Modelo agrometeorológico para el pronóstico del rendimiento agrícola de la caña de azúcar
Contenido principal del artículo
Resumen
La investigación tiene como objetivo la elaboración de un modelo agrometeorológico de pronóstico del rendimiento agrícola azucarero. Se tomaron los rendimientos por cepas y totales, área de cada cepa y total, y edad de la plantación de 13 Unidades Empresariales de Base de las provincias Cienfuegos, Sancti Spíritus y Ciego de Ávila en el período 1980–2015; así como, registros mensuales de precipitación, temperatura media y evapotranspiración de siete estaciones meteorológicas. Se calculó el Índice Potencial Productivo según la fase fenológica en la que se encuentre para comprobar su grado de efectividad. Para el procesamiento estadístico se utilizó el tabulador Excel, STATISTICA versión 8.0.5 y el módulo matemático SciPy. La efectividad de las estimaciones de rendimiento agrícola obtenidas con el modelo presentado para las zafras 2011 – 2015, se comparó usando el coeficiente de determinación R2, analizando la relación establecida entre las variables regresoras y el predictando. El modelo de regresión lineal múltiple permite realizar pronósticos de rendimiento agrícola con precisión y ajuste, en dependencia de los escenarios comerciales concretos de la producción cañera del país. La provincia Ciego de Ávila revela, de las tres en estudio, el mayor grado de efectividad en la estimación del rendimiento agrícola de la caña de azúcar.
Descargas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0.
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes de la Licencia CC Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0):
Usted es libre de:
- Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
- Adaptar — remezclar, transformar y crear a partir del material
El licenciador no puede revocar estas libertades mientras cumpla con los términos de la licencia.
Bajo las condiciones siguientes:
- Reconocimiento — Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace.
- NoComercial — No puede utilizar el material para una finalidad comercial.
- No hay restricciones adicionales — No puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que legalmente restrinjan realizar aquello que la licencia permite.
La revista no se responsabiliza con las opiniones y conceptos emitidos en los trabajos, son de exclusiva responsabilidad de los autores. El Editor, con la asistencia del Comité de Editorial, se reserva el derecho de sugerir o solicitar modificaciones aconsejables o necesarias. Son aceptados para publicar trabajos científico originales, resultados de investigaciones de interés que no hayan sido publicados ni enviados a otra revista para ese mismo fin.
La mención de marcas comerciales de equipos, instrumentos o materiales específicos obedece a propósitos de identificación, no existiendo ningún compromiso promocional con relación a los mismos, ni por los autores ni por el editor.
Citas
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.
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.