Repositorio Institucional INIA (Inst. Nacional de Innovacion Agraria)
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Using biometric analysis to estimate body weight in Creole goats
Get PDFBackground: Creole goat husbandry for milk and meat improves food security in rural areas in Perú. Body weight (BW) is a key trait for selecting breeding stock, and it is estimated to be using algorithms. Likewise, BW is common in livestock farming.
Aim: This study aimed to compare BW prediction models using a data mining algorithm in Creole goats, considering their biometric measurements.
Methods: Data from 1,075 females aged between 1 and 4 years were used. Measurements of chest width, thoracic perimeter, wither height, sacrum height, rump width and length, body length, cannon bone perimeter, age, and region of the herd were recorded. The regression trees (classification and regression tree), support vector regression (SVR), and random forest regression (RFR) algorithms were used.
Results: The SVR was better at predicting BWs in Creole goat herds. Similarly, the results were stable during training (R² = 0.765) and testing (R² = 0.707). However, it should be noted that RFR performed better with training data (R² = 0.942).
Conclusion: The proposed predictive models have demonstrated significant potential for accurately predicting BW based on biometric data. Finally, it contributes to better selection, feeding, and sanitary management of Creole goats.This study received financial support from the project entitled "Improvement of Research and Technology Transfer" Services for the Sustainable Management of Goat Livestock in Dry Forests and the Central Coast across the following departments: Tumbes, Piura, Lambayeque, Amazonas, La Libertad, Ancash, Ayacucho, Ica, and Lima, with CUI 2506684, facilitated by the National Institute of Agrarian Innovation
Memorias de la convención caprina Ayacucho 2025
Get PDFEl Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), organismo técnico adscrito al MIDAGRI, desarrolla actividades de investigación, transferencia de tecnología, asistencia técnica, conservación de recursos genéticos, extensión agropecuaria y producción de semillas, plantones y reproductores de alto valor genético. A través de la Dirección de Servicios Estratégicos Agrarios (DSEA), se conducen actividades de extensión agropecuaria orientadas a la adopción de tecnología e innovaciones para el desarrollo agrario. En este marco, se ejecuta el proyecto Procap (CUI N° 2506684), orientado al mejoramiento de los servicios de investigación y transferencia de tecnologías para el manejo sostenible de la ganadería caprina en diversas regiones del país.
Como parte de este proyecto, se desarrollan publicaciones científicas sobre sistemas de producción, enfermedades infecciosas y parasitarias, evaluaciones fenotípicas y genotípicas del ganado criollo y estudios sobre forrajes destinados a la alimentación de caprinos. Asimismo, se realizaron las Convenciones Caprinas 2023, 2024 y la Convención Caprina 2025 en alianza con la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, evento que reúne a productores, investigadores y profesionales de España, México, Colombia, Brasil y Perú. Este documento compila reseñas de charlas magistrales y resúmenes científicos seleccionados por su calidad e impacto, abordando temas de alimentación, nutrición, reproducción, mejoramiento genético, sanidad, sistemas silvopastoriles y transformación de productos caprinos, constituyendo un aporte para fortalecer los esfuerzos del Procap y del INIA en el desarrollo de la ganadería caprina
Términos de abejas en lenguas originarias de la familia Pano. LXVI Convención Nacional de Entomología
Get PDFLa etnoentomología se refiere al conocimiento entomológico en las diversas culturas, lo que requiere identificar los nombres de los insectos en la propia lengua originarias, lo cual facilita y enriquece las investigaciones de diversidad biológica, las percepciones del manejo de bosques y aplicaciones en el campo de la agricultura. Las investigaciones orientadas a generar adopciones e innovaciones requieren de un diagnóstico integral que relaciona los diversos aspectos del entorno del productor, entre ellos la conservación de abejas nativas o el manejo de las mismas. Incrementar el conocimiento en relación a la diversidad de las abejas nativas requiere por lo tanto identificar como se denominan a las abejas y otras palabras asociadas a su comportamiento. La familia lingüística pano está compuesta por 10 lenguas y es la segunda en importancia después de la familia arawak, en lo que respecta a la cantidad de hablantes en el ámbito amazónico en Perú. Se ha identificado en la literatura términos para la mayoría de estas lenguas. El término empleado para abeja es: máno, shára y vácon en amahuaca; buna en cashinahua; bakon y bakonhea en iskonahua; nishábu en kakataibo; shara y tipífo (especies de abeja) en sharanahua, bóna en shipibo-konibo; sara en yaminahua; entre otros. Adicionalmente, estas lenguas cuentan con términos específicos para algunas abejas lo que se puede relacionar con algunas especies o con su comportamiento; también se han identificado términos con productos asociados a la actividad de las abejas, como miel, cera, panal, entre otros
Variability in Fruit Production of Carapa Guianensis Associated with Edaphoclimatic Factors in the Amazon
Get PDFCarapa guianensis Aubl., widely distributed throughout the Amazon, is recognized for its ecological, economic, and social importance, and constitutes a key source of income for numerous extractive communities. However, fruit production exhibits marked spatial variation that may be influenced by soil properties and climatic factors. In this study, we assessed this variability using data from 21 studies conducted in the Brazilian Amazon, incorporating georeferenced information from each site on climate and soil characteristics. Environmental variables were evaluated using Random Forest models. Average fruit productivity showed a broad range (0.34 to 34.6 kg·tree⁻¹·year⁻¹), with higher values in várzea forests (16.5 kg·tree⁻¹·year⁻¹) and lower values in igapó forests (2.5 kg·tree⁻¹·year⁻¹). The model explained 42% of the observed variability (R² = 0.83 in cross-validation), identifying soil organic carbon, mean annual temperature, and clay content as the most influential predictors. These findings demonstrate that fruit production is shaped by the interaction between edaphic and climatic conditions, which determine the species' productivity patterns, and highlight the need to foster adaptive management strategies that ensure the sustainable use of andiroba across Amazonian ecosystems
Impact of liquid biofertilizer from cocoa shells on the growth and chlorophyll content of sweet peppers (Capsicum chinense L.) in San Martín, Peru
Get PDFThe growth and yield of sweet peppers are constrained by factors such as fertilization practices and edaphoclimatic conditions, which ultimately threaten global food security in the context of an ever-growing population. This study evaluated the effect of a liquid biofertilizer derived from cocoa husks on the growth and chlorophyll content of sweet pepper (Capsicum chinense) cultivated in San Martín, Peru. The experiment was conducted at the experimental station of the National Institute of Agrarian Innovation in Tarapoto, San Martín, Peru (6°35′00″ S, 76°19′46″ W). A completely randomized design was applied, consisting of five treatments (0, 750, 1250, 2250, and 3000 mL) with 20 plants per treatment, totaling 100 experimental units. The biofertilizer was applied eight days after sowing (days). Plant height, stem diameter, and leaf chlorophyll content were measured at 15, 35, and 85 days. After 85 days, the highest plant height was observed with the 3000 mL and 1250 mL treatments, reaching averages of 29.98 and 28.25 cm, respectively. Stem diameter was maximized with 3000 mL (6.25 cm), whereas the highest chlorophyll content was recorded with 1250 mL, averaging 35.37 SPAD units. These results highlight the potential of liquid biofertilizers produced from cocoa shells to enhance nutrient uptake, increase plant biomass, and improve photosynthetic capacity, thereby contributing to sustainable sweet pepper production.The research was funded by the Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), within the framework of the project: "Mejoramiento de los servicios de investigación y transferencia tecnológica en el manejo y recuperación de suelos agrícolas degradados y aguas para riego en la pequeña y mediana agricultura en los departamentos de Lima, Áncash, San Martín, Cajamarca, Lambayeque, Junín, Ayacucho, Arequipa, Puno y Ucayali" CUI 2487112
Ensemble machine learning for digital mapping of soil pH and electrical conductivity in the Andean agroecosystem of Peru
Get PDFIn agricultural systems, soil pH and electrical conductivity (EC) are crucial chemical properties that directly affect nutrient availability and microbial activity, but the challenging environment of the Peruvian Andes has limited research on their estimation. This study aimed to develop an ensemble learning method to predict soil pH and EC in Andean agroecosystems using environmental predictors. By using simple and weighted averaging, we developed a heterogeneous ensemble learning approach that integrates machine learning (ML) algorithms, including Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), Random Forest (RF), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost). The weighted ensemble assigns weights to models based on their predictive accuracy, measured by R² from spatial cross-validation. Spatial patterns are noticeable, and pH displays greater spatial clustering than EC. Elevation was the most important predictor in ML models for both parameters. Ensemble models significantly outperformed individual models, with the weighted ensemble achieving R² >0.93 and reducing RMSE by approximately 72%. Among standalone models, RF and XGBoost performed best for pH, while SVM performed the best for EC. ANN models were the least effective. Uncertainty analysis indicated high confidence in pH predictions but moderate to high uncertainty in EC predictions, suggesting that EC is more challenging to predict. Ensemble models with optimized weighting provide robust and accurate mapping of spatially autocorrelated soil properties. The high-confidence pH maps are reliable for soil management decisions, while EC predictions, though more uncertain, effectively identify priority areas for future sampling and investigation.This research was funded by the INIA project CUI 2487112 "Mejoramiento de los servicios de investigación y transferencia tecnológica en el manejo y recuperación de suelos agrícolas degradados y aguas para riego en la pequeña y mediana agricultura en los departamentos de Lima, Áncash, San Martín, Cajamarca, Lambayeque, Junín, Ayacucho, Arequipa, Puno y Ucayali".
Acknowledgments: To the personnel of the Soil, Water, and Foliars Laboratory (LABSAF) at the Santa Ana Agrarian Experimental Station (EEA)
Yield estimation based on agronomic traits in vegetables under different biochar levels
Get PDFBiochar, a carbon-rich material produced through oxygen-limited pyrolysis of organic biomass, demonstrates exceptional potential as a soil amendment due to its porous structure and stability. This research investigated the impact of guinea pig manure biochar on three vegetable species cultivated in high Andean conditions: spinach (Spinacia oleracea L.), cabbage (Brassica oleracea var.), and chard (Beta vulgaris var.). The study implemented four biochar application rates (0, 10, 20, and 30 t/ha) and measured comprehensive agronomic parameters including leaf count, leaf length, and fresh/dry biomass of both leaves and roots. Simultaneously, UAV-captured multispectral imagery provided spectral indices that were integrated with agronomic data into machine learning models: linear regression, support vector machines (SVM), and regression trees (CART). Results demonstrated significant vegetative growth enhancement and yield increases across all crops, with the 30 t ha-1 application rate producing optimal outcomes. Predictive modeling exhibited remarkable accuracy: spinach analysis via SVM achieved R² = 0.94 and RMSE = 0.32 g; chard analysis through CART delivered R² = 0.92 and RMSE = 0.35 g; and cabbage assessment using CART yielded R² = 0.91 and RMSE = 0.38 g. This research substantiates biochar’s effectiveness as an organic amendment while establishing a reliable framework for crop yield prediction using machine learning algorithms integrated with spectral data. These findings position biochar as a valuable component in sustainable agricultural systems, particularly for vegetable production in challenging high-altitude environments.This research was funded by the INIA project “Mejoramiento de los servicios de investigación y transferencia tecnológica en el manejo y recuperación de suelos agrícolas degradados y aguas para riego en la pequeña y mediana agricultura en los departamentos de Lima, Áncash, San Martín, Cajamarca, Lambayeque, Junín, Ayacucho, Arequipa, Puno y Ucayali” CUI 2487112, of the Ministry of Agrarian Development and Irrigation (MIDAGRI) of the Peruvian Government
Assessment of growth and above-ground biomass of four native forest species in a forest plantation in Ucayali, Peru
Get PDFLa selección adecuada de especies forestales es esencial para la restauración ecológica y la producción sostenible en la Amazonía peruana, donde la deforestación ha degradado extensas áreas boscosas. Pese a la importancia de este tema, existe escasa información sobre el desempeño a largo plazo de especies nativas en plantaciones experimentales, lo que limita la orientación de programas de reforestación. Este estudio evaluó el crecimiento y la biomasa aérea de cuatro especies forestales (Ormosia macrocalyx, Aspidosperma desmanthum, Dipteryx ferrea y Handroanthus serratifolius) a los 25 años de edad. El ensayo se estableció en un diseño en bloques completamente aleatorizados con tres repeticiones, en el Centro Experimental Alexander von Humboldt (Ucayali), ubicado en un bosque húmedo tropical con suelos Ultisol. Se midieron altura total, diámetro a la altura del pecho (DAP), altura comercial y biomasa aérea. Los resultados muestran que D. ferrea alcanzó el mejor desempeño, con 95% de supervivencia, DAP promedio de 27.4 cm, altura total de 20.8 m y biomasa de 998.8 kg, superando significativamente (p < 0.05) a las demás especies en todas las variables. H. serratifolius presentó valores intermedios, mientras que A. desmanthum y O. macrocalyx registraron baja supervivencia y menor crecimiento. El efecto de bloque no fue significativo, lo que indica homogeneidad ambiental. En conclusión, D. ferrea muestra el mayor potencial para reforestación y plantaciones comerciales en condiciones similares, seguida por H. serratifolius. Se recomienda continuar con estudios de largo plazo que integren variables ecológicas y prácticas silviculturales para fortalecer la sostenibilidad de estos sistema
Manual del Sistema de Vigilancia e Inteligencia
Get PDFEl objetivo de este Manual de Procesos es orientar al Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), sobre los criterios generales del funcionamiento de los procesos de Vigilancia e Inteligencia basados en las normas UNE 166006:2018
Growth of “shihuahuaco” Dipteryx ferrea (Ducke) Ducke in plantations under different spacings and soil types in Ucayali, Peruvian Amazon
No full textSe presentan los resultados de los ensayos experimentales con Dipteryx ferrea (Ducke) Ducke, especie forestal conocida como “shihuahuaco”, establecidas bajo cuatro sistemas forestales y agroforestales diferentes en el Centro Experimental Alexander von Humboldt, Ucayali, a una altitud de 225 m.s.n.m, diferenciados por el arreglo espacial implementado, el espaciamiento inicial y tipo de suelo, y con 11 años de edad. Se obtuvieron mediciones de la altura total, el diámetro a la altura del pecho (DAP), el área basal y el volumen maderable de las plantaciones. Los resultados muestran el potencial de D. ferrea en términos de crecimiento, supervivencia y productividad en las plantaciones a campo abierto puras y mixtas. El sistema 1, en suelo Plinthic acrisol, fisiografía plana y distanciamiento de 5 × 5 m, presenta el más alto valor de DAP promedio, altura total promedio y altura dominante, con 20.23 cm, 13.9 m y 16.8 m respectivamente. Estos resultados son estadísticamente superiores (p < 0.05) a los de otras plantaciones analizadas y muestran un rendimiento prometedor. En productividad, el sistema 3, en suelo Plinthic gleysol, fisiografía plana y distanciamiento de 2 × 2 m, presenta el más alto valor de área basal y volumen de madera rolliza con 38.40 m2/ha y 243.3 m3/ha respectivamente, muy superior estadísticamente a los otros sistemas, pero muy influido también por la alta densidad de la plantación. Estos hallazgos sugieren perspectivas alentadoras para el establecimiento de plantaciones de D. ferrea en plantaciones forestales