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Simulaciones de la producción de café en parcelas de Nicaragua y Costa Rica

by Ovalle Rivera, Oriana C; CATIE, Turrialba (Costa Rica). Escuela de Posgrado.
Type: materialTypeLabelArticleDescription: 28 páginas : 14 ilustraciones, 9 tablas ; 21.59 x 27.94 cm.Subject(s): COFFEA ARABICA | TERMINALIA AMAZONIA | ERYTHRINA POEPPIGIANA | MODELACION | CALIBRACION | MEDICION | MODELOS MATEMATICOS | PARCELAS | SOMBRA | NICARAGUA | COSTA RICA | CAMBIO CLIMATICO | AGROFORESTERIAOnline Resources: texto completo (Es) Summary: Los modelos de cultivos buscan simular variables de interés en respuesta a variables y parámetros de entrada. Estos modelos se diferencian porque dependiendo de su objetivo así mismo puede ser utilizado como herramienta en toma de decisiones. CAF2007 es un modelo de procesos básicos que busca simular rendimientos bajo sistemas agroforestales de café. El modelo tiene en cuenta los mecanismos y procesos que operan en la parcela (árbol, café, suelo, sitio, ambiente). Sin embargo, existen incertidumbres en procesos que se pueden reducir con calibraciones. Las calibraciones se realizan bajo estadística bayesiana y con el enfoque de las cadenas de Markov que generalmente usan modelos para calibrar parámetros. Sin embargo, muy pocos estudios han utilizado la calibración multisitio el cual puede bajar incertidumbres en los parámetros utilizando los datos medidos en todas las parcelas. Se realizó la calibración por sitio (individual), por conglomerado y multisitio en 12 parcelas repartidas en tres zonas agroecológicas que son fría-húmeda: Llano Bonito, caliente-húmeda: Cartago y caliente-seca: Masatepe. Los resultados muestran que las simulaciones de un modelo calibrado son mejores que un modelo sin calibrar. Las calibraciones individuales para Turrialba presentan altos R2 y bajos RMSE caso contrario de Masatepe que presenta altos RMSE y bajos R2. Al igual que las parcelas en conjunto calibradas para Turrialba y Masatepe. La calibración multisitio pierde poco RMSE en comparación con el conglomerado e individual. La validación de la parcela Mitch en la finca la Hammonia en Nicaragua con el modelo CAF2007 calibrado por multisitio presenta mejores ajustes que una simulación con parámetros sin calibrar, ya que se reduce la incertidumbre de los parámetros de los sitios calibrados.
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Tesis (Mag. Sc. en Agroforestería Tropical)-- CATIE. Escuela de Posgrado, Turrialba (Costa Rica), 2015

19 referencias bibliográficas

Los modelos de cultivos buscan simular variables de interés en respuesta a variables y parámetros de entrada. Estos modelos se diferencian porque dependiendo de su objetivo así mismo puede ser utilizado como herramienta en toma de decisiones. CAF2007 es un modelo de procesos básicos que busca simular rendimientos bajo sistemas agroforestales de café. El modelo tiene en cuenta los mecanismos y procesos que operan en la parcela (árbol, café, suelo, sitio, ambiente). Sin embargo, existen incertidumbres en procesos que se pueden reducir con calibraciones. Las calibraciones se realizan bajo estadística bayesiana y con el enfoque de las cadenas de Markov que generalmente usan modelos para calibrar parámetros. Sin embargo, muy pocos estudios han utilizado la calibración multisitio el cual puede bajar incertidumbres en los parámetros utilizando los datos medidos en todas las parcelas. Se realizó la calibración por sitio (individual), por conglomerado y multisitio en 12 parcelas repartidas en tres zonas agroecológicas que son fría-húmeda: Llano Bonito, caliente-húmeda: Cartago y caliente-seca: Masatepe. Los resultados muestran que las simulaciones de un modelo calibrado son mejores que un modelo sin calibrar. Las calibraciones individuales para Turrialba presentan altos R2 y bajos RMSE caso contrario de Masatepe que presenta altos RMSE y bajos R2. Al igual que las parcelas en conjunto calibradas para Turrialba y Masatepe. La calibración multisitio pierde poco RMSE en comparación con el conglomerado e individual. La validación de la parcela Mitch en la finca la Hammonia en Nicaragua con el modelo CAF2007 calibrado por multisitio presenta mejores ajustes que una simulación con parámetros sin calibrar, ya que se reduce la incertidumbre de los parámetros de los sitios calibrados.

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