Influencia De La Variabilidad Climática En Los Vuelos De Hypothenemus Hampei - Cardona Aguiar, Juan Pablo (Corporación Universitaria Minuto de Dios – UNIMINUTO, 2025)
El estudio analiza la influencia de la variabilidad climática en los vuelos de Hypothenemus hampei, principal plaga del café en Colombia, tomando como referencia las estaciones Naranjal (Chinchiná, Caldas) y Rosario (Antioquia), con el objetivo de evaluar como la variabilidad climática influye en la dinámica de los vuelos de la broca, empleando modelos estadísticos y de aprendizaje automático con el uso de inteligencia artificial. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo descriptivo-aplicado, apoyado en series de tiempo mensuales (2002–2024) de datos climáticos y biológicos provenientes de Cenicafé y NOAA. Se implementaron tres modelos: VAR para explorar dependencias temporales; GAM para capturar efectos no lineales; y Random Forest para estimar la importancia de las variables y fortalecer la capacidad predictiva. Todo el procesamiento y validación se realizó en RStudio. Los resultados muestran que la temperatura, la humedad relativa, el brillo solar acumulado y el ONI son las variables climáticas con mayor influencia sobre los vuelos de la broca. Entre ellas, la temperatura fue la más significativa, lo cual coincide con hallazgos previos como los de Johnson & Manoukis (2021), (Constantino et, al 2021). Por el contrario, la precipitación no mostró un efecto estadísticamente relevante en los modelos. En conclusión, la variabilidad climática influye de manera significativa en la dinámica de vuelos de H. hampei, especialmente bajo condiciones cálidas y con variaciones en humedad y radiación. Estos resultados permiten establecer alertas tempranas y fortalecer estrategias de manejo integrado, articuladas con las recomendaciones de Cenicafé para la prevención del riesgo fitosanitario en la caficultura.
Evaluar la influencia de la variabilidad climática en vuelos de Hypothenemus hampei en Chinchiná, Caldas y Rosario, Antioquia, para la identificación de factores climáticos determinantes por medio de modelos estadísticos y de inteligencia artificial
Keywords: Café; Agroclimatología; Hypothenemus hampei; Entomología; Inteligencia Artificial