Contribuciones desde el Ministerio de Educación Superior a la modelación matemática y la informática para la toma de decisiones en el sector agrícola en Cuba
Contenido principal del artículo
Resumen
Con el objetivo de divulgar el aporte de las universidades y los centros de investigación del Ministerio de Educación Superior (MES) de Cuba en el campo de las matemática e informática aplicadas a las ciencias agrícolas, se realizó un compendio de los principales trabajos publicados en estas ciencias y de las contribuciones realizadas, por parte de los matemáticos vinculados al sector agrícola, en la formación de profesionales dedicados a la sanidad vegetal. Se muestran trabajos de modelación algebraica y no algebraica, con contribuciones teóricas a la modelación y simulación de procesos. Además, se divulgan los sistemas informáticos registrados hasta el momento. Las aplicaciones prácticas incluyen estudios genotipo-ambiente en el contexto del cambio climático, ecología cuantitativa de poblaciones, modelación de cultivos y estudios geoespaciales, entre otros, conducentes a la elaboración de softwares con tecnología de primer nivel. Se ofrece, además, un listado de las tesis de maestría y doctorado en Biomatemática y biometría defendidas en los centros de investigaciones adscritos al MES, y los libros de estadística-matemática elaborados en instituciones de este ministerio, que constituyen un apoyo a las investigaciones del sector agrícola. El trabajo es una fuente de información para los estadísticos que investigan en este sector y es un complemento básico para la elaboración de nuevos proyectos multidisciplinarios.
Detalles del artículo

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:
- Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cual estará simultáneamente sujeto a la Licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) que permite a terceros compartir la obra, siempre que se indique su autor y la primera publicación en esta revista. Bajo esta licencia el autor será libre de:
- Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
- Adaptar — remezclar, transformar y crear a partir del material
- El licenciador no puede revocar estas libertades mientras cumpla con los términos de la licencia
Bajo las siguientes condiciones:
- Reconocimiento — Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace.
- NoComercial — No puede utilizar el material para una finalidad comercial.
- No hay restricciones adicionales — No puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que legalmente restrinjan realizar aquello que la licencia permite.
- Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) antes y durante el proceso de envío, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada. (Véase El efecto del acceso abierto).
Citas
Brito‐Vallina M L, Alemán‐Romero I, Fraga‐Guerra E, Para‐García J L, Arias‐de Tapia RI. Papel de la modelación matemática en la formación de los ingenieros. Ingeniería Mecánica. 2011. 14(2):129-139.
Fernández-Chuairey L, Rangel-Montes de Oca L, Guerra-Bustillo C W, del Pozo-Fernández J. Modelación Estadístico-Matemática en Procesos Agrarios. Una aplicación en la Ingeniería Agrícola. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias.2019; 28(2):76-83. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs1120.
Maqueira L, Torres W, Pérez S A, Díaz D, Roján O. Influencia de la temperatura ambiental y la fecha de siembra sobre la duración de las fases fenológicas en cuatro cultivares de arroz (Oryza sativa L.). Cultivos Tropicales. 2016; 37(1): 65-70. Cu-ID: https://cu-id.com/2050/ojs1157.
Salomón JL, Castillo JG, Arzuaga JA, Torres W, Caballero A, Varela M, et al. Análisis de la interacción progenie-ambiente con mini tubérculos a partir de semilla sexual de papa (Solanum tuberosum, L.) en Cuba. Cultivos Tropicales. 2015; 36(2):83-89. Cu-ID: https://cu-id.com/2050/ojs969
Gómez Y, Boicet T, Tornés N, Meriño Y. Interacción genotipo ambiente de cuatro variedades de tomate en la provincia Granma. Centro Agrícola. 2018;45(2):21-28.
Varela M, Castillo JG. Modelos con término multiplicativo. Aplicación en el análisis de interacción genotipo-ambiente. Cultivos Tropicales. 2005; 26(3):71-75. Cu-ID: https://cu-id.com/2050/ojs459.
González C, Rodríguez M, Herrera M. Predicción del desempeño de la tracción de la maquinaria agrícola en suelos húmedos. Centro Azúcar. 2006; 33(1):83-86.
Martín G, Pérez A, Rivera R, Bustamante C, Viñals R, Varela M. Comparación de dos modelos de respuesta a dosis de nitrógeno en maíz y cafeto. Cultivos Tropicales. 2016;37(2):155-164. Cu-ID: https://cu-id.com/2050/ojs1244.
Díaz-Colomé Y, García-Pereira A, de Calzadilla-Pereira J, Chávez D, Jiménez YR, Fernández-Chuarey L. Modelación estadística experimental de la deshidratación de la fruta bomba (Carica papaya L.) variedad maradol roja. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2017;26(4):40-46. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs800.
Rangel-Montes de Oca L, Monzón-Monraba L, García-Coronado J, García-Pereira A. Técnicas matemáticas para inferir cambios pos cosecha en las propiedades de productos agrícolas. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2018; 27(4):33-45. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs1013.
Brown-Manrique O, Luis-Pelier D, Gallardo-Ballat Y. Metodología para la estimación del caudal aplicado en el surco a partir de las ecuaciones de Chezy y Bazin. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2019;28(3):24-31. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs1129.
Sandoval-Mendoza LM, Miranda-Escobar JA, Brown-Manrique O, Mujica-Cervantes A, Bonilla-Rocha JD, Gallardo-Ballat Y. Modelos matemáticos para la simulación del caudal en vertedores Cipolleti utilizados en sistemas de riego. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2017;26(1):57-65. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs479.
Collazo-Abreu PL, Morejón-Mesa Y, Fernández-Chuairey L, Vázquez-Alfonso Y. Modelos matemáticos experimentales para el análisis del secado solar de semillas. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2018; 27(1): 89-98. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs863.
Casas G, Novisel V. Aplicación de métodos de comparaciones múltiples en Biotecnología Vegetal. Biotecnología Vegetal. 2008;8(2):67-71.
Cabrera A, Guerra C, W Herrera, M Suris C. Non-parametric statistical methods and data transformations in agricultural pest population studies. Agricultural Research. 2012;72(3):441-443.
Calzadilla J, Guerra CW, Torres V. El uso y abuso de transformaciones matemáticas. Aplicaciones en modelos de análisis de varianza. Revista Cubana de Ciencia Agrícola. 2002;36(2):103-106.
Gómez S, Torres V, García YK, Herrera M, Medina Y, Rodríguez R. Statistical procedure for the analysis of experiments with repeated measures over time in the agricultural and livestock field. Cuban Journal of Agricultural Science. 2019; 53(4):1-8. Cu-ID: https://cu-id.com/1996/ojs922.
Gómez S, Torres V, Medina Y, Sardiñas Y. Application of the linear mixed and generalized mixed model as alternatives for analysis in experiments with repeated measures. Cuban Journal of Agricultural Science. 2019; 53(1):7-12. Cu-ID: https://cu-id.com/1996/ojs853
Alonso GR. Predicción probabilística del escurrimiento superficial y la pérdida de sedimento para eventos extremos. Parte I. Metodología. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2016;25(3):31-42. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs451.
Alonso GR. Predicción probabilística del escurrimiento superficial y la pérdida de sedimento para eventos extremos. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2016; 25(4):4-16. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs457.
Guerra-Bustillo CW, Ruiz-González A, Herrera-Villafranca M, Fernández-Chuairey L. La modelación matemático-estadística en la metodología de superficie respuesta. Revista Ingeniería Agrícola. 2018; 8(4):67-73. Cu-ID: https://cu-id.com/2284/ojs1036.
Miranda I, Arévalo J, Hidalgo-Díaz L. Metodología de superficie respuesta para evaluar estabilidad en almacén de un agente de control biológico. Rev Protección Veg. 2013;28(3):224-228. Cu-ID: https://cu-id.com/2247/ojs353.
Rodríguez O, Florido R, Varela M. Aplicaciones de la modelación matemática y la simulación de cultivos agrícolas en Cuba. Cultivos Tropicales. 2018;39(1):121-126. Cu-ID: https://cu-id.com/2050/ojs1436.
Fortes D, Rafael H, Torres V. Determination of a sampling method for the morphophysiological grazing Pennisetum purpureum cv Cuba CT-115. Cuban Journal of Agricultural Sciencie. 2007; 41(4):359-362.
Levins R, Miranda I. Mathematical models in crop protection. Rev. Protección Veg. 2007;22(1):1-17.
Miranda I, Herrera D, Valenciaga N, López M, Fernández M. Modelación de la interacción presa - dos depredadores para el sistema Heteropsylla cubana - Chilocorus cacti - Chrysoperla sp. Revista Cubana de Ciencia Agrícola.2007;41(4):313-316.
Miranda I, Baños HL, Martínez M. Dynamical system and nonlinear regression for estimate host-parasitoid relationship. Journal of Applied Mathematics. 2010. ID 851037.
Baños HL, Miranda I, Martínez M. Modeling host-parasitoid interaction in the system Diaphorina citri - Tamaraixia radiata on Murraya paniculta. International J. of Math. 2013;7(1): 1-14.
Miranda I, Hernández-Ochandia D, Hernández Y, Martínez B, Rodríguez MG. Modelación de la interacción Meloidogyne incognita (Kofoid y White) Chitwood - Trichoderma asperellum Samuels, Lieckfeldt & Nirenberg en garbanzo (Cicer arietinum L.). Rev. Protección Veg. 2016;31(3): 194-200. Cu-ID: https://cu-id.com/2247/ojs850.
Miranda I, Torres V. Coeficiente de similaridad para variables mixtas. I. Nueva propuesta. Rev. Protección Veg. 1998; 12(2): 127-131.
Chávez D, Miranda I, Varela M, Fernández L. Utilización del análisis de cluster con variables mixtas en la selección de genotipos de maíz (Zea mays). Revista Investigación Operacional. 2010; 30(3):209-216.
Chávez D, González C, Miranda I, Ramos M. PhytoseiidaeID: Clave Digital para la identificación taxonómica de ácaros depredadores (Acari: Phytoseiidae) de Cuba. Métodos en Ecología y Sistemática. 2014;9(3):30-40.
Chávez D, Burgos T, Hernández N. Metodología propuesta para el cálculo de la función discriminante óptima. Revista Investigación Operacional. 2000;21(3):210-215.
Varela M, Vicente JL, Galindo P, Blázquez A, Castillo JG, Estévez A. Una generalización de los modelos AMMI basada en el algoritmo de tuckals3 para el análisis de componentes principales de tres modos. Cultivos Tropicales. 2008; 29(1):69-72. Cu-ID: https://cu-id.com/2050/ojs267.
Navarro M, Febles G, Torres V. Utilization of the index of efficiency for estimating the influence of seed vigor on growth and seedling development. Cuban Journal Agricultural Science. 2016; 50(4):593-605. Cu-ID: https://cu-id.com/1996/ojs664.
Rivero-Villaverde A, Alonso-Brito GR, Lau-Quan A. Modelación lineal estocástica para el pronóstico de caudales en cuenca, región occidental de Cuba. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2018; 27(4):1-10. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs1010.
Rodríguez-López Y, Morejón-Mesa Y, Sosa-Guerra D, Blanco J M, Martínez-Bao O. Modelo de Markov para determinar la estructura racional del complejo cosecha-transporte en caña de azúcar. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2019; 28(1):1-6. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs1081.
Ernan A, Guerra R. Modelo fractal para la representación morfológica de la planta Capsicum annuum L. en 3D. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2017; 26(2):71-79. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs493.
Veitia E, Martínez-López Y. La toma de decisiones en la agricultura con empleo de modelos matemáticos difusos. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2019; 28(2):1-7. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs1121.
Díaz M, Rodríguez L, Casas G, Castellanos L, Cuador JJ. Análisis espacial de la intensidad del tizón temprano en tomate en tres municipios de Cienfuegos en la campaña 2012-2013. Centro Agrícola. 2014; 41(3):47-51.
Cruz M, Herrera M, Taboada A, García L. Determinación de la geometría del perfil del suelo mediante el método de tratamiento de imágenes. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2015; 24(4):31-35. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs418.
Fernández J, Fernández-Chuairey L, Alfonso P. El papel de las Series Temporales y los Modelos Autoregresivos (ARIMA) para la vigilancia sindrómica en la Sanidad Agropecuaria. Ciencia Universitaria. 2019; 17(1):1-36.
Lara D, Herrera M, García M M, Beltraniv R. Modelo computacional para la estimación de la densidad del suelo a través del sensoramiento continuo. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 2018; 27(1): 46-53. Cu-ID: https://cu-id.com/2177/ojs859.
Benítez H, Miranda I. Desarrollo y aplicación de los modelos de simulación para el estudio de la dinámica de poblaciones. Rev. Protección Veg. 2018; 33(2):66-75. Cu-ID: https://cu-id.com/2247/ojs963.