1 resultado para Autocorrelação espacial

em Cor-Ciencia - Acuerdo de Bibliotecas Universitarias de Córdoba (ABUC), Argentina


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En los últimos años se han difundido, en la región productora de granos de la Provincia de Córdoba, la utilización de tecnologías de agricultura de precisión (monitores de rendimiento, GPS, sensores geofísicos) que permiten medir y en consecuencia, manejar diferenciadamente la variabilidad espacial intralote, tanto de los rendimientos como de propiedades del sitio (suelo, terreno, nutrientes). Los mapas de rendimiento y de suelo a escala de lote (intralote) proveen indicadores de riesgos asociados con la producción y constituyen herramientas claves para implementar el manejo sitio-específico en agricultura de precisión. Estos mapas deben ser realizados desde los datos que producen las nuevas maquinarias. La identificación de zonas homogéneas, surge como una necesidad para el manejo de la variabilidad espacial del rendimiento; éstas se interpretan como conjuntos de sitios con una misma combinación de factores limitantes de la producción y por tanto con una misma demanda para maximizar la producción. La delimitación de zonas homogéneas se realiza utilizando los datos georreferenciados de rendimiento y/o de sitio, pero el óptimo uso de la información espacial disponible, demanda nuevos desarrollos estadístico-computacionales. Las dependencias espaciales de los rendimientos y de las propiedades del sitio son actualmente abordadas con modelos geoestadísticos clásicos, con métodos multivariados y con modelos estadísticos contemporáneos como los modelos mixtos de covarianza espacial. Cuando los datos de suelo se obtienen por sitio en varios años, la zonificación podría depender también de la variabilidad temporal de las mediciones. La variabilidad temporal en las propiedades de sitio impacta en las zonificaciones y consecuentemente en las predicciones de rendimientos. Nuestro grupo de investigación en Estadística y Biometría de la Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba, ha desarrollado algoritmos computacionales para el análisis de la variabilidad espacial de los rendimientos intralote, contemplando simultáneamente la correlación espacial y la variabilidad temporal. A través del software de desarrollo nacional InfoStat y su interfase con el software R, se han implementado diversas técnicas para el análisis exploratorio de datos georeferenciados y el análisis de la variabilidad espacial así como para la delimitación de zonas homogéneas y funciones para la predicción del rendimiento utilizando variables regionalizadas de sitio como predictoras. InfoStat es utilizado en ámbitos estatales y privados (INTA, Universidades, Semilleros y Empresas de gestión de la producción agrícola). Numerosos grupos de técnicos, docentes y/o investigadores demandan capacitación y asesoramiento en el uso de nuevas aplicaciones y análisis que se pueden realizar con este software. La posibilidad de publicar nueva documentación para apoyar el análisis estadístico de información proveniente de lotes en producción de cultivos de grano es importante para la región central y sur de la Provincia de Córdoba, donde están ya instaladas las capacidades para captura intensiva de datos desde nuevas maquinarias precisas. El objetivo de la presente propuesta es difundir, a través de la edición de un libro, con ejemplos ilustrativos del paso a paso del análisis estadístico para el estudio de variabilidad espacial del rendimiento intralote.