MODELO DE PREDICCIÓN PARA LOS FACTORES QUE INFLUYEN EN EL RENDIMIENTO DEL CULTIVO DE PAPA (Solanum tuberosum) EN ECUADOR

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33936/revbasdelaciencia.v8i2.5403

Palabras clave:

papa, regresión lineal múltiple, rendimiento, Ecuador

Resumen

En este estudio se generó el modelo de regresión múltiple para predecir el rendimiento del cultivo de papa (Solanum tuberosum) en Ecuador, utilizando el registro anual de la producción de las Encuestas de Superficie y Producción Agropecuaria para el periodo 2002-2019. Las variables independientes consideradas, fueron la superficie sembrada con semillas comunes, mejoradas y certificadas, prácticas de cultivo, volumen de venta y superficie sembrada, perdida y cosechada.  Los resultados evidencian que el rendimiento se ve influenciado por cinco variables independientes como son:  semilla mejorada, riego, aplicación de fertilizantes, helada y otros. El modelo de regresión múltiple presenta un buen ajuste con un coeficiente de determinación de 0,86, un RMSE de 1,014 ton/ha y un MAE significativamente bajo (0,024 ton/ha), el cual ayuda a verificar el arreglo del modelo. Por otra parte, la evaluación del incremento del rendimiento (p≤0.01) reveló tasas de crecimiento promedio anual entre 0,87 y 2,07% para las provincias de Tungurahua (0,87%), Pichincha (1,26%), Chimborazo (1,54%), Carchi (1,71%), Cotopaxi (1,91%) y Bolívar (2,07%). La predicción del rendimiento del cultivo de papa en Ecuador se centra principalmente en la influencia de los factores climáticos y tecnologías de cultivo. Es importante que las acciones políticas permitan que los agricultores tengan acceso al crédito y favorezca el uso de tecnologías de manejos del cultivo como el riego, fertilización y controles fitosanitarios.

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Citas

Abrougui, K., Gabsi, K., Mercatoris, B., Khemis, C., Amami, R., & Chehaibi, S. (2019). Prediction of organic potato yield using tillage systems and soil properties by artificial neural network (ANN) and multiple linear regressions (MLR). Soil and Tillage Research, 190, 202–208. https://doi.org/10.1016/j.still.2019.01.011

Afrasiabian, B., & Eftekhari, M. (2022). Prediction of mode I fracture toughness of rock using linear multiple regression and gene expression programming. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2022.03.008

Amare, T., Bazie, Z., Alemu, E., Alemayehu, B., Tenagne, A., Kerebh, B., Taye, Y., Awoke, A., Feyisa, T., & Kidanu, S. (2022). Yield of potato (Solanum tuberosum L.) increased by more than two-folds through nitrogen and phosphorus fertilizers in the highlands of North-Western Ethiopia. Heliyon, 8(10), e11111. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e11111

Ávila-Valdés, A., Quinet, M., Lutts, S., Martínez, J. P., & Lizana, X. C. (2020). Tuber yield and quality responses of potato to moderate temperature increase during Tuber bulking under two water availability scenarios. Field Crops Research, 251, 107786. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2020.107786

Binyamin, R., Ahmed, N., Ashraf, W., Li, Y., Ghani, M. U., Zeshan, M. A., Ali, S., Khan, A. U. R., Ahmed, R., Ahmed, M. A. A., Aljowaie, R. M., Alkahtani, A. M., & Vachova, P. (2022). Prediction of mungbean yellow mosaic virus disease using multiple regression models. Journal of King Saud University - Science, 102094. https://doi.org/10.1016/j.jksus.2022.102094

Bocco, M., Sayago, S., & Violini, S. (2015). Modelos simples para estimar rendimiento de cultivos agrícolas a partir de imágenes satelitales: Una herramienta para la planificación. 2(2), 10.

Cavatassi, R., Salazar, L., González-Flores, M., & Winters, P. (2011). How do Agricultural Programmes Alter Crop Production? Evidence from Ecuador. Journal of Agricultural Economics, 62(2), 403-428. https://doi.org/10.1111/j.1477-9552.2010.00279.x

Chengot, R., Knox, J. W., Coxon, G., Cojocaru, G., & Holman, I. P. (2023). An enhanced version of the D-Risk decision support webtool for multi-scale management of water abstraction and drought risks in irrigated agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 204, 107516. https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107516

Doan, C. C., & Tanaka, M. (2022). Relationships between Tomato Cluster Growth Indices and Cumulative Environmental Factors during Greenhouse Cultivation. Scientia Horticulturae, 295, 110803. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2021.110803

ESPAC. (2017). Encuesta de Superficie y Producción Agropecuaria Continua. Presentación Principales Resultados ESPAC -INEC 2017.pdf.

ESPAC. (2021). Principales resultados-ESPAC_2021. INEC. https://www.ecuadorencifras.gob.ec/documentos/web-inec/Estadisticas_agropecuarias/espac/espac-2021/Principales%20resultados-ESPAC_2021.pdf. https://www.ecuadorencifras.gob.ec/documentos/web-inec/Estadisticas_agropecuarias/espac/espac-2021/Principales%20resultados-ESPAC_2021.pd

Etemadi, S., & Khashei, M. (2021). Etemadi multiple linear regression. Measurement, 186, 110080. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2021.110080

FAO. (2022). Duplicar la producción mundial de papa en 10 años es posible. Congreso Mundial de la Papa. Https://www.fao.org/newsroom/detail/doubling-global-potato-production-in-10-years-is-possible/es. Newsroom. https://www.fao.org/newsroom/detail/doubling-global-potato-production-in-10-years-is-possible/es

Feng, W., Liu, Y., Kong, X., Chen, Y., & Pan, J. (2018). Spatial and Temporal Variation of Grain Production and Its Influencing Factors at the County Level in China. https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2018.05.018

Ghani, I. M. M., & Ahmad, S. (2010). Stepwise Multiple Regression Method to Forecast Fish Landing. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 8, 549–554. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2010.12.076

Gómez-Gómez, M., Danglot-Banck, C., & Vega-Franco, L. (2003). Sinopsis de pruebas estadísticas no paramétricas. Cuándo usarlas. 70(2), 10.

Haverkort, A. J., Franke, A. C., Steyn, J. M., Pronk, A. A., Caldiz, D. O., & Kooman, P. L. (2015). A Robust Potato Model: LINTUL-POTATO-DSS. Potato Research, 58(4), 313–327. https://doi.org/10.1007/s11540-015-9303-7

Hosseinzadeh, A., Baziar, M., Alidadi, H., Zhou, J. L., Altaee, A., Najafpoor, A. A., & Jafarpour, S. (2020). Application of artificial neural network and multiple linear regression in modeling nutrient recovery in vermicompost under different conditions. Bioresource Technology, 303, 122926. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2020.122926

Hunt, J. R., Lilley, J. M., Trevaskis, B., Flohr, B. M., Peake, A., Fletcher, A., Zwart, A. B., Gobbett, D., & Kirkegaard, J. A. (2019). Early sowing systems can boost Australian wheat yields despite recent climate change. Nature Climate Change, 9(3), Art. 3. https://doi.org/10.1038/s41558-019-0417-9

Iizumi, T., & Ramankutty, N. (2016). Changes in yield variability of major crops for 1981–2010 explained by climate change. Environmental Research Letters, 11(3), 034003. https://doi.org/10.1088/1748-9326/11/3/034003

INEC. (2017). Glosario de la encuesta de superficie y producción agropecuaria continua. Definiciones básicas.

INEC. (2020). Encuesta de Superficie y Producción Agropecuaria Continua 2020. https://www.ecuadorencifras.gob.ec/documentos/web-inec/Estadisticas_agropecuarias/espac/espac-2020/Presentacion%20ESPAC%202020.pdf

INIA. (2017). ,Manual del cultivo de la papa en Chile. Instituto de Desarrollo Agropecuario—Instituto de Investigaciones Agropecuarias. Boletín INIA N° 375.pdf. https://biblioteca.inia.cl/bitstream/handle/20.500.14001/6706/Bolet%C3%ADn%20INIA%20N%C2%B0%20375?sequence=1&isAllowed=y

Kukal, M. S., & Irmak, S. (2018). Climate-Driven Crop Yield and Yield Variability and Climate Change Impacts on the U.S. Great Plains Agricultural Production. Scientific Reports, 8(1), Art. 1. https://doi.org/10.1038/s41598-018-21848-2

Liu, X., Zhou, T., Zhang, X., Zhang, S., Liang, X., Gani, R., & Kontogeorgis, G. M. (2018). Application of COSMO-RS and UNIFAC for ionic liquids based gas separation. Chemical Engineering Science, 192, 816–828. https://doi.org/10.1016/j.ces.2018.08.002

Liu, Y., Heuvelink, G. B. M., Bai, Z., He, P., Xu, X., Ding, W., & Huang, S. (2021). Analysis of spatio-temporal variation of crop yield in China using stepwise multiple linear regression. Field Crops Research, 264, 108098. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2021.108098

Lutaladio, N., & Castaldi, L. (2009). Potato: The hidden treasure. Journal of Food Composition and Analysis, 22(6), 491–493. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2009.05.002

Montemayor Trejo, J. A., Munguía López, J., Segura Castruita, M. Á., Yescas Coronado, P., Orozco Vidal, J. A., Woo Reza, J. L., Montemayor Trejo, J. A., Munguía López, J., Segura Castruita, M. Á., Yescas Coronado, P., Orozco Vidal, J. A., & Woo Reza, J. L. (2017). La regresión lineal en la evaluación de variables de ingeniería de riego agrícola y del cultivo de maíz forrajero. Acta universitaria, 27(1), 40–44. https://doi.org/10.15174/au.2017.1255

Pahlavan-Rad, M. R., Dahmardeh, K., Hadizadeh, M., Keykha, G., Mohammadnia, N., Gangali, M., Keikha, M., Davatgar, N., & Brungard, C. (2020). Prediction of soil water infiltration using multiple linear regression and random forest in a dry flood plain, eastern Iran. CATENA, 194, 104715. https://doi.org/10.1016/j.catena.2020.104715

Petropoulos, S. A., Fernandes, Â., Polyzos, N., Antoniadis, V., Barros, L., & C. F.R. Ferreira, I. (2020). The Impact of Fertilization Regime on the Crop Performance and Chemical Composition of Potato (Solanum tuberosum L.) Cultivated in Central Greece. Agronomy, 10(4), Art. 4. https://doi.org/10.3390/agronomy10040474

Raymundo, R., Asseng, S., Prasad, R., Kleinwechter, U., Condori, B., Bowen, W., Wolf, J., Olesen, J. E., Dong, Q., Zotarelli, L., Gastelo, M., Alva, A., Travasso, M., & Arora, V. (2018). Global field experiments for potato simulations. Open Data Journal for Agricultural Research, 4, 35–44. https://doi.org/10.18174/odjar.v4i0.15813

Salcedo, S., & Guzmán, L. (2014). Recomendaciones de Política. Agricultura Familiar en América Latina y el Caribe. FAO. 486.

Shastry, A., Sanjay, H. A., & Bhanusree, E. (2017). Prediction of Crop Yield Using Regression Techniques. Int. J. SoftComput., 7.

Singaña, D. (2021). Los límites de la productividad del cultivo de papa en Ecuador entre 2017 y 2018. Revista Latinoamericana de la Papa, 25(1), Art. 1. https://doi.org/10.37066/ralap.v25i1.416

Vasco, C., Torres, B., Jácome, E., Torres, A., Eche, D., & Velasco, C. (2021). Use of chemical fertilizers and pesticides in frontier areas: A case study in the Northern Ecuadorian Amazon. Land Use Policy, 107, 105490. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105490

Publicado

2023-05-01

Número

Sección

Ciencias Matemáticas