En la agricultura como en la vida real muchos de los sucesos o situaciones que ocurren se ajustan a una serie de modelos matemáticos. Estos modelos matemáticos resultan de mucha utilidad a la hora de predecir situaciones futuras.
Existen varios modelos muy útiles para la predicción en la agricultura, entre ellos destacamos:
- Modelo de Integral Térmica.
- Modelo de regresión lineal para determinar el rendimiento agrícola.
El rendimiento agrícola experimenta importantes cambios de un año para otro
Modelo de integral térmica
Este modelo nos permite determinar la tasa de crecimiento de las plantas a partir de la temperatura. El crecimiento comienza a partir de una temperatura mínima y su tasa se incrementa conforme lo hace la temperatura hasta que alcanza una temperatura óptima. Si la temperatura óptima continua subiendo, la tasa de crecimiento disminuye. Este tipo de comportamiento es similar en muchos cultivos, sin embargo las temperaturas mínimas, óptima y máxima pueden variar entre ellos.
Cuando la tasa de crecimiento de un cultivo está controlada principalmente por la temperatura, su desarrollo puede caracterizarse y predecirse utilizando el modelo de integral térmica. El concepto de Integral Térmica se refiere a las unidades de calor que un organismo requiere para completar una parte o la totalidad de su crecimiento o desarrollo.
La Integral Térmica es un índice muy utilizado para estimar la fase de crecimiento vegetativo.
Modelo de regresión lineal para determinar el rendimiento agrícola
El rendimiento agrícola experimenta importantes cambios de un año para otro. El clima es un recurso natural que influye en dichos cambios de forma distinta según el cultivo y su situación geográfica. Para ellos se usan modelos de regresión lineal que describen la respuesta de distintos cultivos al clima y se analiza el impacto del cambio climático en la producción agrícola.
Las variables climáticas pueden explicar parte de la varianza del rendimiento agrícola
Este modelo pretende determinar en qué medida un cambio en las variables meteorológicas, son un elemento de riesgo que puede afectar a la producción agrícola y la varianza en la explotación de cultivos, así como una variación en el rendimiento agrario que puede provocar también importantes variaciones en los precios de mercado.
Con todo esto, los agricultores se enfrentan cada año a una alta incertidumbre en lo que se refiere al nivel de producto y también a su valor en el mercado. Al mismo tiempo, el sistema de seguros agrarios se enfrenta a la incertidumbre de cuanto deberán pagar por compensaciones y si las tarifas fijadas son adecuadas.
El cambio que está teniendo lugar en las variables climáticas podría incrementar la presente incertidumbre en la producción de cultivos, además de amenazar la disponibilidad de agua.
En este sentido, las variables climáticas pueden explicar parte de la varianza del rendimiento agrícola, la evaluación desde el punto de vista económico del impacto del cambio climático en los cultivos puede contribuir a una mejor previsión de las expectativas del sector agrario y ayudar a evaluar estrategias de adaptación a dicho cambio.
Con este modelo de regresión lineal se pretende determinar las variables climáticas que explican parte de la varianza de la productividad en las diferentes regiones agrícolas a través del análisis estadístico y utilizar dichas variables para analizar el impacto que un posible cambio climático tendría en el rendimiento de los cultivos.
