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Metodología de superficie de respuesta para la Optimización de una producción agrícola

Response surface methodology for the optimization of an Agricultural production

dc.creatorYaguas, Orlando José
dc.date2017-08-31
dc.date.accessioned2019-04-17T22:08:31Z
dc.date.available2019-04-17T22:08:31Z
dc.identifierhttp://revistas.ubiobio.cl/index.php/RI/article/view/3319
dc.identifier.urihttp://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/50013
dc.descriptionThis proposal shows an economic scenario that indicate how to minimize the costs of certain agricultural activities. Therefore, the objective was: to obtain the optimal values of a hypothetical multi-response process of maize production, by means of the Response Surface Methodology, in which three factors: Irrigation, Nitrogen and Plant Density are combined, each with 3 levels and 16 treatments, randomized in three blocks, for a total of 48, according to a Composite Central Design. The optimization of the answers: Production, Nitrogen Efficiency, Irrigation Efficiency and Benefit Cost Ratio was obtained through the Design Expert 10 program in conjunction with a desirability function. Also is presented a polynomial model that represents a quantitative relationship between the answers and the proposed factors. The economic scenario, detailed for one hectare, resulted in: US $ 0, 2 to apply Nitrogen, US $ 3, 2 to supply Irrigation water and US $ 916,9 to produce 6342,2 kg of Maize. With this proposal, an option is established to reduce: the use of water for irrigation, the use of fertilizers and the production costs of maize.en-US
dc.descriptionEsta propuesta presenta un escenario económico que muestra cómo reducir al mínimo los costos de determinadas actividades agrícolas. Por ello, el objetivo planteado fue: obtener los valores óptimos de un proceso hipotético multi-respuesta de la producción de maíz, empleando la Metodología de Superficie de Respuesta, en la que tres factores: Irrigación, Nitrógeno y Densidad de Plantas se combinan, cada uno con 3 niveles y 16 tratamientos, aleatorizados en tres bloques, para un total de 48, acorde a un Diseño Central Compuesto. La optimización de las respuestas: Producción, Eficiencia del Nitrógeno, Eficiencia de la Irrigación y Relación Beneficio Costo se obtuvo mediante el programa Design Expert 10, en conjunto con una función de deseabilidad. También se presenta un modelo polinomial que establece una relación cuantitativa entre las respuestas y los factores planteados. El escenario económico, detallado para una hectárea, resultó en: US$ 0,2 para aplicar el Nitrógeno, US$ 3,2 para suministrar agua de Irrigación y US$ 916,9 para producir 6342,2 kg de Maíz. Con esta propuesta se establece una opción para reducir: la utilización del agua para irrigación, el uso de fertilizantes y los costos de producción del cultivo del maíz.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad del Bio-Bioes-ES
dc.relationhttp://revistas.ubiobio.cl/index.php/RI/article/view/3319/3417
dc.relation/*ref*/DERRINGER, G. and SUICH, R. Simultaneous optimization of several response variables. Journal of Quality Technology, 1980, 12(4), 214-219. https://doi.org/10.1080/00224065.1980 .11980968.
dc.relation/*ref*/FERNÁNDEZ, R., TRAPERO, A. and DOMÍNGUEZ, J. Experimentación en agricultura. Sevilla: Consejería de Agricultura y Pesca, Servicio de Publicaciones y Divulgación, 2010. 350 p. ISBN 978-84-8474-281-4.
dc.relation/*ref*/GOMEZ, K.A. and GOMEZ, A. Statistical procedures for agricultural research. Second edition. John Wiley & Sons, Inc. International Rice Research Institute editorial, 1984. ISBN-10: 0471870927.
dc.relation/*ref*/GOUDARZI, Z., SEYED ABBAS, S., SAJEDI, R.H, and MAGHSOUDI, A. Optimization of Auto-induction Conditions for the Heterologous Expression of a Maltogenic Amylase in Escherichia coli. Applied Food Biotechnology, 2016, 3(2), 105-113. DOI: http://dx.doi.org/10.22037/afb.v3i2.10484.
dc.relation/*ref*/HAMMAD, H. M., AHMAD, A., ABBAS, F., FARHAD, W., CORDOBA, B. C. and HOOGENBOOM, G. Water and Nitrogen Productivity of Maize under Semiarid Environments. Crop science, 2015, 55 (march–april). DOI: 10.2135/cropsci2013.05.0291. Instituto de Políticas Agrícolas de Fedeagro. BOLETÍN IPAF en línea. Año 8, Nº 162. 2016.[Consultado: 18/03/2017] (en línea). Disponible en: http://www.fedeagro.org/fotos/file/Ipafen-LineaINov16.pdf.
dc.relation/*ref*/KOOCHEKI, A., NASSIRI MAHALLATI, M., MORADI, R. and MANSOORI, H. Optimizing water, nitrogen and crop density in canola cultivation using response Surface methodology and central composite design, Soil Science and Plant Nutrition, 2014, 60(2), 286-298. DOI:10.1080/00380768.2014.893535.
dc.relation/*ref*/MAHAMA, G. Y., VARA PRASAD, P.V., ROOZEBOOM, K. L., NIPPERT, J. B. and RICE, C.W. Response of Maize to Cover Crops, Fertilizer Nitrogen Rates, and Economic Return. Agron. J., 2006, 108:17–31. DOI: 10.2134/agronj15.0136.
dc.relation/*ref*/MANSOURI, H., BANNAYAN AVAL, M., REZVANI MOGHADDAM, P. and LAKZIAN, A. Management of nitrogen fertilizer, irrigation and plant density in onion production using response surface methodology as optimization approach, African journal of agricultural research, 2014, 9(7), 676-687. DOI: https://doi.org/10.5897/AJAR2013.8428.
dc.relation/*ref*/RANKA, N.M. and SHARMA, L. Design of experiments: a powerful tool for agriculture analysis. Elixir Statistics, 2012, 52(2012), 11356-11358
dc.relation/*ref*/MOLINA, A.G. and DIEGO, S.M.M. Diseño de experimentos aplicado a investigaciones agrícolas relacionadas con el campo electromagnético. Avanzada Científica, 2016, 19(1),1-11.
dc.relation/*ref*/MONTGOMERY, D.C. Design and analysis of experiments. 8 edition, John Wiley & Sons Inc., 2013, ISBN: 978-1-118-14692-7.
dc.relation/*ref*/MYERS, R., MONTGOMERY, D.C. and ANDERSON-COOK, C.M. 2009. Response surface methodology: process and product optimization using designed experiments. 3 edition, Wiley series in probability and statistics. ISBN: 978-0-470-17446-3.
dc.relation/*ref*/SEGUROLA, J., ALLEN, N.S., EDGE, M. and MAHON, A.M. Design of eutectic photoinitiator blends for UV/visible curable acrylated printing inks and coatings. Progress in Organic Coatings, 1999, 37, 23-37. DOI: 10.1016/S0300-9440(99)00052-1.
dc.relation/*ref*/SISTEMA MARGINAL DE DIVISAS. simadi today. SIMADI, 2017. [10/08/2017]. (en línea) Disponible en: https://goo.gl/Q0oZk7.
dc.relation/*ref*/SOLTANI, M. and SOLTANI, J. Determination of optimal combination of applied water and nitrogen for potato yield using response surface methodology (RSM), Bioscience Biotechnology Research Communications, 2016, 9(1): 46-54.
dc.relation/*ref*/STAT-EASE, INC. Handbook for Experimenters. Design Expert 10.08. 2016. [Consultado:18/03/2017] (en línea). Disponible en: https://www.statease.com/pubs/handbk_for_exp_sv.pdf.
dc.relation/*ref*/COMPAÑÍA ANÓNIMA HIDROLÓGICA VENEZOLANA, HIDROVEN, C.A. Tarifas de agua uso industrial. [Consultado: 18/03/2017] (en línea). Disponible en: http://www.hidrocapital.com.ve/index.php/comerciales/tarifas/
dc.relation/*ref*/YONG, T., CHEN, P., DONG, Q., DU, Q., YANG, F., WANG, X., LIU, W. and YANG, W. Optimized nitrogen application methods to improve nitrogen use efficiency and nodule nitrogen fixation in a maize-soybean relay intercropping system. Journal of Integrative Agriculture,2018, 17(3): 664-676. DOI: 10.1016/S2095-3119(17)61836-7.
dc.sourceRevista Ingeniería Industrial; Vol. 16 Núm. 2 (2017); 205-222es-ES
dc.source0718-8307
dc.source0717-9103
dc.titleMetodología de superficie de respuesta para la Optimización de una producción agrícolaes-ES
dc.titleResponse surface methodology for the optimization of an Agricultural productionen-US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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