Modelado predictivo del rendimiento de trigo bajo estrés por inundación: enfoque basado en el algoritmo Chaid

Degaichia Hoceme, Hezil Sara, Bakria Touati, Hakem Ahcène — Tue, 10 Mar 2026 00:00:00 +0000

La investigación tuvo como objetivo examinar el impacto de las inundaciones en el rendimiento del trigo duro utilizando un enfoque de modelización predictiva basado en el análisis Chaid. Se llevaron a cabo ensayos en bloques completos al azar en dos localidades, con y sin inundación, utilizando cuatro cultivares de trigo duro (GTA dur, Citra, Simeto y Boussalem). La evaluación de la pérdida de rendimiento destacó una sensibilidad significativa de los cultivares al anegamiento, siendo Simeto el que mostró la mayor pérdida de rendimiento (64.33%). El análisis Chaid permitió identificar y jerarquizar los factores que influyen en el rendimiento, revelando que la inundación es el predictor más importante (71.14%), seguido por el número promedio de macollos por planta (16.74%), la variedad (6.32%) y la densidad de emergencia (5.8%). Más allá de la simple observación del impacto negativo, este modelo permite predecir las pérdidas de rendimiento en función de diversos parámetros agronómicos. Los resultados mostraron que la inundación reduce considerablemente el rendimiento (16.895 q ha^-1); es importante mencionar que el macollaje y la variedad también juegan un papel importante en la respuesta del trigo a la inundación. El estudio subraya la importancia de la modelización predictiva para anticipar las pérdidas de rendimiento y orientar las decisiones de gestión de cultivos en áreas propensas a inundaciones.

Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas

Modelado predictivo del rendimiento de trigo bajo estrés por inundación: enfoque basado en el algoritmo Chaid