Planificación óptima del manejo integrado de malezas

Una de las mayores limitaciones para lograr el rendimiento y la calidad deseada de los cultivos en la mayoría de los sistemas agronómicos del mundo es la presencia de malezas. Para mitigar su propagación e influencia, en los últimos años se comenzó a implementar el Manejo Integrado de Malezas (MI...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Damiani, Lucía
Otros Autores: Blanco, Aníbal Manuel
Formato: tesis doctoral
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Ingeniería
Acceso en línea:https://repositoriodigital.uns.edu.ar/xmlui/handle/123456789/5754
Aporte de:
Repositorio Institucional Universidad Nacional del Sur (UNS) de Universidad Nacional del Sur
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description Una de las mayores limitaciones para lograr el rendimiento y la calidad deseada de los cultivos en la mayoría de los sistemas agronómicos del mundo es la presencia de malezas. Para mitigar su propagación e influencia, en los últimos años se comenzó a implementar el Manejo Integrado de Malezas (MIM), que pretende evitar los efectos negativos resultantes del uso exclusivo de herbicidas como único mecanismo de control al combinar diferentes técnicas de prevención y control que también incluyen rotaciones de cultivos, prácticas mecánicas y medidas culturales. Motivados por esta realidad, en esta tesis se planteó, primeramente, extender las prestaciones de un modelo de simulación desarrollado en el ámbito del grupo de investigación. El objetivo del mismo fue estimar los efectos de diferentes estrategias de manejo sobre la dinámica demográfica de una maleza anual (Avena fatua L.) en competencia con cereales de invierno (trigo y cebada) en un plan de rotación multianual, y proporcionar suficiente detalle agronómico, económico y medioambiental para orientar la toma de decisiones. Adicionalmente, con el propósito de explorar sistemáticamente la gran cantidad de posibles estrategias de MIM que se pueden representar con el modelo desarrollado e identificar automáticamente aquellas que resultan más prometedoras, se implementó un optimizador que proporciona un conjunto de soluciones en la frontera de los objetivos de desempeño considerados. Este se basó en un algoritmo estocástico no-lineal por enjambre de partículas (PSO), al que se le incorporaron técnicas para el manejo de restricciones, de manipulación de variables binarias y de consideración de objetivos múltiples. Así, el optimizador desarrollado permite identificar los mejores esquemas de rotación de cultivos y de tratamientos para controlar la maleza teniendo en cuenta, simultáneamente, el beneficio económico y el impacto ambiental. La herramienta desarrollada se considera de potencial utilidad para guiar el complejo proceso de toma de decisiones de la actividad agrícola.
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