Aplicación de funciones no paramétricas para modelizar la emergencia de Ridolfia segetum
5 Pág.
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| Format: | artículo biblioteca |
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| Published: |
Sociedade de Ciências Agrárias de Portugal
2024-02-28
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| Subjects: | Integral hidrotérmica, Modelos de emergencia, Densidad de Kernel, Temperatura base, Optima y máxima, Potencial hídrico, |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10261/355861 |
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Integral hidrotérmica Modelos de emergencia Densidad de Kernel Temperatura base Optima y máxima Potencial hídrico Integral hidrotérmica Modelos de emergencia Densidad de Kernel Temperatura base Optima y máxima Potencial hídrico Sousa-Ortega, Carlos Urbano, José M. Arias-Martín, María Loureiro, Íñigo Escorial, Concepción Marí, Ana I. Alcántara, Cristina Saavedra, Milagros Izquierdo, Jordi Cordero Merino, Fernando Vargas, Manuel Paramio, José A. Fernández, José L. Torra, Joel Royo-Esnal, Aritz Aplicación de funciones no paramétricas para modelizar la emergencia de Ridolfia segetum |
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dig-inia-es-10261-3558612024-05-06T07:21:21Z Aplicación de funciones no paramétricas para modelizar la emergencia de Ridolfia segetum Application of non-parametric functions to model the emergence of Ridolfia segetum Sousa-Ortega, Carlos Urbano, José M. Arias-Martín, María Loureiro, Íñigo Escorial, Concepción Marí, Ana I. Alcántara, Cristina Saavedra, Milagros Izquierdo, Jordi Cordero Merino, Fernando Vargas, Manuel Paramio, José A. Fernández, José L. Torra, Joel Royo-Esnal, Aritz Sousa-Ortega, Carlos [0000-0003-3290-3928] Urbano, José M. [0000-0002-6644-8129] Arias-Martín, María [0000-0002-5483-7565] Loureiro, Íñigo [0000-0003-3022-2002] Escorial, Concepción [0000-0001-5507-5956] Marí, Ana I. [0000-0001-7862-9421] Izquierdo, Jordi [0000-0002-3949-1295] Torra, Joel [0000-0002-8666-6780] Royo-Esnal, Aritz [0000-0003-2534-8372] Integral hidrotérmica Modelos de emergencia Densidad de Kernel Temperatura base Optima y máxima Potencial hídrico 5 Pág. [EN] Ridolfia segetum (L.) Moris is a weed native to the Mediterranean basin that causes yield losses in both winter and summer crops in southern Spain. Modeling its emergence is crucial for developing appropriate management strategies. Currently, the predominant technique for predicting weed emergence is non-linear parametric regression, but this approach has some statistical limitations. The Weed Biology and Agroecology Group (BAMh) conducted a study to describe and predict the emergence pattern of R. segetum using a non-parametric regression with a Gaussian distribution. For its development, emergence was studied in five experimental plots in Barcelona, Lleida, Madrid, Seville, and Zaragoza during the 2016/17 season, and the trial was repeated in the following season in Barcelona, Madrid, and Zaragoza. In each plot, 100 seeds from an experimental farm in Seville were sown in 25 x 25 cm grids (4 replicates). For the model, a cumulative kernel density curve was used to relate emergence to a hydrothermal integral based on a two segment equation. A base, optimal, and maximum temperature of -1.0 ºC, 8.1 ºC, and 26.0 ºC, respectively, and a base water potential of -0.6 MPa were established. This model reaches 10 %, 50 %, and 90 % of cumulative emergence at 43.2, 74.7, and 97.4 hydrothermal degrees, respectively. On average, the model exhibited a root mean square error of 16.81%, ranging between 9.1 % and 32.5 %. [ES] Ridolfia segetum (L.) Moris es una mala hierba originaria de la cuenca mediterránea que causa pérdidas de rendimiento en cultivos de invierno y de verano en el sur de España. Modelizar su emergencia es crucial para desarrollar estrategias de manejo adecuadas. Actualmente, la técnica predominante para predecir la emergencia de malas hierbas son las regresiones paramétricas no lineales pero este enfoque tiene algunas limitaciones estadísticas. El grupo de Biología y Agroecología de las Malas Hierbas (BAMh) llevó a cabo un estudio para describir y predecir el patrón de emergencia de R. segetum mediante una regresión no paramétrica con una distribución gaussiana. Para su desarrollo, se estudió la emergencia en cinco parcelas experimentales en Barcelona, Lleida, Madrid, Sevilla y Zaragoza durante la campaña 2016/17 y se repitió el ensayo en la campaña siguiente en Barcelona, Madrid y Zaragoza. En cada parcela se sembraron 100 semillas procedentes de una finca experimental de Sevilla en cuadriculas de 25 x 25 cm (4 repeticiones). Para el modelo se utilizó una curva acumulada de la densidad de Kernel que relacionó la emergencia con una integral hidrotérmica basada en una ecuación de dos segmentos. Se estableció una temperatura base, óptima y máxima de -1,0 ºC, 8,1 ºC y 26,0 ºC, respectivamente y un potencial hídrico base de -0,6 MPa. Este modelo alcanza el 10 %, 50 % y 90 % de la emergencia acumulada a 43,2, 74,7 y 97,4 grados hidrotérmicos, respectivamente. En promedio, el modelo presentó un RMSE (root mean square error) de 16,81 %, oscilando entre 9,1 % y 32,5 %. Peer reviewed 2024-05-06T07:21:20Z 2024-05-06T07:21:20Z 2024-02-28 artículo http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 Revista de Ciencias Agrarias 47(1): 355-359 (2024) 0871-018X http://hdl.handle.net/10261/355861 10.19084/rca.35130 es Departamento de Protección Vegetal Publisher's version https://doi.org/10.19084/rca.35130 Sí open application/pdf Sociedade de Ciências Agrárias de Portugal |