Resumen de Algoritmo para identificar las causas de brechas de rendimientos en sistemas de producción bananeros Ecuatorianos

Pedro Javier Cornejo Reyes, Ángel Patricio Mena Reinoso, Evelyn Geovanna Inca Balseca, Cristian Luis Inca Balseca

• español

  Los rendimientos agrícolas esperados muchas veces no son alcanzados en términos reales a esta diferencia se le denomina brecha de rendimiento y puede deberse a factores agronómicos, ambientales o edáficos los cuales pueden ser determinados por procedimiento estadísticos, por lo que objetivo de esta investigación fue desarrollar un algoritmo para identificar las brechas de rendimientos en el cultivo del banano, el cual es principal rubro exportador del Ecuador. Para ello se tomaron datos de rendimiento por superficie en las provincias de Cotopaxi, Morona Santiago, Guayas, Sana Elena y el Oro, se consideraron para la determinación de las brechas las variables climáticas (temperatura y precipitación) y edáficas (materia orgánica, pH, CE, P y K). Las brechas fueron determinadas mediante el cálculo de los promedios y diferencia con los valores máximos y a través de un análisis de regresión múltiple y correlación el cual fue comprobado mediante análisis de componentes principales (ACP). Los resultados muestran que existe una brecha marcada entre las provincias de Guayas, Santa Elena y Oro, las cuales presentan los mayores rendimientos debidos a mejores condiciones climáticas y edáficas para la producción de banano, sin embargo, estas diferencias con respecto a las otras provincias se pueden deberse a la degradación de la tierra, el cambio climático e inadecuado manejo agronómico, por lo que se deben determinar estos paramentos mediante la brecha de rendimiento cuyo algoritmo demostró ser eficiente para la cuantificación de la misma y cuya aplicación se puede extender a otros rubros agrícolas.

• English

  The expected agricultural yields are often not achieved in real terms, this difference is called yield gap and may be due to agronomic, environmental or edaphic factors which can be determined by statistical procedures, so the objective of this research was to develop an algorithm to identify the yield gaps in the banana crop, which is the main exporter of Ecuador. For this purpose, yield data per area were collected in the provinces of Cotopaxi, Morona Santiago, Guayas, Sana Elena and El Oro, and the climatic variables (temperature and precipitation) and edaphic variables (organic matter, pH, EC, P and K) were considered for the determination of the gaps. The gaps were determined by calculating the averages and the difference with the maximum values and through a multiple regression and correlation analysis, which was checked by means of principal component analysis (PCA). The results show that there is a marked gap between the provinces of Guayas, Santa Elena and Oro, which have the highest yields due to better climatic and soil conditions for banana production, however, these differences with respect to the other provinces may be due to land degradation, climate change and inadequate agronomic management, so this should be determined through the yield gap whose algorithm proved to be efficient for the quantification of the same and whose application can be extended to other agricultural crops.