Predecir el rendimiento de los cultivos es un desafío importante en la agricultura moderna, especialmente en condiciones ambientales fluctuantes.
por la Universidad de Shiga
Con la creciente demanda de producción sostenible de alimentos, comprender la compleja interacción entre los factores ambientales y el crecimiento de los cultivos se ha vuelto cada vez más crucial. Estos desafíos subrayan la necesidad de realizar investigaciones en profundidad sobre las interacciones entre el rendimiento de los cultivos y las variables ambientales a lo largo del tiempo.
El estudio , realizado por un equipo de la Universidad de Shiga y publicado en Horticulture Research el 24 de mayo de 2024, presenta una nueva metodología basada en el análisis de datos funcionales (FDA) para predecir el rendimiento de los cultivos durante todo el año. Al analizar datos de series temporales de fresas y tomates cultivados en plantas industriales con luz natural, la investigación descubre cómo factores como la temperatura y la radiación solar influyen en el rendimiento, lo que proporciona una nueva herramienta para optimizar la producción agrícola .
El estudio introduce un modelo de regresión funcional de coeficientes variables (VCFRM) que utiliza la FDA para investigar la influencia de factores ambientales como la temperatura y la radiación solar en el rendimiento de los cultivos a lo largo del tiempo. El análisis de los datos de las fresas y los tomates reveló períodos clave en los que estos factores afectan de forma más significativa al crecimiento.
La capacidad del modelo para visualizar estas interacciones dinámicas ofrece una comprensión más profunda de cómo optimizar las condiciones para obtener el máximo rendimiento. Su interpretabilidad lo hace particularmente valioso, ya que proporciona información útil sobre la relación entre las condiciones ambientales y el rendimiento de los cultivos, que son fundamentales para mejorar la eficiencia de los recursos y la sostenibilidad en el cultivo de cultivos durante todo el año.
El profesor Hidetoshi Matsui, autor principal, afirmó: «Nuestro modelo de predicción de rendimiento basado en la FDA supone un gran paso adelante en la agricultura de precisión. No solo mejora la precisión de los pronósticos de rendimiento, sino que también profundiza nuestra comprensión de cómo los factores ambientales influyen en el crecimiento de los cultivos a lo largo del tiempo. Este conocimiento es crucial para desarrollar prácticas agrícolas más resilientes y sostenibles en respuesta al cambio climático».
Los hallazgos de este estudio tienen aplicaciones de amplio alcance, en particular en entornos controlados como fábricas de plantas e invernaderos. El modelo basado en FDA se puede adaptar a diversos cultivos y entornos ambientales, lo que lo convierte en una herramienta versátil para optimizar la producción. Al permitir una gestión más precisa de las variables ambientales, este enfoque promueve la agricultura sostenible , asegurando rendimientos estables y rentabilidad incluso en condiciones difíciles.
Más información: Hidetoshi Matsui et al., Modelado del rendimiento basado en análisis de datos funcionales en cultivos durante todo el año, Horticulture Research (2024). DOI: 10.1093/hr/uhae144
