Pronóstico de la provisión azucarera agroindustrial en Matanzas, Cuba

Forecasting of the agro-industrial sugar provision in Matanzas, Cuba

Contenido principal del artículo

Yasmany García-López
Lourdes Yamen González-Sáez
Juan Alfredo Cabrera-Hernández

Resumen

 


El pronóstico de la provisión azucarera puede ser un instrumento fundamental en la toma de decisiones y en el manejo inteligente de recursos para contribuir con la sostenibilidad de la agroindustria azucarera. Para ello, en el presente trabajo se abordó, como caso de estudio, el análisis del registro histórico del procesamiento industrial de la caña de azúcar en el municipio Calimete, provincia Matanzas, Cuba. Se consideró, en el período de 2004 a 2021, a los kilogramos de azúcar por toneladas de tallos molidos, como indicador de provisión azucarera y se ajustó un modelo ARIMA estacional, con una escala trimestral. El modelo cumplió con los criterios de diagnóstico y de validación. A través del análisis de series de tiempo, se pudo pronosticar el indicador de provisión azucarera, a partir de su comportamiento histórico, lo que puede contribuir a la prevención o mitigación de escenarios futuros no deseados.

Palabras clave:

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Referencias (VER)

ADHIKARI, K.; HARTEMINK, A. 2016. Linking soils to ecosystem services. A global review. Geoderma. 262:101-111. http://dx.doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.08.009.

ALONSO, A. 2021. La predicción de series temporales mediante el modelo de regresión. Anuario Jurídico y Económico Escurialense. 54:261-280.

AMARIS, G.; ÁVILA, H.; GUERRERO, T. 2017. Aplicación de modelo ARIMA para el análisis de series de volúmenes anuales en el río Magdalena. Revista Tecnura. 21(52):88-101. http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2017.2.a07

BURKHARD, B.; MAES, J. 2017. Mapping Ecosystem Services. Pensoft Publishers. Sofia. Bulgaria. 365p.

CABRERA MILANÉS, A.; DE LA CRUZ RIVADENEIRA, O.; GÓMEZ AVILÉS, B.; RODRÍGUEZ BETANCOURT, R. 2015. Integración de métodos estadísticos y económicos para la gestión en el proceso industrial cubano del azúcar de caña. Caso de estudio. Revista Técnica de la Facultad de Ingeniería Universidad de Zulia. 38(3):209-215.

CHIANG GONZÁLEZ, J.; GONZÁLEZ MORALES, V.M.; REYES SÁNCHEZ, Y.; MIÑO VALDÉS, J. 2018. Influencia de las variedades de caña sobre la eficiencia industrial en la fábrica “14 de julio de Cienfuegos. Centro Azúcar. 45:41-49.

CONTRERAS JUÁREZ, A.; ATZIRY ZUÑIGA, C.; MARTÍNEZ FLORES, J.; SÁNCHEZ PARTIDA, D. 2016. Análisis de series de tiempo en el pronóstico de la demanda de almacenamiento de productos perecederos. Estudios Gerenciales. 32:387-396. https://doi.org/10.1016/j.estger.2016.11.002

COSTANZA, R.; D’ARGE, R.; DE GROOT, R.S.; FARBER, S.; GRASSO, M.; HANNON, B.; LIMBURG, K.; NAEEM, S.; O’NEILL, R.; PARUELO, J.; RASKIN, R.G.; SUTTON, P.; VAN DEN BELT, M. 1997. The Value of the World’s Ecosystem Services and Natural Capital. Nature. 387:253-260. http://doi.org/10.1038/387253a0

DE GROOT, R.; BRAAT, L.; COSTANZA, R. 2017. A short history of the ecosystem services concept. En: Burkhard, M. (eds.) Mapping ecosystem services. Pensoft Publishers. Sofia, Bulgaria. p.31-34.

DELGADILLO-RUIZ, O.; RAMÍREZ-MORENO, P.P.; LEOS-RODRÍGUEZ, J.; SALAS GONZÁLEZ, J.M.; VALDEZ-CEPEDA, R.D. 2016. Pronósticos y series de tiempo de rendimientos de granos básicos en México. Acta Universitaria. 26(3). http://doi.org/10.15174/au.2016.882

FERREIRA BOCCA, F.; ANTUNES RODRIGUES, L.H.; MODESTO ARRAES, N.A.M. 2015. When do I want to know and why? Different demands on sugarcane yield predictions. Agricultural Systems. 135:48–56. http://dx.doi.org/10.1016/j.agsy.2014.11.008

GARCÍA, Y.; GONZÁLEZ, L.Y.; CABRERA, J.A. 2022. Aplicaciones de aprendizaje automático para el análisis industrial de la provisión azucarera en Matanzas, Cuba. Revista U.D.C.A Actualidad & Divulgación Científica 25(2):e2334. http://doi.org/10.31910/rudca.v25.n2.2022.2334

GIL, V. 2016. Pronóstico de la demanda mensual de electricidad con series de tiempo. Revista EIA. 13 (26):111-120. https://doi.org/10.24050/reia.v13i26.749

GRUNEWALD, K.; BASTIAN, O.; SYRBE, R.-U. 2015. Space and time aspects of ES. En: Grunewald, K.; Bastian, O. (Eds.) Ecosystem Services - Concept, Methods and Case Studies p.53-65. Berlin (Germany): Springer. http://doi.org/10.1007/978-3-662-44143-5

HASSAN, Z.; SIRAJ-UD-DOULAH; HASAN, K. 2019. Forecasting the production of sugar cane based on time series models in Bangladesh. Bulletin of mathematics and statistics research. 7(4):24-32.

HYNDMAN, R.; ATHANASOPOULOS, G.; BERGMEIR, C.; CACERES, G.; CHHAY, L.; O'HARA-WILD, M.; PETROPOULOS, F.; RAZBASH, S.; WANG, E.; YASMEEN, F. 2018. Forecast: Forecasting functions for time series and linear models. R package version 8.4. Disponible desde Internet en: https://CRAN.R-project.org/package=forecast

ISTIFANUS, B.; EZEKIEL, A.M.; EZEANYA, N.C.; GAGARE, H.U. 2018. Prediction of sugar yield from sugar cane using process modelling. International Journal of Research in Engineering and Technology. 07(06). https://doi.org/10.15623/ijret.2018.0706009

KRISPIN, R. 2019. Hands-on time series analysis with R: Perform time series analysis and forecasting using R. Packt Publishing. Birmingham, Inglaterra. 448p.

KRISPIN, R. 2020. TSstudio: functions for time series analysis and forecasting. R package version 0.1.6. Disponible desde Internet en: https://CRAN.R-project.org/package=TSstudio

LUIS-ROJAS, S.; GARCÍA-SÁNCHEZ, R.; GARCÍA-MATA, R.; ARANA-CORONADO, O.; GONZÁLEZ-ESTRADA, A. 2019. Metodología Box - Jenkins para pronosticar los precios de huevo blanco pagados al productor en México. Agrociencia. 53(6): 911-925.

MANLEY, K.; NYELELE, C.; EGOH, B.N. 2022. A review of machine learning and big data applications in addressing ecosystem service research gaps. Ecosystem Services. 57:101478. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2022.101478

MCGREE, S.; SCHREIDER, S.; KULESHOV, Y.; PRAKASH, B. 2020. On the use of mean and extreme climate indices to predict sugar yield in western Fiji. Weather and Climate Extremes. 29:100271. https://doi.org/10.1016/j.wace.2020.100271

MONTES PÁEZ, E.G.; CALVETE GONZÁLEZ E.E.; ALFONSO, C. 2016. Aplicación de series de tiempo en la realización de pronósticos de producción. Revista Fuentes. 14(1):79-88. https://doi.org/10.18273/revfue.v14n1-2016007

MWANGA, D.; ONG’ALA, J.; ORWA, G. 2017. Modeling sugarcane yields in the Kenya sugar industry: A SARIMA Model Forecasting Approach. International Journal of Statistics and Applications. 7(6):280-288. http://doi.org/10.5923/j.statistics.20170706.02

OLIVENCIA POLO, F.; FERRERO BERMEJO, J.; GÓMEZ FERNÁNDEZ, J.F.; CRESPO MÁRQUEZ, A. 2020. Failure Mode Prediction and Energy Forecasting of PV Plants to Assist Maintenance Task by ANN Based Models. In: A. Márquez et al. (eds.), Value Based and Intelligent Asset Management p.187-209. Switzerland: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-20704-5_9

R CORE TEAM. 2019. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria. Disponible desde Internet en: https://www.R-project.org/

RAMASUBRAMANIAN, K.; SINGH, A. 2019. Machine learning using R: With time series and industry-based use cases in R. Second Edition. Springer. New York, USA. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4215-5

RINCÓN-RUÍZ, A.; ECHEVERRY-DUQUE, M.; PIÑEROS, A.M.; TAPIA, C.H.; DAVID, A.; ARIAS-ARÉVALO, P.; ZULUAGA, P.A. 2014. Valoración integral de la biodiversidad y los servicios ecosistémicos: Aspectos conceptuales y metodológicos. Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. Bogotá, Colombia. 151p.

RUIZ LÓPEZ, H.R. 2018. Pronóstico de las exportaciones del cacao ecuatoriano para el 2018 con el uso de modelos de series de tiempo. INNOVA Research Journal. 3(6):9-20. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6778620

SANJEEV, VERMA, U.; TONK, M. 2015. Time-series modelling for sugarcane yield estimation in Haryana. International Journal of Applied Mathematics and Statistical Sciences (IJAMSS). 4(6):53-62.

SCHMITZ, A.; ZHANG, F. 2019. The Dynamics of sugarcane and sugar yields in Florida: 1950–2018. Crop science. 59:1880-1886. https://doi.org/10.2135/cropsci2018.11.0674

WAWERU, P.; BURKHARD, B.; MULLER F. 2016. A review of studies on ecosystem services in Africa. International Journal of Sustainable Built Environment. 5:225-245. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijsbe.2016.08.005

Citado por

Artículos similares

<< < 48 49 50 51 52 53 

También puede {advancedSearchLink} para este artículo.

Datos de la Publicación

Métrica
Éste artículo
Otros artículos
Pares Evaluadores 
0
2.4

Perfiles de revisores  N/D

Declaraciones del autor

Declaraciones del autor
Éste artículo
Otros artículos
Datos de Investigación 
No
16%
Financiación externa 
No
32%
Conflicto de Intereses 
N/D
11%
Métrica
Para esta revista
Otras Revistas
Tasa de aceptación 
16%
33%
Tiempo publicación (días) 
287
145
Editor y consejo editorial:
Perfiles
Institución responsable 
Universidad de Ciencias Aplicadas UDCA
Editora: 
Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales U.D.C.A