Evaluación del índice de sustentabilidad y eficiencia relativa de la producción de trucha (Oncorhynchus mykiss) en la Región Amazonas

En la región Amazonas se cultiva trucha a pequeña escala para diversificar ingresos. Sin embargo, se requieren herramientas de gestión que garanticen la sostenibilidad de las unidades productivas. En consecuencia, esta investigación tuvo como objetivo evaluar el índice de sustentabilidad y eficiencia relativa de la producción de trucha (Oncorhynchus mykiss) en la Región Amazonas, para brindar información a los tomadores de decisiones, bajo un diseño de investigación no experimental, descriptiva simple. Para ello, primero se caracterizaron 37 explotaciones truchícolas, se determinó índices de sustentabilidad de 36 unidades productoras empleando la metodología de Sárandon y se evaluó la eficiencia técnica empleando el Análisis Envolvente de Datos (DEA) de input orientado. Las unidades productivas estudiadas se agrupan en 3 clusters y las variables más determinantes están asociadas a la producción anual total. Por otro lado, se obtuvo un índice general de nivel medio con un total de 60 subindicadores, repartidos en 4 indicadores sociales (con 10 subindicadores), 4 económicos (con 34 subindicadores) y 3 ambientales (sumando 16 subindicadores). De 33 unidades productoras finalmente evaluadas, 14 se ubicaron en la frontera eficiente y en general los truchicultores de la región Amazonas operan al 83.87% de eficiencia técnica. Todos los recursos tuvieron holguras, en consecuencia, todos pueden ser ajustados y los recursos más subutilizados son el terreno, alimento y alevinos. En conclusión, las unidades truchiultoras del nororiente peruano se encuentran en 3 grupos diferenciados por el volumen de producción, operan en un nivel de sustentabilidad media y en su mayoría se encuentran en niveles de ineficiencia técnica

GIS Application for Water Quality Suitability Mapping to Optimize Floating Net Cages Cultivation in Lampung Bay

Lampung bay is one of potential aquaculture for floating net cages. Site selection for cultivation is influential on the floating net cages cultivation production, while currently selected sites have not considered water quality suitability criteria. The study goals are to identify the optimal site for cage cultivation based on the water quality suitability and to examine the main affecting factor for the suitability of cage cultivation in Lampung Bay. The water quality suitability parameters including water depth, water clarity, current speed, sea surface temperature, salinity, pH, and dissolved oxygen. Field survey was conducted on the southern part of Lampung Bay which is close to the coastal urban area. The tools used consisted of GPS navigation, pH meter, secchi disk, refractometer, bathimeter, digital thermometer, current meter, DO meter, and sample bottles. There are 32 sampling points which are distributed systematically. Inverse Distance Weighted is used to obtain the spatial distribution of parameters. The water environment suitability is carried out using two models from the weighting result using GIS, i.e. binary model and weighted model. Based on these model, the optimal area for cage cultivation are 17.41% (200.97 ha) and 65.95% (761.29 ha) using binary and weighted model respectively. The most influential parameter in order to promote sustainable cage cultivation are the water depth parameter with the consideration of the pattern similarity with the final model. Physical waters suitability map produced from this study provides valuable information for farmers and decision makers in Lampung Province so the cages cultivation in Lampung Bay can continue and obtain the optimal results

Algoritmos y su efecto en la agricultura: automatización de procesos

Artificial Intelligence emerges as an essential part of the technological evolution of agribusiness, with the objective of providing the producer with accurate information for decision making. The purpose of the bibliographic review article is to present the algorithms applied in various studies and analyze their effect on agriculture, taking into account empirical evidence from various investigations. Scientific articles published in the Scopus, Scielo, Directory of Open Access Journals (DOAJ), ScienceDirect, Latindex and Google Scholar databases were reviewed, using the Mendeley reference search engine. 40 articles were selected based on the criteria of relationship with the topic, level of impact and year of publication in the last five years. It is concluded that countries such as India, Colombia and Peru implemented artificial intelligence immersed in their policies aimed at agricultural production, with which they have managed to position themselves as benchmarks with high levels of productivity and competitiveness.La Inteligencia Artificial emerge como parte esencial de la evolución tecnológica de la agroindustria, teniendo como objetivo brindar al productor información precisa para la toma de decisiones. El propósito del artículo de revisión bibliográfica es dar a conocer cuáles son los algoritmos aplicados en diversos estudios y analizar su efecto en la agricultura, teniendo en cuenta evidencias empíricas de diversas investigaciones. Se revisaron artículos científicos publicados en las bases de datos Scopus, Scielo, Directory of Open Access Journals (DOAJ), ScienceDirect, Latindex y Google académico, utilizando el gestor de búsqueda de referencias Mendeley. Se seleccionaron 40 artículos basados en los criterios de relación con el tema, nivel de impacto y año de publicación en los últimos cinco años. Se concluye que países como India, Colombia y Perú implementaron la inteligencia artificial inmersos en sus políticas orientados a la producción agrícola, con las cuales han logrado posicionarse como referentes con altos niveles de productividad y competitividad

Macrozoneamento da piscicultura continental para o Estado do Rio Grande do Sul utilizando Sistemas de Informações Geográficas (SIG)

A aquicultura vem ganhando destaque no cenário agropecuário mundial em resposta à crescente demanda por pescados e derivados. Muitas vezes, entretanto, é associada a impactos relacionados à degradação de serviços ecossistêmicos e a conflitos de uso do solo e dos recursos hídricos, envolvendo problemas espaciais como a má seleção de locais para implantação do cultivo de organismos aquáticos. Para dar suporte ao desenvolvimento ordenado e sustentável da aquicultura no estado do Rio Grande do Sul, foi proposto o macrozoneamento da piscicultura continental, utilizando sistemas de informações geográficas. Dezesseis parâmetros, “promotores” da atividade baseados no modelo de cultivo da tilápia-do-nilo (Oreochromis niloticus) em viveiros escavados e tanques-rede, foram combinados em três submodelos com critérios ambientais, de infraestrutura e socioeconômicos. Utilizando o software ArcGIS 10.3.1, a combinação linear ponderada integrou todos os fatores, e, após a extração de Unidades de Conservação do modelo, foi produzido um mapa para a piscicultura continental, de acordo com uma Escala de aptidão. Os resultados mostram que a maior parte do território gaúcho possui boa aptidão para a piscicultura continental, e poucas áreas com aptidão “regular”. Receberam classe de aptidão “excelente” as regiões metropolitanas e arredores de Porto Alegre; ao longo do limite sul do Planalto Meridional (“Serra Geral”) de Triunfo a Rio Pardo e Candelária, no entorno de Santa Cruz do Sul; no noroeste do Estado próximo de São Luiz Gonzaga e Santo Ângelo; e regiões ao redor de Rio Grande, Pelotas e São Lourenço do Sul, na porção centro-sul da Planície Costeira. O macrozoneamento evidencia o potencial de desenvolvimento da piscicultura no estado, e que com o uso das geotecnologias é possível identificar a aptidão para aquicultura. Ainda assim, é um problema espacial complexo pois envolve as espécies consideradas e a definição de parâmetros preditores e a escolha de modelos adequados.Aquaculture has gained prominence in the world’s agriculture scenario, in response to the growing demand for fish and its products. However, it is often associated with undesirable impacts related to the degradation of ecosystem services and conflicts concerning the use of land and water resources, thereby involving spatial problems such as poor site selection for the implantation of aquaculture farming systems. To support the sustainable and well-ordered development of aquaculture in the state of Rio Grande do Sul, southern Brazil, a proposal for macro-zoning of inland fish farming was carried out, using geographic information systems (GIS). Sixteen parameters, considered “promoters” of the activity based on the model of Nile tilapia (Oreochromis niloticus) in land-based ponds and cages, were combined into three sub-models concerning environmental, infrastructure and socioeconomic criteria. Using ArcGIS 10.3.1, a weighted linear combination (WLC) technique integrated all the factors. Thus, after extracting federal and municipal Conservation Units (CUs) from the model, a map was produced, which represents the suitability for a inland fish farming in the Rio Grande do Sul state, according to an suitability scale. The map showed that most of the state's territory has good suitability for inland fish farming, with some areas possessing “regular” suitability. The “excellent” suitability stated areas covered the metropolitan region and surroundings of Porto Alegre; along the southern boundary of the Meridional Plateau (“Serra Geral”) from Triunfo to Rio Pardo and Candelária, around Santa Cruz do Sul; in the northwest of the state near São Luiz Gonzaga and Santo Ângelo; and regions around Rio Grande, Pelotas and São Lourenço do Sul, in the south-central portion of the Coastal Plain. This way, macro-zoning highlights the potential for development of fish farming in the state, as well as the geotechnologies’ accomplishment to identify suitable areas for aquaculture; despite concerning a complex spatial problem – as shown in the literature review on the use of geotechnologies and geoprocessing techniques for aquaculture zoning and selection of suitable areas for aquaculture

Áreas Idóneas para sistemas fotovoltaicos basado en Proceso Analítico Jerárquico (PAJ) y Sistemas de Información Geográfica (SIG) en Amazonas

Las energías renovables cumplen un papel fundamental para la lucha contra el cambio climático porque reducen la cantidad de gases de efecto invernadero producidos por combustibles fósiles. En ese contexto, se requiere la evaluación del potencial fotovoltaico de los territorios. Por tanto, este estudio determinó las áreas idóneas para la instalación de sistemas fotovoltaicos conectados a red (planta fotovoltaica), basado en el Proceso Analítico Jerárquico (PAJ) y Sistemas de Información Geográfica (SIG) en la región Amazonas. Para lo cual, se identificaron, mapearon y sopesaron 14 criterios que determinan la idoneidad de áreas para la instalación de plantas fotovoltaicas; se desarrolló un modelo geográfico para analizar la idoneidad de áreas para la instalación de plantas fotovoltaicas y se zonificaron áreas idóneas para la instalación de plantas fotovoltaicas. Los criterios físicos fueron más importantes que los socioeconómicos. Y la superposición ponderada de estos criterios (en mapas) permitió identificar que el 10,1% (4253,07 km xiv 2 ), 73,4% (30879,92 km 2 ) y 16,5% (6925,02 km 2 ) del territorio de Amazonas presenta características Adecuadas, Poco adecuadas y No adecuadas, respectivamente, para la instalación de plantas fotovoltaicas. Las provincias de mayor potencial son Bagua y Utcubamba. Finalmente, los resultados de este estudio proporcionan un importante punto de partida para los interesados en invertir en energía renovable, y el conocimiento de la idoneidad de los sitios proporcionará un mayor nivel de confianza, por lo tanto, acelerará el proceso de inversión en energía renovable

Idoneidad del territorio para el cultivo sostenible de cacao (Theobroma cacao L.) en Perú

Perú es uno de los principales exportadores de cacao en el mundo, lo cual repercute en la economía familiar de millones de pequeños agricultores. Actualmente, la ampliación y modernización de la superficie cacaotera, exigen la zonificación del territorio con adecuadas condiciones biofísicas y de infraestructura que faciliten la optimización de los factores de la productividad. Por lo tanto, en esta investigación se analizó la idoneidad del territorio para la producción de cacao (Theobroma cacao L.) en el espacio continental peruano, como medida de apoyo para desarrollar una agricultura sostenible. Para ello, se identificaron y mapearon los criterios climatológicos, edafológicos, orográficos y socioeconómicos que determinan el cultivo sostenible de cacao. Luego, se utilizaron tres enfoques de modelado (Proceso de Jerarquía Analítica–AHP, Máxima Entropía–MaxEnt y AHP–MaxEnt combinados) para jerarquizar la importancia de los criterios y modelar el territorio potencial para el cultivo sostenible de cacao en Perú. Los criterios climatológicos destacaron dentro de las cuatro primeras posiciones de los criterios más importantes en los tres enfoques de modelado. La Elevación (criterio orográfico) también estuvo presente en dicho grupo. San Martín y Amazonas fueron las que estuvieron dentro de las cinco regiones de mayor área 'Altamente adecuada' para el cultivo de cacao en los tres enfoques de modelado. Estas regiones estuvieron acompañadas de Loreto, Ucayali, Madre de Dios, Cusco, Junín y Puno, alternándose según enfoque de modelado. De más a menos restrictivo, los enfoques de modelado AHP, MaxEnt y AHP–MaxEnt, indican que el 1.5%, 5.3% y 23.0% del territorio peruano es 'Altamente adecuada' para el cultivo de cacao, respectivamente

Análisis de la dinámica multitemporal del espejo de agua de dos lagos amazónicos durante 2014-2020, utilizando imágenes de SAR en GEE y técnicas de regresión

Amazonas es una de las regiones de montaña de Perú con elevada cobertura nubosa, por lo que utilizar datos ópticos en el análisis multitemporal de cuerpos de agua (como los lagos Pomacochas y Burlan) resulta dificultoso. Por tanto, en esta investigación utilizamos productos de Sentinel-1 A/B para analizar la dinámica multitemporal del espejo de agua de los lagos Burlán y Pomacochas desde 2014 a 2020. Para ello, en Google Earth Engine procesamos 517 imágenes SAR para cada lago mediante los algoritmos: Classification and Regression Trees (CART), Random Forest (RF) y Support Vector Machine (SVM). Posteriormente, con los valores de área y perímetro en Google Collaboratory (GC) se implementó un código para ejecutar regresión lineal simple, polinómica, de vectores de soporte, de árboles de decisión y random forest. Con el método de regresión de mayor R 2 se predijo el valor del área y perímetro de cada lago para el 2021-02-10, mismo valor que fue comparado con un vuelo fotogramétrico de un RPAS, utilizando puntos de control de un receptor GNSS Trimble R10. Durante los primeros meses del año se registraron aumentos del área y perímetro de cada lago, esto influenciado por el aumento de precipitaciones en la zona. RF funcionó mejor en clasificación y regresión, mostrando la forma de los polígonos de cada lago muy similares al ortomosaico obtenido por el RPAS. Finalmente, buscamos aportar con una metodología rápida para clasificar en dos categorías imágenes de SAR, además, realizar análisis de regresión en GC mediante cinco métodos que pueden ser replicadas en distintas áreas temáticas

El desarrollo sostenible y la competitividad acuícola pesquero en el distrito la Banda de Shilcayo, 2022

El trabajo de investigación titulado “El desarrollo sostenible y la competitividad acuícola pesquero en el distrito la Banda de Shilcayo, 2022”, tuvo como objetivo general: Determinar la relación entre el desarrollo sostenible y la competitividad acuícola pesquero en el distrito la Banda de Shilcayo, 2022. La investigación fue de tipo básica con enfoque cuantitativo de alcance descriptivo no experimental y correlacional. Se usó dos encuestas los resultados fueron: La variable desarrollo sostenible está en un nivel bajo 72.50%. La variable competitividad acuícola pesquero, se encuentra en se encuentra en un nivel bajo con 62.50%. En conclusión: Según el Rho Spearman existe una correlación de 0.298 positiva baja entre el desarrollo sostenible y la competitividad acuícola pesquero en el distrito la Banda de Shilcayo. El nivel de significancia bilateral fue p=0.062>0.05, lo que significa que se acepta la hipótesis nula y se rechaza la hipótesis alterna

Land Suitability for Sustainable Aquaculture of Rainbow Trout (Oncorhynchus mykiss) in Molinopampa (Peru) Based on RS, GIS, and AHP

Peruvian aquaculture, specifically trout production, has had significant growth over the past ten years. However, the establishment and expansion of small-scale aquaculture have been carried out without considering the suitability of the land. In Peru, such land suitability studies have yet to be reported. Therefore, a methodological framework is presented for inland aquaculture, which may be replicated, with the necessary complements, for the entire Fisheries and Aquaculture sector in Peru. This work modeled the suitability of land for sustainable rainbow trout aquaculture in the Molinopampa district (Peru). Fifteen key criteria (socioeconomic, environmental and physicochemical) were identified for the proper development of fish activity. These were mapped using Remote Sensing (RS) and Geographic Information Systems (GIS). The Analytical Hierarchy Process (AHP) was applied to build peer-to-peer comparison matrices and weight the importance of the criteria. The weighted overlay of maps (criteria) made it possible to determine that 4.26%, 23.03% and 69.73% of the territory is “very suitable”, “moderately suitable” and “marginally suitable”, respectively, for the development of aquaculture. The implementation of this methodology will contribute to more effective investment planning and efforts, both by the government and by private initiative