Malas hierbas Modelos matemáticos y DDS Dicotiledónea de Invierno Artículo
Autores: SOUSA ORTEGA, C., URBANO, J.M., ARIAS MARTÍN, M., LOUREIRO, ESCORIAL, M.C., MARÍ, A.I., ALCÁNTARA, C., SAAVEDRA, M., IZQUIERDO, J., CORDERO, F., VARGAS, M., PARAMIO, J.A., FERNÁNDEZ, J.L., TORRA, J., ROYO ESNAL, A.
Publicación: Revista de Ciências Agrárias de Portugal. Vol. 47. Nº 1. 355-359
Fuente: SCAP
Año de publicación: 2024
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Aplicación de funciones no paramétricas para modelizar la emergencia de Ridolfia segetum
En seis de las ocho situaciones, el modelo obtuvo un error menor al 15 %, nivel considerado como suficiente para la correcta utilización del modelo.
Ridolfia segetum (L.) Moris es una mala hierba originaria de la cuenca mediterránea que causa pérdidas de rendimiento en cultivos de invierno y de verano en el sur de España. Modelizar su emergencia es crucial para desarrollar estrategias de manejo adecuadas. Actualmente, la técnica predominante para predecir la emergencia de malas hierbas son las regresiones paramétricas no lineales pero este enfoque tiene algunas limitaciones estadísticas.
El grupo de Biología y Agroecología de las Malas Hierbas (BAMh) llevó a cabo un estudio para describir y predecir el patrón de emergencia de R. segetum mediante unaregresión no paramétrica con una distribución gaussiana. Para su desarrollo, se estudió la emergencia en cinco parcelas experimentales en Barcelona, Lleida, Madrid, Sevilla y Zaragoza durante la campaña 2016/17 y se repitió el ensayo en la campaña siguiente en Barcelona, Madrid y Zaragoza. En cada parcela se sembraron 100 semillas procedentes de una finca experimental de Sevilla en cuadriculas de 25 x 25 cm (4 repeticiones). Para el modelo se utilizó una curva acumulada de la densidad de Kernel que relacionó la emergencia con una integral hidrotérmica basada en una ecuación de dos segmentos. Se estableció una temperatura base, óptima y máxima de -1,0 ºC, 8,1 ºC y 26,0 ºC, respectivamente y un potencial hídrico base de -0,6 MPa. Este modelo alcanza el 10 %, 50 % y 90 % de la emergencia acumulada a 43,2, 74,7 y 97,4 grados hidrotérmicos, respectivamente. En promedio, el modelo presentó un RMSE (root mean square error) de 16,81 %, oscilando entre 9,1 % y 32,5 %.