Metodología para el modelado y la estimación de parámetros del proceso de crecimiento de Lobesia botrana
Lobesia botrana (L. botrana), es una plaga cuarentenaria que provoca danos a la vid, y genera perdidas económicas para la región de Cuyo en Argentina. Diferentes investigaciones han buscado salvaguardar la integridad de los viñedos, generando sistemas de alerta basados en modelos que permitan detect...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Argentina |
| Institución: | Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| Repositorio: | CONICET Digital (CONICET) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ri.conicet.gov.ar:11336/208598 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11336/208598 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Modelado e identificacion Estimación parametrica Modelado de caja gris Lobesia botrana https://purl.org/becyt/ford/2.2 https://purl.org/becyt/ford/2 |
| Sumario: | Lobesia botrana (L. botrana), es una plaga cuarentenaria que provoca danos a la vid, y genera perdidas económicas para la región de Cuyo en Argentina. Diferentes investigaciones han buscado salvaguardar la integridad de los viñedos, generando sistemas de alerta basados en modelos que permitan detectar los picos de ocurrencia de la plaga, y conocer el proceso de crecimiento de la polilla, de acuerdo a las condiciones ambientales de cada región. En este trabajo, se propone una metodología para la estimación de parámetros desconocidos en los modelos semi físicos basados en primeros principios (MSBPP), con una aplicación particular en el modelo de crecimiento de L. botrana, en condiciones de laboratorio. La principal contribucion consiste en una metodología para la estimación de parámetros de un MSBPP, que considera un modelo matemático desarrollado por los autores en un trabajo previo, el análisis de identificabilidad estructural del modelo en cuestión y la estimación del conjunto de parámetros desconocidos que cumplen con la propiedad de identificabilidad estructural. En este trabajo se consideran, como herramientas principales para la estimación, el algoritmo de mínimos cuadrados no lineales, y un Filtro de Kalman Extendido. Se evidencio una mejoría en el ajuste del modelo matematico a los datos experimentales, con relación a los obtenidos previamente. Además, se estableció el grado de afinidad de cada estadio de crecimiento por el factor limitante del mismo, y se presentaron nuevos perfiles de mortalidad. |
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