{"id":11262,"date":"2019-04-02T02:42:40","date_gmt":"2019-04-02T05:42:40","guid":{"rendered":"http:\/\/www.mundoagropecuario.cl\/new\/?p=11262"},"modified":"2019-04-04T11:04:14","modified_gmt":"2019-04-04T14:04:14","slug":"estadisticos-se-la-juegan-con-investigacion-que-busca-impactar-en-la-produccion-agraria-nacional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mundoagropecuario.cl\/new\/estadisticos-se-la-juegan-con-investigacion-que-busca-impactar-en-la-produccion-agraria-nacional\/","title":{"rendered":"Estad\u00edsticos se la juegan con investigaci\u00f3n que busca impactar en la producci\u00f3n agraria nacional"},"content":{"rendered":"<blockquote><p><em>Informaci\u00f3n del modelo servir\u00e1 eventualmente para escoger mejor cu\u00e1les son los lugares que cuentan con condiciones \u00f3ptimas para la agricultura, y asimismo, contribuir con datos sobre c\u00f3mo las variaciones de temperatura producidas por el cambio clim\u00e1tico afectan la producci\u00f3n vegetal y frut\u00edcola (Mundo Agropecuario).<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>\u00bfQu\u00e9 impacto tendr\u00eda en la producci\u00f3n vegetal y frut\u00edcola el aumento de la temperatura en los suelos? \u00bfSe puede predecir cu\u00e1l ser\u00e1 el terreno \u00f3ptimo para las plantaciones agrarias? Estas son parte de las preguntas que investigadores del Departamento de Estad\u00edstica de la Universidad de Concepci\u00f3n buscan responder con un modelo estad\u00edstico que logra realizar predicciones en las dimensiones espacial y temporal conjuntamente.<\/p>\n<p>Este trabajo naci\u00f3 a ra\u00edz de la tesis de pregrado del ingeniero Estad\u00edstico Leonardo Padilla, quien junto a los acad\u00e9micos Bernardo Lagos, Guillermo Ferreira y el profesor Jorge Mateu de la Universidad Jaume I, de Espa\u00f1a, profundizaron este trabajo realizando una investigaci\u00f3n pionera en el \u00e1rea de la anal\u00edtica con datos espacio-temporales.<\/p>\n<p>El estudio, titulado A Kalman filter method for estimation and prediction of space-time data with an autoregressive structure, fue publicado en la importante revista Journal of Statistical and Interference en marzo de este a\u00f1o.<\/p>\n<p>A diferencia de otros trabajos de este tipo, los investigadores decidieron trabajar con una base de datos relevante para el contexto local. \u201cNo quer\u00edamos una base de datos que estuviese estandarizada y haya sido muy usada, as\u00ed que buscamos algo que tuviese un impacto local. Nos result\u00f3 interesante un conjunto de datos de la Red Agroclim\u00e1tica Nacional (Agromet) del Ministerio de Agricultura. Espec\u00edficamente nos centramos en la temperatura de las regiones de Maule, Biob\u00edo y La Araucan\u00eda de los a\u00f1os 2015 y 2016. La temperatura del aire es un factor predominante en el crecimiento de los cultivos, ya que las temperaturas extremas afectan la producci\u00f3n y la calidad de los productos agr\u00edcolas y frutales\u201d, sostuvo el Dr. Bernardo Lagos.<\/p>\n<p>La ventaja de trabajar con estas bases de datos es que cuentan con informaci\u00f3n actualizada de las regiones, las que adem\u00e1s concentran la mayor producci\u00f3n agr\u00edcola del pa\u00eds.<\/p>\n<p>En este contexto, el Instituto Nacional de Investigaci\u00f3n Agraria (INIA), entidad vinculada al Ministerio de Agricultura, monitorea las variables que afectan la producci\u00f3n agr\u00edcola de estas regiones, como temperatura en el aire, suelo, nubosidad, viento, entre otras, a trav\u00e9s de estaciones meteorol\u00f3gicas distribuidas a lo largo del territorio. No obstante, hay lugares con cultivos y plantaciones que no pueden ser monitoreadas y, por tanto, no hay registro de las variables que afectan la producci\u00f3n.<\/p>\n<p>A ra\u00edz de ello, los investigadores del Departamento de Estad\u00edstica construyeron un modelo que aportara informaci\u00f3n adicional a la proporcionada por el INIA. \u201cAl modelo que construimos, para generar m\u00e9todos de an\u00e1lisis para las variables, lo llamamos \u2018espacio estado autorregresivo de orden uno\u2019. A partir de \u00e9l podemos estimar par\u00e1metros, ajustar el modelo seg\u00fan los datos, y hacer predicciones espaciales (dentro de las regiones) y temporales (para d\u00edas y semanas futuras). Gracias a este modelo, la carencia de informaci\u00f3n de las variables se puede completar con la predicci\u00f3n logrado por este tipo de modelos\u201d, se\u00f1al\u00f3 el Dr. Lagos.<\/p>\n<p>La informaci\u00f3n del modelo servir\u00e1 eventualmente para escoger mejor cu\u00e1les son los lugares que cuentan con condiciones \u00f3ptimas para la agricultura, y asimismo, contribuir con datos sobre c\u00f3mo las variaciones de temperatura producidas por el cambio clim\u00e1tico afectan la producci\u00f3n vegetal y frut\u00edcola en estas zonas.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Informaci\u00f3n del modelo servir\u00e1 eventualmente para escoger mejor cu\u00e1les son los lugares que cuentan con condiciones \u00f3ptimas para la agricultura, y asimismo, contribuir con datos sobre c\u00f3mo las variaciones de&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":11263,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1945],"tags":[3480,3479,2052,436],"class_list":["post-11262","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-agricultura","tag-agromet","tag-estadisticos","tag-inia","tag-udec"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.5 - 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