viernes, 11 de febrero de 2011

Un modelo matemático predice la producción anual de piña.



El trabajo conjunto de investigadores del INIA (Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria) y del Instituto Superior de Agronomía portugués y de técnicos de la Junta de Castilla y León ha permitido el desarrollo de un modelo matemático capaz de predecir con dos años de adelanto la producción de piña, una de las principales riquezas forestales de los bosques mediterráneos.

Investigadores del Centro de Investigación Forestal del INIA, del Instituto Superior de Agronomía portugués y técnicos de la Junta de Castilla y León han desarrollado de forma conjunta un modelo matemático que permite predecir la producción anual de piña de Pinus pinea(pino piñonero), tanto a nivel de monte como para cada árbol individual, con dos años de adelanto. 
El modelo, publicado en el último número de la revista Ecological Modelling, se basa en los datos de producción anual de fruto recogidos en el periodo 1996-2009 en 140 parcelas situadas en montes públicos de la provincia de Valladolid. 

El modelo identifica los principales factores que explican la variabilidad anual en la producción de piña, que son, entre otros, la espesura del rodal y la precipitación acumulada en distintos periodos a lo largo de los tres años de desarrollo de este fruto forestal. 

De esta forma, el modelo matemático desarrollado confirma las hipótesis en las que lleva trabajando este grupo de investigadores desde hace más de una década. 

El piñón de Pinus pinea es un producto alimentario de gran interés y calidad, y constituye uno de los principales productos forestales no maderables de los bosques mediterráneos. El aprovechamiento de la piña en los pinares de pino piñonero es hoy en día la principal fuente de ingresos en estas montes, por lo que poder predecir sus cosechas con antelación suficiente se considera clave en la planificación para el propietario, el gestor y el industrial piñero. 

Tras la cosecha 2010-2011, calificada como buena, el modelo predice cosechas reducidas para las dos próximas campañas.

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