CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO ECONOMÉTRICO PARA LA DETERMINACIÓN DEL ESTADO DE LOS CULTIVOS DE ARROZ EN IBAGUÉ

CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO ECONOMÉTRICO PARA LA DETERMINACIÓN DEL ESTADO DE LOS CULTIVOS DE ARROZ EN IBAGUÉ
Construction of an econometric model to identify the state of rice crops in Ibagué

Karen Duarte Jiménez & Dilson Ramírez Forero
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Correspondencia: ktduartej@correo.udistrital.edu.co, ddramirezf@correo.udistrital.edu.co

RESUMEN

El presente artículo desarrolla un modelo econométrico para la predicción del estado de los cultivos de arroz en Ibagué mediante el uso de variables de distancia a la fuente hídrica más cercana, distancia al perímetro urbano, cobertura de agua, temperatura, precipitación y humedad relativa, a partir de datos tomados de imágenes satelitales y registros meteorológicos históricos para un periodo de tiempo del 2011 al 2014. De esta forma, para su ejecución se determinó el uso  de Mínimos Cuadrados Ordinarios mediante un modelo de regresión lineal múltiple y se llevan a cabo las correspondientes verificaciones y correcciones para el cumplimiento de los supuestos.

Palabras clave: Estado de cultivos, Landsat ETM+OLI, variables climáticas, modelo econométrico, regresión lineal múltiple.

ABSTRACT

This paper develops an econometric model to predict the state of rice crops in Ibague using variables such as distance nearest water source, distance to the urban perimeter, coverage of water, temperature, precipitation and relative humidity, based on data taken from satellite images and historical meteorological records for a period of time from 2011 to 2014. Thus, its performance using Ordinary Squared Minimums was determined by multiple linear regression model and perform the appropriate checks and corrections to comply with the assumptions.

Key words:  State of crops, Landsat ETM + OLI, climatic variables, econometric model, multiple linear regression.

INTRODUCCIÓN

Conocer acerca del desarrollo y estado de las actividades agrícolas desempeña un papel importante en las diferentes zonas geográficas, esto por representar gran parte del sustento de las poblaciones y por ser fundamental para la determinación de un uso efectivo y adecuado de los recursos naturales. En este sentido, resulta de trascendencia conocer claramente cómo se ve el estado de los cultivos afectado por diferentes variables y sus respectivas alteraciones para llevar a cabo un manejo correspondiente de estos.

Dada la magnitud de los cultivos de arroz presentes en Ibagué se ha seleccionado esta zona como foco de estudio para el desarrollo del modelo econométrico, puesto que se encuentra en uno de los departamentos con mayor productividad, industrialización y comercialización de arroz en Colombia, contando con una numerosa cantidad de empresas e instituciones dedicadas a estas actividades y de las cuales 45 se dedican a su producción. A pesar de su posicionamiento en este tipo de producción agrícola, se ha presentado para la zona la ausencia de indicadores que permitan la efectiva productividad de este cultivo (Vanegas, 2002), por lo cual es indispensable en el documento plantear los posibles factores que resultan determinantes en el estado de los cultivos a través de un modelo econométrico explicado por las variables fuente hídrica más cercana, distancia al perímetro urbano, cobertura de agua, temperatura, precipitación y humedad relativa tomando una muestra de 30 observaciones para el municipio de Ibagué.

ANTECEDENTES

En base a la importancia sobre el conocimiento del estado de los cultivos, se ha realizado una serie de estudios en torno a esta temática mediante la implementación de la teledetección, usando como herramienta imágenes multitemporales para las zonas que sean definidas con carácter de estudio,  y métodos estadísticos que permitan obtener información a nivel de detalle sobre el uso del suelo agrícola, sus impactos en el medio ambiente y la predicción o estimación de los recursos demandados como el agua (Zillmann & Weichelt, 2014).

De manera específica, la Organización de las Naciones Unidas para la alimentación y la Agricultura (FAO), ha realizado estudios orientados a los factores que se postulan como limitantes para la producción de cultivos; estando contenidos en estos el abastecimiento y rendimiento de agua y factores climáticos, en este sentido la FAO ha llevado a cabo el desarrollo y aplicación de modelos de cultivos de balance hídrico para la predicción del rendimiento en busca de la estimación de las condiciones del cultivo objeto de estudio,

estos se basan en datos agrícolas y meteorológicos; donde los últimos son tomados de los resultados históricos de estaciones meteorológicas sobre la temperatura máxima, mínima y media, humedad relativa, precipitación, velocidad del viento y horas de sol,  que al ser implementados en el modelo y realizar su regresión estadística se obtienen resultados precisos y de implementación sencilla (Yildiz, Mermer, & Aydogdu, n.d.).  

Por otro lado, se tiene el registro de que para algunos casos en los modelos de regresión lineal que se han aplicado para la determinación del rendimiento de los cultivos, estos no han resultado de forma adecuada mediante la técnica de regresión basada en Mínimos Cuadrados Ordinarios puesto que se presenta autocorrelación espacial; incumpliendo con ello el supuesto de la independencia que deben poseer las observaciones y haciéndose necesaria la corrección de este problema (Zhang, Lei, & Yan, 2010). En cuanto a los resultados positivos registrados en otros estudios se resalta que para el tema tratado la combinación de información agrícola con los datos proporcionados por imágenes satelitales brindan las herramientas necesarias para el análisis del uso y estado agrícola, y que al aplicarlas en series de tiempo y modelos de regresión lineal se obtiene como resultado la distribución y proporción de los principales estados de los cultivos, así como también la determinación de cómo este estado puede ser explicado por diferentes factores o variables por las que se ve influenciado, como las mencionadas con anterioridad y sumadas a estas la distancia más próxima de los cultivos a los ríos como suministro o fuente hídrica, fundamental en para algunas fases de su estado (de Espindola, de Aguiar, Pebesma, Câmara, & Fonseca, 2012).

MARCO TEÓRICO

1. Características del sensor:

 El programa Landsat cuenta con múltiples misiones, las cuales a su vez cuentan con diferentes señores y características. Las utilizadas en este trabajo son Landsat 7 ETM+ SLC off y Landsat 8 OLI.

Este es uno de los programas más relevantes en la historia de la teledetección gracias a su reciente política de datos abiertos, que permite obtener productos de calidad, en formato L1T de manera gratuita y eficiente desde un servidor organizado por el Instituto de Estudios Geológicos de los Estados Unidos (USGS).(Loveland, 2012)

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