Forecasting of yields in Jarillo peach crops at the Province of Pamplona using random variables (2022)
Introducción— Como resultado de un proyecto de investigación, en este artículo se muestra el pronóstico de rendimiento de cultivo de durazno variedad jarillo. Para ello se diseñó un modelo para simular la producción de frutos de durazno generando variables aleatorias de cantidad de frutos y peso total, a partir de distribuciones de probabilidad deducidas a partir de muestras de cultivos. Objetivo— Pronosticar el rendimiento de un cultivo de durazno, mediante la simulación de variables que siguen una distribución de probabilidad asociadas al mismo, obteniendo un comportamiento estadístico similar a un escenario de producción real. Metodología—Se hizo revisión bibliográfica de estudios sobre pronóstico de producción en otras especies vegetales. También se tomaron muestras de producción en haciendas de diversos pisos térmicos y se hizo un análisis de regresión lineal a intervalo fijo (stepwise) teniendo como variable dependiente el rendimiento y como variable independiente las dimensiones físicas de la rama. Además, se tomaron datos sobre la distribución de probabilidad de producción y con base en ella se diseñó e implementó un software simulador, con el cual se hicieron diversas simulaciones de escenarios de producción. Resultados— Se obtuvieron modelos con menor número de variables resultantes de aplicar el procedimiento “stepwise” para pronosticar el número de frutos y rendimiento. Al caracterizar variables de entrada, se pasó a construir el modelo matemático con entradas aleatorias para pronosticar el rendimiento, tales como el área del cultivo, sistema de siembra, densidad de siembra, edad del cultivo y longitud de rama, área foliar, diámetros del fruto entre otras variables. Conclusiones— Se logró demostrar que es factible pronosticar la el rendimiento de cultivo de duraznos en varios supuestos, a partir de muestras observadas en escenarios de producción real. Se logró implementar un modelo de pronóstico basado en variables aleatorias, cuya variabilidad con respecto a datos reales es significativamente pequeña.