Propuesta de un Modelo Matemático del Comportamiento del Viento en Función de las horas del día para la Zona Agroindustrial Cerro Colorado, en La Libertad, entre los años 2014 y 2017

Abstract

Esta investigación se enfocó en analizar la influencia de variables ambientales en la producción de cultivos de maracuyá, específicamente en la zona denominada Cerro Colorado, en el departamento La Libertad. Se emplearon datos recopilados de una estación meteorológica automática en el fundo El Porvenir Grande, además de información histórica de la base de datos COPERNICUS. Entre los principales hallazgos de la investigación destacan: El efecto de la temperatura del aire en la producción de maracuyá, encontrándose que la variabilidad estacional de la temperatura del aire influye significativamente en la producción de maracuyá. Los meses con temperaturas más cálidas, entre verano y otoño, se asociaron positivamente con una mayor producción de maracuyá. Por el contrario, los meses de invierno, caracterizados por temperaturas más bajas, se vincularon a una disminución en la producción.

El viento, presentó una limitada influencia sobre la productividad de los cultivos de maracuyá, pero se identificó una notable influencia durante las fumigaciones en las áreas circundantes. Los vientos moderados a fuertes pueden transportar sustancias químicas nocivas hacia las parcelas de cultivo de maracuyá, afectando al personal y frutos, lo que implica tomar sería atención a las condiciones de viento para una gestión segura de productos químicos en las actividades agrícolas.

A manera de recomendación para futuras investigaciones, se sugiere ampliar la base de datos de producción de maracuyá, abarcar áreas adicionales de producción en colaboración con cooperativas agrícolas o empresas agroindustriales. Además, se recomienda incluir más parámetros ambientales, como la precipitación, la humedad relativa y la radiación solar, y extender el período de estudio a diez años o más para identificar tendencias multianuales relacionadas con el cambio climático. Finalmente, se sugiere explorar metodologías avanzadas de análisis de datos, como redes neuronales y machine learning, para una comprensión más profunda de las relaciones existentes entre los parámetros ambientales y la producción de ciertos productos, como el maracuyá.

En conclusión, esta investigación confirma la interacción que existe entre las condiciones ambientales y la producción de maracuyá, proporcionando información esencial para la planificación agrícola.

This research aimed to analyze the influence of environmental variables on passion fruit crop production, specifically in the region known as Cerro Colorado, in the La Libertad department. Data were collected from an automatic weather station at the El Porvenir Grande farm, in addition to historical information from the COPERNICUS database. Among the key findings of the research are as follows:

The effect of air temperature on passion fruit production was investigated, and it was found that the seasonal variability of air temperature significantly influences passion fruit production. Months with warmer temperatures, typically during summer and autumn, were positively associated with higher passion fruit yields. In contrast, winter months, characterized by lower temperatures, were linked to a decrease in production.

Wind showed limited influence on passion fruit crop productivity, but a notable impact was identified during pesticide spraying in the surrounding areas. Moderate to strong winds can carry harmful chemicals to passion fruit fields, affecting both personnel and fruits. This underscores the importance of paying serious attention to wind conditions for safe chemical management in agricultural activities.

As a recommendation for future research, expanding the passion fruit production database and including additional production areas in collaboration with agricultural cooperatives or agro-industrial companies is suggested. Furthermore, it is recommended to incorporate more environmental parameters, such as precipitation, relative humidity, and solar radiation, and extend the study period to ten years or more to identify multi-year trends related to climate change. Finally, exploring advanced data analysis methodologies like neural networks and machine learning is advised for a deeper understanding of the relationships between environmental parameters and the production of specific products, such as passion fruit.

In conclusion, this research confirms the interaction between environmental conditions and passion fruit production, providing essential insights for agricultural planning.