Modelos empíricos de competencia cultivo-mala hierba. Revisión Bibliográfica

• D.A. Jamaica-Tenjo ^[1] ; J.L. González-Andújar
  1. [1] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
• Localización: ITEA, información técnica económica agraria: revista de la Asociación Interprofesional para el Desarrollo Agrario ( AIDA ), ISSN 1699-6887, Vol. 115, Nº. 4, 2019, págs. 289-306
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Empirical models of weed-crop competition. Review
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Las malas hierbas son consideradas uno de los mayores problemas en la agricultura, ya que compiten con los cultivos por agua, nutrientes, luz y espacio, reduciendo sustancialmente su rendimiento. Desde un punto de vista práctico es de suma importancia poder predecir el efecto de las malas hierbas sobre el rendimiento del cultivo. Para ello se han desarrollado modelos empíricos de competencia que relacionan la pérdida del rendimiento como respuesta a la densidad o biomasa de las malas hierbas. En este trabajo se presenta una revisión de estos modelos y sus limitaciones, desde los modelos lineales, los no lineales entre los cuales se encuentra el más usado, el modelo hiperbólico, hasta propuestas recientes de modelos que pueden ser utilizados para mejorar el entendimiento de la competencia cultivo-malas hierbas en un contexto espacial

  • English

    Weeds are considered one of the biggest problems in agriculture, as they compete with crops for water, nutrients, light and space, substantially reducing their yield. From a practical point of view, it is very important to predict the effect of weeds on crop yield. To this end, empirical models of weed-crop competition have been developed that relate the loss of yield as a response to the density or biomass of weeds. This paper presents a review of these models and their limitations, from the linear models, the nonlinear models among which is the most used, the hyperbolic model, to recent proposals of models that can be used to improve the understanding of the crop-weed competition in a spatial context