Desempeño biofísico y económico de sistemas de cultivos extensivos: una aproximación basada en modelos de simulación y algoritmos genéticos

  • Felipe Ghersa Universidad de Buenos Aires (UBA), Facultad de Agronomía, Cátedra de Cerealicultura. UBA-CONICET, Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA).
  • Lucas Figarola Universidad de Buenos Aires (UBA), Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Departa-mento de Computación. CONICET, Instituto de Ciencias de la Computación (ICC)
  • Rodrigo Castro Universidad de Buenos Aires (UBA), Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Departa-mento de Computación. CONICET, Instituto de Ciencias de la Computación (ICC)
  • Diego O. Ferraro Universidad de Buenos Aires (UBA), Facultad de Agronomía, Cátedra de Cerealicultura. UBA-CONICET, Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA).
Palabras clave: Cultivos extensivos, Simulación, Algoritmos genéticos

Resumen

En este trabajo se presenta un framework basado en modelos de simu-lación de cultivos y algoritmos genéticos para encontrar las combinaciones de variables de manejo (i.e. fertilización, secuencias y estructura de cultivos, y apli-cación de fitosanitarios) que optimicen el desempeño biofísico y económico de sistemas de agrícolas extensivos. Además, se proponen valores umbral hipotéti-cos para las variable biofísicas y económicas a partir del cual se podría generar el colapso del sistema. Se generó una herramienta de diagnóstico que permite medir la distancia entre el desempeño de prácticas reales modales para Pergamino y los óptimos obtenidos mediante la optimización del algoritmo genético. Final-mente, se discuten las limitaciones de este tipo de aproximación y las implicancias para el diseño de sistemas de cultivos extensivos sustentables.

Publicado
2022-12-26
Cómo citar
Ghersa, F., Figarola, L., Castro, R., & Ferraro, D. (2022). Desempeño biofísico y económico de sistemas de cultivos extensivos: una aproximación basada en modelos de simulación y algoritmos genéticos. Memorias De Las JAIIO, 8(4), 21-34. Recuperado a partir de https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/398
Sección
CAI - Congreso Argentino de AgroInformática