modelación y simulación matemáticas: una herramienta para la protección de cultivos

• Published in: Revista mexicana de ciencias agrícolas (México) Vol. 13; no. 6; pp. 1129 - 1140
• Main Authors: Acuayte Valdes, María del Consuelo, López Cruz, Irineo L, Hernández López, Juan Carlos, Duran Peralta, Elisa, Acuayte-Valdés, Erik
• Format: Journal Article
• Language: English; Portuguese; Spanish
• Published: Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias 24.10.2022
• Subjects: Agriculture, Multidisciplinary; Computation applied to plant health; Cómputo aplicado a fitosanidad; decision making; disease management; manejo de enfermedades; toma de decisiones; toma de decisiones; computation applied to plant health; cómputo aplicado a fitosanidad; decision making; disease management; manejo de enfermedades
• ISSN: 2007-0934; 2007-9230
• DOI: 10.29312/remexca.v13i6.2922

Las consecuencias del cambio climático en los cultivos son motivo de preocupación, ya que éstos no pueden adaptarse rápidamente a las nuevas amenazas patógenas. En este artículo se hace una revisión sobre el uso global de modelos matemáticos en fitosanidad durante el periodo 2000-2020; a través, de Scopus y Google Académico. El objetivo del estudio es presentar la modelación y simulación como una opción en la protección de cultivos ante los riesgos meteorológicos o variaciones que se producen por el calentamiento global. La modelación matemática no es en sí un fin, sino una herramienta que ayuda en la toma de decisiones para el manejo sustentable de los cultivos. La predicción del riesgo de ocurrencia de una plaga o enfermedad favorece la reducción de uso de pesticidas disminuyendo así las pérdidas económicas y el daño al ambiente. Por otra parte, la simulación o solución numérica de los modelos matemáticos, permite la exploración de hipótesis, es un medio invaluable en la investigación, ya que permite explorar posibles escenarios futuros y encontrar opciones de sistemas de manejo que en algún momento serán necesarias. En México es necesario realizar investigaciones para la generación e implementación de modelos matemáticos que permitan un menor costo de producción y menor impacto negativo a la salud humana y al ambiente.