Evaluación preliminar de modelos espaciales de regresión para estimar el rendimiento de uva de mesa (Vitis vinifera L.)

Abstract

El presente trabajo busca obtener modelos de regresión que permitan estimar el rendimiento de uva de mesa, considerando efectos espaciales dado que se tienen variables regionales. A partir de los datos de un cultivo de uva ubicado en San Felipe, los cuales se agrupan de forma distintas en dos sets para distintos procedimientos, uno de serie de tiempo y el otro de corte transversal, se obtienen distintos modelos para el peso promedio de racimo de uva. El objetivo que se busca con el set de datos 1 es determinar que variables explican la variación del peso promedio en el tiempo. El modelo obtenido tiene un 𝑅2 de 0.9149, mostrando que las variables 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜, 𝑁𝐷𝑉𝐼,𝑁𝑅 𝑦 𝐷𝑜𝑟𝑚𝑒𝑥 explican las variaciones del peso promedio del racimo de uva en el tiempo. Para el set de datos 2 el objetivo es buscar un modelo que prediga antes de cosecha el peso promedio que se tendrá en esta. Se tienen muestreos con las mismas variables en tres distintas fechas, para los cuales se hacen modelos paralelamente, y también uno general que contenga todos los muestreos disponibles. Se obtiene que la única fecha que cumpliría con el cometido es la 4, es decir, variables muestreadas en esa fecha pueden ser modeladas para la predicción del peso promedio de la uva en cosecha. El modelo obtenido presenta un 𝑅2 de 0.3038, lo cual es considerado bajo, sin embargo, los mapas de validación muestran similitudes considerables entre el mapa estimado y el observado. Por otro lado, el modelo que se consideraron todos los muestreos disponibles tiene un 𝑅2de 0.3503, en el cual son significativas las variables 𝑁𝐷𝑉𝐼4,𝑁𝐷𝑉𝐼5,𝐵𝐴𝑆𝐹,𝐷𝑜𝑟𝑚𝑒𝑥,𝑃𝑃𝑅4∗𝑁𝐷𝑉𝐼4 y 𝑥; teniendo solo una variable de diferencia con el modelo de la fecha 4, la variable 𝑁𝐷𝑉𝐼5.