Revista Facultad Nacional de Agronomía Medellín (Jun 2012)

Calibración y Validación del Modelo SIMBA-POP en la Zona Bananera del Urabá Antioqueño, Colombia SIMBA-POP Model: Calibration and Validation in Urabá - Antioquia, Colombia

  • Germán Wbeimar Guarín Giraldo,
  • Andrés Ochoa

Journal volume & issue
Vol. 65, no. 1
pp. 6419 – 6429

Abstract

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Resumen. SIMBA-POP es un modelo desarrollado en Martinica (Francia), basado en los conceptos de cohortes y cadenas de cohortes de plantas, simula la dinámica poblacional de plantaciones de banano. El modelo original, modificado por Ochoa (2010), se programó en el software EVOLUCIÓN 4.0, desarrollado por el grupo SIMON de la Universidad Industrial de Santander y se calibró y validó para las condiciones de temperatura media habituales en el Urabá Antioqueño; la más importante zona productora de banano en Colombia. En el proceso de calibración se ajustan los ciclos de embolse y cosecha, así como los tiempos en que ocurren los máximos valores de embolse. Para controlar la calibración se usó la desviación media (DM), el error medio de predicción (EMP), el error cuadrático medio de predicción (ECMP), la raíz del error cuadrático medio (RECMP), curvas de masa y coeficiente de correlación lineal. Los resultados mostraron que SIMBA-POP es capaz de simular de forma verosímil la dinámica del ciclo anual de producción en Urabá; particularmente reproduce bien los tiempos de los picos y los valles de producción, aunque la magnitud de estos valles y picos es altamente sensible a los parámetros del modelo y condiciones climáticas no consideradas.Abstract. SIMBA - POP is a model developed in Martinique (France), which uses the concepts of cohorts and cohort chains to simulate the population dynamics of a commercial plantation of bananas. The original model was slightly modified by Ochoa (2010) in order to correct for an error in the flowering rate curve. The model was programmed in EVOLUCION 4.0. SIMBA - POP was then calibrated and validated for the normal climatic pattern in Urabá (Antioquia). Care was taken that the model adequately represent bagging and harvesting cycles, and the time at which maximum values of bagging (flowering) were reached. To evaluate the calibration we used average deviation (DM), the average error of prediction (EMP), the error mean square of prediction (ECMP), the root of the error mean square (RECMP), mass curves and correlation coefficient. Results showed that SIMBA-POP is a suitable tool for simulating banana crops in Urabá; the model reproduced quite well the times of the peaks and the valleys of production, although the magnitude of these peaks and valleys is considerably sensitive to model parameters.

Keywords