PREDICCIÓN DE PRODUCTIVIDAD DE CAÑA DE AZÚCAR BASADA EN MODELO AGROMETEOROLÓGICO EN EL SEMIÁRIDO BRASILEÑO

Resumen

El objetivo fue construir un modelo de regresión lineal múltiple para estimar la productividad de la caña de azúcar en la región semiárida nororiental. Se utilizaron datos de rendimiento agrícola anual (cosechas 2005/2006 a 2011/2012) y datos agrometeorológicos mensuales (2005 a 2012). Para calibrar el modelo, se analizó la elección de variables independientes a través de la correlación existente de datos agrometeorológicos y rendimiento, luego se construyó una regresión lineal múltiple para estimar la productividad de la caña de azúcar. Las variables independientes seleccionadas para el modelo fueron riego más lluvia, temperatura media del aire, déficit de saturación de vapor de aire y fotoperiodo. Durante el período de calibración, las regresiones lineales múltiples mostraron resultados satisfactorios con una diferencia relativa promedio inferior al 3% y un error estándar de estimación de 2,7264 toneladas de caña de azúcar en todos los años de cosecha analizados. En la validación del modelo agrometeorológico, el mejor desempeño se obtuvo en la campaña 2004/2005 en comparación con las campañas 2013/2014 y 2014/2015, respectivamente, período en el que se renueva la siembra. Mediante el uso de un factor de corrección, el modelo agrometeorológico obtuvo un ajuste en las campañas 2013/2014 y 2014/2015, mejorando su desempeño. Características como el bajo costo, la facilidad de ejecución y la precisión hacen de las regresiones lineales múltiples una excelente herramienta.