Modelos bioinspirados para agricultura específica por sitio en caña de azúcar y frutas tropicales

La heterogeneidad de la agricultura y su vulnerabilidad a condiciones de alta variabilidad, han conducido a generar tecnologías ajustadas a condiciones específicas, que en muchas ocasiones son desarrolladas por los propios agricultores. A lo largo de la historia los agricultores han observado las di...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Cock, James, Sánchez, Jaiver Danilo, Amaya, Alvaro, Isaacs, Camilo H., Acuña, Einar Anderson, Pérez Uribe, Carlos Andrés, Jiménez Rodas, Daniel Ricardo, Satizabal Mejía, Héctor Fabio, Barreto Sanz, Miguel Arturo, Jarvis, Andrew, Sánchez, Myriam
Formato: Capítulo de libro
Lenguaje:Español
Publicado: Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural 2018
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12324/19910
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Satizabal Mejía, Héctor Fabio
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description La heterogeneidad de la agricultura y su vulnerabilidad a condiciones de alta variabilidad, han conducido a generar tecnologías ajustadas a condiciones específicas, que en muchas ocasiones son desarrolladas por los propios agricultores. A lo largo de la historia los agricultores han observado las diferencias presentadas entre sitios, incluso al nivel de la misma finca, adaptando las prácticas más adecuadas a cada condición, por ejemplo, los agricultores dividen sus lotes teniendo en cuenta las condiciones específicas que presenta cada uno, adecuando las prácticas de manejo según el caso. Ésta permanente experimentación y el ajuste a condiciones locales por parte de los mismos agricultores ha contribuido a mejorar la productividad y la eficiencia de los procesos agrícolas. Sin embargo, debido a la complejidad de estos sistemas, el grado de incertidumbre en la toma decisiones es alto, a pesar de la experiencia que tenga cada productor. Este proyecto se dirigió a establecer metodologías para manejar la heterogeneidad y variabilidad, basados en sistemas de innovación que integran la investigación operacional y científica, estableciendo cuatro componentes: Captura de información, centralización de información, procesamiento y análisis y la interpretación de información, siempre buscando el intercambio de experiencias entre productores, técnicos, estudiantes, profesionales y científicos para tomar decisiones confiables
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