Modelo de predicción del rendimiento del cultivo de arroz: ¿Los factores climáticos son determinantes?

La planificación y toma de decisiones de manejo del cultivo de arroz en chacras comerciales requieren de predicciones de rendimiento con alta precisión. Un modelo de análisis que contemple tanto la trayectoria histórica como las condiciones climáticas que afectan la chacra, permitiría obtener dichas...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Massa, Fernando, Rosas, Juan E., Pérez de Vida, Fernando, Marella, Muzio, Berberian, Natalia
Formato:	video
Lenguaje:	Español
Publicado:	2020
Materias:	Predicción Modelo longitudinal Datos climáticos
Acceso en línea:	http://hdl.handle.net/11086/16935
Aporte de:	Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba

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description	La planificación y toma de decisiones de manejo del cultivo de arroz en chacras comerciales requieren de predicciones de rendimiento con alta precisión. Un modelo de análisis que contemple tanto la trayectoria histórica como las condiciones climáticas que afectan la chacra, permitiría obtener dichas predicciones. La variabilidad en el rendimiento dentro de las chacras está altamente influenciada por la variación en el manejo actual del cultivo, como ser fecha de siembra, niveles de fertilización y fertilidad del suelo. Ha sido ampliamente estudiada la incidencia de factores climáticos en los rendimientos de varios cultivos. Específicamente en chacras comerciales de arroz, se sabe que los factores de manejo como lámina de agua y nivel de enmalezamiento afectan la variabilidad y particularmente la radiación solar se identificó como un factor limitante de la expresión del rendimiento entre años y fechas de siembra. En este trabajo se evaluó el efecto de incluir secuencialmente información climática, en un modelo predictivo del rendimiento de arroz que consideró la tendencia temporal y las condiciones de manejo. Los factores climáticos considerados fueron temperatura, velocidad del viento, humedad, presión atmosférica, precipitación y radiación. Los registros climáticos fueron semanales, a partir de la primera semana de Octubre, para cada una de las seis zafras evaluadas. Se concluye que incluir estos factores genera una disminución del error de predicción de hasta un 15%.
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author	Massa, Fernando Rosas, Juan E. Pérez de Vida, Fernando Marella, Muzio Berberian, Natalia
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