Repositorio UFRO · Omeka S

Prediction of harvest start date in highbush blueberry using time series regression models with correlated errors

Primer Autor	Salvo, Sonia
Co-autores	Munoz, Carlos Avila, Julio Huircan, Juan I.
Título	Prediction of harvest start date in highbush blueberry using time series regression models with correlated errors
Editorial	ELSEVIER
Revista	SCIENTIA HORTICULTURAE
Lenguaje	en
Resumen	This work proposes a model for predicting the harvest start date sufficiently far ahead to enable the farmer to make a well-informed plan. The heat unit method is widely used in agriculture as the phenological unit of time, which offers the least variation in date predictions, and heat units have been used to estimate the start of harvesting in various crops. The problem is that the farmer needs to know the number of days and not the number of heat units that are needed until the harvest can begin. It is proposed that the daily maximum and minimum temperature time series be modelled through regression models with errors correlated using a sine curve. Using the requirements reported by Carlson and Hancock (1991) for the start of harvest of 13 varieties of blueberry over 15 years, a model has been developed that allows the requirements of heat units to be translated into days remaining until harvest. The models are estimated at intervals of 3 months, 2 months, 1 month, 14 days and 7 days before the date at which the heat unit requirements are reached. Three months ahead, the error was less than 10 days late, and 7 days ahead, it was 2 days late. A blueberry orchard in Temuco, Chile, was used as a case study and had similar results. All the errors are within the variability of the heat unit models. The models can be used by farmers to predict and plan the blueberry harvest with adjustments for location and variety. (C) 2012 Elsevier B.V. All rights reserved.#Este trabajo propone un modelo para predecir la fecha de inicio de la cosecha con suficiente antelación para que el agricultor pueda elaborar un plan bien fundamentado. El método de unidades térmicas se utiliza ampliamente en agricultura como unidad fenológica de tiempo, ya que ofrece la menor variación en las predicciones de fechas, y se ha utilizado para estimar el inicio de la cosecha en diversos cultivos. El problema radica en que el agricultor necesita conocer el número de días, y no el número de unidades térmicas, necesarias hasta que pueda comenzar la cosecha. Se propone modelar las series temporales de temperatura máxima y mínima diarias mediante modelos de regresión con errores correlacionados utilizando una curva sinusoidal. Utilizando los requerimientos reportados por Carlson y Hancock (1991) para el inicio de la cosecha de 13 variedades de arándano durante 15 años, se ha desarrollado un modelo que permite traducir los requerimientos de unidades térmicas en días restantes hasta la cosecha. Los modelos se estiman a intervalos de 3 meses, 2 meses, 1 mes, 14 días y 7 días antes de la fecha en que se alcanzan los requerimientos de unidades térmicas. Con tres meses de anticipación, el error se retrasó menos de 10 días, y con siete días de anticipación, se retrasó 2 días. Se utilizó un huerto de arándanos en Temuco, Chile, como caso de estudio, con resultados similares. Todos los errores se encuentran dentro de la variabilidad de los modelos de unidades térmicas. Los agricultores pueden usar estos modelos para predecir y planificar la cosecha de arándanos, con ajustes según la ubicación y la variedad. © 2012 Elsevier B.V. Todos los derechos reservados.
Tipo de Recurso	Artículo original
Description	This research was supported by the project INNOVA 07CN13PAT-213 "Formulacion de un Modelo Predictivo de Produccion de Arandanos". This research was supported by the project INNOVA 07CN13PAT-213 "Formulacion de un Modelo Predictivo de Produccion de Arandanos".
doi	10.1016/j.scienta.2012.02.023
Formato Recurso	pdf
Palabras Claves	Arándano Vaccinium Unidades térmicas Regresión de series temporales Fecha de cosecha Blueberry Vaccinium Heat units Time series regression Harvest date PRODUCIR YIELD
Ubicación del archivo	http://dx.doi.org/10.1016/j.scienta.2012.02.023
Materias	Arándano Vaccinium Unidades térmicas Regresión de series temporales Fecha de cosecha Blueberry Vaccinium Heat units Time series regression Harvest date PRODUCIR YIELD
Disciplinas de la OCDE	Horticultura Agricultura
Título de la cita (Recomendado-único)	Prediction of harvest start date in highbush blueberry using time series regression models with correlated errors
Revista/Libro	SCIENTIA HORTICULTURAE
Editorial	ELSEVIER
Tipo de ruta	hibrida
Access Rights	acceso abierto
Derechos de acceso	acceso abierto
License	CC BY NC-ND 4.0
Idioma	en
Identificador del recurso (Mandatado-único)	Artículo original
Versión del recurso (Recomendado-único)	versión publicada
Referencia del Financiador (Mandatado si es aplicable-repetible)	PROYECTO INNOVA 07CN13PAT-213
ISSN	0304-4238
Página de inicio (Recomendado-único)	165
Página final (Recomendado-único)	170
Categoría WOS	Horticulture Horticultura
Formato	pdf
Id de Web of Science	WOS:000303623800023
Condición de la licencia (Recomendado-repetible)	CC BY NC-ND 4.0