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Modelo digital predice rendimiento de cultivo de yuca

La herramienta, ya disponible en internet, facilita la toma de decisiones sobre prácticas de manejo para incrementar la producción de esta raíz.

Palmira, 15 de mayo de 2018Agencia de Noticias UN-

La FAO calcula que el consumo per cápita de yuca en África Subsahariana alcanzó los 105 kilos por año.

El modelo alcanzó un coeficiente de predicción de 0,96 y 0,86 para el número de hojas y el peso de tallos. Foto: Patricia Moreno.

Con el nuevo modelo se busca aportar a la toma de decisiones sobre prácticas de manejo en el cultivo de yuca. Foto: Patricia Moreno.

El trabajo se realiza en colaboración con investigadores del CIAT. Foto: Patricia Moreno.

Los modelos estiman datos que no se pueden obtener a través de la observación en algunos lugares del mundo. Foto: Patricia Moreno.

El nuevo modelo alcanzó coeficientes de eficiencia de 0,96 y 0,86 - siendo 1 el máximo posible- en la predicción del número de hojas y peso de tallos de yuca. A este indicador se llegó al comparar los datos del software y los resultados de experimentos de campo tomados como referencia.

Así lo asegura Patricia Moreno Cadena, investigadora de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.) Sede Palmira, quien trabajó en este proyecto con investigadores del Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) para reformular el modelo de simulación del cultivo de yuca en el software Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT).

En primera instancia, la investigadora recolectó información de publicaciones previas sobre el número de hojas, tiempo de ramificación, peso de los tallos y raíces, entre otros datos. Se consultaron más de 18 publicaciones científicas desde los 80, priorizando las que evaluaron diferentes variedades del cultivo, temperaturas y estrés hídrico.

Con esta información se generaron nuevos algoritmos (conjuntos de ecuaciones) para explicar el funcionamiento del sistema representando el crecimiento y desarrollo de la yuca.

Los modelos estiman datos que no se pueden obtener por medio de la observación en algunos lugares del mundo, debido a  la falta de recursos para experimentación en campo. “Encontramos que los pocos modelos de yuca disponibles, incluyendo DSSAT, no funcionaban con precisión”, asegura la ingeniera agrónoma.

Según explica, DSSAT ya ofrecía modelos de predicción para otros cultivos y dinámicas entre la atmósfera y el suelo, interactuantes con el cultivo de yuca, por lo cual decidió trabajar con base en este programa. “El software tiene modelos para la transpiración del cultivo y el movimiento del agua en el suelo , que evalúan su cantidad y contribuyen en las predicciones del modelo de yuca bajo condiciones de estrés hídrico”, afirma.

Mejores rendimientos 

Con la investigación también se ajustó el modelo para 10 variedades diferentes de yuca. El usuario del programa solo requiere datos de temperatura, radiación, precipitación, prácticas empleadas anteriormente en su cultivo y características del suelo.

De este modelo se podrá obtener, entre otra información, contenido de humedad en el suelo; rendimiento del cultivo; repartición de biomasa; índice de área foliar y recomendaciones de manejo, tales como fechas óptimas para la siembra y cosecha. Además, los usuarios pueden retroalimentar el modelo para hacer predicciones sobre otras variedades de yuca.

“Se busca crear una herramienta para la toma de decisiones, que permita evaluar los rendimientos máximos en los cultivos y las  prácticas que lo permitirían”, explica la investigadora Moreno.

Según lo describe, este tipo de iniciativas tiene mayor importancia para países de África, donde la yuca es un cultivo primordial. “El 98 % de la población en Nigeria come al menos una vez a la semana yuca en alguna de sus presentaciones. Además, este producto aporta el 75 % de  calorías a su dieta”, precisa la académica.

La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO, por sus siglas en inglés) calcula que durante 2017 el consumo per cápita de yuca en África Subsahariana alcanzó los 105 kilos por año, una cifra cinco veces mayor al promedio mundial.

La ingeniera Moreno asegura que seguirán trabajando en aumentar la precisión de la herramienta y complementar la información relativa a los nutrientes, de manera que el sistema genere recomendaciones concretas de fertilización. Por ejemplo, un indicador de predicción en el que puede mejorar es el coeficiente de eficiencia del peso de las raíces, que alcanzó 0,35.

Al nuevo modelo se puede acceder en DSSAT.net, haciendo clicen el banner de DSSAT v4.7.

(Por: Fin/FH/MLA/VPA
)
N.° 576

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