Infiltración del agua en un suelo de un establecimiento de producción animal intensiva : factibilidad de predicción de la misma empleando el modelo de Green y Ampt y funciones de pedotransferencia

El objetivo de este trabajo fue evaluar la eficiencia del modelo de Green-Ampt en la predicción de la infiltración del agua en el suelo haciendo uso de funciones de pedotransferencia (FPT) de Saxton y Rawls (SR), Wösten y Nemes (WN) y las del programa Rosetta (ROS) y analizar el efecto de la carga animal sobre este proceso, por medio de los modelos empíricos de Mezencev (Mez) y el de Swarzendruber (SW), en un establecimiento de producción animal. El estudio se llevó a cabo en un establecimiento sito en la localidad de Marcos Paz, Pcia. de Bs.As. Se eligieron dentro del predio, cuatro grupos de sectores de acuerdo a la intensidad de carga (Ic) : nula (testigo), media, alta y muy alta. El proceso de infiltración se relevó por medio de anillos de Muntz hasta alcanzar la tasa de infiltración básica (TIB). Se tomaron muestras para determinar la densidad aparente (DA), carbono total (CT), humedad gravimétrica (H), conductividad hidráulica saturada (Ks) y se midió la resistencia a la penetración (Rp). Se llevaron a cabo en total 70 ensayos de infiltración y los resultados permitieron concluir que: 1) La carga animal produjo solamente efectos notorios de disminución de la TIB para muy alta Ic. 2) El modelo de SW resultó describir el fenómeno desde el punto de vista físico mejor que el de Mez. 3) La predicción del modelo de GA resultó satisfactoria utilizando las FPT de WN, pero no con las de SR o ROS. 4) Los valores de Ks medidos resultaron entre 5 y 10 veces mayores que los correspondientes de TIB. 5) La TIB dependió sólo de las variables Ic, DA y CT en un modelo de regresión lineal

Tiene la programación lineal utilidad fuera del ambito económico?

p.55-64

Costos de localización : análisis comparativo de los complejos agroindustriales arroceros de la Argentina y de Uruguay

La producción primaria de arroz en Argentina ha sufrido en su evolución cambios en su localización geográfica, ubicándose actualmente en la región Litoral. En los últimos años, por diversas causas, hubo un desplazamiento de la producción hacia el norte de dicha región. En este contexto, los molinos arroceros tuvieron un proceso de concentración geográfica y de reducción de capacidad de elaboración -por cierre de plantas-, pero no cambiaron su localización. Como consecuencia, se afectaron los márgenes de comercialización y los ingresos de los productores. En Uruguay, el cultivo comenzó en el Este, y luego tuvo una expansión al Centro y Norte del país. Esto obedeció a razones de índole estructural inherentes a la expansión de la actividad y al tipo de articulación entre la producción y la industria, por lo que la localización de estas últimas acompañó dicha expansión. El objetivo de éste trabajo es realizar una caracterización de la organización técnica, económica y social del sector arrocero, cuantificar los costos de transporte inherentes a la localización de la producción primaria con respecto a los molinos para Argentina, evaluar cambios de la última década, realizar un análisis comparativo respecto de Uruguay, y elaborar para el caso de Argentina un modelo de transporte que incluya operatorias de tipo multimodal, con la utilización del ferrocarril y del transporte fluvial por los ríos Paraná y Uruguay. Para ello se han elaborado modelos de programación lineal en los cuales los resultados obtenidos son la minimización del costo de transporte, las rutas, los medios utilizados y la información que brindan los costos de oportunidad y de sustitución en caso que los mismos resultaron relevantes. Los resultados del modelo señalan que debido a la estructuración del CAI arrocero argentino los costos de transporte se han duplicado entre 1998 y el año 2006, cuando eran aquel año similares a los costos en Uruguay. La incorporación de transporte ferroviario y fluvial al modelo disminuye parcialmente dicho encarecimiento.

Promedio bayesiano de modelos para la predicción del consumo máximo de oxígeno en deportistas con datos de no-ejercicio

Históricamente, los modelos de no-ejercicio para predecir el consumo máximo de oxígeno (VO2max) han sido construidos mediante regresión lineal frecuentista, usando técnicas estándar de selección de modelos. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la estructura estadística en el proceso de selección del modelo. En este estudio se propuso construir un modelo de no-ejercicio para predecir el VO2max en deportistas orientados al rendimiento, considerando la incertidumbre de modelo a través del Promedio Bayesiano de Modelos (BMA). Un objetivo adicional fue comparar la performance predictiva del BMA con las de los modelos derivados de varias técnicas frecuentistas usuales de selección de variables. Con tal fin, se implementó un submuestreo aleatorio estratificado repetido. Los datos incluyeron observaciones de la variable respuesta (en L·min-1), así como registros de Género, Deporte, Edad, Peso, Talla e Índice de masa corporal (BMI) (Edad = 22.1 ± 4.9 años, media ± SD; n = 272). Se propuso una clasificación de deportes con el objetivo de incluirla dentro del proceso de construcción del modelo: Combate, Juego, Resistencia 1 y Resistencia 2. El enfoque BMA se implementó en base a dos métodos: Occam's window y Composición de Modelo mediante el método de Monte Carlo con Cadenas de Markov (MC²). Se observaron discrepancias en la selección de variables entre los procedimientos frecuentistas. Ambos métodos de BMA produjeron resultados muy similares. Los modelos que incluyeron Género y las variables dummies para Resistencia 1 y Resistencia 2 acumularon virtualmente toda la probabilidad de modelo a posteriori. El Peso fue el predictor continuo con la más alta probabilidad de inclusión a posteriori (menor a 0.8). Las combinaciones de variables que involucraron predictores con un alto nivel de multicolinealidad fueron desacreditadas. Los modelos con sustancial contribución para el BMA presentaron un ajuste apreciable (R² ajustado menor a 0.8). Entre los modelos seleccionados por estrategias frecuentistas, el obtenido mediante el método de regresión por pasos (Stepwise regression method) con alfa igual a 0.05 fue el más respaldado por los datos, en términos de probabilidad de modelo a posteriori. En concordancia con la literatura, el BMA tuvo mejor performance predictiva de los datos fuera de la muestra que los modelos seleccionados por técnicas frecuentistas, medida por la cobertura del intervalo de predicción de 90 por ciento. La clasificación de deportes reveló resultados consistentes.

Modelo de ecuaciones estructurales para la evaluación de la calidad de una vacuna bovina

Los modelos de ecuaciones estructurales fueron introducidos en el contexto de la genética y la econometría y han sido extensamente empleados en las ciencias sociales. Sin embargo han sido poco empleados en el área de salud animal. En este trabajo se propone la construcción de un modelo de ecuaciones estructurales para la validación de un sistema de evaluación de la calidad de una vacuna contra la Rinotraqueítis infecciosa bovina. La dificultad para encontrar rodeos de bovinos seronegativos libres del virus BoHV-1 plantea la necesidad de desarrollar pruebas estandarizadas y armonizadas en animales de laboratorio que permitan definir la consistencia de lote a lote de la potencia de la vacuna, de un modo rápido y menos costoso para asegurar la presencia de productos confiables en el mercado. En este sentido, es de interés verificar la concordancia de la respuesta serológica en el animal de laboratorio con la protección a la enfermedad y a la infección en bovinos. Este sistema involucra variables latentes y relaciones complejas entre variables. El modelo de ecuaciones estructurales demostró ser una técnica útil para la validación de un modelo que emplea mediciones serológicas. en animales de laboratorio como alternativa a las pruebas clásicas de desafío en bovinos para la evaluación de la efectividad de las vacunas empleadas en el control y prevención de la enfermedad causada por un herpesvirus. En este trabajo se pudo comprobar que las variables que representaban los conceptos de interés - protección a la infección, protección a la enfermedad y calidad determinada por el modelo animal en el laboratorio (medición alternativa de la efectividad de la vacuna) explicaron adecuadamente la variabilidad de las variables observables. Se destacaron las variables área bajo las curvas de excreción y área bajo la curva de severidad para representar las variables protección a la infección y protección a la enfermedad, respectivamente, y las variables serológicas medidas por ELISA en bovinos y cobayos representando la calidad por laboratorio. Por otra parte, el modelo permitió la incorporación de correlación de errores de las variables serológicas, que hubiese sido imposible con otras técnicas multivariadas. Asimismo, la técnica de análisis permitió explorar por partes las relaciones entre variables para detectar la fuente de falta de ajuste. Se pudo comprobar el buen ajuste de las relaciones de las variables latentes protección a la infección y calidad por laboratorio, obteniéndose una alta correlación entre ambos conceptos. Teniendo en cuenta la alta fiabilidad de las variables serológicas medidas por ELISA tanto en bovinos como en cobayos, se puede inferir que la medición de estas variables de laboratorio puede ser útil en la predicción de la protección de la vacuna. El efecto de la protección a la infección sobre la protección a la enfermedad fue significativo pero débil. La parte estructural del modelo presentó un ajuste adecuado, validando así la teoría inicial de interrelaciones entre las variables latentes. Se plantea la posibilidad de extender los modelos de ecuaciones estructurales para la evaluación de vacunas que involucran otros virus que afectan el ganado bovino.

Calibración del modelo Cropsyst para simular el balance hídrico en cultivos invernales del centro oeste de Entre Ríos

El trabajo tiene por objetivo calibrar el modelo CropSyst para simular la producción de materia seca y el balance hídrico de los cultivos de trigo (Triticum aestivum L.) ciclo largo y ciclo corto, colza (Brassica napus), lino (Linum usitatissimum) y arveja proteica (Pisum sativum) en el centro oeste de Entre Ríos. Adicionalmente, se incluyó un análisis de sensibilidad de parámetros que podrían tener, a priori, un mayor impacto sobre el crecimiento y desarrollo y en especial sobre el balance hídrico. La optimización de Cropsyst se realizó utilizando datos obtenidos de un experimento a campo, realizado con un diseño en bloques completos al azar, con cuatro repeticiones. Los parámetros medidos fueron: fenología, humedad del suelo, radiación interceptada por el cultivo, biomasa, índice de área foliar, área foliar específica y rendimiento. Durante el proceso de calibración se utilizó un procedimiento iterativo para optimizar las salidas de crecimiento y desarrollo de los cultivos. Una vez optimizado el modelo agronómico se procedió a evaluar las predicciones relacionadas con el contenido de agua (cm-3 cm-3) por capas y la lámina de agua total (mm) hasta una profundidad de 50 cm. En relación con el contenido de agua se tomaron dos fechas aproximadas de observación y registro, seleccionadas en base al período crítico de cada especie y la lámina de agua total se evaluó durante todo el ciclo de los cultivos. A los efectos de simular la infiltración de agua en el suelo se usaron dos métodos incluidos en modelo: el método en cascada y el método de las diferencias finitas. En general, Cropsyst brindó estimaciones razonables en cuanto a la biomasa, intercepción de radiación y rendimiento. Las predicciones del contenido de agua en el suelo para cada profundidad resultaron poco satisfactorias. Sin embargo, cuando se consideró la lámina de agua a 50 cm. las predicciones fueron más aceptables. Con relación al análisis de sensibilidad, los parámetros evaluados no mostraron cambios significativos en la simulación del agua en el suelo ni en el resto de los indicadores analizados, sugiriendo que mejores ajustes en la predicción del contenido de agua deberían lograrse seleccionando otro tipo de parámetros. La revisión y adaptación de las funciones de pedo-transferencia para estimar los límites máximos y mínimos de almacenaje de agua en el suelo probablemente mejore los resultados obtenidos en este trabajo.

Efecto de variables ambientales sobre la productividad primaria neta aérea y la concentración de proteína bruta de gramíneas en sistemas silvopastoriles de ñire (Nothofagus antarctica) : creación de un modelo de simulación

Nothofagus antarctica (ñire) ocupa una importante superficie de los bosques de Patagonia Sur, siendo ampliamente usado como sistemas silvopastoriles con ganadería ovina y bovina. Sin embargo, en la mayoría de los casos el uso de estos bosques se realiza sin un manejo que permita optimizar la sustentabilidad del sistema. En esta tesis se estudió el efecto de distintas variables ambientales (temperatura, humedad del suelo, radiación) sobre la productividad y concentración de Proteína bruta (PB) de gramíneas en distintas situaciones de calidad forestal y coberturas de copas de bosques de ñire, así como también procesos asociados: descomposición y dinámica de nutrientes (mineralización-inmovilización) de residuos del estrato arbóreo y graminoso y mineralización de nitrógeno del suelo. La productividad de materia seca (MS) aérea de gramíneas (rango entre 135 a 1863 kg MS ha-1) estuvo positivamente asociada a la calidad forestal de los sitios, mientras que el efecto de las coberturas de copa dependió de la interacción con otras variables ambientales. Los valores de PB variaron principalmente según la cobertura de copa encontrándose los mayores valores en lugares más sombreados (transmisividades menor al 70 por ciento). La descomposición, tanto en hojas de ñire como en gramíneas, varió según el nivel de radiación, siendo mayores en los lugares con menor cobertura. Por otro lado, la dinámica de nutrientes no fue afectada por la CS o alguna variable estudiada. La mineralización de nitrógeno del suelo fue mayormente afectada por la humedad del suelo y el efecto de la cobertura de copa según la calidad del sitio forestal. Finalmente con los datos obtenidos e información de bibliografía se generó un modelo de simulación de productividad de MS y concentración de PB de gramíneas creciendo en bosques de ñire. El modelo generado después de ser sometido a diferentes pruebas se considera aceptable para ser usado como una herramienta de manejo sustentable en estos sistemas, aportando además nuevos conocimientos sobre las causales en la variación productiva y de calidad de los pastizales en bosques de ñire.

Seguimiento de la productividad forrajera mediante teledetección : desarrollo de una herramienta de manejo para sistemas de producción ganaderos

La productividad forrajera (PF) es una variable crítica para el manejo y la planificación de los sistemas de producción ganaderos. Sin embargo, las dificultades para cuantificarla a campo y la necesidad de manejar un marco conceptual robusto para utilizarla en la toma de decisiones hacen que habitualmente los sistemas de producción se manejen con una caracterización rudimentaria de esta variable. En esta tesis se desarrolló un sistema de seguimiento de la PF en tiempo real y a la escala de lote, basado en la lógica de la eficiencia en el uso de la radiación (EUR). Primero se diseñó y se puso en funcionamiento una versión preliminar del sistema, y luego se investigaron en mayor detalle dos aspectos críticos de su funcionamiento: la estimación de la fracción de radiación absorbida por el canopeo (fRFAA) a partir de índices de vegetación derivados de imágenes satelitales, y el comportamiento de la EUR ante variaciones del estrés ambiental, el manejo de la defoliación, y la escala temporal de observación. La metodología para implementar la versión preliminar del sistema de seguimiento forrajero se basó en estimar la fRFAA y la EUR. La primera fue estimada como una función no lineal del índice de vegetación normalizado del sensor MODIS. La estimación de la EUR se basó en calibraciones empíricas entre la PF estimada a campo y la radiación absorbida para dos recursos forrajeros: pasturas de loma y bajos de agropiro. Los resultados mostraron que la radiación absorbida predijo datos independientes de PF con precisión aceptable. El sistema fue implementado informáticamente en un software específico denominado Segf. En relación al primer aspecto de mejora del sistema, la estimación de la fRFAA, se estudió la absorción de radiación a campo con una barra de interceptación en cultivos de trigo (utilizados como modelo experimental) y se la correlacionó con distintos índices de vegetación calculados a partir del sensor espectral MODIS. Se encontró que los índices de vegetación explicaron entre 90 y 94 por ciento de las variaciones de fRFAA. El índice de vegetación mejorado presentó una relación más lineal que el clásico índice de vegetación normalizado, posiblemente debido a la ausencia de saturación del primero ante aumentos del área foliar. En relación al segundo aspecto de mejora del sistema, la variabilidad de la EUR, se realizó un experimento de un año sobre una pastura consociada de festuca y alfalfa sometida a distintos tratamientos. La EUR fue más estable que la fRFAA ante cambios de la disponibilidad de recursos y de intensidad de defoliación. Sin embargo, la EUR tendió a disminuir ante estrés hídrico (déficit y exceso), y a aumentar ante defoliación severa y sombreado. Además, la variabilidad de la EUR a lo largo del rebrote de la pastura y entre tratamientos dependió de la escala temporal de observación o cálculo: fue más variable al considerar períodos de 12 días que al considerar todo el período de rebrote o la estación (45 y 90 días respectivamente). Como resultado de la tesis, los productores agropecuarios y sus asesores cuentan con un sistema capaz de estimar mes a mes la PF de sus lotes para una serie temporal de aproximadamente diez años. Actualmente 1.478.000 ha ganaderas están bajo seguimiento mediante un sistema basado en esta tesis. Esto implica un cambio cualitativo de disponibilidad de información y representa una oportunidad para tomar mejores decisiones de manejo, a la vez que concientiza sobre el uso racional del forraje para maximizar su crecimiento. Adicionalmente, la base de datos de PF generada, extraordinariamente amplia en su cobertura espacial y temporal, será de utilidad para trabajos de investigación sobre los patrones espacio-temporales de PF.

Recomendaciones de fertilización en maíz según la forma algebraica del modelo predictivo empleado

p.155-164

Análisis de los componentes de la respuesta a la selección en un núcleo con generaciones superpuestas seleccionado mediante BLUP bajo un modelo animal

p.39-48

Validación de un modelo de balance hidrológico versátil para maíz en condiciones de semiáridez

p.125-132

Un modelo de optimización del uso del suelo y del agua con fines agrícolas en el partido de Tandil

p.247-252

Un modelo de simulación de la productividad actual y potencial de un pastizal de la Depresión del Salado

p.95-101

Modelo local de simulación de nivel de napa freática en la Depresión del Salado

p.155-158

Un modelo agrometeorológico de rendimientos para la soja

p.27-37