Agronomfa Costarricense 18(2): 189-196. 1994 ... UN MODELO ESTADISTICO PARA LA PREDICCION DEL RENDIMIENTO EN UNA PLANTACION DE PALMA ACEITERA EN COSTA RICA1 Leonardo Cordero * Ronny Barboza * Francisco Steriing ** ABSTRACT Yield prediction in oil palm plantations using a statistical model. A statistical model was developed to predict the oil palm (Eiaeis guineensis) yield in a plantation of the southern region of Costa Rica. Correlations were made between yield and several climatic components (rainfall, rainy days, solar radiation, sunshine, temperature, relative humidity, evaporation and mean, maximum and minimum temperatures) from 1 to 50 months before harvest. A step-wise analysis was performed, leading to a predictive model which makes it possible to estimate present monthly yield based on relative humidity, yield lag and sunshine 10, 12 and 16 months before harvest, respectively. A high value for R2 (0.97) was found between predicted and observed yield. Advantages and disadvantages observed with the practical implementation of the model are discussed. INTRODUCCION La producci6n en plantaciones comerciales de palma aceitera presenta fluctuaciones a 10 largo del aDo, pero tambien diferencias importantes entre los datos de producci6n anua1 total. Estas fluctuaciones pueden agruparse en ciclos que a traves de 1a vida util de la p1antaci6n afectan su rendirniento (Ferwerda, 1971; Hartley, 1977; Chow, 1987). Existe poca informaci6n disponib1e sobre estos aspectos en condiciones del tr6pico americano. Investigaciones realizadas en Africa (Haines, 1959; Sparnaaij et ai., 1965; 01ivin, 1966; Corley, 1977) permiten estab1ecer que estas fluctuaciones de rendimiento obedecen a una comp1eja interacci6n de factores fisio16gicos y ambienta1es. 1/ * ** Recibidoparapvblicaci6n e116denoviembre de 1993. La predicci6n de los rendimientos de una plantaci6n de palma aceitera podrfa seT util para realizar un buen manejo de la misma, pues permitirfa estimar presupuestos, movilizar recursos de producci6n, deterrninar la cantidad de aceite que se va a producir y elaborar planes de mercadeo. De ahf surge e1 cuestionarniento de si es posib1e conocer con suficiente confiabi1idad las proyecciones de estos rendimientos futuros. Baier (1979) c1asific610s intentos de mode1ar 1a producci6n en diversos cu1tivos en 3 categorfas, considerando enfoque, escala de tiempo, fuente de informaci6n, objetivos y ap1icaci6n de mode10s cu1tivo-c1ima. La primera corresponde a simu1adores de tipo mecanico de crecirniento de cu1tivo, 1a segunda a modelos de anaIisis cultivo-clima basados en datos estadfsticos y la tercera a modelos de rendimiento basados en el anaIisis de regresi6n multiple. En palmade aceitesehanpropuesto mode- Servicios Agromaticos CGB de Co~ta Rica S.A. los como el de Van Kraalingen Prograrnade Investigacionesen PalmaAceitera,Palma Tica, Apartado30-1000SanJose,CostaRica. Robertson y Foong (1976), el de Dufour et ai. (1988) y el de Yusof (1985), que en su orden se Apartado10773-1000 SanJose,CostaRIca. et ai. (1989) ' el de 190 AGRONOMIA COSTARRICENSE ajustan ala clasificaci6n de Baier (1979). La aplicaci6n de estos u otros modelos no se ban estudiado bajo las condicione~de'Costa Rica. ~l objetivode.estetrab~jo, ~e analizarla i~fluencla de las vanables cl1matlcasy de rendlmiento (datos hist6ricos) sabre la producci6n de una plantaci6n comercial de palma aceitera en C Cuadro1. Caracterizaci6nde las unidadesde producci6nutilizadasen el desarrollodel modelo de la Divisi6n de Coto. Finca Lote 42 78 83 82-83 82-83 41.57 67.74 84 82-83 81,03 85 82-83 33 86 87 88 89 82-83 82-83 82-83 82-83 39:54 108,28 45,90 80,38 90 91 82-83 82-83 37,28 45,80 106 82-83-84 119,20 110 82-83 103,31 92 95 96 82-83 82-83 82-83 7389 40:12 81,63 . osta Rica y desarrollar un modelo de apoyo a la toma de decisiones en el manejo de plantaciones. MA TERIALES El estu Y METODOS d. 1. 6 1 .d 10 se rea lZ en a costa sur OCCI en- tal de CostaRica, cant6nde Corredores,provincia de Puntarenas, a una altitud de 37 msnm. Las 44 para la producci6ny crecimientode la palmaaceitela. Las lluvias comienzanentremarzo y abril y terminan entre noviembre y diciembre, con un promedio de 4117 mm al ano y 220 dfas con lluvia. La irradianzaesde 5229megaJulios/m2al ano (1200h de sol brill anteal ano)y la humedadrelati.vapromedioes de 86%. Los tipos de suelopredominantes en el area de estudio fueron: Fluventic 45 condiciones climaticas son establesy favorables 50~; Eutropept, Fluvaquentic Eutropept y en menor pro. T ropaquept. porcl.6n A enc 57 Se utilizaron datos de 22 unidadesde producci6n (Cuadro 1),7 de ellos sembradosen 1976 y 15 en 1982.Todo el materialde siembrade estas unidadesrue del tipo DxP (Deli x Avros); la informaci6n sabreproducci6n(registradamensualmente) cubreel perfodo 1981-1992. Los datos de producci6nusadospara geneTarel modelo se obtuvieron al promediarla producci6n mensualpar ha de todaslas unidadesde producci6n sembradasen 1976 y agregarlesel promedio mensualde las unidadesde producci6n sembradasen 1982. La producci6nseexpres6como el promedio m6vil de 3 meses(mes anterior, actualy posterior). De la estaci6n meteorol6gica de Coto 47, Puntarenas,se obtuvieron las variables:precipitaci6n y dfas con lluvia, radiaci6n solar y bOlasde brillo solar, temperaturasmedia, maxima y mfnima, humedadrelativa y evaporaci6n.El balance hfdrico secalcul6 segunla ecuaci6n: Total Precipitaci6n- ETP + Reservadel suelo. La ETP mensual promedio se calcul6 par varios metodos(FAG, 1977): Hargreaves,multiplicando la Evaporaci6npar 0,9, Turc y Priestley Aiiodesiembm 14 15 i~ 76 76 n 76 73 76 ,", '; Area(ha) 75 ~~'i~ 70'60 70:66 95,54 ' 66,02 1 440,70 Y Taylor, obteniendoun balancehfdrico diferente paracarlaETP empleada. Los datosclimaticos correspondenal perfodo comprendidoentre 1981 y 1992 (aunquepara la mayorfa de las variables climaticas abarca el perfodode 1984a 1992). Paradeterminarel efecto de la carga actual de racimos sabre la producci6n futura, conocida como "fruiting activity" (Corley y Breure, 1982), se correlacion6la producci6nactualpar ha con la producci6npar ha de 1 mes antes,2 mesesantes, Y asf sucesivamente basta50 mesesantes.Ademas secorrelacion6la producci6ncon las variablesclimaticasde 1 mesantes,2 mesesantes,etc. Seguidamentese seleccionaronaquellasvariables con coeficientesde correlaci6n(r) igual 0 mayor a un criteria arbitrario de 0,4. Con las variables seleccionadasse llev6 a cabo un analisis de ,regresi6n multiple escalonada (step wise). Ademas de las variables seleccionadas(r ?: 0,4), se incluyeron algunasatlas (producci6n y clima 12, 18,20-27mesesantesde la cosecha)que segun CORDERO et al.: Modeloparapredecir rendimientos depalmaaceitera 1,00 191 0,80 Se excluyeron las variables del perfodo de 1 a 6 meses antes de la cosecha, se trato de lograr una capacidad predictiva de al menos un semestre. 0,50 Al respecto, Dufour et (1988) mencionan queen a mayor "precocidad" seat. obtiene men or precision Z § 0 .40 la es probable que una parte importante prediccion; de explicacion de la produccion se deba a ese g 0,20 ultimosemestre antesdela cosecha. ~ 0.00 Existe una relacion in versa entre la produccion 6 y 7 meses antes y la produccion actual. ~ -0,20 ~ Los "picos" de produccion permiten predecir-"valIes" 6 meses despues, los que a su vez predicen § "picos" 6 meses despues. tanto, existe una correlacion positiva de 12 aPOT 13 10 meses antes (Figu- (.) ~ (.)-0.40 -D,S ras 1 y 2). Van Kraalingen et at. (1989) y Corley y Breure (1992) mencionan un efecto importante de la produccionactualsobreel comportamiento -0,8 Correlograma delpromediom6vildeproducci6n en palmaaceitera, Divisi6ndeCoto. del rendimiento 12 y 20 meses despues. Lo anterioT, se veri fica al observarla variacion anual y la . I. d d I d " CtCIda e a pro UCCIonen C oto 47 ,on d d e es co. mun obtener entre e112 y e115% de la produccion anual en los meses de mayo y junio. Los ciclos climaticos anuales de lluvia, tem- la literatura{V an Kraalingen et al., 1989; Corley y Breure, 1992) determinan de una u otra forma los rendimientos futuros en lapalma aceitera (Cuadro 2). Una vez que se obtuvo la ecu&cion de regresian, se calcularon los valores estimados y se compararon con los val ores reales. Para poder hacer estimaciones a futuro y complementar la informacion historica, rue necesario estimar algunos datos climaticosfaltantes, para 10 cual se utilizo la mediana de la serie de datos existentes. peratura y radiacion solar influyen sobre la razon de sexo y las tasas de aborto (Haines, 1959), pero su efectose observa 6, 8 0 12 meses despues. El aborto es consecuencia de la interacci6n de las variaciones climaticas periodicas con la carga intema de racimos y las condiciones fisiologicas de la planta. A traves del aborto, se regula 1&carga de racimos 10 que establece ciclos de rendimiento estacional caracterfsticos de una 10calidad (Chan et al., 1988; Chow, 1987; Corley y Breure, 1992; Dufrene et al., 1990; Robertson y Foong, 1976). Del analisis de regresion multiple escalonada se obtuvieron 2 ecuaciones (Cuadro 3). La pri- -1,00 0 5 10 15 20 25 30 MESES ANTES DE LA COSECHA Fig. I. RESULTADOS Y DISCUSION meTa ecuacionexplica un 96,67% de la variac ion de la produccion enlas palmas sembradas en Coto Las correlaciones (Cuadro 2) mostraron la ciclicidad de los efectos de la produccion y de las distintas variables climaticas en los m.esesanterio- 47. En la segunda ecuaci6n se incluyo la variable ectadde la planta, para determinar si aportaba significativamente a la capacidad predictiva del modelo; la mejorfa rue de 0,57% . res sobre la produccion actual (Figura I). La autocorrelacion rue significativa segun el EI modelo resulto ser simple, hIes climaticas fueron significativas: estadfstico Durbin-Watson (Cuadro 3); los valores de !as variables que intervienen en el modelo es~ determinados por sus valores en los meses antenores, el valor actual depende del comportamiento en el tiempo de cada variable..EI analisis de correlation tambien demostr6 que las distintas variables estaban relacionadasentre sf (multicolinearidad) (Cuadro 2). - Horas de brillo solar: reflejanla cantidad de horas de energfa disponible. Varios investigadores (Richardson, D.L., 1991; Rosenquist, E., 1990. Comunicacion personal) ban mencionadoque en Coto 47 existe un deficit de radiacion solar que limita la produccion de peso de racimos frescos (FFB) en alrededor de 5 t/ha, aIcanzando solo de 25 a 26 t/ha, s610 2 varia- 192 N ~ ~ ~ \0 .. r~ ,Q E '-' .~ ~ ~ .gC 5 B = .~ ~ ~ ~ i 0 .. ~ Co 8 I I I . ~ I ~ . ;:: ~I ~I 0 ~ AGRONOMIA ~, COSTARRICENSE ~t I 0 ~ ~ c' f)! ~ . ~ I ~ I I ... ~ I I' t ~ I I I <;> ~ ~ t I I ~ I ~ I ~ I ~ "I ~. I ~ III. 00 0000 ~ I 0 0 I 0 0 0 .. c. 0 ~ ... I ... ~ ~ I "1"1 ccllll ~ ~ II 0 I 0 ~ I 8! cl 0 <;> I I 0 ~ ~I ~ ~I I I d t I I I 0 . I ~ ~I ~I I I I I I ... I . ~I ~I I I I I I I I I ~ ~ I' I I I ~ I ~ <;> <;> ~ ~ 0. '? > <5 c.. '" ~q ~ .~ ~ ~ <5." ~ co 0.: ~c~.= 0.: '">~ £ '" II 11 "! c c S * .~ I ..: 11 * * 11 - .~.~ ~ I <;> I I ~ ~'.-; I I <;> ~I I ~. ~I ~ ~ ~ ~ e. "I ~I ~I I ccll 0 ...00000 ~ "~8!'" cc I ~ ~ ~ ~ ~ {'i ~~~~~~~~~~~~~~~$~~~~~~~~~~~~~ o ooooooo...~~~~ooooooo~~~~ cc. 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I I ~. ~ ~ I ~~~~~~~ ~~.I.~~IIII~~IIII~~III'I~.III ~, ~~~~~ . o...<;>~~<;>oooooo~~~~<;><;>ooooooO<;><;><;><;> ...oooooo~~~~~~oooooo~~~~~~oooo ~~. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~$~~~~~~ ~~I. I ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~I ooooo~~~~~~00oooO<;>~~~~<;>~~~990 ~~{'i~~;::~~ I ~~~~{'i~~~~~~~~~~f)!~~~~~$~~&~~~~ ~ I I ~~ <;>ooooO<;><;>~<;><;>~~ooooo~~~~<;>~ooooo c * ~ >~~ I ~ &'§~ .. oar~ ~ "".. = -0 j.gS 0:; ]~~ - :.: ~i .8 > -0 :00 ~~6 0 ~'E- .. ~~~~~ ooooo<;>~<;><;><;><;>oooooO<;><;><;><;><;>~<;>~oooo ~1111~~III*~~***I~.I***.~I*11 ~ ~ ~~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~ 0 u .. ~ II. Jc * g ~~~~~~* :9u I oooooO~<;>~~~~009990<;><;>~~~<;>99090 I I c~.. I I I I ~ I! , ! Co * " ~>- ~ ~~. 0 ~~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 0 <;> ~ <;>0090 000 I 00990 ~I ~ &Je e~ * 0 I ~~~q~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~ ~ ...0000000 0... 00 "I cl I ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ O~<;><;><;>~<;>OOOOOO<;><;>~~~<;>OOOOOO~<;><;><;> ~. ~~~'.-;~{'i~~~~f;'j~~~~S;~~8;~~~~~~~~fB:~ O<;><;>~<;><;><;>OOOOOO<;><;>~~~OOOOOOO~<;><;>... 1* ~ E ~ a ~e ~ ~8] c 0000000000000000000000000000... ~~a 's. g ~~3 ~ _N~.~~~~m~~~~~~~~~~~N~~~~~~~~ $I*III$****I*II*I...****II*~~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~'.-;~'.-;~~~~ N-8.2 iS~~ ~§8 ~ * ~ ... 8 c Co E ~ ~ E ~ '" .g Co e ~ 0 -5 .- ~ ;:= ~ .~ > " ~ = ~ ~ ~ 8 .g"'0 ~u .5 ..g:~ U8~ ~ N ~ a ~ CORDEROet al.: Modelo parapredecirrendimientosde palmaaceitera 193 Cuadra3. Ajuste del modeloparael promediom6vil de producci6nen palmaaceitera,Divisi6n Coto. 1980-1992. Variable .- , Coeficiente Constante A12* 810* C16* -3049,477255 0.451404 43,671981 75.803143 R2 RI (Ajustado) Error estandar Error promedioajustado DurlJin- Watson n = Horas de brillo solar ., -4736.527928 0.407383 46.903644 79,02418 31.360348 -0.148933 0,970999 0,966649 80,144351 57,805730 1.10972 24 (Horas y .- Coeficiente ... Constante A12* 810* C16* Edad Edad2 ,."" -, A = Producci6npar ha (Promediom6vil). 8 = Humedadrelativa (Porcentaje). C Variable 0.97841 0.972412 72.891161 50,902537 1.43562 24 . . ".. ",' Decimas). = Mes antesde la cosechaal que pertenecela variable * 3.0 10 cual produce tomas para ai., res de que Las ~ menor 47 en sean que la et los demas factode la pro- 3) pre- significativos. variables seleccionadas que ocurren los diferentes (Cuadro eventos producci6n (Cuadro 4).basado El modelo esta 1.0 relacionados bajo 0.5 Moy Mod.lo de valor 20 40 10 10 100 (M Ed.d 120 140 Co~portamiento m6vII) y d~ el modelo. La ) quieT l.a.producci6n DivIsl6n (promedio no Coto. situa nido en en 30 Malasia y otros sitios. el potencial en t/ha. - Humedad relativa: las condiciones de contede agua lacionadas de con de de gases. presi6n la la atm6sfera estan apertura Los parcial directamente estomatica estomas de son vapor y con muy de datos de la hist6ricos manejo agron6de variaci6n palma presente reel del el aire. a bajas este el a etc. falta Estos producci6n de ni individualmente algunos no ban El estudio se fertiliza- factores modelo. modelo). cual- embar- simultaneabaja enfermedad. (incluso del una de sin importantes dado una como factores. igualmente en desarrollo cultivo. muchos temperaturas, tiempo no se ni participado en consider6 que todos los factores tienen igual peso y el modelo no detecta las A al de momento ponderado inter- sensibles agua el un debeT a modelo. de son En puede del depende todos mente. ban que de plantaci6n Cualquier producci6n otTo. ci6n. mientras 47. predictivo 110 go 2. en la im- determinaci6n y para Coto fenol6gicos 0 futura en las practicas agrfcolas puede afectar el 0.0 0 la climaticas especfficos aceitera - con condiciones mico - deficit (Dufrene determinaci6n portantes cambio kPa es- relativamente provocan i se 1 los sentan una gran coincidencia con los meses en los 1.5 Fig. rapidode de '§ A. y ambientales Coto no ~ .: precoz umbral intervienen ducci6n 2.0 cierre condiciones estables ~ un 1990). Las 2.5 - el variaciones nivel demandas nimiento tales de debidas a el modelo practico. las como la toma bases de datos. de ellos. impone datos varias y el mante- 194 AGRONOMIA COSTARRICENSE Cuadro4. Principaleseventosmorfol6gicosen la regi6n meristematicay de crecimientoposterior*. Evento ._. Posici6npuntade crecimiento Iniciaci6n inflorescencia Iniciaci6n espataexterior Iniciaci6n espatainterior Diferenciaci6nraquis Iniciaci6n prirnerabractea de inflorescencia Importancia f Hoja donde . ocum6 diferenciaci6nsexo Iniciaci6ncuartabractea Mesesantes de cosecha -52 -47 -34 -30 -27 -24 40,5 - 41,5 36 - 37 31,5 - 32,5 29,5 - 30,5 28 - 29 26,5 -27,5 -18 23,5- 24,5 -10 19,5-20,5 -10 19,5- 20,5 -8 -6 -6 18,5 19,5 17,5- 18,5 17,5- 18,5 -4 16,5- 17,5 -3 16 - 17 de inflorescencia Iniciaci6nrapida crecimiento raquis Iniciaci6nrapida crecimiento foliolos Diferenciaci6n espigas Lleg6 a tamailo final foliolos Iniciaci6n rapida crecimiento secci6nde pecfolo Iniciaci6n flores . numerodeespigas numerode flores pOTespiga Iniciaci6n rapida crecimientopecfolo Lleg6 a tamailo final raquis Puededistinguir sexode espigas ' - - 2 -1 15,5- 16,5 15 - 16 Lleg6 Ii tarnailo final secci6n de peclolo o 14,5 - 15,5 Lleg6 a tamailo final pecfolo Iniciaci6n rapida crecimiento espataexterior Iniciaci6n rapida crecimientoinflorescencia Lleg6 a tarnailofinal espataexterior Lleg6 a tamailo final inflQrescencia Abriendo espataexterior Abriendo espatainterior Antesis Frutos negrostarnailofinal Racimomaduro 1 4 14 - 15 12,5- 13,5 aborci6n 9 II "'; fruta/racimo falla del racimo cosecha - 12 - 10 9,5 10,5 15 7-8 17 18 19 26 30 6 7 5,5 6,5 5 6 1,5 2,5 0,5 - 0,5 - * Seha supuestoque se produceR2 hojasPOTrnesen las palmasadultas. N6teseque seclanarnbitospueslos eventospuedenocurrir 2 semanasantes0 despues.(Adaptadode Richardson,1986). Para tomar adecuadamente 10sdatos es nece~ariotener una estaci6nmetereo16gica claseA y rutinas para tomar datos de rendimiento de las unidadesde producci6nconsideradasen el mode10.Ademas,el mantenimientQde las basesde datos implica la verificaci6p y la transformaci6nde los datosclimaticos diariQSa datosmensualesque puedanserutilizadQSdIiectam~n~e, por elmodelo. Se debe.llevarun control del areade las Qnidadesde producci~n para actualiz~ loscambios en las mismas,puestoque el modeloutiliza la producci6n/ha, de 10 contrario, se podria sesgarla predicci6n. Por ejemplo, una disminuci6n en el areareal (por cambio administrativo0 perdidade palmaspor factoresnaturales}podria disminuir el rendim,ientQ/hadebidQa que se dividiria la producci6p bruta entre el area anterior, la cual era ~yor. ~s resultadosdel modelo no puedenser tomadosliteralmente.Laproducci6n predicha~eda CORDERO et al.: Modeloparapredecitrendimientos depalmaaceitera 195 en terminos de promedios m6viles, pOT10 que no necesariamente corresponden exactamente a la producci6n real mensual.. sino que dan una idea bastante aproximada del rendimiento dentro de una banda de confianza (Figura 2). Sin embargo, como en otros modelos, POTejemplo el de Dufort et al. (1988), log resultados tienden a desfasarse a nivel mensual pero se compensan log errores y el acumulado anual es bastante aproximado a la producci6n real. El enfoque del modelo no lleva facilmente a una explicaci6nde la relaci6n causa y efecto, pero es un procedimiento factible para obtener una curva de mejor ajuste de la producci6n, utilizan.cio log datos disponibles de rendimiento y clima. El modelo es una herramienta para apoyo a la toma de decisiones y no un sustituto del experto, no es sensible a muchas de lag variaciones que ocurren normalmente en una plantaci6n, como se sena16 anteriormente. Tampoco permite lag ventajas y desventajas tanto metodol6gicas como de uso practico del modelo. probar escenarios futur~s.facilmente, per.o.agil.i~a CHANG,K.C.; FOSTER,H.L.; ABAS, Z. 1988. Monthly frondproductionof oil palmin Malaysia.Oleagineux 43(12):439-442. . CHOW,~.S. 1987:T~eseas.onal andraJnf~1 effectson PaI~ muchola tomade decisionesy la plamficacion de lag inversiones. POTOtTOlado, el modelo se puede utilizar para compararlo con lag predicciones de log exper. . tOg Y permitir una .., retroalimentacI6n, AGRADECIMIENTO Los autores desean expresar su agradecimiento a todo el personal de la Divisi6n de Coto (Companfa Palma Tica) POTsuministrar log datos necesarios para este estudio, al Programa de Investigaciones en Palma Aceitera pOTauspiciar este trabajo y permitir su publicaci6n, a su Director D.L. Richardson POTsus oportunas observaciones y recomendaciones y finalmente al senor VIctor Angulo pOTsu valiosa ayuda en el procesamiento de log datos. LlTERATURA CITADA BAIER,W. 1979.Noteon the terminologyof cropweather models.Agric.Meteorol.20:137-145. 011 production m Peninsular Malaysia. 1987 Int. 011 Palm Conference. Progress and prospects, Kuala Lum- agiO como para estudiar el comportamiento de las plantaciones en el tiempo. Su principal . . limitante es seT muy especffico . . para cada SitIO, sm embargo, se considera que la metodologfa usada permite desarrollar otros modelos especfficos para cada lugar sin mayor dificultad siempre y cuando se cuente con la informaci6~ necesaria (PIP A, 1991; PIPA., 1992). pur,Malaysia. . . CORLEY, R.H. V. 1977. 011 Palm Yield components and yield cycles. In International Development in Oil Palm. Ed.by D.A.Earp;L. NewalProc.of MalaysiaOil Palm conference 1976.KualaLumpur. CORLEY,R.H.V.;BREURE,C.J. 1992.Fruitingactivity, growthandyi~ldof.oil palm.1.Effectsof fruit removal. Expl. Agnc. 28.99-109. RESUMEN DUFOUR, 0.; FRERE, J.L.; CALIMAN, J.P.; HORNUS, P. 1988. Presentation d'une methode simplifiee de prevision Se presenta un modelo estadfstico para preI d" t d I I . (Ela ' eClr e fen lmlen 0 e a pa ma aceitera elS guineensis), desarrollado para una plantaci6n en la zona sur de Costa Rica. Se correlacionaron la producci6n y 109 diferentes componentes del clima DUFRENE, E.; OCHS,R.; SAUGIER,B. 1990.Photosynthe et productivitedu palmiera huileen liaisonavecles factures climatiques. Oleagineux 48(8-9):345-353. (precipitaci6n, d~as con.lluvia, ~a?iaci6n solar, temperaturas medIa, maxima y minIma, humedad relativa y evaporaci6n), desde 1 basta 50 mesesantes de la cosecha. Se realiz6 un analisis de regresi6n multiple escalonada, que condujo a un modelo FOODAND AGRICULTUREORGANIZATION(FAO). 1976.EstudioFAO:Riegoy DrenajeNo.24.In Lasnecesidades deaguadeloscultivos.Ed.byJ.Doorenbos & w.o. ~ruitt.Organizaci6n d~lasNaciones Unidaspara la Agncultura y la Alimentacl6n, Roma.192p. que predice lo~ rendimient?s mens~alesa partir de: humedad relatIva, prodUCCl6ny bnllo solar (10, 12 Y 16 meses antes de la cosecha respectivamente). Se encontr6 un buen ajuste (R2= 0,97) entre lag FERWERDA, J. 1971.Oil Palm. 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