Peña Palacio, Juan Alejandro2024-03-152023https://hdl.handle.net/10784/33574El cambio climático ha provocado fuertes variaciones en parámetros agroclimáticos como precipitación, temperatura y humedad relativa, acelerando las condiciones fitosanitarias asociadas a los cultivos agrícolas, principalmente en plagas de insectos, ya que estos generan una alteración en su ciclo de vida y un aumento de su población. Esto provoca importantes daños económicos a cultivos importantes como el aguacate Hass, el cual ha tenido un creciente desarrollo y demanda en los mercados nacionales e internacionales, lo que ha generado importantes ingresos a los pequeños y medianos agricultores y exportadores de esta fruta en el país. Para mitigar los impactos del cambio climático en la producción agrícola, es posible implementar tecnologías agrícolas digitales. Estas tecnologías permiten estimar la incidencia de las variaciones climáticas en los cultivos mediante el monitoreo de variables agroclimáticas y fitosanitarias que afectan el crecimiento de los frutos. Por lo tanto, se propone un modelo de dispersión variable con caracterización difusa que busca establecer una correlación entre la precipitación y la distribución agregada de las pérdidas en el cultivo de aguacate Hass. Para analizar y validar el modelo propuesto se tomaron y caracterizaron las variables aleatorias relacionadas con el riesgo fitosanitario. Posteriormente, las variables aleatorias de frecuencia y severidad se modelaron como variables aleatorias lingüísticas utilizando conceptos de lógica difusa. Los resultados indican que las precipitaciones son la variable clave a correlacionar en la búsqueda de un modelo de seguro indexado basado en el riesgo agrícola, así como en la caracterización de riesgos cualitativos y cuantitativos, promoviendo la mejora de la sostenibilidad financiera y ambiental al reducir la agricultura. pérdidas naturales mediante una mejor gestión de los cultivos.Climate change has caused strong variations in agro-climatic parameters such as precipitation, temperature, and relative humidity, accelerating the phytosanitary conditions associated with agricultural crops, mainly in insect pests, since these generate an alteration in their life cycle and an increase in their population. This causes significant economic damage to important crops such as the Hass avo- cado, which has had a growing development and demand in national and inter- national markets, which has generated significant income for small and medium- sized farmers and exporters of this fruit in the country. To mitigate the impacts of climate change on agricultural production, it is possible to implement digital agriculture technologies. These technologies allow estimating the incidence of climate variations on crops through the monitoring of agro-climatic and phyto- sanitary variables that affect fruit growth. Therefore, a variable dispersion model with fuzzy characterization is proposed that seeks to establish a correlation be- tween rainfall and the aggregate distribution of losses in the Hass avocado crop. In order to analyze and validate the proposed model, the random variables related to phytosanitary risk were taken and characterized. Subsequently, the frequency and severity random variables were modeled as linguistic random variables using fuzzy logic concepts. The results indicate that rainfall is the key variable to cor- relate in the search for an index insurance model based on agricultural risk, as well as in the characterization of qualitative and quantitative risks, promoting the improvement of financial and environmental sustainability by reducing agricul- tural losses through better crop management.spaTodos los derechos reservadosParámetros fitosanitariosParámetros agroclimáticosLógica difusaProductividadSegurosIndexaciónFuzzy Model for Risk Characterization in Avocado Crops for Index Insurance ConfigurationmasterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessAGUACATERIESGO (ECONOMÍA)INDUSTRIAS AGROPECUARIASCRECIMIENTO INDUSTRIALPRODUCTIVIDAD INDUSTRIALPhytosanitaryAgroclimaticFuzzy LogicProductivityInsuranceIndexingAcceso abierto2024-03-15Jiménez Benjumea, Juan PabloLópez Giraldo, Laura Isabel634.653 J614