Variables meteorológicas que influyen en el rendimiento de la caña de azúcar en el sur de Guatemala

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Las fluctuaciones del rendimiento de la caña de azúcar a nivel mundial dependen del clima y su variabilidad temporal. En países como México, Etiopía, Brasil, Argentina, y Honduras, se ha estudiado la influencia de variables meteorológicas sobre el rendimiento de la caña de azúcar para aprovechar los...

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Autor principal: Orrego León, Elmer Adolfo
Otros Autores: Hurtado, Rafael Horacio
Formato: Tesis de maestría publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2019
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6671_OrregoLeon
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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description Las fluctuaciones del rendimiento de la caña de azúcar a nivel mundial dependen del clima y su variabilidad temporal. En países como México, Etiopía, Brasil, Argentina, y Honduras, se ha estudiado la influencia de variables meteorológicas sobre el rendimiento de la caña de azúcar para aprovechar los resultados y optimizar el rendimiento. En Guatemala estos índices han sido poco investigados, a pesar de ser el principal cultivo agrícola que aporta al PIB del país. El cultivo se desarrolla en la zona sur del país y abarca una superficie de 268,735 hectáreas, con una producción de 2,822,590 toneladas de azúcar, de las cuales el 30% se utiliza para abastecer el mercado nacional y el 70% se exporta, generando USD 825 millones de dólares de ingreso según datos del año 2017. Por lo que el objetivo del presente trabajo es analizar y comprender la influencia de las variables meteorológicas sobre el rendimiento de la caña de azúcar y generar modelos de estimación del rendimiento. Se analizaron dos bases de datos con escala diferente; una a nivel de país y otra a nivel de lote. Los primeros datos a nivel de país corresponden a las zafras comprendidas entre los periodos 1975/76 hasta 2014/15. A nivel de lote, se utilizaron 32,453 datos de rendimiento, correspondientes a las zafras 2003/04 hasta 2017/18 pertenecientes al ingenio la Unión S.A. (latitud 14.27, longitud -91.10). A nivel país se analizó la influencia de las variables meteorológicas desde las etapas fenológicas de rebrote hasta la cosecha (12 meses de edad), y a nivel de lote, desde la elongación (rápido crecimiento) hasta la maduración (desde uno hasta el séptimo mes previo a la cosecha). A nivel país se evaluaron siete variables (temperatura máxima, media, mínima, amplitud térmica, precipitación, humedad relativa y evapotranspiración potencial) calculados a partir de datos diarios (1975-2015) de estaciones meteorológicas convencionales. A nivel lote, se evaluaron 11 variables (velocidad del viento máxima y media, temperatura máxima, media y mínima, amplitud térmica, radiación solar, humedad relativa, precipitación, días sin precipitación y evapotranspiración potencial) y se utilizaron datos recolectados cada 15 minutos de estaciones meteorológicas automáticas, las cuales reciben control de calidad semanal y mantenimiento mensual. Los datos de rendimiento a nivel de lote que se utilizaron fueron seleccionados por las siguientes características; cultivados en el estrato bajo (40-100 m.s.n.m.), con 12 meses antes de su cosecha, la variedad CP 722086 (representa el 60% de las variedades del ingenio), lotes con al menos 11 años de rendimiento continuo, lotes que fueron cosechados en diciembre, marzo y abril. A nivel país, los índices de temperatura máxima y media, amplitud térmica, precipitación, humedad relativa y evapotranspiración potencial fueron altamente significativos durante agosto, cuando los cañaverales se encuentran en las etapas de macollamiento y elongación. Mientras la temperatura mínima fue altamente significativa en abril, cuando los cañaverales que quedan por cosechar (abril y mayo) están en la etapa de maduración. A nivel de lote, los índices que influyen para las cosechas (diciembre, marzo y abril) son: velocidad máxima del viento, temperatura máxima, media y mínima, radiación solar, humedad relativa, precipitación, días sin precipitación y evapotranspiración potencial. Los índices que no son comunes en ambas cosechas son: amplitud térmica, considerada para diciembre y marzo, y la velocidad media del viento para la cosecha de abril. Cabe mencionar que hay índices pueden influir en el rendimiento dependiendo del mes de cosecha del lote, los elementos del clima y el tiempo, de cada índice durante el año, la edad y la etapa fenológica del cañaveral. El modelo creado a nivel país, estima el rendimiento con los índices humedad relativa y evapotranspiración del mes de agosto, con un coeficiente de determinación ajustado de 0.54; lo que permite estimar el rendimiento tres meses antes del inicio de la zafra. A nivel lote se obtuvieron tres modelos de estimación de rendimiento, aunque solo se recomienda utilizar para lotes cosechados en diciembre. Para lotes cosechados en diciembre, los índices seleccionados son; precipitación de julio y evapotranspiración de noviembre y diciembre.
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spelling tesis:tesis_n6671_OrregoLeon2023-10-02T20:20:51Z Variables meteorológicas que influyen en el rendimiento de la caña de azúcar en el sur de Guatemala Effects of meteorological variables on the performance of sugarcane in southern Guatemala Orrego León, Elmer Adolfo Hurtado, Rafael Horacio Fernández Long, María Las fluctuaciones del rendimiento de la caña de azúcar a nivel mundial dependen del clima y su variabilidad temporal. En países como México, Etiopía, Brasil, Argentina, y Honduras, se ha estudiado la influencia de variables meteorológicas sobre el rendimiento de la caña de azúcar para aprovechar los resultados y optimizar el rendimiento. En Guatemala estos índices han sido poco investigados, a pesar de ser el principal cultivo agrícola que aporta al PIB del país. El cultivo se desarrolla en la zona sur del país y abarca una superficie de 268,735 hectáreas, con una producción de 2,822,590 toneladas de azúcar, de las cuales el 30% se utiliza para abastecer el mercado nacional y el 70% se exporta, generando USD 825 millones de dólares de ingreso según datos del año 2017. Por lo que el objetivo del presente trabajo es analizar y comprender la influencia de las variables meteorológicas sobre el rendimiento de la caña de azúcar y generar modelos de estimación del rendimiento. Se analizaron dos bases de datos con escala diferente; una a nivel de país y otra a nivel de lote. Los primeros datos a nivel de país corresponden a las zafras comprendidas entre los periodos 1975/76 hasta 2014/15. A nivel de lote, se utilizaron 32,453 datos de rendimiento, correspondientes a las zafras 2003/04 hasta 2017/18 pertenecientes al ingenio la Unión S.A. (latitud 14.27, longitud -91.10). A nivel país se analizó la influencia de las variables meteorológicas desde las etapas fenológicas de rebrote hasta la cosecha (12 meses de edad), y a nivel de lote, desde la elongación (rápido crecimiento) hasta la maduración (desde uno hasta el séptimo mes previo a la cosecha). A nivel país se evaluaron siete variables (temperatura máxima, media, mínima, amplitud térmica, precipitación, humedad relativa y evapotranspiración potencial) calculados a partir de datos diarios (1975-2015) de estaciones meteorológicas convencionales. A nivel lote, se evaluaron 11 variables (velocidad del viento máxima y media, temperatura máxima, media y mínima, amplitud térmica, radiación solar, humedad relativa, precipitación, días sin precipitación y evapotranspiración potencial) y se utilizaron datos recolectados cada 15 minutos de estaciones meteorológicas automáticas, las cuales reciben control de calidad semanal y mantenimiento mensual. Los datos de rendimiento a nivel de lote que se utilizaron fueron seleccionados por las siguientes características; cultivados en el estrato bajo (40-100 m.s.n.m.), con 12 meses antes de su cosecha, la variedad CP 722086 (representa el 60% de las variedades del ingenio), lotes con al menos 11 años de rendimiento continuo, lotes que fueron cosechados en diciembre, marzo y abril. A nivel país, los índices de temperatura máxima y media, amplitud térmica, precipitación, humedad relativa y evapotranspiración potencial fueron altamente significativos durante agosto, cuando los cañaverales se encuentran en las etapas de macollamiento y elongación. Mientras la temperatura mínima fue altamente significativa en abril, cuando los cañaverales que quedan por cosechar (abril y mayo) están en la etapa de maduración. A nivel de lote, los índices que influyen para las cosechas (diciembre, marzo y abril) son: velocidad máxima del viento, temperatura máxima, media y mínima, radiación solar, humedad relativa, precipitación, días sin precipitación y evapotranspiración potencial. Los índices que no son comunes en ambas cosechas son: amplitud térmica, considerada para diciembre y marzo, y la velocidad media del viento para la cosecha de abril. Cabe mencionar que hay índices pueden influir en el rendimiento dependiendo del mes de cosecha del lote, los elementos del clima y el tiempo, de cada índice durante el año, la edad y la etapa fenológica del cañaveral. El modelo creado a nivel país, estima el rendimiento con los índices humedad relativa y evapotranspiración del mes de agosto, con un coeficiente de determinación ajustado de 0.54; lo que permite estimar el rendimiento tres meses antes del inicio de la zafra. A nivel lote se obtuvieron tres modelos de estimación de rendimiento, aunque solo se recomienda utilizar para lotes cosechados en diciembre. Para lotes cosechados en diciembre, los índices seleccionados son; precipitación de julio y evapotranspiración de noviembre y diciembre. The worldwide fluctuations of the sugarcane performance are up to the climate and its temporal variability. In countries such as Mexico, Ethiopia, Brazil, Argentina, and Honduras, the influence of the weather indexes over the performance of sugar cane has been researched to take advantage of it. In other hand, in Guatemala those variables and their influence over sugar cane performance has been barely researched, despite the fact that this is the main agriculture product that contributes to the GDP of the country. Sugarcane is located in the south of the country, in a surface of 268,735 ha of crops, with a total production of 2,822,590 tons of sugar, which 30% out of it are for the local market, while the 70% is exported, generating USD 825 million income for the country in 2017. The research and comprehension of the influence of those weather variables over the performance of sugar cane has not been sufficiently developed in southern Guatemala. Thus the objective of this project is to analyze and comprehend the influence of weather variables over the performance of sugar cane, and then to create models to estimate performance. Two data bases with different measurements were analyzed. One at the country level, and the other one at the plot level. Data at the level country was analyzed from the harvest 1975/1976 until 2014/2015, data obtained from the document "Historic series of production, exports, and consumption of sugar in Guatemala", while for the plot level data 32453 performance data were used, since the harvest 2003/2004 until the 2017/2018 of the La Union Sugar Mill. At the country level, the influence of the variables was analyzed from regrowth until harvest (12 months old), and at the plot level, from one up to seven months before harvest. At the country level, seven variables were evaluated (maximum, average and minimum temperature, thermal amplitude, rainfall, relative humidity, and potential evapotranspiration) calculated from daily data (1975-2015) gathered through conventional weather stations. At the country level, 11 variables were evaluated (maximum and average speed; maximum, average, and minimum temperature, thermal amplitude, solar radiation, relative humidity, rainfall, days without rainfall, and potential evapotranspiration) and we used data collected every 15 minutes from automated weather stations, which receive weekly quality control and monthly maintenance. A quality control check procedure was performed in both weather and performance data basis. Also, the leftovers were calculated to delete trends in the variables and the technological effect in the performance data. Performance data at the plot level that was used were chosen due to the following characteristics: crops in the low stratum (40-100 meters above sea level) 12 months before harvest with the CP722086 variety (represents 60% of the varieties of the sugar mill), plots with at least 11 years of continuous performance, and plots that were harvested in December, March, and April. To identify the influence of the variables, the Spearman correlations were used. To elaborate the models, the Stepwise Forward multiple regression method was used. At the country level, the variables of maximum and average temperature, thermal amplitude, rainfall, relative humidity, and potential evapotranspiration were highly significant during August, when the sugar cane fields are in the elongation and tiller stages. While the minimum temperature was highly significant in April, when the sugar cane fields that are still to be harvested (April and May) are in the ripening stage. While at the plot level, the variables that influence for the harvest in December, March, and April are: maximum wind speed, maximum, average, and minimum temperature, solar radiation, relative humidity, rainfall, days without rainfall, and potential evapotranspiration. The indexes that are not common between both harvest are: thermal amplitude, considered for December and March, and the average wind speed for the harvest of April. Variables can influence in the performance due to the month of harvest for the plot, the climate advancement for each variable during the year, the age, and phenological stage of the sugar cane. The model created at the country level estimates performance with the indexes relative humidity and evapotranspiration for August, with a coefficient of determination adjusted to 0.54, which allows to estimate performance three months in advance of harvesting. At the plot level, three performance models in function of the harvesting month were obtained. It is only recommended to use the generated models for batches harvested in December. For the plots harvested in December, the chosen indexes are: rainfall in July and evapotranspiration in November and December. Fil: Orrego León, Elmer Adolfo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2019-06-11 info:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestría info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6671_OrregoLeon

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