Forecasting of yields in Jarillo peach crops at the Province of Pamplona using random variables

• Parra Ortega, Carlos Arturo ^[1] ; Quevedo García, Enrique ^[1] ; Quiñones, César Villamizar ^[1]
  1. [1] Universidad de Pamplona

     Universidad de Pamplona

     Colombia

     
• Localización: INGE CUC, ISSN 0122-6517, ISSN-e 2382-4700, Vol. 18, Nº. 1, 2022 (Ejemplar dedicado a: (Enero - Junio)), 82 págs.
• Idioma: inglés
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• Resumen
  • español

    Introducción- Como resultado de un proyecto de investigación, en este artículo se muestra el pronóstico de rendimiento de cultivo de durazno variedad jarillo. Para ello se diseñó un modelo para simular la producción de frutos de durazno generando variables aleatorias de cantidad de frutos y peso total, a partir de distribuciones de probabilidad deducidas a partir de muestras de cultivos.

    Objetivo- Pronosticar el rendimiento de un cultivo de durazno, mediante la simulación de variables que siguen una distribución de probabilidad asociadas al mismo, obteniendo un comportamiento estadístico similar a un escenario de producción real.

    Metodología-Se hizo revisión bibliográfica de estudios sobre pronóstico de producción en otras especies vegetales. También se tomaron muestras de producción en haciendas de diversos pisos térmicos y se hizo un análisis de regresión lineal a intervalo fijo (stepwise) teniendo como variable dependiente el rendimiento y como variable independiente las dimensiones físicas de la rama. Además, se tomaron datos sobre la distribución de probabilidad de producción y con base en ella se diseñó e implementó un software simulador, con el cual se hicieron diversas simulaciones de escenarios de producción.

    Resultados- Se obtuvieron modelos con menor número de variables resultantes de aplicar el procedimiento “stepwise”  para pronosticar el número de frutos y rendimiento. Al caracterizar variables de entrada, se pasó a construir el modelo matemático con entradas aleatorias para pronosticar el rendimiento, tales como el área del cultivo, sistema de siembra, densidad de siembra, edad del cultivo y longitud de rama, área foliar, diámetros del fruto entre otras variables.

    Conclusiones- Se logró demostrar que es factible pronosticar la el rendimiento de cultivo de duraznos en varios supuestos, a partir de muestras observadas en escenarios de producción real. Se logró implementar un modelo de pronóstico basado en variables aleatorias, cuya variabilidad con respecto a datos reales es significativamente pequeña.

  • English

    Introduction: As a result of a research project, this article shows the crop yield forecast for a peach variety named jarillo. For this, a model was designed to simulate the production of peach fruits, generating random variables of the number of fruits and total weight, from probability distributions deduced from crop samples.

    Objective:  Forecasting the yield of a peach crop, by simulating variables that follow a probability distribution associated with it, obtaining a statistical behavior similar to a real production scenario.

    Methodology: A bibliographic review was made of studies on production forecasting in other plant species. Production samples were also taken from farms in various zones and a linear regression analysis at a fixed interval (stepwise) was made, taking yield as a dependent variable and the physical dimensions of the branch as an independent variable. In addition, data was collected for determine the production probability distribution and based on it a simulator software was designed and implemented, with which various simulations of production scenarios were made.

    Results:  Models were obtained with a lower number of variables resulting from applying the stepwise procedure in order to forecasting the number of fruits and performance. When characterizing input variables, the mathematical model was built with random inputs to predict yield, such as crop area, planting system, planting density, crop age and branch length, leaf area, fruit diameters, among others variables.

    Conclusions: Is feasible the forecasting of peach crops yield under several assumptions, from samples observed in real production scenarios. It was posible to implement a forecast model based on random variables, whose variability with respect to real data is significantly small.