Modelos predictivos para un diagnóstico espacio-temporal de procesos de soporte y provisión azucarera agroindustrial

Abstract

Los procesos de soporte son la base para los servicios ecosistémicos. Este enfoque, paradigma del pensamiento ambiental actual, ha transitado de los ecosistemas naturales a los sistemas socio-ecológicos. En este caso, la agroindustria azucarera se caracteriza por la sucesión de etapas, desde los manejo del suelo en campos agrícolas hasta un procesamiento industrial de la caña de azúcar en diferentes días de zafra. Las extensiones de tierra y los días de zafra se caracterizan por la existencia de variabilidades espacio temporales y su desconocimiento puede causar múltiples impactos. Por ello, se realiza un diagnóstico espacio-temporal mediante aprendizajes estadísticos, predicciones de tendencias y posibles escenarios, que aportan conocimientos sobre los procesos de soporte. Con el ajuste de modelos predictivos, se pronostica el comportamiento de una provisión azucarera agroindustrial hasta el año 2025; lo que es complementado con la utilización de una regresión lineal e identificación de predictores importantes. También se determinan sitios específicos a escala de sub-campo. Estos aspectos permitieron llegar a nuevas valoraciones biofísicas y económicas para comprender el impacto de los manejos en procesos de soporte; con un índice de perjuicio (Ip-Vp) de 4,2 USD t-1 (499 CUP t-1) de caña molida. Un valor correspondiente con un escenario espacio-temporal que combina la eficiencia en el manejo adaptado a la variabilidad de los nutrientes del suelo y el distanciamiento entre el potencial de provisión azucarera agroindustrial y la producción real. Los resultados obtenidos evidencian que las valoraciones biofísicas y económicas, así como los manejos, serán más precisos con la incorporación de la variabilidad espacio temporal en procesos de soporte del sistema socio-ecológico azucarero.