RESUMO No Centro de Pesquisa de Cana-de-açúcar da Colômbia (CENICAÑA), o uso eficiente da água é praticado sempre com base na estimativa da evapotranspiração de referência. Dessa forma, o Tanque Classe A sempre foi utilizado como forma de estimar a evapotranspiração de referência, sendo, portanto, uma estimativa mais precisa dessa importante variável no processo de gerenciamento dos recursos hídricos. Nesse sentido, o objetivo foi avaliar diferentes métodos de estimativa da evapotranspiração de referência para a região de influência da estação climatológica da estação experimental da CENICAÑA, comparando com o método do Tanque Classe A, tradicionalmente utilizado no CENICAÑA, e Penman-Monteith FAO 56 (padrão). Foi utilizada a série histórica de 01/01/1994 a 31/12/2014 com as variáveis climáticas de temperaturas máxima, média e mínima, umidade relativa média do ar, radiação solar e velocidade do vento a 10 m. Os coeficientes de Willmott, indice de confiança (c) e a raiz quadrada do erro quadrático médio foram utilizados na avaliação do desempenho. Na comparação com o método Penman-Monteith FAO 56, todos os métodos apresentaram desempenho abaixo do mínimo exigido, c = 0,400. Quando todos os métodos foram comparados ao método usado no CENICAÑA (Tanque Classe A), apenas o Penman-Monteith FAO 56 apresentou desempenho classificado como bom, c = 0,689.

ABSTRACT In the Colombian Sugarcane Research Center CENICAÑA, efficient use of water is always performed based on estimating reference evapotranspiration. In this method, class A pans have been used to estimate the reference evapotranspiration, which provides a more precise estimate of this important variable for water resource management. The objective of this study was to evaluate different reference evapotranspiration methods for the region of influence of the climatological station of the CENICAÑA experimental station. The class A pan method traditionally used in CENICAÑA was compared with and the Penman-Monteith FAO 56 standard method. The historical series used was from January 1, 1994, to December 31, 2014. The climatic variables were the maximum, mean, and minimum temperatures, the mean relative air humidity, solar radiation, and wind speed at 10 m. Willmott’s coefficients, the confidence index (c), and the root mean squared error were used in the performance evaluation. In the comparison with the Penman-Monteith FAO 56 method, all methods presented performance below the minimum requirement of (c) = 0.400. When all methods were compared with the method used in CENICAÑA (Class A pan), only the Penman-Monteith FAO 56 method showed performance classified as good (c = 0.689).

Se prevé que el cambio del clima modifique el actual patrón espacial del cultivo del café en las laderas montañosas de Colombia. No obstante, las aproximaciones utilizadas para llegar a estos resultados se basan en el uso de modelos climáticos (globales y regionales) así como modelos de distribución de especies que, en gran medida, se soportan en el concepto de nicho. Con el fin de evaluar la certidumbre de los resultados obtenidos con dichos modelos, se plantea una metodología en la que se utilizan datos de estaciones meteorológicas y un índice de tipo agroclimático (tiempo térmico) cuya unidad son los grados día. Se determinó la mejor aproximación para el cálculo del tiempo térmico y se generaron los acumulados mensuales multianuales de grados día cafeto y grados día broca (utilizando el método del triángulo sencillo) usando los datos diarios de temperaturas extremas de estaciones meteorológicas con información histórica superior a 20 años. Se empleó el análisis de tendencias no paramétrico (prueba de Mann-Kendall) y el análisis de correlación para determinar efectos de la variabilidad climática, asociada a la ocurrencia de los fenómenos de El Niño y La Niña, sobre el tiempo térmico de las dos especies mencionadas. Se encontraron tendencias positivas significativas de los grados día broca y los grados día cafeto en las alturas sobre el nivel del mar óptimas, reportadas por diferentes autores para estas especies; es decir, los óptimos actuales se hacen cada vez más aptos para las dos especies analizadas.

It is expected that climate change modifies the current spatial pattern of coffee cultivation in mountainous slopes of Colombia. However, the approaches used to reach these results are based on the use of (global and regional) climate models and species distribution models that largely supported in the niche concept. In order to assess the certainty of the results obtained with these models, a methodolog y in which data from weather stations and an index of agroclimatic type (thermal time), expressed as degree days are used. The best approximation for thermal time calculation was determined. Then, a multiyear monthly accumulated of coffee degree-days and coffee berry borer degree-days were generated (using the simple triangle method) by using daily data from weather stations with more than 20 years of information. The nonparametric trend analysis (Mann-Kendall) and correlation analysis were used to determine effects of climate variability associated with the occurrence of El Niño and La Niña, on the thermal time of the two mentioned species. Significant, positive trends, in coffee degree-days and coffee berry borer degree-days were found at heights (above sea level) where the optimum coffee growth is reported.

Los productores de café colombianos han sufrido severas consecuencias por la Roya desde que fue reportada por primera vez en el país en el año 1983. Recientemente, investigadores de aprendizaje automático han intentado predecir la roya a través de clasificadores como: arboles de decisión, máquinas de vector de soporte, clasificadores no determinísticos y redes bayesianas, pero se ha demostrado teórica y empíricamente que la combinación de múltiples clasificadores puede mejorar sustancialmente el rendimiento en la clasificación. En este sentido es propuesto un sistema de alerta temprana para la roya en el café, basado en códigos de salida de corrección de error y máquinas de vector de soporte para calcular las funciones binarias de la densidad de planta, el nivel de sombra, la acidez del suelo, la intensidad de lluvia en la última noche, y en últimos días, con humedad relativa.

Colombian coffee producers have had to face the severe consequences of the coffee rust disease since it was first reported in the country in 1983. Recently, machine learning researchers have tried to predict infection through classifiers such as decision trees, regression Support Vector Machines (SVM), non-deterministic classifiers and Bayesian Networks, but it has been theoretically and empirically demonstrated that combining multiple classifiers can substantially improve the classification performance of the constituent members. An Early Warning System (EWS) for coffee rust disease was therefore proposed based on Error Correcting Output Codes (ECOC) and SVM to compute the binary functions of Plant Density, Shadow Level, Soil Acidity, Last Nighttime Rainfall Intensity and Last Days Relative Humidity.

Con el objeto de mejorar la generación de escenarios de variabilidad climática, que son utilizados para tomar decisiones en el cultivo del café, se exploran en forma descriptiva las series temporales de lluvia medidas en cinco estaciones pluviométricas representativas de la zona cafetera colombiana (Miguel Valencia, Naranjal, La Bella y Paraguaicito) para encontrar señales de comportamiento cíclico, además del asociado con la Oscilación del Sur El Niño (ENSO), que es de 3.5 a 4.5 años. Se encontraron señales de ciclos de periodo decadal a interdecadal (10 a 30 años) que modulan los efectos ya conocidos del ENSO y que están asociados a cambios periódicos en el Océano Pacífico y la actividad solar.

Descriptive statistical methods were used for improving climatic variability scenarios regarding rainfall using time series from five representative pluviometric stations (Miguel Valencia, Naranjal, Cenicafé, La Bella and Paraguaicito); such scenarios are used to make decisions regarding coffee-growing. The purpose was to find signs of cyclic behaviour besides those associated with El Niño Southern Oscillation (ENSO) which happens every 3.5 to 4.5 years. Signals were found of decadal to interdecadal cycle (10 to 30 years), modulating known ENSO effects related to periodic changes in the Pacific Ocean and solar activity.

Reconocer la amenaza climática a la que se enfrentan y se enfrentaran los agroecosistemas es el primer paso para determinar las medidas de adaptación frente al cambio climático. Una forma de hacerlo es a través de los Modelos Climáticos Globales (MCG), sin embargo la resolución espacial de éstos no es la más indicada para tomar decisiones a escala local; además, la reducción de escala, vista como una forma de mejorar el problema de resolución, no ha dado los resultados esperados. Se plantea un ejercicio en el que se estudian las series de tiempo climáticas de precipitación y temperatura para determinar si hay efectos del cambio climático en una de las zonas agropecuarias de mayor importancia a nivel nacional. Se plantea el análisis de Mann-Kendall para determinar la existencia de tendencias estadísticamente significativas, es decir señales de cambio en las variables analizadas. Se encontró que la variable que presenta tendencias más significativas es la temperatura máxima media, mientras que la precipitación y la temperatura mínima media no

Recognizing the threat from climate change that is facing and will face agroecosystems is the first step in determining adaptation to climate change. One way is through Global Climate Models (GCMs), but their spatial resolution is not best suited for making decisions locally, further reducing scale, seen as a way to resolve the resolution problem, has not yielded the expected results. This study puts forth an exercise in which we study the climatic time series of precipitation and temperature to determine if there are effects of climate change on one of the most important national agricultural areas, using the Mann-Kendall analysis to determine the existence of statistically significant trends, i.e. signs of change in the variables analyzed. It was found that the variable that presents the most significant trends is the average maximum temperature, while precipitation and average minimum temperature do not