, T. E. (1992). Water uptake by plants: perspectives from stable isotope composition. Plant, Cell & Environment, 15(9), 1073–1082. https://doi.org/10.1111/j.1365-3040.1992.tb01657.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-3040.1992.tb01657.x

Farquhar, G. D., & Sharkey, T. D. (1982). Stomatal conductance and photosynthesis. Annual Review of Plant Physiology, 33(1), 317–345. https://doi.org/10.1146/annurev.pp.33.060182.001533 DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.pp.33.060182.001533

Farquhar, G. D., Ehleringer, J. R., & Hubick, K. T. (1989). Carbon isotope discrimination and photosynthesis. Annual Review of Plant Physiology and Plant Molecular Biology, 40(1), 503–537. https://doi.org/10.1146/annurev.pp.40.060189.002443 DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.pp.40.060189.002443

Feldman, A. F., Short Gianotti, D. J., Konings, A. G., McColl, K. A., Akbar, R., Salvucci, G. D., & Entekhabi, D. (2018). Moisture pulse-reserve in the soil-plant continuum observed across biomes. Nature Plants, 4(12), 1026–1033. https://doi.org/10.1038/s41477-018-0304-9 DOI: https://doi.org/10.1038/s41477-018-0304-9

Flexas, J., Scoffoni, C., Gago, J., & Galmés, J. (2013). Leaf mesophyll conductance and leaf hydraulic conductance: two sides of the same coin? Plant Physiology, 172(2), 1040–1052. https://doi.org/10.1093/jxb/ert319 DOI: https://doi.org/10.1093/jxb/ert319

Fu, Z., Ciais, P., Wigneron, J.-P., Gentine, P., Feldman, A. F., Makowski, D., Viovy, N., Kemanian, A. R., Goll, D. S., Stoy, P. C., Prentice, I. C., Yakir, D., Liu, L., Ma, H., Li, X., Huang, Y., Yu, K., Zhu, P., Li, X., Zhu, Z., Lian, J., & Smith, W. K. (2024). Global critical soil moisture thresholds of plant water stress. Nature Communications, 15, 4826. https://doi.org/10.1038/s41467-024-49244-7 DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-49244-7

Jones, H. G. (2014). Plants and microclimate: A quantitative approach to environmental plant physiology (3rd ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511845727 DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511845727

Kaiser-Flores, B. J., Pilozo-Jimenez, K. K., Hernández-Cajas, J. D., & Burgos-Chiriguay, E. T. (2026). Servicios ecosistémicos de los bosques tropicales frente al cambio climático. Innova Science Journal, 4(1), 371-382. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/235 DOI: https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/235

Ke, X., Yao, J., Jiang, Z., Gu, X., & Xu, P. (2025). Recover and surpass: The mechanisms of plants transition upon rehydration from drought. Plant Stress, 15, 100782. doi:10.1016/j.stress.2025.100782 DOI: https://doi.org/10.1016/j.stress.2025.100782

Lawson, T., & Blatt, M. R. (2014). Stomatal size, speed, and responsiveness impact on photosynthesis and water use efficiency. Plant Physiology, 164(4), 1556–1570. https://doi.org/10.1104/pp.114.237107 DOI: https://doi.org/10.1104/pp.114.237107

Lawson, T., & Vialet-Chabrand, S. (2019). Speedy stomata, photosynthesis and plant water use efficiency. New Phytologist, 221(1), 93–98. https://doi.org/10.1111/nph.15330 DOI: https://doi.org/10.1111/nph.15330

Leuning, R. (1995). A critical appraisal of a combined stomatal–photosynthesis model for C₃ plants. Plant, Cell & Environment, 18(4), 339–355. https://doi.org/10.1111/j.1365-3040.1995.tb00370.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-3040.1995.tb00370.x

Lin, Y. S., Medlyn, B. E., Duursma, R. A., Prentice, I. C., Wang, H., Baig, S., & McVicar, T. R. (2015). Optimal stomatal behaviour around the world. Nature Climate Change, 5(5), 459–464. https://doi.org/10.1038/nclimate2550 DOI: https://doi.org/10.1038/nclimate2550

Liu, K., Wang, Y., Magney, T. S., & Frankenberg, C. (2024). Non-steady-state stomatal conductance modeling and its implications: from leaf to ecosystem. Biogeosciences, 21(6), 1501–1516. https://doi.org/10.5194/bg-21-1501-2024 DOI: https://doi.org/10.5194/bg-21-1501-2024

Luo, H. H., Zhang, Y. L., & Zhang, W. F. (2016). Effects of water stress and rewatering on photosynthesis, root activity, and yield of cotton with drip irrigation under mulch. Photosynthetica, 54(1), 65–73. https://doi.org/10.1007/s11099-015-0165- 7 DOI: https://doi.org/10.1007/s11099-015-0165-7

Medlyn, B. E., De Kauwe, M. G., Lin, Y. S., Knauer, J., Duursma, R. A., Williams, C. A., & Wingate, L. (2017). How do leaf and ecosystem measures of water-use efficiency compare? New Phytologist, 216(1), 758-770. https://doi.org/10.1111/nph.14626 DOI: https://doi.org/10.1111/nph.14626

Medlyn, B. E., Duursma, R. A., Eamus, D., Ellsworth, D. S., Prentice, I. C., Barton, C. V. M., & Wingate, L. (2011). Reconciling the optimal and empirical approaches to modelling stomatal conductance. Global Change Biology, 17(6), 2134–2144. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2010.02375.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2010.02375.x

Miner, G. L., Bauerle, W. L., & Baldocchi, D. D. (2016). Estimating the sensitivity of stomatal conductance to soil moisture across biomes using optimization theory. Hydrology and Earth System Sciences, 21(11), 5745–5764. https://doi.org/10.1111/pce.12871 DOI: https://doi.org/10.1111/pce.12871

Palacios-López, L. A., Pinargote-Bravo, V. J., Mieles-Giler, J. W., & Zapata-Velasco, M. L. (2026). Medidas de adaptación al cambio climático frente a inundaciones y sequías en contextos urbanos y rurales de países en desarrollo. Innova Science Journal, 4(1), 227-240. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/224 DOI: https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/224

Sade, N., Gebremedhin, A., & Moshelion, M. (2012). Risk-taking plants: anisohydric behavior as a stress-resistance trait. Plant Signaling & Behavior, 7(7), 767–770. https://doi.org/10.4161/psb.20505 DOI: https://doi.org/10.4161/psb.20505

Sperry, J. S., Venturas, M. D., Anderegg, W. R. L., Mencuccini, M., & Bartlett, M. K. (2017). Predicting stomatal responses to the environment from the optimization of photosynthetic gain and hydraulic cost. Plant, Cell & Environment, 40(5), 816–830. https://doi.org/10.1111/pce.12852 DOI: https://doi.org/10.1111/pce.12852

Taiz, L., Zeiger, E., Møller, I. M., & Murphy, A. (2018). Plant physiology and development (6th ed.). Sinauer Associates.

Tardieu, F., & Simonneau, T. (1998). Variability among species of stomatal control under fluctuating soil water status and evaporative demand. Plant, Cell & Environment, 21(3), 293–301. https://doi.org/10.1093/jxb/49.Special_Issue.419 DOI: https://doi.org/10.1093/jxb/49.Special_Issue.419

Wang, L., Zhang, Y., Luo, D., Hu, X., Feng, P., Mo, Y., Li, H., & Gong, S. (2024). Integrated Effects of Soil Moisture on Wheat Hydraulic Properties and Stomatal Regulation. Plants, 13(16), 2263. https://doi.org/10.3390/plants13162263 DOI: https://doi.org/10.3390/plants13162263

Xu, L., & Baldocchi, D. D. (2004). Seasonal variation in carbon dioxide exchange over a Mediterranean annual grassland. Agricultural and Forest Meteorology, 123(1–2), 79–96. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2003.10.004 DOI: https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2003.10.004

Ye, Z., An, T., Yang, X., Kang, H., & Wang, F. (2025). Novel Model for Stomatal Conductance: Enhanced Accuracy Under Variable Irradiance and CO₂ in C₃ Plant Species. Biology, 14(11), 1501. https://doi.org/10.3390/biology14111501 DOI: https://doi.org/10.3390/biology14111501

Zhou, S., Duursma, R. A., Medlyn, B. E., Kelly, J. W. G., & Prentice, I. C. (2013). How should we model plant responses to drought? An analysis of stomatal and nonstomatal responses to water stress. Agricultural and Forest Meteorology, 182, 204–214. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2013.05.009 DOI: https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2013.05.009

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Publicado

2026-04-30

Cómo citar

Méndez-Mantuano, M. O., Huayamave-Rosado, Ángel R., & Valenzuela-Cobos, J. D. (2026). Simulación exploratoria de estrategias de optimización hídrica mediante un modelo biofísico de respuesta estomática. Innova Science Journal, 4(2), 654-679. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n2/304