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        Modelos bioinspirados para agricultura específica por sitio en caña de azúcar y frutas tropicales

        Fecha
        2010
        Registro en:
        978-958-8536-19-4
        http://hdl.handle.net/20.500.12324/19910
        56826
        reponame:Biblioteca Digital Agropecuaria de Colombia
        repourl:https://repository.agrosavia.co
        instname:Corporación colombiana de investigación agropecuaria AGROSAVIA
        https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4103156
        Autor
        Cock, James
        Sánchez, Jaiver Danilo
        Amaya, Alvaro
        Isaacs, Camilo H.
        Acuña, Einar Anderson
        Pérez Uribe, Carlos Andrés
        Jiménez Rodas, Daniel Ricardo
        Satizabal Mejía, Héctor Fabio
        Barreto Sanz, Miguel Arturo
        Jarvis, Andrew
        Sánchez, Myriam
        Institución
        • Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria - AGROSAVIA (Colombia)
        Resumen
        La heterogeneidad de la agricultura y su vulnerabilidad a condiciones de alta variabilidad, han conducido a generar tecnologías ajustadas a condiciones específicas, que en muchas ocasiones son desarrolladas por los propios agricultores. A lo largo de la historia los agricultores han observado las diferencias presentadas entre sitios, incluso al nivel de la misma finca, adaptando las prácticas más adecuadas a cada condición, por ejemplo, los agricultores dividen sus lotes teniendo en cuenta las condiciones específicas que presenta cada uno, adecuando las prácticas de manejo según el caso. Ésta permanente experimentación y el ajuste a condiciones locales por parte de los mismos agricultores ha contribuido a mejorar la productividad y la eficiencia de los procesos agrícolas. Sin embargo, debido a la complejidad de estos sistemas, el grado de incertidumbre en la toma decisiones es alto, a pesar de la experiencia que tenga cada productor. Este proyecto se dirigió a establecer metodologías para manejar la heterogeneidad y variabilidad, basados en sistemas de innovación que integran la investigación operacional y científica, estableciendo cuatro componentes: Captura de información, centralización de información, procesamiento y análisis y la interpretación de información, siempre buscando el intercambio de experiencias entre productores, técnicos, estudiantes, profesionales y científicos para tomar decisiones confiables
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