{"title":"ÍNDICES DE RIESGO PARA LA SUPERFICIE SINIESTRADA CULTIVADA CON FORRAJES","authors":"J. M. Torres-Rojo, Roberto Isaac Bahena-González","doi":"10.4067/s0719-38902019005000506","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"La información y el entendimiento de la dinámica del clima y su efecto en cultivos agrícolas han mejorado en años recientes. Este avance es resultado del desarrollo de modelos predictivos y estructurales más complejos. El objetivo del estudio fue demostrar empíricamente la existencia de una relación de “Ley de Poder” de la distribución de frecuencias de las superficies cultivadas con forrajes que son siniestradas anualmente. La invariabilidad de escala de la relación probada es usada para construir dos índices de riesgo. El primero es un indicador de siniestralidad y el segundo un indicador de la superficie máxima en riesgo de siniestro dada una probabilidad de ocurrencia. El análisis se realiza a nivel regional y nacional para los diferentes sistemas de producción (Primavera-Verano temporal, Primavera-Verano riego, Otoño-Invierno temporal y Otoño-Invierno riego). La prueba de la relación de Ley de Poder se realizó con el modelo Pareto y el ajuste de la distribución empírica se hizo a través de cuadrados mínimos no lineales. Los resultados muestran que las estimaciones del parámetro de escala de la “Ley de Poder” oscilan entre -1,42 y -1,70 para diferentes sistemas en diferentes unidades territoriales. Los estimadores son estadísticamente similares a los valores esperados y además cumplen con el principio de universalidad y la hipótesis de proporcionalidad de tamaño finito. Por ello, se concluye que la superficie siniestrada de cultivos forrajeros es un evento que sigue un comportamiento críticamente auto-organizado. De aquí que los índices de riesgo derivados de esta relación son índices de riesgo de largo plazo.","PeriodicalId":42485,"journal":{"name":"Chilean Journal of Agricultural & Animal Sciences","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2019-12-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Chilean Journal of Agricultural & Animal Sciences","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.4067/s0719-38902019005000506","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"AGRONOMY","Score":null,"Total":0}
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Abstract
La información y el entendimiento de la dinámica del clima y su efecto en cultivos agrícolas han mejorado en años recientes. Este avance es resultado del desarrollo de modelos predictivos y estructurales más complejos. El objetivo del estudio fue demostrar empíricamente la existencia de una relación de “Ley de Poder” de la distribución de frecuencias de las superficies cultivadas con forrajes que son siniestradas anualmente. La invariabilidad de escala de la relación probada es usada para construir dos índices de riesgo. El primero es un indicador de siniestralidad y el segundo un indicador de la superficie máxima en riesgo de siniestro dada una probabilidad de ocurrencia. El análisis se realiza a nivel regional y nacional para los diferentes sistemas de producción (Primavera-Verano temporal, Primavera-Verano riego, Otoño-Invierno temporal y Otoño-Invierno riego). La prueba de la relación de Ley de Poder se realizó con el modelo Pareto y el ajuste de la distribución empírica se hizo a través de cuadrados mínimos no lineales. Los resultados muestran que las estimaciones del parámetro de escala de la “Ley de Poder” oscilan entre -1,42 y -1,70 para diferentes sistemas en diferentes unidades territoriales. Los estimadores son estadísticamente similares a los valores esperados y además cumplen con el principio de universalidad y la hipótesis de proporcionalidad de tamaño finito. Por ello, se concluye que la superficie siniestrada de cultivos forrajeros es un evento que sigue un comportamiento críticamente auto-organizado. De aquí que los índices de riesgo derivados de esta relación son índices de riesgo de largo plazo.
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