Metodología para la reducción de la incertidumbre introducida por la variabilidad espacial en modelos de rendimiento de cultivos
Las predicciones del rendimiento espacial deben lidiar con la incertidumbre asociada a la variabilidad espacial; la que hoy en día puede ser cuantificada y caracterizada con herramientas desarrolladas en las últimas décadas. La presente investigación propone una metodología para estimar el sesgo int...
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Tesis |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2014
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10568/155151 |
| _version_ | 1855541875078856704 |
|---|---|
| author | Carbajal, M. |
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| author_facet | Carbajal, M. |
| author_sort | Carbajal, M. |
| collection | Repository of Agricultural Research Outputs (CGSpace) |
| description | Las predicciones del rendimiento espacial deben lidiar con la incertidumbre
asociada a la variabilidad espacial; la que hoy en día puede ser cuantificada y
caracterizada con herramientas desarrolladas en las últimas décadas. La presente
investigación propone una metodología para estimar el sesgo introducido al ignorar la
disminución del rendimiento debido a la variabilidad espacial. Teorías no-lineales e
información de percepción remota de los Andes se utilizaron para clasificar y crear una
matriz de pesos de las zonas con productividad similar. Los pesos fueron asignados a los
resultados de un modelo geoespacial de productividad potencial de papa. Los resultados
mostraron que las técnicas convencionales de modelado, no consideran la variabilidad
espacial, sobrestiman enormemente las áreas y producción posibles. Siendo estas
magnitudes no menos importantes que los cambios esperados asociados a las
proyecciones de cambio climático. La metodología propuesta podría ser una
aproximación adecuada para la consideración de la variabilidad espacial en el
modelamiento de cultivos, con la ventaja de ser un método que se puede aplicar a
diferentes escalas espaciales. |
| format | Tesis |
| id | CGSpace155151 |
| institution | CGIAR Consortium |
| language | Español |
| publishDate | 2014 |
| publishDateRange | 2014 |
| publishDateSort | 2014 |
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| spelling | CGSpace1551512025-11-06T14:19:34Z Metodología para la reducción de la incertidumbre introducida por la variabilidad espacial en modelos de rendimiento de cultivos Carbajal, M. climate change crops Las predicciones del rendimiento espacial deben lidiar con la incertidumbre asociada a la variabilidad espacial; la que hoy en día puede ser cuantificada y caracterizada con herramientas desarrolladas en las últimas décadas. La presente investigación propone una metodología para estimar el sesgo introducido al ignorar la disminución del rendimiento debido a la variabilidad espacial. Teorías no-lineales e información de percepción remota de los Andes se utilizaron para clasificar y crear una matriz de pesos de las zonas con productividad similar. Los pesos fueron asignados a los resultados de un modelo geoespacial de productividad potencial de papa. Los resultados mostraron que las técnicas convencionales de modelado, no consideran la variabilidad espacial, sobrestiman enormemente las áreas y producción posibles. Siendo estas magnitudes no menos importantes que los cambios esperados asociados a las proyecciones de cambio climático. La metodología propuesta podría ser una aproximación adecuada para la consideración de la variabilidad espacial en el modelamiento de cultivos, con la ventaja de ser un método que se puede aplicar a diferentes escalas espaciales. 2014 2024-10-03T16:30:06Z 2024-10-03T16:30:06Z Thesis https://hdl.handle.net/10568/155151 es Open Access application/pdf Carbajal, M. 2014. Metodología para la reducción de la incertidumbre introducida por la variabilidad espacial en modelos de rendimiento de cultivos. Master's thesis. Universidad Nacional Agraria La Molina. 101 p. |
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