Proposición de un método semi-cuantitativo para la determinación compuestos volátiles en licores de cacao

Seventy-four volatile compounds were identified and quantified from cocoa liquors of the ICS 95 and TCS 01 varieties produced in the department of Santander, Colombia. The compounds were extracted using the solid phase microextraction with head space (SPME-HS) technique, and identified by gas chromatography coupled to mass spectrometer (GC-MS) by comparing the mass spectra of each compound in the Wiley 275L library of mass spectra and the Kovats retention index (IK) ratio. A semi-quantitative method was proposed that included toluene as an internal standard to normalize the degree of recovery between samples and a response factor for each family, calculated using a compound characteristic of that functional group. The results associated with response factors for each family or group of compounds such as alcohols, acids, aldehydes, ketones, esters and pyrazines (2.19, 1.02, 2.84, 0.38, 6.38, 0.88 respectively) were different between families, however, there was no difference between compounds within the same family. The implemented method obtained a DOD and DML of 0.024 µg/kg and 0.037 µg/kg respectively and an accuracy expressed as percentage recovery (of characteristic compounds per family) of 96% on average. According to the precision of the method, the results show that the concentrations have an average coefficient of variation (%CV) of 7.38% assuring repeatability and good precision. Finally, for the analyzed and quantified samples, it was found that the compounds with higher concentration were acetic acid (42.633 mg/kg), 2-phenylethyl acetate (29.44 mg/kg), 2.3-butanediol (345.39 mg/kg), 2-phenylethanol (12.595mg/kg) and 2.3.5.6-tetramethylpyrazine (8.601 mg/kg).Se identificaron y cuantificaron 74 compuestos volátiles a partir de licores de cacao de las variedades ICS 95 Y TCS 01 producidas en el departamento de Santander, Colombia. Los compuestos fueron extraídos usando la técnica de micro extracción en fase sólida con espacio de cabeza (SPME-HS), e identificados por medio de cromatografía de gases acoplado a espectrómetro de masas (GC-MS) mediante la comparación de los espectros de masas de cada compuesto en la biblioteca Wiley 275L de espectros de masa y la relación de índices de retención de Kovats (IK). Se propuso un método semi-cuantitativo que incluyó al tolueno como estándar interno para normalizar el grado de recuperación entre muestras y un factor de respuesta para cada familia, calculado por medio de un compuesto característico de ese grupo funcional. Los resultados asociados con los factores de respuesta para cada familia o grupo de compuestos como alcoholes, ácidos, aldehídos, cetonas, ésteres y pirazinas (2.19, 1.02, 2.84, 0.38, 6.38, 0.88 respectivamente) fueron diferentes entre familias, sin embargo, no hubo diferencia entre los compuestos de la misma familia. El método implementado obtuvo un LOD y LQD de 0,024 µg/kg y 0,037 µg/kg respectivamente y una exactitud expresada en porcentaje de recuperación (de los compuestos característicos por familia) en promedio de 96%. Según la precisión del método, los resultados muestran que las concentraciones tienen un coeficiente de variación (%CV) promedio de 7,38% aseverando repetibilidad y buena precisión. Finalmente, para las muestras analizadas y cuantificadas, se encontró que los compuestos con mayor concentración fueron el ácido acético (42,633 mg/kg), acetato de 2-feniletilo (29,44 mg/kg), 2,3-butanodiol (345,39 mg/kg), 2-feniletanol (12,595mg/kg) y 2,3,5,6-tetrametilpirazina (8,601 mg/kg)

Comparison Between Machine Learning Models for Yield Forecast in Cocoa Crops in Santander, Colombia

The identification of influencing factors in crop yield (kg·ha-1) provides essential information for decision-making processes related to the prediction and improvement of productivity, which gives farmers the opportunity to increase their income. The current study investigates the application of multiple machine learning algorithms for cocoa yield prediction and influencing factors identification. The Support Vector Machines (SVM) and Ensemble Learning Models (Random Forests, Gradient Boosting) are compared with Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression models. The considered predictors were climate conditions, cocoa variety, fertilization level and sun exposition in an experimental crop located in Rionegro, Santander. Results showed that Gradient Boosting is the best prediction alternative with Coefficient of determination (R2) = 68%, Mean Absolute Error (MAE) = 13.32, and Root Mean Square Error (RMSE) = 20.41. The crop yield variability is explained mainly by the radiation one month before harvest, the accumulated rainfall on the harvest month, and the temperature one month before harvest. Likewise, the crop yields are evaluated based on the kind of sun exposure, and it was found that radiation one month before harvest is the most influential factor in shade-grown plants. On the other hand, rainfall and soil moisture are determining variables in sun-grown plants, which is associated with the water requirements. These results suggest a differentiated management for crops depending on the kind of sun exposure to avoid compromising productivity, since there is no significant difference in the yield of both agricultural managements.La identificación de los factores que influyen en el rendimiento (kg·ha-1) de un cultivo provee información esencial para la toma de decisiones orientadas al mejoramiento y predicción de la productividad, proporcionando posibilidades a los agricultores para mejorar sus ingresos económicos. En este estudio, se presenta la aplicación y comparación de diversos algoritmos de aprendizaje automático para la predicción del rendimiento agrícola en cultivos de cacao y la identificación de los factores que influyen sobre éste. Se comparan los algoritmos de máquinas de soporte vectorial (SVM), modelos ensamblados (Random Forest, Gradient Boosting) y el modelo de regresión Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). Los predictores considerados fueron: condiciones climáticas de la región, variedad de cacao, nivel de fertilización y exposición al sol para un cultivo experimental ubicado en Rionegro, Santander. Los resultados identifican a Gradient Boosting como la mejor alternativa de pronóstico con un coeficiente de determinación (R2) = 68 %, Error Absoluto Medio (MAE) = 13.32 y Raíz Cuadrada del Error Medio (RMSE) = 20.41. La variabilidad del rendimiento del cultivo es explicada principalmente por la radiación y la temperatura un mes previo a la cosecha, además de las lluvias acumuladas el mes de la cosecha. De igual manera, los rendimientos de los cultivos son evaluados con base en el tipo de exposición al sol, encontrando que la radiación un mes previo a la cosecha es el factor más influyente para los cultivos bajo sombra. Por otro lado, la lluvia y la humedad son las variables determinantes en las plantas con exposición plena a sol, lo que está asociado a los requerimientos hídricos. Estos resultados sugieren un manejo diferenciado de los cultivos dependiendo del tipo de exposición, sin tener que comprometer la productividad, dado que no se evidencia diferencia significativa en los rendimientos de ambos manejos agrícolas

Resultados Semilleros de investigación 2011

Aproximaciones al sector minero no energético en colombia (2009-2010) / Discursos y contradiscursos en la construcción e inter-vención de las sujetas desplazadas desde una perspectiva interseccional de género / El rol de los actores en el entramado institucional de los partidos políticos y sistemas electorales en colombia en el final de la primera década del Siglo XXI / Administración de justicia en los pueblos indígenas de Arauca. Pueblos Sikuani (165), Uwa (222), Hitnu (266), Inga (291), Caño Mochuelo (317), Pueblo Betoye (343) / De la violencia a la democracia: hacia la construcción de un modelo justicia comunitaria en tres corregimientos de Simití, sur de Bolívar / Ética, política y mundo común / Multiculturalismo y plurinacionalidad. Análisis comparado de las Constituciones Boliviana y Colombiana en perspectiva intercultural / La reconstitución del patrimonio del deudor / Consecuencias políticas, económicas, y sociales de la implementación de programas hacia la juventud y contribuciones analíticas para el logro de buenos resul-tados desde la administración distrital en políticas para jóvenes de Bogotá / El “allemansrätten” o el derecho público de acceso al pai-saje en la planeación urbana y ambiental de la ciudad de Bogotá D.C. / Penas alternativas a la prisión en Colombia / Políticas públicas en seguridad desde un nuevo paradigma socia

Biodiversidad en la cuenca del Orinoco. Bases científicas para la identificación de áreas prioritarias para la conservación y uso sostenible de la biodiversidad

Es un placer para el Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt presentar a la comunidad científica, conservacionista y autoridades ambientales de Colombia y Venezuela la obra Biodiversidad de la cuenca del Orinoco: bases científicas para la identificación de áreas prioritarias para la conservación y el uso sostenible de la biodiversidad. Este libro es fruto de un esfuerzo de una década de trabajo y recoge numerosos proyectos de carácter institucional que han venido desarrollándose en la Orinoquia, incluyendo el Plan de acción en biodiversidad para la cuenca del Orinoco (2005-2015), además de los resultados de reuniones técnicas de carácter binacional