Agrometeorological model for forecasting agricultural yield of sugarcane

Main Article Content

Regla Z. Enrique Estévez
Grethel L. Sieiro Miranda

Abstract

The objective of the research is the development of an agrometeorological model for forecasting sugar agricultural yield. The yields by strains and totals, area of each strain and total, and age of the plantation were taken from 13 Management Business Units in the Cienfuegos, Sancti Spíritus and Ciego de Ávila provinces in the period 1980–2015; as well as monthly records of precipitation, average temperature and evapotranspiration from seven meteorological stations. The Productive Potential Index was calculated according to the phenological phase in which it is found to verify its degree of effectiveness. For statistical processing, the Excel tabulator, STATISTICA version 8.0.5 and the SciPy mathematical module were used. The effectiveness of the agricultural yield estimates obtained with the model presented for the 2011 – 2015 harvests was compared using the coefficient of determination R2, analyzing the relationship established between the regressor variables and the predictand. The multiple linear regression model allows agricultural performance forecasts to be made with precision and adjustment, depending on the specific commercial scenarios of the country's sugarcane production. The province of Ciego de Ávila reveals, of the three under study, the highest degree of effectiveness in estimating the agricultural yield of sugar cane.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Enrique EstévezR. Z., & Sieiro MirandaG. L. (2024). Agrometeorological model for forecasting agricultural yield of sugarcane. Revista Cubana De Meteorología, 30(3), https://cu-id.com/2377/v30n3e02. Retrieved from http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/874
Section
Original Articles

References

Gálvez, G. 2008. “Modelación del crecimiento de las plantas”. En: Seminario internacional de modelación de cultivos. ISSN 0258–5936.
Alessandro, J. W.; Paloma, M. S.; Carolina, G. L.; Paul, H. M.; Glaucia, M. S. 2010. ·Sugarcane for bioenergy production: an assessment of yield and regulation of sucrose content”. Plant Biotechnology Journal, 8:263–276, ISSN: 1467-7644, DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-7652.2009.00491.x.
Allen, R.G.; Pereira, L.S.; Raes, D.; Smith, M. 1998. Crop evapotranspiration - Guidelines for computing water requirements - FAO Irrigation and drainage paper 56. FAO. Rome. ISBN 92-5-104219-5.
Arias, E.S. 2008. Diagnóstico de rendimientos de caña de azúcar utilizando factores climatológicos múltiples. Tesis para optar por el título de Ingeniero en Administración de Agronegocios. Escuela Agrícola Panamericana de Zamorano, Honduras. 2008. 28 p. , [Consulted: abril 16, 2024].
Bravo Mosqueda E.; G. Medina García; J. A. Ruíz Corral, A. D. Báez González y V. Mariles Flores. (2012). Cambio Climático y su Impacto Potencial en el Sistema Producto Caña de Azúcar en el Área de Abasto del Ingenio Adolfo López Mateos. INIFAP. Publicación Especial Núm. 11. Sto. Domingo Barrio Bajo, Etla, Oaxaca, México. 43 p.
Casanovas, E.; Suárez del Villar, A.; Álvarez, A.; Avilleira, I. 2022. “Valoración de la seguridad alimentaria cubana a partir de la superficie agrícola explotada y los rendimientos agrícolas”. Revista Universidad y Sociedad, 14(5):304-314, ISSN: 2218-3620.
Díaz, M.; Triana, Y.; Brizuela, P.; Rodríguez, R.J.; Giráldez, R.; Blanco, J. 2021. “Soberanía alimentaria y educación nutricional desde la ciencia de la sostenibilidad: observatorio SAEN+C Pinar”. Revista Universidad y Sociedad,13(5), ISSN: 2218-3620.
Fernández L.; Rangel L.; Guerra C.W.; Del Pozo J. 2019. “Modelación Estadístico-Matemática en Procesos Agrarios. Una aplicación en la Ingeniería Agrícola”. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 28(2), ISSN: 2071-0054.
Gálvez, G.; Ferrer, M.; Lamela, C. 2012. El rendimiento en la caña de azúcar. Algunas relaciones con la biología y el manejo agronómico del cultivo. Revista Cuba & Caña, ISSN 1028–6527.
Gálvez, G.; Sigarroa, A.; López, T.; Fernández, J. 2010. Modelación de cultivos agrícolas. Algunos ejemplos. Revista Cultivos Tropicales, 31: 60–65, ISSN: 1819-4087.
González, A.N.; Ferrer, M.; Vera, A.; Gálvez, G.; Acosta–Pérez, P.P.; Sieiro–Miranda, G.L.; González, M.; Betancourt, G. 2016. Modelos para estimar el rendimiento agrícola en Cuba a partir de la composición de cepas y la lluvia de mayo a octubre. ICIDCA. Sobre los Derivados de la Caña de Azúcar, 50 (1): 59–66, ISSN: 2410-8529.
Ha, S.; Kim, YT.; Im, ES.; Hur, J.; Jo, S.; Kim, Y.S.; Shim, K.M. 2023. “Impacts of meteorological variables and machine learning algorithms on rice yield prediction in Korea”. Int J Biometeorol 67: 1825–1838, ISSN 1432-1254, DOI: https://doi.org/10.1007/s00484-023-02544-x.
Hernández, I.; Nápoles, M.C.; Maqueira, L.A.; Battistoni, F. 2023. “Contribución al conocimiento de la interacción Rhizobium-arroz (Oryza sativa L.). Oportunidades para la biofertilización del cultivo”. An Acad Cienc Cuba. ISSN 2304-0106. Disponible en: http://www.revistaccuba.cu/index.php/revacc/article/view/1329.
Hoogenboom, G. 2000. “Contribution of agrometeorology to the simulation of crop production and its applications”. Agricultural and Forest Meteorology, 103:137–157, ISSN: 0168-1923.
INICA. 2020.Ubicación de las Unidades Empresariales de Base. Instituto de Investigaciones de la Caña de Azúcar. La Habana, Cuba.
Jha, P.K.; Athanasiadis, O.; Gualdi, S.; Trabucco, A.; Mereu, V.; Shelia, V.; Hoogenboom, G. 2019. “Using daily data from seasonal forecast in dynamic crop models for yield prediction: A case study for rice in Nepal’s Terai”. Agricultural and Forest Meteorology, 265:349–358, ISSN: 0168-1923.
Machado, I.; González, M.; Viñas, Y.; Mesa, J. M. 2017.Propuesta metodológica para el control del manejo de las plantaciones de caña. En: Congreso DIVERSIFICACIÓN [CD–ROM], ISBN 978–959–16–3592–1. [Consulted: abril 16, 2024].
Muñiz, M. 2022. El cultivo de maíz (Zea mays L.). Plagas agrícolas. Mancha de asfalto. Monografía en opción al Título Académico de Master en Ciencias Agrícolas. Universidad de Matanzas. 68 p.
ONEI. 2022. Anuario Estadístico de Cuba 2022. Disponible en: https://www.onei.gob.cu/anuario-estadistico-de-cuba-2022.
Ramírez, M.; Rodríguez, D.; Ramírez, F.; Barcia, S. 2019. “Variables meteorológicas y desarrollo fenológico de la caña de azúcar en Aguada de Pasajeros”. Revista Cubana de Meteorología, 25(sp):354-366, ISSN: 0864-151X.
Sálmon, Y.; Rodríguez, R.; Rosales, A.; Martínez, D. 2017. “Efecto de las variables climáticas sobre el rendimiento industrial durante dos cosechas en el cultivo de la caña de azúcar”. Revista Cubana de Meteorología, 23(3):269-275, ISSN: 0864-151X.
Sieiro – Miranda, G. L. 2015. Influencia de variables meteorológicas en el rendimiento de la caña de azúcar. Tesis en opción al título de Licenciatura en Meteorología. Instituto de Tecnologías y Ciencias Aplicadas (InSTEC), Universidad de La Habana, Cuba. 67 p.
Sieiro – Miranda, G. L.; Acosta, P.P.; Soler, L.; Guillen, S. 2018. Modelación del rendimiento agrícola de caña de azúcar en función del efecto de las precipitaciones. En: Congreso Internacional de Ciencias Agrícolas INCA 2018, Varadero, Matanzas. [Consulted: abril 16, 2024]
Soto, O.; Gálvez, G.; Sigarroa, A. 2004. Estudio y modelación de algunas variables que influyen en el rendimiento agrícola de la caña de azúcar. Revista ATAC, 63(2): 50–55, ISSN: 0138-7553.
Torres, C.C.; González, M.M.; Ramírez, J.F.; Marín, L.G. 2022. “Articulación del plan de soberanía alimentaria con las estrategias de desarrollo”. Coodes 10(1), ISSN 2310-340X.