Rendimiento agrícola en Cuba y su sincronismo con variables del Clima Espacial

Con los resultados que se muestran se señala el comportamiento del rendimiento agrícola, reportado para Cuba durante los últimos 30 años (1990 a 2019) en los anuarios estadísticos del ramo, así como su relación con la Actividad Solar (AS) y geomagnética. El objetivo central consiste en corroborar si...

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Main Authors: Sierra-Figueredo, Pablo, Durán-Zarboso, Odil
Format: Online
Language:spa
Published: Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua, León. UNAN-León. Edificio Central, contiguo a la Iglesia La Merced. | Apartado Postal 68. PBX: +505-23115013 | FAX: +505-23114970 2022
Online Access:https://revistas.unanleon.edu.ni/index.php/REBICAMCLI/article/view/864
Description
Summary:Con los resultados que se muestran se señala el comportamiento del rendimiento agrícola, reportado para Cuba durante los últimos 30 años (1990 a 2019) en los anuarios estadísticos del ramo, así como su relación con la Actividad Solar (AS) y geomagnética. El objetivo central consiste en corroborar si para las condiciones geográficas de Cuba se manifiesta, en las series de tiempo correspondientes, el sincronismo que en otras regiones del planeta muestra la producción agrícola con respecto a los ciclos multianuales de la Actividad Solar y Geomagnética. Se encontró que, mediante análisis de series de tiempo, correlación cruzada y con el uso de la Transformada Rápida de Fourier (FFT), que en la mayoría de los casos se manifiesta una variabilidad cuasi periódica en el rendimiento, cuyo período principal está en el orden de los 10 a 12 años, propio de las variables helio-geofísicas utilizadas. Se justifica dar continuidad al análisis ya realizado y presentado aquí, como un adelanto comparativo con resultados precedentes. Se presenta el análisis estadístico clásico de las series de tiempo, las que evidencian un acentuado sincronismo, lo que es corroborado mediante análisis espectral. La confirmación de los resultados obtenidos podría ser una importante herramienta a tener en cuenta en las estrategias de la producción de alimentos de origen agrícola, al permitir pronosticar futuros comportamientos productivos y consecuentemente una mejor y más rentable planificación de los recursos a mediano y largo plazo.