Calibración y Validación del Modelo SIMBA-POP en la Zona Bananera del Urabá Antioqueño, Colombia

SIMBA–POP es un modelo desarrollado en Martinica (Francia), basado en los conceptos de cohortes y cadenas de cohortes de plantas, simula la dinámica poblacional de plantaciones de banano. El modelo original, modificado por Ochoa (2010), se programó en el software EVOLUCIÓN 4.0, desarrollado por el g...

Full description

Autores:
Ochoa Jaramillo, Andrés
Guarín Giraldo, Germán Wbeimar
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2012
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/12097
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/12097
http://bdigital.unal.edu.co/9721/
Palabra clave:
54 Química y ciencias afines / Chemistry
58 Plantas / Plants
Simulación de Cultivos
Banano
Gestion de Cultivos
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:SIMBA–POP es un modelo desarrollado en Martinica (Francia), basado en los conceptos de cohortes y cadenas de cohortes de plantas, simula la dinámica poblacional de plantaciones de banano. El modelo original, modificado por Ochoa (2010), se programó en el software EVOLUCIÓN 4.0, desarrollado por el grupo SIMON de la Universidad Industrial de Santander y se calibró y validó para las condiciones de temperatura media habituales en el Urabá Antioqueño; la más importante zona productora de banano en Colombia. En el proceso de calibración se ajustan los ciclos de embolse y cosecha, así como los tiempos en que ocurren los máximos valores de embolse. Para controlar la calibración se usó la desviación media (DM), el error medio de predicción (EMP), el error cuadrático medio de predicción (ECMP), la raíz del error cuadrático medio (RECMP), curvas de masa y coeficiente de correlación lineal. Los resultados mostraron que SIMBA-POP es capaz de simular de forma verosímil la dinámica del ciclo anual de producción en Urabá; particularmente reproduce bien los tiempos de los picos y los valles de producción, aunque la magnitud de estos valles y picos es altamente sensible a los parámetros del modelo y condiciones climáticas no consideradas.