Metodología para generar recomendaciones en cultivos de maíz basado en análisis de datos (Buena Milpa)
La presentación muestra una metodología para generar recondaciones de cultivos basados en análisis de datos. El análisis de variables clave para el rendimiento de cultivos sugiere que un manejo adecuado de malezas y el uso de tecnologías durante el ciclo del cultivo contribuyen a un mejor rendimient...
| Autores principales: | , , , , , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Ponencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10568/162706 |
| _version_ | 1855542736012181504 |
|---|---|
| author | Jaimes, Diana Gonzalez, Carlos Arturo Llanos, Lizeth Estrada, Oscar Barrios, Camilo Agudelo, Diego Navarro Racines, Carlos Jimenez, Daniel Gardeazabal, Andrea Ramirez Villegas, Julian |
| author_browse | Agudelo, Diego Barrios, Camilo Estrada, Oscar Gardeazabal, Andrea Gonzalez, Carlos Arturo Jaimes, Diana Jimenez, Daniel Llanos, Lizeth Navarro Racines, Carlos Ramirez Villegas, Julian |
| author_facet | Jaimes, Diana Gonzalez, Carlos Arturo Llanos, Lizeth Estrada, Oscar Barrios, Camilo Agudelo, Diego Navarro Racines, Carlos Jimenez, Daniel Gardeazabal, Andrea Ramirez Villegas, Julian |
| author_sort | Jaimes, Diana |
| collection | Repository of Agricultural Research Outputs (CGSpace) |
| description | La presentación muestra una metodología para generar recondaciones de cultivos basados en análisis de datos. El análisis de variables clave para el rendimiento de cultivos sugiere que un manejo adecuado de malezas y el uso de tecnologías durante el ciclo del cultivo contribuyen a un mejor rendimiento. Además, los terrenos con menor pendiente y la siembra de siete semillas por mata optimizan los resultados, aunque es necesario conocer cuántas de estas semillas germinan. Las condiciones climáticas también son determinantes: se necesita una precipitación acumulada de alrededor de 1000 mm, mientras que una radiación acumulada que exceda los 4.2 GJ/m² por día puede reducir el rendimiento esperado. |
| format | Ponencia |
| id | CGSpace162706 |
| institution | CGIAR Consortium |
| language | Español |
| publishDate | 2024 |
| publishDateRange | 2024 |
| publishDateSort | 2024 |
| record_format | dspace |
| spelling | CGSpace1627062025-11-05T12:36:24Z Metodología para generar recomendaciones en cultivos de maíz basado en análisis de datos (Buena Milpa) Jaimes, Diana Gonzalez, Carlos Arturo Llanos, Lizeth Estrada, Oscar Barrios, Camilo Agudelo, Diego Navarro Racines, Carlos Jimenez, Daniel Gardeazabal, Andrea Ramirez Villegas, Julian maize data analysis yield gap climatic data-climate data soil analysis digital innovation La presentación muestra una metodología para generar recondaciones de cultivos basados en análisis de datos. El análisis de variables clave para el rendimiento de cultivos sugiere que un manejo adecuado de malezas y el uso de tecnologías durante el ciclo del cultivo contribuyen a un mejor rendimiento. Además, los terrenos con menor pendiente y la siembra de siete semillas por mata optimizan los resultados, aunque es necesario conocer cuántas de estas semillas germinan. Las condiciones climáticas también son determinantes: se necesita una precipitación acumulada de alrededor de 1000 mm, mientras que una radiación acumulada que exceda los 4.2 GJ/m² por día puede reducir el rendimiento esperado. 2024-11 2024-11-25T11:17:35Z 2024-11-25T11:17:35Z Presentation https://hdl.handle.net/10568/162706 es Open Access application/pdf Jaimes, D.; Gonzalez, C.A.; Llanos, L.; Estrada, O.; Barrios, C.; Agudelo, D.; Navarro Racines, C.; Jimenez, D.; Gardeazabal, A.; Ramirez Villegas, J. (2024) Metodología para generar recomendaciones en cultivos de maíz basado en análisis de datos (Buena Milpa). Work package 4: InnovaHub networks for agrifood innovation and scaling. 50 sl. |
| spellingShingle | maize data analysis yield gap climatic data-climate data soil analysis digital innovation Jaimes, Diana Gonzalez, Carlos Arturo Llanos, Lizeth Estrada, Oscar Barrios, Camilo Agudelo, Diego Navarro Racines, Carlos Jimenez, Daniel Gardeazabal, Andrea Ramirez Villegas, Julian Metodología para generar recomendaciones en cultivos de maíz basado en análisis de datos (Buena Milpa) |
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