Especificación de un modelo econométrico espacial bayesiano para el pronóstico de la producción de un cultivo de caña de azúcar

ESPECIFICACIÓN DE UN MODELO ECONOMÉTRICO ESPACIAL BAYESIANO PARA EL PRONÓSTICO DE LA PRODUCCIÓN DE UN CULTIVO DE CAÑA DE AZÚCAR
Xavier Vítores1, Oscar Núñez2 , Egbert Spaans3
1Asesor Estadístico xvsambito@gmym.com ; 2Jefe de Agronomía onunez@isc.com.ec ;
3 Asesor en Agricultura de Precisión espaans@gye.satnet.net
Ingenio San Carlos, Ecuador

RESUMEN
Este artículo describe una aplicaciónde los métodos Bayesianos en el análisis estadístico de un conjunto de datos georreferenciados provenientes de un cultivo de caña de azúcar bajo un programa de Agricultura de Precisión. Se especificaron varios modelos econométricos de la producción bajo diferentes supuestos y utilizando pruebas estadísticas de diagnóstico se determinó el modelo que permite obtener las estimaciones más precisas delas respuestas sitio-específicas del cultivo con respecto a sus factores determinantes. El análisis de datos con referencia espacial no debe efectuarse bajo los supuestos de la estadística clásica de independencia y varianza homogénea debido a la existencia de correlación entre observaciones vecinas y heterogeneidad espacial. Por esto, los métodos Bayesianos fueron utilizados como una alternativa alos métodos tradicionales que permite incorporar, en la especificación de un modelo, tanto los efectos espaciales de los datos como un conjunto de distribuciones a priori para sus parámetros. Luego de la estimación y elección del modelo, se interpretaron los parámetros estimados y se evaluó el desempeño del mismo en la obtención de pronósticos para la siguiente cosecha. La investigación permitióconcluir que la incidencia de los factores en el periodo de investigación (Zafra 2004) está acorde con el conocimiento de los expertos agrónomos y que los pronósticos para el siguiente periodo se ajustan en gran medida a los valores reales.

Palabras clave: Caña de Azúcar, Análisis Espacial, Métodos Bayesianos, Econometría Espacial Bayesiana, Agricultura de Precisión.

ABSTRACT
Thispaper describes an application of Bayesian methods for statistical analysis of georeferenced data obtained from a sugar cane crop under a Precision Agriculture program. In order to obtain a mathematical model with the most precise site-specific yield responses, several econometric production models were specified under different assumptions and assessed by means of diagnosis tests. Georeferenced dataanalysis does not have to be made under the classical assumptions of traditional statistics of independence and homogeneous variance because of the presence of spatial correlation among nearest observations and spatial heterogeneity. Therefore, Bayesian methods were used as an alternative approach to estimate an econometric model specification for sugar production that incorporates the spatialeffects of georeferenced data as well as a set of prior distributions for the unknown parameters. Finally, estimated parameters were explained and model prediction performance for the next harvest period was assessed. This research allowed to conclude that factors´ incidence upon productivity was as expected by expert agronomists and that next period predictions were very similar to real yields.Keywords: Sugar cane, spatial analysis, Bayesian methods, Bayesian Spatial Econometrics, Precision Agriculture.
I. INTRODUCCIÓN
La complejidad del análisis de un cultivo como sistema productivo radica en tomar en cuenta un sinnúmero de factores, muchos investigados y conocidos ampliamente y otros (no menores) en permanente estudio a la espera de obtener las respuestas que optimicen elsistema. Es así, que dentro de las actividades de investigación realizadas en el Ingenio San Carlos (ISC) bajo un programa de Agricultura de Precisión (AP) los esfuerzos para incrementar la productividad del sistema están dirigidos hacia la determinación de las mejores condiciones para los factores que inciden sobre la producción de caña de azúcar. Esta tarea se lleva a cabo siguiendo un...