Modelado prediccion enfermedades cultivos - edUTecNe ...

Modelado para la predicción de enfermedades en cultivos de alto valor comercial
Cuando el tiempo es considerado de manera continua, el estudio y desarrollo
del modelo puede hacerse con ayuda del cálculo diferencial. Dado que los
sistemas de ecuaciones diferenciales resultantes no son lineales, su estudio no
puede hacerse analíticamente, siendo necesario recurrir al cálculo numérico.
Dicho cálculo se puede concretar por medio del uso de la Teoría de
Perturbaciones, para analizar la estabilidad de las soluciones o bien por medio
de la integración numérica. Estas técnicas permiten llegar a conocer los
estados estacionarios y soluciones del sistema, en función de los parámetros
de control. Así, es posible conocer el diagrama de bifurcaciones, que tanto
facilita la visión de conjunto de los puntos donde hay ruptura de simetría, como
las posibilidades de comportamiento dinámico del sistema. El empleo de
algoritmos y computadoras, son necesarios para el análisis numérico de un
sistema complejo de ecuaciones diferenciales no lineales. El sistema de
ecuaciones diferenciales presentará diferentes características, dependiendo del
sistema estudiado y las hipótesis planteadas. La característica común al
resultado del análisis y simulación de estos sistemas de ecuaciones, es permitir
la obtención de un comportamiento dinámico complejo, que luego será
comparado con los datos observados o los datos experimentales (Figura 23)
[Morán, 2009].
2.4.6. Modelado predictivo de enfermedades vegetales
Tanto el modelado mecanístico como el empírico, constituyen técnicas que se
utilizan para desarrollar modelos predictivos. El mecanístico, suele utilizar una
serie de submodelos para caracterizar múltiples subetapas del ciclo de la
enfermedad, y a menudo se basan en los resultados de experimentos
diseñados para investigar la biología de patógenos en condiciones controladas.
Cuando el conocimiento sobre el sistema es incompleto, dichos submodelos
permiten incorporar suposiciones acerca de las relaciones entre hospedante,
patógeno y ambiente [De Wolf e Isard, 2007].
Los modelos mecanísticos generalmente se caracterizan por tener una mayor
capacidad explicativa que los puramente empíricos. En comparación, los
enfoques empíricos, utilizan métodos estadísticos para describir las relaciones
entre las variables ambientales y el aumento de la intensidad de la enfermedad.
Estos tipos de modelos, a menudo se basan en experimentos a campo que
simulan condiciones de producción, y pueden utilizar resultados de
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