Selección de parámetros para describir el crecimiento en frutos de Mandarino Tangor mediante modelos no lineales mixtos

Autores
Rodriguez Azcona, Rocio Ines
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Rodriguez Azcona, Rocio Ines. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
Fil: Bóbeda, Griselda Rita Romina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
Fil: Giménez, Laura Itatí. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
La gestión eficiente de la producción citrícola depende de pronósticos precisos del crecimiento de los frutos, especialmente en términos de tamaño y calidad al momento de cosecha. Este estudio tuvo como objetivo evaluar modelos no lineales mixtos para describir curvas de crecimiento sigmoideas en frutos de mandarino tangor Murcott, seleccionando los parámetros con mayor capacidad predictiva. Para ello, se recolectaron datos del diámetro ecuatorial (DE) de 3813 frutos en 12 huertos comerciales de las provincias de Corrientes y Entre Ríos (Argentina), durante seis temporadas (2007/08 a 2015/16), en total se obtuvieron 17 combinaciones de ambiente. Mediante un muestreo sistemático con arranque aleatorio, se seleccionaron 10 árboles por huerto, identificando 30 frutos por planta. Las mediciones se realizaron cada 10-15 días con calibre digital, desde los 54 hasta los 368 días después de plena floración (DDPF), generando 182 combinaciones temporada-huerto-árbol para modelar la variabilidad ambiental. Se evaluaron los modelos Gompertz y la quinta reparametrización del Logístico (L5), incorporando efectos fijos de los parámetros: alpha, beta, gamma y aleatorios a1, b2, g3. El ajuste se realizó con la librería nlme de RStudio mediante máxima verosimilitud restringida (REML), validando los modelos con un 75% de datos para entrenamiento y 25% para prueba. La precisión se midió mediante Error Absoluto Medio (MAE), Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) y Error Máximo Cometido (CME). Los resultados mostraron que el modelo Gompertz, con parámetros a1 y b2 aleatorios, presentó el mejor ajuste en 172 de 182 combinaciones, destacando su adaptabilidad a variabilidades ambientales. La terna de parámetros óptima fue alpha = 76.83194, beta = 1.41962, gamma = 0.01419, con errores mínimos (MAE = 1.2 mm, RMSE = 1.8 mm) y un CME del 94%, indicando alta precisión predictiva. En contraste, el modelo Logístico L5 enfrentó limitaciones de convergencia en ambientes con alta variabilidad, ajustándose adecuadamente solo en 3 de 17 combinaciones analizadas. En conclusión, el modelo Gompertz demostró ser una herramienta robusta para predecir el crecimiento del diámetro ecuatorial en función de los DDPF, facilitando la planificación de cosechas en condiciones heterogéneas. La inclusión de parámetros aleatorios permitió capturar variabilidades asociadas a temporadas, huertos y árboles, reforzando su aplicabilidad en la gestión citrícola. Estos hallazgos resaltan la importancia de integrar modelos mixtos en estudios agronómicos para optimizar decisiones técnicas y comerciales
Materia
Modelos no lineales mixtos
Crecimiento sigmoideo
Diámetro ecuatorial
Mandarino tangor
Gompertz
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
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La gestión eficiente de la producción citrícola depende de pronósticos precisos del crecimiento de los frutos, especialmente en términos de tamaño y calidad al momento de cosecha. Este estudio tuvo como objetivo evaluar modelos no lineales mixtos para describir curvas de crecimiento sigmoideas en frutos de mandarino tangor Murcott, seleccionando los parámetros con mayor capacidad predictiva. Para ello, se recolectaron datos del diámetro ecuatorial (DE) de 3813 frutos en 12 huertos comerciales de las provincias de Corrientes y Entre Ríos (Argentina), durante seis temporadas (2007/08 a 2015/16), en total se obtuvieron 17 combinaciones de ambiente. Mediante un muestreo sistemático con arranque aleatorio, se seleccionaron 10 árboles por huerto, identificando 30 frutos por planta. Las mediciones se realizaron cada 10-15 días con calibre digital, desde los 54 hasta los 368 días después de plena floración (DDPF), generando 182 combinaciones temporada-huerto-árbol para modelar la variabilidad ambiental. Se evaluaron los modelos Gompertz y la quinta reparametrización del Logístico (L5), incorporando efectos fijos de los parámetros: alpha, beta, gamma y aleatorios a1, b2, g3. El ajuste se realizó con la librería nlme de RStudio mediante máxima verosimilitud restringida (REML), validando los modelos con un 75% de datos para entrenamiento y 25% para prueba. La precisión se midió mediante Error Absoluto Medio (MAE), Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) y Error Máximo Cometido (CME). Los resultados mostraron que el modelo Gompertz, con parámetros a1 y b2 aleatorios, presentó el mejor ajuste en 172 de 182 combinaciones, destacando su adaptabilidad a variabilidades ambientales. La terna de parámetros óptima fue alpha = 76.83194, beta = 1.41962, gamma = 0.01419, con errores mínimos (MAE = 1.2 mm, RMSE = 1.8 mm) y un CME del 94%, indicando alta precisión predictiva. En contraste, el modelo Logístico L5 enfrentó limitaciones de convergencia en ambientes con alta variabilidad, ajustándose adecuadamente solo en 3 de 17 combinaciones analizadas. En conclusión, el modelo Gompertz demostró ser una herramienta robusta para predecir el crecimiento del diámetro ecuatorial en función de los DDPF, facilitando la planificación de cosechas en condiciones heterogéneas. La inclusión de parámetros aleatorios permitió capturar variabilidades asociadas a temporadas, huertos y árboles, reforzando su aplicabilidad en la gestión citrícola. Estos hallazgos resaltan la importancia de integrar modelos mixtos en estudios agronómicos para optimizar decisiones técnicas y comerciales
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