Miguel Angel Bernal Monterrosa, Laura Delgado Bejarano
{"title":"使用生产变量和各种香蕉种子(MUSA SPP.)在Turbo-Colombia进行产量预测。","authors":"Miguel Angel Bernal Monterrosa, Laura Delgado Bejarano","doi":"10.19053/01228420.v19.n3.2022.14706","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"La productividad del cultivo de banano está influenciada por diferentes factores físicos, químicos, biológicos, los cuales, a su vez, varían entre lotes, fincas y zonas geográficas; sumado a esto la alta variabilidad climática, alto costo de insumos, disminución en mano de obra y ajuste a la oferta-demanda del producto terminado obliga al productor a optimizar recursos y realizar intervenciones para programar las cosechas. El objetivo de esta investigación fue realizar una proyección de rendimiento, considerando variables de producción. El estudio se realizó durante el segundo semestre de 2021 y primer trimestre de 2022 en el departamento de Antioquia, municipio de Turbo, para la proyección se tuvo en cuenta tipo de semilla, semanas a cosecha, peso de racimos, población, retorno, recobro y merma. Se plantean posibles escenarios con sus respectivas interacciones y su respuesta en rendimiento. El diseño experimental fue en bloques completamente al azar con 3 repeticiones, los datos se analizaron con el software R Studio 2022.02, se realizaron pruebas no paramétricas (Kruskal-Wallis; Yuen) y comparación de medias con un análisis post-hoc de Kruskal-Wallis con un nivel de confianza del 95%. Se encontraron diferencias significativas (P<9e-5), donde el tratamiento de cormo + pseudotallo fue el que presento los mejores indicadores con un número de semanas acumuladas a cosecha de 28.40±0.35 y un peso de racimo de 24.3±0.19 kg.","PeriodicalId":30687,"journal":{"name":"Ciencia y Agricultura","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Proyección de rendimiento usando variables productivas y diversos tipos de semilla de banano (Musa spp.) en Turbo-Colombia.\",\"authors\":\"Miguel Angel Bernal Monterrosa, Laura Delgado Bejarano\",\"doi\":\"10.19053/01228420.v19.n3.2022.14706\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"La productividad del cultivo de banano está influenciada por diferentes factores físicos, químicos, biológicos, los cuales, a su vez, varían entre lotes, fincas y zonas geográficas; sumado a esto la alta variabilidad climática, alto costo de insumos, disminución en mano de obra y ajuste a la oferta-demanda del producto terminado obliga al productor a optimizar recursos y realizar intervenciones para programar las cosechas. El objetivo de esta investigación fue realizar una proyección de rendimiento, considerando variables de producción. El estudio se realizó durante el segundo semestre de 2021 y primer trimestre de 2022 en el departamento de Antioquia, municipio de Turbo, para la proyección se tuvo en cuenta tipo de semilla, semanas a cosecha, peso de racimos, población, retorno, recobro y merma. Se plantean posibles escenarios con sus respectivas interacciones y su respuesta en rendimiento. El diseño experimental fue en bloques completamente al azar con 3 repeticiones, los datos se analizaron con el software R Studio 2022.02, se realizaron pruebas no paramétricas (Kruskal-Wallis; Yuen) y comparación de medias con un análisis post-hoc de Kruskal-Wallis con un nivel de confianza del 95%. Se encontraron diferencias significativas (P<9e-5), donde el tratamiento de cormo + pseudotallo fue el que presento los mejores indicadores con un número de semanas acumuladas a cosecha de 28.40±0.35 y un peso de racimo de 24.3±0.19 kg.\",\"PeriodicalId\":30687,\"journal\":{\"name\":\"Ciencia y Agricultura\",\"volume\":\"1 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-12-12\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Ciencia y Agricultura\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.19053/01228420.v19.n3.2022.14706\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ciencia y Agricultura","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.19053/01228420.v19.n3.2022.14706","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
摘要
香蕉种植的生产力受到不同的物理、化学、生物因素的影响,这些因素又因批次、农场和地理区域而异;此外,高气候变异性、高投入成本、劳动力减少和成品供需调整迫使生产者优化资源并采取干预措施来安排收成。这项研究的目的是在考虑生产变量的情况下进行性能预测。这项研究是在2021年下半年和2022年第一季度在Turbo市Antioquia省进行的,在预测时考虑了种子类型、收获周数、簇重、种群、回归、恢复和减少。提出了可能的场景及其各自的相互作用和性能响应。实验设计完全随机分组,重复3次,使用R Studio 2022.02软件分析数据,进行非参数测试(Kruskal-Wallis;Yuen),并将平均值与Kruskal-Wallis事后分析进行比较,置信水平为95%。发现了显著差异(P<9E-5),其中球茎+假茎处理是最好的指标,收获时的累积周数为28.40±0.35周,丛集重量为24.3±0.19公斤。
Proyección de rendimiento usando variables productivas y diversos tipos de semilla de banano (Musa spp.) en Turbo-Colombia.
La productividad del cultivo de banano está influenciada por diferentes factores físicos, químicos, biológicos, los cuales, a su vez, varían entre lotes, fincas y zonas geográficas; sumado a esto la alta variabilidad climática, alto costo de insumos, disminución en mano de obra y ajuste a la oferta-demanda del producto terminado obliga al productor a optimizar recursos y realizar intervenciones para programar las cosechas. El objetivo de esta investigación fue realizar una proyección de rendimiento, considerando variables de producción. El estudio se realizó durante el segundo semestre de 2021 y primer trimestre de 2022 en el departamento de Antioquia, municipio de Turbo, para la proyección se tuvo en cuenta tipo de semilla, semanas a cosecha, peso de racimos, población, retorno, recobro y merma. Se plantean posibles escenarios con sus respectivas interacciones y su respuesta en rendimiento. El diseño experimental fue en bloques completamente al azar con 3 repeticiones, los datos se analizaron con el software R Studio 2022.02, se realizaron pruebas no paramétricas (Kruskal-Wallis; Yuen) y comparación de medias con un análisis post-hoc de Kruskal-Wallis con un nivel de confianza del 95%. Se encontraron diferencias significativas (P<9e-5), donde el tratamiento de cormo + pseudotallo fue el que presento los mejores indicadores con un número de semanas acumuladas a cosecha de 28.40±0.35 y un peso de racimo de 24.3±0.19 kg.