Planificación óptima del manejo integrado de malezas
Fecha
2021Autor
Damiani, Lucía
Director
Blanco, Aníbal ManuelFrutos, Mariano
Palabras clave
Ingeniería; Optimización; PSO; MIMMetadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Una de las mayores limitaciones para lograr el rendimiento y la calidad deseada de los
cultivos en la mayoría de los sistemas agronómicos del mundo es la presencia de malezas.
Para mitigar su propagación e influencia, en los últimos años se comenzó a implementar el
Manejo Integrado de Malezas (MIM), que pretende evitar los efectos negativos resultantes
del uso exclusivo de herbicidas como único mecanismo de control al combinar diferentes
técnicas de prevención y control que también incluyen rotaciones de cultivos, prácticas
mecánicas y medidas culturales.
Motivados por esta realidad, en esta tesis se planteó, primeramente, extender las
prestaciones de un modelo de simulación desarrollado en el ámbito del grupo de
investigación. El objetivo del mismo fue estimar los efectos de diferentes estrategias de
manejo sobre la dinámica demográfica de una maleza anual (Avena fatua L.) en
competencia con cereales de invierno (trigo y cebada) en un plan de rotación multianual, y
proporcionar suficiente detalle agronómico, económico y medioambiental para orientar la
toma de decisiones.
Adicionalmente, con el propósito de explorar sistemáticamente la gran cantidad de posibles
estrategias de MIM que se pueden representar con el modelo desarrollado e identificar
automáticamente aquellas que resultan más prometedoras, se implementó un optimizador
que proporciona un conjunto de soluciones en la frontera de los objetivos de desempeño
considerados. Este se basó en un algoritmo estocástico no-lineal por enjambre de partículas
(PSO), al que se le incorporaron técnicas para el manejo de restricciones, de manipulación
de variables binarias y de consideración de objetivos múltiples. Así, el optimizador
desarrollado permite identificar los mejores esquemas de rotación de cultivos y de
tratamientos para controlar la maleza teniendo en cuenta, simultáneamente, el beneficio
económico y el impacto ambiental. La herramienta desarrollada se considera de potencial
utilidad para guiar el complejo proceso de toma de decisiones de la actividad agrícola. One of the greatest limitations to achieve the desired yields and quality of crops in most
agronomic systems around the world is the presence of weeds. To prevent their spread and
influence, in recent years Integrated Weed Management (IWM) practices began to be
implemented, which aims at avoiding the negative effects of the sole use of herbicides as
control mechanism by combining different prevention and control techniques that also
include rotations, mechanical practices and cultural measures.
Motivated by this reality, in this thesis it was firstly proposed to extend the features of a
simulation model developed in our research group. It aimed at estimating the effects of
different management strategies on the demographic dynamics of an annual weed (Avena
fatua L.) in competition with winter cereals (wheat and barley) in a multi-year rotation plan,
providing sufficient agronomic, economic and environmental detail to guide decision
making.
Additionally, in order to systematically explore the large number of possible IWM strategies
that can be represented with the developed model and automatically identify the most
promising ones, an optimizer that provides a set of solutions on the frontier of the
considered performance objectives was implemented. It was based on a non-linear
stochastic particle swarm algorithm (PSO), enhanced with techniques for constraint
management, binary variables handling and multiple objectives consideration. In this way,
the developed optimizer allows identifying the best crop rotation and treatment schemes
for weeds control, simultaneously considering the economic benefit and the environmental
impact. The developed tool is considered of potential utility to guide the complex decisionmaking
process of the agricultural activity.
Colecciones
- Tesis de postgrado [1426]