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Implementación de un Sistema de Alerta Temprana Agroclimático ante la ocurrencia de enfermedades (Moniliasis y Mazorca Negra) en las plantaciones de cacao en la provincia de Los Ríos - Ecuador. Fases (1) Conocimiento de riesgo, (2) y Monitoreo y servicios de alerta

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dc.contributor.author Mendoza Murillo, Génesis Jazmín
dc.contributor.author Morán Espinoza, Johnny Andrés
dc.contributor.author Cedeño, Jonathan, director
dc.date.accessioned 2021-08-31T19:48:40Z
dc.date.available 2021-08-31T19:48:40Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.citation Mendoza Murillo, G., Morán Espinoza, Andrés (2021). Implementación de un Sistema de Alerta Temprana Agroclimático ante la ocurrencia de enfermedades (Moniliasis y Mazorca Negra) en las plantaciones de cacao en la provincia de Los Ríos - Ecuador. Fases (1) Conocimiento de riesgo, (2) y Monitoreo y servicios de alerta. Guayaquil ESPOL. FIMCM. . es_EC
dc.identifier.uri http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/50615
dc.description.abstract En el cultivo de cacao uno de los factores que constituye un problema grave en la productividad son las enfermedades, con un impacto de hasta el 80% de pérdidas en la producción. Por lo que en el presente trabajo se genera una metodología replicable con base en un área piloto ubicada en la provincia de Los Ríos para las dos primeras fases de un sistema de alerta temprana: Conocimiento del Riesgo y el Sistema de alerta – monitoreo, haciendo uso de datos satelitales como CHIRPS, data de estaciones meteorológicas como Pichilingue – INAHMI y La presa - CELEC y uso de las series de tiempo RCP4.5. Se hizo una revisión bibliográfica para la generación de una tabla resumen condensada para las fases (Infección, esporulación y dispersión) dentro ciclo de vida de las enfermedades Moniliasis y Mazorca Negra, se obtuvo el área de influencia de la estación Pichilingue mediante la calibración de los datos satelitales de CHIRPS, se hizo uso de estadística computacional y el algoritmo de árbol de decisiones para la generación de un modelo de ausencia y presencia con herramientas SIG y rutinas en R automatizadas para la valoración de las condiciones ambientales. Se encontró que las precipitaciones, temperatura, humedad relativa y vientos son los parámetros más relevantes para el monitoreo de las enfermedades, la frecuencia del monitoreo de condiciones ambientales mínimo debe ser quincenal por la duración del ciclo de vida de cada enfermedad y se debe diferenciar a las enfermedades dentro del conteo para la validación de los resultados es_EC
dc.language.iso spa es_EC
dc.publisher ESPOL. FIMCM. es_EC
dc.subject Cacao - enfermedades es_EC
dc.subject Moniliasis y Mazorca Negra es_EC
dc.title Implementación de un Sistema de Alerta Temprana Agroclimático ante la ocurrencia de enfermedades (Moniliasis y Mazorca Negra) en las plantaciones de cacao en la provincia de Los Ríos - Ecuador. Fases (1) Conocimiento de riesgo, (2) y Monitoreo y servicios de alerta es_EC
dc.type bachelorThesis es_EC
dc.description.abstractenglish In cocoa cultivation, one of the factors that constitutes a serious productivity problem is disease, with an impact of up to 80% in production losses. Therefore, this work creates a replicable methodology based on a pilot area located in the province of Los Ríos for the first two phases of an early warning system: Risk Awareness and the Early Warning-Monitoring System, using satellite data such as CHIRPS, data from meteorological stations such as Pichilingue (INAHMI) and La Presa (CELEC), and the RCP4.5 time series. A literature review was conducted to generate a condensed summary table for the phases (infection, sporulation, and dispersal) within the life cycle of the diseases Moniliasis and Blackcorn. The area of ​​influence of the Pichilingue station was obtained by calibrating CHIRPS satellite data. Computational statistics and the decision tree algorithm were used to generate an absence and presence model using GIS tools and automated R routines for assessing environmental conditions. It was found that precipitation, temperature, relative humidity, and wind are the most relevant parameters for disease monitoring. The frequency of environmental condition monitoring should be at least biweekly for the duration of each disease's life cycle, and the diseases should be differentiated within the count for validation of the results.


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