Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT

Autores
Pérez, Daniel Oscar
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Balbi, Celsa Noemí
Descripción
Fil: Pérez, Daniel Oscar. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
Fil: Balbi, Celsa Noemí. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
La demanda global de productos agrícolas continuará creciendo debido, principalmente, al crecimiento poblacional y al aumento de la calidad de la dieta por incrementos en el poder adquisitivo (Alexandratos y Bruinsma, 2012; Andrade, 2016). Esto no es un detalle menor, ya que la producción agropecuaria global es responsable en buena parte del impacto ambiental que las actividades antropogénicas tienen sobre los ecosistemas, por sus contribuciones a la emisión de gases de efecto invernadero y por la degradación de los suelos (Andrade, 2016). Es por ello que debemos generar propuestas que incorporen sistemas de producciones sustentables a través de la ciencia, tecnología y conocimiento en red. En ese sentido, en los últimos 30 años, la agricultura argentina ha sido precursora en la aplicación de la tecnología como la siembra directa, la incorporación de biotecnología, la agricultura de precisión y el análisis de grandes volúmenes de datos mediante la agricultura digital. La generación de estas propuestas para asegurar la estabilidad en el ingreso y superar los problemas de sustentabilidad comentados previamente es compleja, porque se requieren estudios que generalmente involucran ensayos de larga duración o seguimientos de casos. Las propuestas tienen diferentes limitaciones (Abbate, 2009), donde con frecuencia es difícil hacer una integración de todas las variables observadas. Esto se debe principalmente porque son grandes volúmenes de datos con los que se cuentan. El manejo de grandes volúmenes de datos que luego se transforman en una información valiosa para la toma de decisiones en el sector agropecuario está aumentando rápidamente en respuesta a la demanda creciente de productos agrícolas y actualmente, biocombustibles. En ese sentido, los modelos de simulación aplicados a los cultivos agrícolas se basan en una colección de algoritmos que describen matemáticamente la respuesta de un sistema de cultivo a su entorno. Su utilización parte de la necesidad de integrar y relacionar los conocimientos de suelo, clima, cultivos y prácticas agrícolas en una herramienta que facilite la toma de decisiones.
Materia
Software DSSAT
Coeficientes genéticos
Productos agrícolas
Producción sustentable
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
Institución
Universidad Nacional del Nordeste
OAI Identificador
oai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/55842

id RIUNNE_0dfbbc0370d9f246ce54bb5812643082
oai_identifier_str oai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/55842
network_acronym_str RIUNNE
repository_id_str 4871
network_name_str Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
spelling Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSATPérez, Daniel OscarSoftware DSSATCoeficientes genéticosProductos agrícolasProducción sustentableFil: Pérez, Daniel Oscar. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Balbi, Celsa Noemí. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.La demanda global de productos agrícolas continuará creciendo debido, principalmente, al crecimiento poblacional y al aumento de la calidad de la dieta por incrementos en el poder adquisitivo (Alexandratos y Bruinsma, 2012; Andrade, 2016). Esto no es un detalle menor, ya que la producción agropecuaria global es responsable en buena parte del impacto ambiental que las actividades antropogénicas tienen sobre los ecosistemas, por sus contribuciones a la emisión de gases de efecto invernadero y por la degradación de los suelos (Andrade, 2016). Es por ello que debemos generar propuestas que incorporen sistemas de producciones sustentables a través de la ciencia, tecnología y conocimiento en red. En ese sentido, en los últimos 30 años, la agricultura argentina ha sido precursora en la aplicación de la tecnología como la siembra directa, la incorporación de biotecnología, la agricultura de precisión y el análisis de grandes volúmenes de datos mediante la agricultura digital. La generación de estas propuestas para asegurar la estabilidad en el ingreso y superar los problemas de sustentabilidad comentados previamente es compleja, porque se requieren estudios que generalmente involucran ensayos de larga duración o seguimientos de casos. Las propuestas tienen diferentes limitaciones (Abbate, 2009), donde con frecuencia es difícil hacer una integración de todas las variables observadas. Esto se debe principalmente porque son grandes volúmenes de datos con los que se cuentan. El manejo de grandes volúmenes de datos que luego se transforman en una información valiosa para la toma de decisiones en el sector agropecuario está aumentando rápidamente en respuesta a la demanda creciente de productos agrícolas y actualmente, biocombustibles. En ese sentido, los modelos de simulación aplicados a los cultivos agrícolas se basan en una colección de algoritmos que describen matemáticamente la respuesta de un sistema de cultivo a su entorno. Su utilización parte de la necesidad de integrar y relacionar los conocimientos de suelo, clima, cultivos y prácticas agrícolas en una herramienta que facilite la toma de decisiones.Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias.Balbi, Celsa Noemí2021info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/trabajoFinalDeGradoapplication/pdf42 p.application/pdfPérez Daniel Oscar, 2021. Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT. Trabajo final de grado. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias.http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/55842spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentinareponame:Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)instname:Universidad Nacional del Nordeste2025-09-04T11:14:45Zoai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/55842instacron:UNNEInstitucionalhttp://repositorio.unne.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://repositorio.unne.edu.ar/oaiososa@bib.unne.edu.ar;sergio.alegria@unne.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:48712025-09-04 11:14:45.746Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) - Universidad Nacional del Nordestefalse
dc.title.none.fl_str_mv Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT
title Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT
spellingShingle Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT
Pérez, Daniel Oscar
Software DSSAT
Coeficientes genéticos
Productos agrícolas
Producción sustentable
title_short Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT
title_full Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT
title_fullStr Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT
title_full_unstemmed Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT
title_sort Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT
dc.creator.none.fl_str_mv Pérez, Daniel Oscar
author Pérez, Daniel Oscar
author_facet Pérez, Daniel Oscar
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Balbi, Celsa Noemí
dc.subject.none.fl_str_mv Software DSSAT
Coeficientes genéticos
Productos agrícolas
Producción sustentable
topic Software DSSAT
Coeficientes genéticos
Productos agrícolas
Producción sustentable
dc.description.none.fl_txt_mv Fil: Pérez, Daniel Oscar. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
Fil: Balbi, Celsa Noemí. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
La demanda global de productos agrícolas continuará creciendo debido, principalmente, al crecimiento poblacional y al aumento de la calidad de la dieta por incrementos en el poder adquisitivo (Alexandratos y Bruinsma, 2012; Andrade, 2016). Esto no es un detalle menor, ya que la producción agropecuaria global es responsable en buena parte del impacto ambiental que las actividades antropogénicas tienen sobre los ecosistemas, por sus contribuciones a la emisión de gases de efecto invernadero y por la degradación de los suelos (Andrade, 2016). Es por ello que debemos generar propuestas que incorporen sistemas de producciones sustentables a través de la ciencia, tecnología y conocimiento en red. En ese sentido, en los últimos 30 años, la agricultura argentina ha sido precursora en la aplicación de la tecnología como la siembra directa, la incorporación de biotecnología, la agricultura de precisión y el análisis de grandes volúmenes de datos mediante la agricultura digital. La generación de estas propuestas para asegurar la estabilidad en el ingreso y superar los problemas de sustentabilidad comentados previamente es compleja, porque se requieren estudios que generalmente involucran ensayos de larga duración o seguimientos de casos. Las propuestas tienen diferentes limitaciones (Abbate, 2009), donde con frecuencia es difícil hacer una integración de todas las variables observadas. Esto se debe principalmente porque son grandes volúmenes de datos con los que se cuentan. El manejo de grandes volúmenes de datos que luego se transforman en una información valiosa para la toma de decisiones en el sector agropecuario está aumentando rápidamente en respuesta a la demanda creciente de productos agrícolas y actualmente, biocombustibles. En ese sentido, los modelos de simulación aplicados a los cultivos agrícolas se basan en una colección de algoritmos que describen matemáticamente la respuesta de un sistema de cultivo a su entorno. Su utilización parte de la necesidad de integrar y relacionar los conocimientos de suelo, clima, cultivos y prácticas agrícolas en una herramienta que facilite la toma de decisiones.
description Fil: Pérez, Daniel Oscar. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
info:ar-repo/semantics/trabajoFinalDeGrado
format bachelorThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Pérez Daniel Oscar, 2021. Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT. Trabajo final de grado. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias.
http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/55842
identifier_str_mv Pérez Daniel Oscar, 2021. Práctica en el ajuste y calibración de coeficientes genéticos para la utilización del software DSSAT. Trabajo final de grado. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias.
url http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/55842
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
42 p.
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias.
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
instname:Universidad Nacional del Nordeste
reponame_str Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
collection Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
instname_str Universidad Nacional del Nordeste
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) - Universidad Nacional del Nordeste
repository.mail.fl_str_mv ososa@bib.unne.edu.ar;sergio.alegria@unne.edu.ar
_version_ 1842344237965770752
score 12.623145