http://rodna.bn.gov.ar/jspui/handle/bnmm/566604 2026-05-22T16:40:18Z 2026-05-22T16:40:18Z http://rodna.bn.gov.ar/jspui/handle/bnmm/567213 2020-02-19T14:04:17Z 2013-01-01T00:00:00Z

Título : Análisis de la variabilidad espacio-temporal de la respuesta al nitrógeno en maíz mediante un modelo econométrico mixto espacial (MEME) Descripción : Tesis (Doctor en Ciencias Agropecuarias)--UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2013.; El objetivo principal de este trabajo fue desarrollar un modelo econométrico que permita optimizar estrategias de fertilización nitrogenada a dosis variable para maíz. Los datos fueron extraídos de 18 experimentos de campo sobre fertilización, realizados durante las campañas agrícolas 1998/99 a la 2009/10 en diferentes localidades de Córdoba. Se compararon cuatro especificaciones estadísticas: mínimos cuadrados ordinarios, un modelo mixto, un modelo econométrico y un modelo econométrico mixto espacial (MEME). En los modelos mixto y MEME se empleó la localidad de realización de cada ensayo como variable aleatoria. Se analizó el desempeño de cada uno de estos modelos a través del análisis de la estructura espacial de los datos, la significancia de sus parámetros, la máxima verosimilitud, el cociente de verosimilitudes y los criterios de Akaike y Schwartz. El análisis económico se realizó a través de la maximización del beneficio esperado para una respuesta estimada y según la distribución de precios. Además fueron considerados atributos de terreno obtenidos a partir de modelos digitales de elevación como así también el efecto de las condiciones hídricas de cada campaña. La comparación entre la dosis uniforme y variable de N se realizó mediante presupuestos parciales. Los resultados indican que el modelo MEME fue el que presentó el mayor ajuste y con todos sus parámetros significativos. El coeficiente R2 del modelo MEME fue 87,36%. El atributo de terreno que mejor explicó la respuesta del cultivo al N fue el índice topográfico compuesto (CTI). El efecto "año" también fue estadísticamente significativo; en los años húmedos la respuesta al N fue significativamente mayor que el promedio y la interacción entre el CTI y el N fue negativa, mientras que en años secos la respuesta fue menor y la interacción positiva. El análisis económico demostró que la respuesta al N y la dosis óptima económica difieren entre las distintas zonas del paisaje; que la respuesta al N y consecuentemente la dosis de N que maximiza el beneficio en cada zona varía año a año; que el CTI es una potencial alternativa para describir el paisaje objetivamente, y que la maximización del beneficio puede ser realizada con las funciones de respuesta que difieren por posición en el paisaje y por año. En años húmedos, el retorno al N aplicado como dosis variable es superior en 21,70 $ ha-1 a la dosis óptima uniforme y en 110,57 $ ha-1 superior que el retorno de la dosis uniforme usada regionalmente. En años secos los retornos al N son 1,19 $ ha-1 y 55,32 $ ha-1, respectivamente. Cuando la clasificación en año húmedo o seco pueede realizarse con una precisión superior al 56,39%, la fertilización variable de N puede ser económicamente beneficiosa en la mayoría de las localidades. Además, a partir de la variabilidad natural del CTI de cada lote de producción, se pudo establecer un punto de equilibrio que justifica la aplicación variable de N. Finalmente, el modelo MEME ha mostrado ser un modelo innovador y conveniente para la estimación de funciones de producción sitio específicas, variables espacial y temporalmente.; The main objective of this dissertation is to develop an econometric model as a means to optimize variable rate nitrogen fertilizer strategies for corn. The data were drawn from eighteen on-farm nitrogen (N) trials done in the Province of Córdoba, Argentina, from the 1998/99 to the 2009/10 crop seasons. Four statistical specifications were compared: ordinary least squares, a mixed model, an econometric model, and a mixed-econometric-spatial model (MEME). Location was used as the random variable in the mixed and the MEME models. Specifications robustness was tested by analysis of the spatial structure of data, coefficient significance, maximum likelihood, likelihood ratios, Akaike and Schwartz criteria. The economic analysis maximized expected profit, given response estimates and price distributions. Soil attributes obtained from digital elevation maps and water conditions for each seasons were also considered. A partial budget was used to calculate and to compare uniform rate and variable-rate returns. Results show that MEME was the model with the highest fit and with all coefficients statistically significant. MEME's R2 was 87.36%. The soil attribute that best explained the site-specific crop response to N was the Compound Topographic Index (CTI). The overall season effect was also statistically significant; in wet seasons the crop response to N was significantly higher than the average, and the interaction between CTI and N was negative, whereas in dry seasons the crop response was smaller and the interaction positive. The economic analyses show that N response and economically optimal N rates differ in different areas of the landscape; that N response and consequently profit maximization N rates in those landscape areas differ from year to year; that CTI is a potential objectively measurable alternative to landscape areas, and that profit maximization can be effectively carried out with the response functions that differ by landscape area and season. In wet seasons, economically optimal variable-rate returns to N are 21.70 $ ha-1 higher than economically optimal uniform-rate returns to N, and 110.57 $ ha-1 higher than regional uniform-rate returns to N. In dry seasons, the returns to N are 1.19 $ ha-1 and 55.32 $ ha-1 higher, respectively. When the outcome of the two crop seasons can be predicted with accuracy higher than 56.39% at N application time, variable rate of N can be profitable in most locations. In addition, CTI allowed estimation of the break-even percentage of variability for a field, in order to justify variable-rate applications. Finally, MEME has shown to be an innovative, convenient model for site-specific crop production functions that vary spatially and temporary.

2013-01-01T00:00:00Z http://rodna.bn.gov.ar/jspui/handle/bnmm/567214 2020-02-19T14:04:16Z 2014-01-01T00:00:00Z

Título : Seguimiento de proyecto de arquitectura: Nueva Concesionaria Descripción : Práctica Supervisada (IC)--FCEFN-UNC, 2014; Trata de un proyecto de nueva concesionaria pendiente desde hace un año. Unos planos ya habían sido entregados pero sin ser tramitados en la municipalidad. Se presentan informes como el estudio de suelo que define el tipo de fundaciones elejidos para la obra.

2014-01-01T00:00:00Z http://rodna.bn.gov.ar/jspui/handle/bnmm/567212 2020-02-19T14:04:17Z 2014-01-01T00:00:00Z

Título : Herramientas estadísticas para el monitoreo y uso de la variabilidad espacial del rendimiento y propiedades de suelo intralote Descripción : Tesis (Doctor en Ciencias Agropecuarias)--UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2014.; La agricultura de precisión (AP) debe ser comprendida como un concepto moderno de gestión agrícola basado en el uso de variables georreferenciadas tanto de características de suelo y topografia como de rendimientos. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias pecisas depende fuertemente de las capacidades para explorar y analizar datos de complejas interacciones que subyacen los resultados productivos en cada sitio. En esta tesis se propone un protocolo integrado para procesar datos espaciales de sitio en AP. El análisis de la estructura espacial de variables de suelo y endimiento es investigado desde un enfoque interdisciplinario, que incluye perspectivas agronómicas y estadística-computacionales. Mediante la revisión y comparación del desempeño de métodos estadísticos usados para detectar y caracterizar variabilidad espacial se recomiendan y proponen estrategias de análisis para comprender y manejar mejor la variabilidad espacial del rendimiento. Se desarrolló un método para delimitar clases de sitios intralote, denominado KM-sPC, basado en análisis multivariado restringido espacialmente. El nuevo método es potente para detectar estructuración espacial, mejorando la delimitación de zonas de manejo (ZM). Los conglomerados de sitio formados dentre de cada lote tuvieron mayores diferencias de rendimiento que los obtenidos sin la restricción espacial. Se propusieron también herramientas, basadas en Modelos Lineales Mixtos (MLM), para analizar la estabilidad temporal de la variación espacial. Los resultados mostraron que la variación espacial de carcateristicas de suelo no es permanente. Finalmente, se propuso una estrategia de análisis de ensayos de fertilización sitio-específica utilizando MLM de clasificación. El procedimiento basado en la delimitación de ZM y luego el ajuste de un MLM con efectos fijos de tratamiento, zona, interacción tratamiento-zona y efecto aleatorio de bloque dentro de cada zona, mas correlación espacial entre parcelas resultó el mas recomendable para comparar efectos de tratamientos condicionados a las zonas delimitadas.; Precision agriculture (PA) must be understood as a modern agriculture management concept based on the use of georeferenced variables both topography and soil characteristics and yields. Optimal use of the large volume of data derived from machinery of PA depends heavily on capabilities to explore and to analyze information on complex interactions underlying yields at each field site. The aim of this work was to develop an integrated methodology to process spatial data on yield, soil, and terrain, in the PA context. T he analysis of spatial structure of yield and soil variables is investigated with an interdisciplinary approach, including both the methodological and agronomical perspectives. Through performance comparison of several statistical methods used to characterize spatial structure and its temporal stability, we propose analytic strategies to spatially analyze data variability. We propose and evaluate a method (KM-sPC) based on spatially constrained multivariate analysis to management zone (MZ) delineation. Using KM-sPC the degree of spatial structure detected is increased, improving the management zone delineation. The method delineated management classes with the largest differences in yield. The proposed algorithm was integrated into an automated protocol for management zone delineation. A tool set based on Mixed Linear Models (MLM) is proposed to analyze temporal stability of spatial variation in soil properties. The results showed that variation of soil variables were not permanent, producing significant changes to MZ delineation through years. Finally, we propose a statistical strategy for analyzing site-specific fertilization trials using a classification MLM. The procedure first involves the MZ delineation, and then the fitting of a MLM with fixed effects of treatment, treatment*MZ interaction, and random effect of block within each zone. The procedure was effective to compare treatment effects conditional on MZ in the context of spatial correlation between plots.

2014-01-01T00:00:00Z http://rodna.bn.gov.ar/jspui/handle/bnmm/567210 2020-02-19T14:04:17Z 2014-01-01T00:00:00Z

Título : Determinación del impacto productivo y económico de la implantación de Grama Rhodes en sistemas ganderos del norte de Santa Fe Descripción : Trabajo Final (Especialización en Alimentación de Bovinos)--UNC-Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2014; La ganadería argentina viene sufriendo un reordenamiento territorial en los últimos años, desplazándola hacía zonas de baja aptitud para la producción agrícola debido a sus limitantes, principalmente relacionadas al factor suelo. Estas zonas presentan un escaso aprovechamiento para el pastoreo, surgiendo por tal motivo, la necesidad de incrementar la producción y calidad del recurso forrajero. Con el objetivo de determinar el impacto económico y productivo de la implantación de Chloris gayana (Grama Rhodes) en un sistema ganadero de Los Bajos Submeridionales del norte santafecino, se crearon cuatro modelos de producción comparativos en donde se incrementa la participación de la pastura en detrimento a la superficie del pastizal natural de la zona, caracterizado por Spartina argentinensis, conocido como Espartillo. Se calculó producción forrajera de la pastura implantada y se estimó la producción del pastizal; se calculó el costo de siembra considerando las labores más comunes realizadas en las explotaciones de la zona. La determinación del impacto de la implantación se realizó a partir de parámetros económicos-productivos, evaluación de inversión y un análisis de sensibilidad considerando aumentos y disminuciones en la producción forrajera y los precios de hacienda en pie. Se concluyó que la especie Grama Rhodes posee la adaptación adecuada a las limitantes edáficas posibilitando su implantación y por lo tanto el incremento en la producción y calidad forrajera, lo cual desencadena en mejoras en el aspecto productivo y económico de la empresa como: carga animal, producción de carne por superficie y margen bruto de la actividad; siendo la implantación de Grama Rhodes una inversión segura y rentable de realizar.

2014-01-01T00:00:00Z