Keywords: uva, vid, viticultura, climatología grape, vines, viticulture, climatology raïm, vinya, viticultura, climatologia
Title in different languages: Predicción estadística de la producción de uva en base a variables climatológicas y agronómicas a Gramona S.A. Statistical prediction of grape production based on climatological and agronomic variables in Gramona S.A. Predicció estadística de la producció de raïm en base a variables climatològiques i agronòmiques a Gramona S.A.
Subject areas: Enología Enology Enologia
Confidenciality: No
Academic year: 2018-2019
Student: Sagrera Cots, Anna
Department: Química Analítica i Química Orgànica
Work's public defense date: 2019-09-13
Project director: Boqué, Ricard
Abstract: La actividad agrícola es depeniente y está interconectada con el clima y la meteorología. El cambio climático y el calentamiento global son una realidad, pero causan cambios difíciles de predecir, afectando especialmente a los cultivos agrícolas y generando incerteza y preocupación entre los agricultores. La vid es uno de los cultivos más sensibles a la climatología, caracterizada por grandes variaciones anuales en cantidad, calidad y precio en respuesta a los cambios en las condiciones meteorológicas. Este proyecto estudia y analiza un modelo estadístico de predicción del rendimiento basado en variables climatológicas y agronómicas junto con un histórico de producción de las parcelas de Gramona S.A. El estudio se divide en dos grandes bloques. El primer bloque compila la información agronómica y meteorológica del emplazamiento al largo de la serie temporal estudiada para analizar su evolución, generar una predicción del presente año con el método Holt-Winters y determinar su importancia y efectos en la producción según el modelo CatBoost. Las variables más importantes son la edad, la temperatura anual, la precipitación de brotación a vendimia y la precipitación durante vendimia. Además, las que tienen un efecto positivo sobre el rendimiento son los valores elevados de la precipitación de brotación a vendimia, la precipitación anual y las temperaturas mínimas entre los meses de marzo y abril. El segundo bloque de este proyecto parte del análisis anterior. Se ha generado un modelo mediante el programa estadístico Unscrambler X versión 10.2 para obtener los valores de rendimiento de la vendimia 2019. Por otra parte, se ha evaluado el modelo para saber si es adecuado y si sería posible su extrapolación. Finalmente, el modelo es correcto al tener una desviación relativa inferior al 20% y al estar basado en variables altamente impredecibles. Este resultado puede servir como un nuevo enfoque del sector y puede ser un preludio de su futuro. The agricultural activity is dependent and is interconnected with the weather and the meteorology. Climate change and global warming are an unpredictable reality that especially affect agricultural crops and generate uncertainty and concern among farmers. The vine is one of the most climatologically sensitive crops characterized by large annual variations in quantity, quality and price in response to changes in weather conditions. This project studies and analyses a statistical yield prediction model based on climatological and agronomic variables, and a historical plantation production of Gramona S.A. The study is divided in two main parts. The first one compiles the agronomic and meteorological information of the area in order to analyse its evolution, generate a prediction of the present year with the Holt-Winters method and determine its importance and effects in the production according to CatBoost model. The most important variables are the age, annual temperature, rain from bud to harvest and harvest rain. In addition, those that have a positive effect on yield are high values of harvest rain, annual rain and minimum temperatures between March and April. The second part is based on the previous analysis. A model has been generated using the statistical program Unscrambler X version 10.2 to obtain performance values for the 2019 vintage. Moreover, the model has been evaluated to find out whether it is appropriate and could be extrapolated. Finally, the relative deviation of less than 20% indicates the correctness of the model considering that it has being based on highly unpredictable variables. This result can be used as a new standpoint of the sector and a prelude of its future. L’activitat agrícola és dependent i està interconnectada amb el clima i la meteorologia. El canvi climàtic i l’escalfament global són una realitat, però causen canvis difícils de predir, afectant especialment als cultius agrícoles i generant incertesa i preocupació entre els agricultors. La vinya és un dels cultius més sensibles a la climatologia caracteritzada per variacions anuals grans en quantitat, qualitat i preu en resposta a canvis en les condicions meteorològiques. Aquest projecte estudia i analitza un model estadístic de predicció del rendiment basat en variables climatològiques i agronòmiques juntament amb un històric de producció de les parcel·les de Gramona S.A. L’estudi es divideix en dos grans blocs. El primer bloc compila la informació agronòmica i meteorològica de l’emplaçament al llarg de la sèrie temporal estudiada per analitzar la seva evolució, generar una predicció del present any amb el mètode Holt-Winters i determinar la seva importància i efectes en la producció segons el model CatBoost. Les variables més importants són l’edat, la temperatura anual, la pluja de brotada a verema i la pluja de verema. A més a més, les que tenen un efecte positiu sobre el rendiment són els valors alts de la pluja de brotada a verema, la pluja anual i les temperatures mínimes entre els mesos de març i abril. El segon bloc d’aquest projecte parteix de l’anàlisi anterior. S’ha generat un model mitjançant el programa estadístic Unscrambler X versió 10.2 per obtenir valors de rendiment per a la verema 2019. Altrament, s’ha avaluat el model per tal de saber si és adequat i, si seria possible la seva extrapolació. Finalment, el model és correcte al tenir una desviació relativa inferior al 20% i al estar basat en variables altament impredictibles. Aquest resultat pot servir com un nou enfocament del sector i pot ser un preludi del seu futur.
Subject: Enologia
Entity: Universitat Rovira i Virgili (URV)
Language: Català
Education area(s): Begudes Fermentades
Title in original language: Predicció estadística de la producció de raïm en base a variables climatològiques i agronòmiques a Gramona S.A.
Creation date in repository: 2021-03-25
Repositori URV