Browsing by Author "Asipuela Haro, Eva Cecilia"

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    Determinación actual y futura de áreas vulnerables a la presencia de Mildiú (Peronospora farinosa) de la Quinua en las zonas productoras de Cotopaxi, 2017
    (Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi; Facultad de Ciencias Agropecuarias, Ambientales y Veterinarias; Ingeniería Agrónomia., 2017-08) Asipuela Haro, Eva Cecilia; Chancusig, Francisco
    En el presente trabajo se evaluó las áreas vulnerables a la presencia de Peronospora farinosa, causante de mildiu, en zonas rurales de las Parroquias de Cotopaxi. Los objetivos de este estudio fueron: Identificar las áreas vulnerables con presencia de mildiu en cultivos de quinua, modelar la distribución potencial actual y futura del mildiu en la provincia de Cotopaxi con Software MaxEnt y determinar las áreas vulnerables en relación a los modelos de distribución. Se utilizó el método de modelación de distribución de máxima entropía (MaxEnt) 3.2.0 en base de 23 registros de presencia obtenidos en campo con variables bioclimáticas; se realizó modelos de distribución potencial Actual con variables bioclimáticas corregidas por el Ministerio del Ambiente del Ecuador y para la proyección futura se utilizó las variables bioclimáticas en dos horizontes de tiempo (años 2050 y 2080) utilizando el modelo de circulación general cccma_cgcm3.1, en los escenarios A2 y B1; Se identificó que las áreas vulnerables a la presencia de Peronospora farinosa se encuentran en ciertas zonas rurales de las Parroquias Eloy Alfaro, Cochapamba,Mulaló,Aláquez, La Victoria, Pilaló, La Esperanza,Cusubamba y Panzaleo. Se obtuvieron modelos de distribución potencial Actual y Futuro con un índice de confiabilidad apropiado de AUC 0.958-0946 y finalmente se pudo determinar los modelos de distribución donde las variables con mayor influencia para el desarrollo de la enfermedad fueron: Oscilación anual de la temperatura y Precipitación anual, presentando una mayor distribución potencial de idoneidad de Mildiu dentro del área de estudio realizado. Este modelo ofrece una gran oportunidad al sector agrícola, ya que permite identificar áreas vulnerables y hacer predicciones para el futuro de la principal enfermedad que afecta al cultivo de la quinua y de esta manera poder prevenir y dar un excelente manejo tecnificado.