- author = "Ariadne Sofia Drust-Nacarino and Maritza Liliana Arganis-Juarez and Rodolfo Silva-Casarin and Edgar Gerardo Mendoza-Baldwin and Oscar Arturo Fuentes-Mariles",
- title = "Drought and genetic programming to approach annual agriculture production normalized curves",
- title2 = "Sequia y programacion genetica para aproximar curvas normalizadas de produccion agricola anual",
- journal = "Revista Facultad de Ingenieria Universidad de Antioquia",
- year = "2015",
- number = "77",
- pages = "63--74",
- month = oct # "--" # dec,
- keywords = "genetic algorithms, genetic programming, Drought, agricultural production, regionalisation, economic loss",
- ISSN = "0120-6230",
-
URL = "
http://www.scielo.org.co/pdf/rfiua/n77/n77a09.pdf",
-
DOI = "
doi:10.17533/udea.redin.n77a09",
- size = "12 pages",
- abstract = "Drought is a severe, recurrent disaster for Mexican agriculture, causing huge economic losses, which could be reduced if appropriate planning and policies were carried out and the production loss could be predicted. This paper presents the application of a genetic programming scheme to obtain normalized curves of annual agricultural production for each state in Mexico as a function of the return period of drought events and, from them, compute the normalized value of the yearly production. This value, multiplied by the historic mean production of the state, gives the production expressed in Mexican pesos for a specified return period. Two techniques were used for this data analysis, the first one is general and considers each state separately; for the second technique the country was divided into six groups, depending on the value of the agricultural production variation coefficient. The results showed that for the first case large dispersion was found between the reported and computed data, while a better fit was found for the groups; specifically for groups 2, 3 and 6. The resulting functions can be used by decision makers at both federal and state levels, to better deal with drought events.",
- resumen = "La sequia es un severo desastre, recurrente para la agricultura mexicana, que causa enormes perdidas economicas que podrian reducirse si se contara con politicas y planeacion adecuadas y se pudiera predecir la reduccion en la produccion ante su ocurrencia. En este estudio se presenta la aplicacion de un esquema de programacion genetica para obtener curvas normalizadas de produccion agricola anual para cada estado de la Republica Mexicana en funcion del periodo de retorno de eventos de sequias y, a partir de ellas, estimar el valor normalizado de la produccion anual. Este valor al ser multiplicado por la media historica de la produccion en el estado, proporciona la produccion expresada en pesos mexicanos para un periodo de retorno especifi co. Dos tecnicas fueron utilizadas para este analisis de datos, la primera es general e incluye cada estado por separado; en la segunda tecnica el pais fue dividido en seis grupos, dependiendo del valor del coefi ciente de variacion de la produccion agricola. Los resultados mostraron que en el primer caso se tiene una gran dispersion entre los datos medidos y calculados, mientras que se hallo un mejor ajuste cuando se utilizaron grupos; especialmente en los grupos 2, 3 y 6. Las funciones encontradas pueden utilizarse por los tomadores de decisiones tanto a nivel estatal como a nivel federal, para abordar los eventos de sequia.",
-
notes = "In English.
Universidad Nacional Autonoma de Mexico. Ciudad Universitaria. C. P. 04510. Mexico, D. F., Mexico.
DOI broken Dec 2020
revista.ingenieria@udea.edu.co https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria
",
