Predicción de rendimiento en chacras: ¿qué es importante?

Obtener buenas predicciones de rendimiento en las chacras que remiten su producción a la empresa SAMAN S.A. es prioridad tanto para la planificación como para la toma de decisiones de manejo del cultivo. Identificar cuáles son las variables de mayor influencia en el rendimiento, y utilizarlas en un...

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Main Author:	Berberian, Natalia (author)
Other Authors:	Rosas, Juan (author), Pérez de Vida, Fernando (author), Marella, Muzio (author), Massa, Fernando (author)
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Language:	Spanish
Published:	2020
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description	Obtener buenas predicciones de rendimiento en las chacras que remiten su producción a la empresa SAMAN S.A. es prioridad tanto para la planificación como para la toma de decisiones de manejo del cultivo. Identificar cuáles son las variables de mayor influencia en el rendimiento, y utilizarlas en un modelo estadístico que contemple su trayectoria histórica es una alternativa metodológica con fuerte sustento teórico para obtener dichas predicciones. La variabilidad en el rendimiento del cultivo de arroz en Uruguay está fuertemente influenciada por la variación en el manejo actual del cultivo, en particular la fecha de siembra. A su vez la variabilidad en la fertilidad del suelo es afectada en gran medida por el uso previo del suelo así como por el manejo del cultivo actual. Específicamente en chacras comerciales, el nivel de enmalezamiento y la lámina de riego están muy relacionados con la variación de rendimiento del cultivo. El uso de modelos mixtos que incorporan en el análisis la posible presencia de correlación temporal y la heterogeneidad entre establecimientos, permitiría identificar patrones subyacentes a la estructura de los datos. Los objetivos de este estudio son; la obtención de un modelo de rendimiento de arroz en condiciones productivas, que considere tanto factores relacionados al manejo del cultivo como la tendencia temporal; identificar cuáles son las variables determinantes del rendimiento y la importancia relativa de cada una, en la capacidad predictiva de dicho modelo. Se pretende utilizar los datos que se generan actualmente en forma rutinaria, obteniendo predicciones insesgadas e independientes de criterios subjetivos
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