67
ISSN 2477-9105
Número 31 Vol.1 (2024)
Socioeconomic Characteriscs of Malng Barley Producers in the Chimborazo
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facultad de Recursos Naturales, Riobamba, Ecuador.
* agadvay46@gmail.com
Los productores de cebada presentan caracteríscas socioeconómicas que producen pérdidas en el
culvo, por esta razón se encuestó a 14 productores de cebada maltera en el programa "Siembra por
contrato" en la provincia de Chimborazo en el año 2022, donde se recopiló información en diferentes
áreas, incluyendo el ámbito social, instucional y empresarial, producvo, ambiental, comercial,
transferencia tecnológica y económico. Con la nalidad de analizar e interpretar un conjunto de
variables relacionadas con los productores, así como idencar patrones y agrupar a los individuos con
caracteríscas similares, se aplicó el Análisis de Componentes Principales (PCA); además, se emplearon
herramientas estadíscas, programación e integración de códigos en R.El resultado del análisis reveló
la formación de 4 grupos (clusters) que se explican mediante 6 componentes, los cuales representan
el 82.42% de la variabilidad total. Estos grupos permieron idencar las fuentes socioeconómicas
que inuyen en las pérdidas de cebada. Entre ellas se encuentran el nivel de educación, ocupación,
tenencia de erras, po de suelo, variedad de cebada y porcentaje de maleza. El cluster B, junto con
el productor 14, presentaron el mayor porcentaje de rendimiento comercializado siendo superiores a
3 001 kg. Mientras que, los productores de los clusters A y D tuvieron un rendimiento bajo (1 000 a 3
000 kg), independientemente de la variedad de cebada cosechada. El análisis mulvariado demostró
las caracteríscas socioeconómicas de los productores y cómo estas afectan las pérdidas de cebada,
mediante el Análisis de regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS) se determinó que el peso de
granos inuye directamente en las pérdidas de cosecha mecanizada.
Palabras claves: Análisis mulvariado, Estadísca aplicada, Hordeum vulgare, Maquinaria Combinada.
Mulvariate stascs were used in this study to analyze and interpret a set of variables related to
malng barley producers in the "Siembra por contrato" program in the province of Chimborazo during
the year 2022. Stascal tools, programming and integraon of data were used. codes in R. A survey
was carried out that collected informaon in dierent areas, including the social, instuonal and
business, producve, environmental, commercial, technological transfer and economic spheres. To
idenfy paerns and group individuals with similar characteriscs, Principal Component Analysis (PCA)
was applied. The result of the analysis revealed the formaon of 4 groups (clusters) that are explained
by 6 components, which represent 82.42% of the total variability. These groups made it possible to
RESUMEN
ABSTRACT
Adriana Gadvay Satán*
María Peralta Culcay
Alfonso Suarez Tapia.
María Aynaguano Ajo
Víctor Lindao Córdova
iD
iD
iD
iD
iD
Caracteríscas socioeconómicas de los productores de cebada
maltera en la región de Chimborazo, Ecuador
ISSN 2477-9105
Número 31 Vol.1 (2024)
Fecha de recepción: 04-08-2023 · Fecha de aceptación: 22-10-2023 · Fecha de Publicación: 09-02-2024 DOI: hps://doi.org/10.47187/perf.v1i31.251
67
Caracteríscas socioeconómicas de los productores de
cebada maltera en la región de Chimborazo, Ecuador
Gadvay, Aynaguano, Peralta, Lindao, Suarez.
La cebada (Hordeum vulgare L.) es un culvo de
distribución global y se le atribuye la posición
del cuarto cereal más relevante a nivel mundial,
tras el maíz (Zea mays L.), trigo (Tricum durum
L.) y arroz (Oryza sava L.) representando
aproximadamente el 8% de la producción total
de cereales (1, 2). El culvo de cebada, es
importante debido a su adaptación ecológica y
diversidad de variedades, se culva en alrededor
de 89 países, desde regiones subtropicales:
África, Brasil, hasta zonas frías como Noruega y
Alaska (3).
La Unión Europea es el mayor exportador
de cebada y malta con 57 250 toneladas (t)
registradas en el año 2018: mientras que, Arabia
Saudita, China y Japón fueron los mayores
importadores de cebada (2). Para el periodo
2010-2017 se registró que Perú fue el principal
productor dentro de la región andina, debido a
que produjo 214 670 toneladas (t) con un área
de 146 610 hectáreas (ha) (4). Para el mismo año
Colombia, Chile, Ecuador y Bolivia, en conjunto
obtuvieron rendimientos de 164 640 toneladas
(t) en un área de 95 339 hectáreas (ha) (5).
En Ecuador, la cebada presenta una supercie
sembrada de alrededor de las 43 974 hectáreas
(ha) con una producción de 54 048 toneladas
(t), donde Chimborazo, Cotopaxi y Pichincha
presentan el 56% de la producción total de
cebada (6), estos culvos son considerados
minifundios debido a que se culva en áreas
menores de 1 hectárea (ha) en su mayoría (3).
El principal uso de la cebada en Ecuador es para
la elaboración de machica y arroz de cebada,
representan 88,3% del consumo de grano de
cebada total en el país (7,8). Además, la cebada
es ulizada para la elaboración de cerveza, y
derivados (9).
I. INTRODUCCIÓN
idenfy the socioeconomic sources that inuence barley losses. Among these sources are the level
of educaon, occupaon, land tenure, type of soil, variety of barley and percentage of weeds. In
parcular, cluster B, together with producer 14, presented the highest percentage of commercialized
yield, being greater than 3,001 kg. On the other hand, producers in clusters A and D had a low yield (1
000 to 3 000 kg), regardless of the variety of barley harvested. In conclusion, the mulvariate analysis
proved to be a useful tool to understand the socioeconomic characteriscs of producers and how they
aect barley losses.
Keywords: Mulvariate Analysis, Applied Stascs, Malng Barley, Combined Machinery.
A lo largo de la historia, la agricultura en
especial el culvo de cereales ha experimentado
constantes cambios en benecio de la sociedad
(10). Estos cambios han implicado la mejora
y perfeccionamiento de los instrumentos de
trabajo a su vez, ha llevado a la reducción del
empo de labores y a minimizar las pérdidas en
el rendimiento agrícola (11).
La agricultura representa el 8% del Producto
Interno Bruto (PIB) del país, y los agricultores
contrinuyen con el 95% del PIB (12). Ante esta
situación, Cervecería Nacional ha implementa
un programa denominado “Siembra por
Contrato”, en el que parcipan 11 provincias,
que presentan aproximadamente el 30% de la
población en situación de pobreza en el (13).
Durante el año 2016, la provincia de Chimborazo
formó parte del programa “Siembra por
Contrato”, la cual consiste en la garana de
compra del producto por parte de la cervecería
local. Con un área sembrada de 553 ha de
cebada iniciando con dos variedades Cañicapa
y Metcalfe, en diferentes cantones(13). Para
el año 2021, Cervecería Nacional proporcionó
maquinaria como sembradoras, tractores
y cosechadoras a los centros de acopio en
Riobamba y Cayambe, permiendo mejorar los
procesos y costos de recolección de cosecha
hasta en un 25%, mejorando así la producvidad
y reduciendo la pérdida en el culvo mencionado
(14).
Los productores parcipes del programa
“Siembra por Contrato” tuvieron acceso a
asesoría y acompañamiento durante todo el ciclo
de culvo, posteriormente recibieron insumos
para los culvos de cebada, maíz amarillo y
blanco, arrocillo y almidón de papa, mediante
convenios con diferentes empresas entre ellas
Agropaís, Agripac y endades bancarias.
89
ISSN 2477-9105
Número 31 Vol.1 (2024)
A nivel mundial los países productores de
cebada a pesar de los rendimientos alcanzados
han sufrido pérdidas de producción en la úlma
década, llegando a más del 7% en la Unión
Europea (UE) y Canadá (15). Para el año 2018
se registraron datos de Australia con -12,36% y
en Rusia -13,37%, a su vez en UE, la producción
fue menor a un 2,4% (5). Actualmente se ene
registrado pérdidas de hasta 67%. Además, la
relación mundial de stock/consumo se ubica en
torno al 15%, siendo ésta la más baja.
El presente estudio tuvo como objevo
idencar las caracteríscas socioeconómicas
de los productores en relación con la producción
de cebada maltera en el programa “Siembra por
contrato” en la provincia de Chimborazo. La
información de interés fue recopilada ulizando
una encuesta dirigida a productores. Los
datos obtenidos fueron procesados mediante
Análisis de Componentes Principales (PCA).
Para idencar las fuentes que inuyen en
las pérdidas de cosecha mediante el uso de
maquinaria combinada los datos obtenidos de
campo se analizaron mediante el método de
regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS).
Estos métodos permieron el análisis de datos
múlples es decir PCA es un método estadísco
que permite simplicar la complejidad de
espacios muéstrales, mediante la agrupación de
individuos con caracteríscas similares (16). Por
su parte, PLS predice un conjunto de variables
dependientes de un gran conjunto de variables
independientes y así idencar las fuentes
que ocasionan las pérdidas de cebada maltera,
creando de esta manera un modelo calibrado
(17).
La invesgación se llevó a cabo en la Provincia
de Chimborazo, Ecuador. Para la idencación
de la situación actual de los 14 productores
asociados al programa “Siembra por contrato”
del año 2022, se aplicó una encuesta diseñada
sobre información del ámbito social (instrucción
académica, acceso a servicios básicos),
instucional (asistencia técnica recibida),
empresarial (personal, sistemas de cosecha),
producvo (rendimiento, variedad culvada),
ambiental (práccas de conservación de suelos),
comercial (desno de la producción), trasferencia
tecnológica (práccas agrícolas, adaptación de
A) Análisis de Componentes Principales
(PCA)
El análisis de componentes principales
(PCA), permite simplicar la complejidad de
espacios muéstrales con muchas dimensiones
conservando su información permiendo
idencar subagrupación de individuos con
caracteríscas similares (18, 19) al condesar la
información de mulples variables en solo unas
pocas componentes. Se uliza en diversas áreas
académicas (20). Reduce la dimencionalidad
de los datos al encontrar un número reducido
de variables que expliquen la mayor candad
posible de la variabilidad (21, 22).
El análisis PCA se ulizó con la nalidad
de establecer la posible variabilidad en los
agricultores parcipes en el programa “Siembra
por Contrato” en la provincia de Chimborazo,
con especial énfasis en la cosecha y poscosecha
del culvo de cebada maltera.
En la tabla 1 se visualiza que con seis
componentes principales se pudo explicar
un 82.42% de variabilidad total, permiendo
generar la agrupación de caracteríscas similares
de los productores parcipes en la invesgación.
II. MATERIALES Y MÉTODOS
III. RESULTADOS
tecnologías) y económico (Ingresos, costos de
producción).
Además, se obtuvo información en campo,
sobre las pérdidas naturales,pérdidas por
maquinaria, y otras variables de efecto
importantes como la pendiente, velocidad de
la combinada, humedad del grano, impurezas y
calibre del grano.
La metodología aplicada para cuancar las
pérdidas consisó en representar el lote como
una tabla de ajedrez, en la cual se seleccionaron
22 puntos al azar y por cada punto se tomaronán
3 submuestras, una en la zona de corte, otra en la
zona de desecho y otra de la zona de la oruga. Se
observó si dentro del cuadrante, se encontraban
granos caídos y espigas, posteriormente se
procedió a recogerlos y cuancar el peso de
los mismos. Toda la información obtenida fue
analizada auxiliandose del soware R para cada
uno de los métodos estadíscos ulizados (PCA
y PLS).
89
Caracteríscas socioeconómicas de los productores de
cebada maltera en la región de Chimborazo, Ecuador
Gadvay, Aynaguano, Peralta, Lindao, Suarez.
En la Figura 1a, se observan las fuentes
socioeconómicas que pueden generar pérdidas
en el rendimiento del culvo de cebada obtenidas
de las 42 preguntas de la encuesta aplicada a
productores de cebada a en Chimborazo.
En la Figura 1b, se visualiza la agrupación de los
productores de acuerdo a caracteríscas similares
dando como resultado cuatro cluster y un valor
apico (productor 14 que posee caracteríscas
diferentes a los demás). El grupo A esta denido
por fuentes como cantón, educación, ocupación,
tenencia del lote, asistencia técnica, calicación
de la mecanización, calicación de la maquina
combinada y la integran los productores 5, 6, 9
y 10. En el cluster B se agrupan los productores
8, 12 y 13 denido por las fuentes variedades,
precio de venta en kg, número de horas de
trabajo, almacenamiento de la semilla de cebada,
la candad de cebada cosechada determinando
el rendimiento por lote, entre otras.
Mediante el análisis del grupo C se observa
que esta integrado por los productores 3,7 y
11 quienes presentan caracteríscas similares
con base en las fuentes como: Tipo de suelo,
edad, técnicas de preparación del suelo, etc.
Finalmente, el cluster D determinada por fuentes
como, técnicas de abonadura y pago del jornal
agrupa a los productores 1, 2 y 4 de la provincia
de Chimborazo.
Candad de grano comercializado
Al analizar la Figura 2a, se evidencia que el grupo
B junto con el productor 14, presentan un mayor
porcentaje de grano comercializado (3 001 - 5
000 y >5 001 kg), en cambio en los grupos A y D
los productores presentaron un bajo rendimiento
(1 000 - 3 000 kg), independientemente de la
variedad cosechada.
El programa “Siembra por contrato” distribuye
diferentes pos de semilla de cebada a los
productores, dependiendo de las condiciones
edafoclimácos del lote, en la Figura 2a , se
observa que en el grupo A se obtuvo una baja
producción en la cosecha de la variedad Cañicapa
(Figura 2b), a diferencia del grupo B que junto con
el productor 14 mostraron buenos rendimientos
al sembrar la variedad ABI Voyager (3 001 - 5 000
y > 5 001 kg comercializado).
En la Figura 2c, se se observa que en el cluster
A, todos los productores presentan niveles de
estudio superiores, a diferencia del cluster B
y productor 14, quienes presentan niveles de
estudio basico ( 8 y 14) y superior (12 y 13). En la
Figura 2 d, se puede observar que en los clústers
B y C junto con el productor 14, se dedicaron
totalmente a las acvidades agricolas y sus
rendimientos obtenidos fueron mayores al de los
demás clústers quienes dedicaron menor empo
al manejo del culvo de cebada.
Tabla 1. Valores propios y porcentaje de la variabilidad explicada en
los seis primeros componentes principlales.
Variabilidad
explicada (%)
Porcentaje de la
variabilidad acumulada
Comp 1 28.67 28.67
Comp 2 18.11 46.78
Comp 3 12.65 59.43
Comp 4 9.24 68.67
Comp 5 7.46 76.13
Comp 6 6.29 82.42 Figura 1. (a) Fuentes Socioeconómicas, (b) Score de Productores.
aa
b
10 11
ISSN 2477-9105
Número 31 Vol.1 (2024)
b
c
d
Figura 2. Agrupación de productores:. (a) Candad de kg
comercializada, (b)Variedad, (c) Educación, (d) Ocupación.
B. Análisis de regresión por mínimos cuadrados
parciales (PLS)
Correlación de Spearman
Para construir el modelo mulvariado, se
aplicó el análisis de Spearman ulizando las
variables de rendimiento, pérdidas naturales
y pérdidas por maquinaria. Los resultados
muestran que la correlación entre rendimiento
y pérdidas naturales fue del 30%, mientras que,
la correlación entre rendimiento y pérdidas
por maquinaria fue del 26%. Por otro lado, la
correlación entre pérdidas naturales y pérdidas
por maquinaria fue del 12% (Tabla 2). Estos
resultados indican una debil dependencia lineal
posiva entre cada par de variables. Debido a
esta relación, se procedió a realizar un modelo
individual para cada variable evaluada.
C. Modelo mulvariado PLS
Los datos obtenidos en campo y procesados en
laboratorio para cada variable se consideraron
como fuentes para determinar las pérdidas
mediante el uso de maquinaria combinada
indicadas a connuación:
Tabla 2. Correlaciones entre rendimiento, perdidas naturales y
perdidas por maquinaria.
Tabla 3. Fuentes para elaborar el diseño mulvariado.
Rendi-
miento
Pérdidas
Naturales
Pérdidas por
maquinaria
Rendimiento 1 0.30 0.26
Pérdidas
Naturales 0.30 1 0.12
Pérdidas por
Maquinaria 0.26 0.12 1
Fuente Código
Fuentes
Alternas
Variedad VARIEDAD
Altud MSNM
Velocidad de la combinada V_COMBI
Humedad del grano H_GRANO
Pendiente PENDIENTE
Impurezas IMPUREZAS
Calibre CALIBRE
Fuentes
para ren-
dimiento
Número de tallos NUM_TALM2
Número de espigas NUME_ESPIM2
Peso de granos W_GRAM2
Peso de espigas W_ESPIM2
Altura del tallo ALT_TALL
Tamaño de la espiga TAM_ESPIG
Número de granos totales N_GRANTM2
Número de granos férles N_GRANFM2
Número de granos inférles N_GRAIFM2
Peso de granos al 12% de
humedad W_AJUST
Fuentes
para
pérdidas
naturales
y por ma-
quinaria
Número de granos caídos (PN) PM_NGSM2
Número de espigas caídas (PN) PM_NESM2
Peso de granos (PN)PM_
WGRAM2
Peso de espigas (PN) PM_
WESM2
Número de granos férles (PN) PM_
NGRANF
Número de granos inférles (PN)PM_NGRA-
NIF
Número de granos totales (PN) PM_
GRATM2
Peso de granos al 12% de
humedad (PN) PM_WAJUS
10 11
Caracteríscas socioeconómicas de los productores de
cebada maltera en la región de Chimborazo, Ecuador
Gadvay, Aynaguano, Peralta, Lindao, Suarez.
a
b
D. Rendimiento
Con la elaboración del modelo mulvariado
(Tabla 4, 5), se observa un coeciente de
determinación de 1, que signica el 100% de la
varianza, es decir, que presenta un buen ajuste
proporcionándo un modelo viable, mismo que
fue centralizado y estandarizado, reduciendo las
fuentes que esman el rendimiento como son el
peso de granos (m2) con un coeciente de 9,99.
En la Figura 3 mediante el método de codo y
un RMSEP equivalente a 0,03, como funciones
del número de componentes, permiendo la
estabilidad del modelo con la fuente peso de
granos (m²), misma que presenta un mayor
porcentaje en la determinación del rendimiento
de cebada.
E. Pérdidas Naturales en cebada maltera
Antes de realizar la cosecha, se visualizó la
existencia de grano en el suelo, debido a diversos
factores como por ejemplo lluvias o la presencia
de aves que causaran mermas en la producción.
En la Tabla 6 con un coeciente de determinación
de 100%, se obtuvo un modelo able con VIP>1,
determinado que las fuentes, peso de granos
totales (m2) con un valor de 10 de su coeciente
(Tabla 7) mediante una matriz de 308 x 8, mismo
que fue centralizado y estandarizado.
En la Figura 4 mediante el método del codo se
evidenció una declinación en el punto 2 (número
de granos férles en m2) hacia el punto 3 (peso
de los granos) estabilizando el modelo, a su vez,
en el gráco de predicción los datos ulizados
para la elaboración del modelo se encuentran
correlacionados, donde los puntos se encuentran
junto a la línea de tendencia.
Tabla 4. Diseño mulvariado de Rendimiento VIP>1
Tabla 6. Diseño mulvariado de Pérdidas Naturales con VIP>1
Tabla 7. Resumen de las fuentes con VIP>1 para Pérdidas Naturales.
Tabla 5. Resumen de las fuentes con VIP>1 para rendimiento
X cumexpvar Y cumexpvar R2 RMSE
Cal 100 100 1 0
Número de
tallos
Número de
espigas
Peso del
grano
Coecientes -3,067036e-05 4,464684e-05 9,999998e+00
Error
estándar 4,850369e-05 2,762529e-05 2,519833e-05
Figura 3. Pls Rendimiento (a) Curvas RMSE con validación cruzada
(b) Regresión de coecientes.
a
b
Figura 4. Pls Pérdidas Naturales (A) Curvas RMSE con validación
cruzada (C) Regresión de coecientes
X cumexpvar Y cumexpvar R2 RMSE
Cal 100 99,99447 1 0
Número de
granos férles Número de
granos totales Peso del grano
Coecientes 0,0001752828 -0,0001752684 10,0003456207
Error estándar 0,0001138895 0,0001203935 0,0103840365
12 13
ISSN 2477-9105
Número 31 Vol.1 (2024)
E. Pérdidas por el uso de Maquinaria Combinada
Con el modelo elaborado para determinar pérdidas
por el uso de maquinaria combinada, se puede
evidenciar que las variables establecidas en X son
menores a la variable en estudio Y, la cual representa
el total de pérdidas por maquinaria en kg, con un
coeciente de determinación de 0,99 equivalente a
un 99% de varianza con un ajuste perfecto, siendo
un modelo muy able mismo que fue centralizado y
estandarizado, para VIP>1 (Tabla 8).
Al igual que en los modelos anteriores, el modelo
mulvariado logra reducir las fuentes de la Tabla 3,
que de un conjunto de fuentes (Tabla 3), se reduzcan
permiendo esmar las pérdidas por maquinaria,
donde el peso del grano (m²) con un coeciente de
9,99 (Tabla 9) es el de mayor importancia.
En la Figura 5 se constata la estabilidad del modelo,
en predicciones se observa que todos los datos
están correlacionados en la línea de tendencia
central.
Los productores obtuvieron mayores
rendimientos en suelos franco arenosos, con
la variedad ABI Voyager, en comparación con la
variedad Cañicapa. Según Vimos M (23) menciona
que, en la provincia de Chimborazo los suelos
predominantes son de texturas franco arenoso
(11,3 %) y franco limoso (9,8 %), predominando
en los tres agroecosistemas la textura franca en
un 84,6%, siendo estos suelos adecuados para
el culvo de cebada como se documenta en
estudios realizados por Carrillo F y Minga F (12),
quienes mencionan que los suelos arenosos y
francos arenosos con buen drenaje y un pH de
5,5 a 7,5 son propicios para el culvo de cebada.
Los resultados obtenidos muestran que, los
productores ubicados en las zonas de Guamote y
Riobamba obtuvieron menores ingresos, debido
a que la candad de cebada cosechada, fue
inferior a 3 000 kg. Además, estos productores
optaron por culvar la variedad Cañicapa, la cual
presenta un porcentaje de almidón de 46,84,
según el estudio de Valero C (24).
Otro factor que inuyó en los resultados fue la
tenencia del lote, ya que los productores poseían
parcelas propias con un área de 2 a 3 hectáreas.
Debido a ello, durante la etapa de cosecha, se
pudo registrar un porcentaje mayor al 50% de
malezas presentes en los culvos, indicando
una falta de control oportuno por parte de
los productores. Esta situación pudo haber
aumentado la probabilidad de infestación de la
cebada por enfermedades durante la etapa de
postcosecha, como señala el estudio realizado
por Casblanco L et al (25). Estos hallazgos
resaltan la importancia de considerar diversos
factores en la producción de cebada. La candad
cosechada, la elección de la variedad de cebada,
el control de malezas y el manejo adecuado
durante la etapa de postcosecha son elementos
fundamentales que pueden afectar los ingresos
de los productores.
Mediante los estudios realizados por Guerrero
D et al y Poveda M (26:8), se ha determinado
que las pérdidas de rendimiento en el culvo de
cebada son aproximadamente del 20% y están
relacionadas con diversos factores, que incluyen
el número de semillas por espiga, el peso del
grano y el poder germinavo. Además, Carrillo
F y Minga F concordando con Franco G (12:27),
mencionan que las pérdidas pueden variar
Tabla 8. Diseño mulvariado de Perdidas Naturales con VIP>1
Tabla 9. Resumen de las fuentes con VIP>1 para Pérdidas por
Maquinaria.
X cumexpvar Y cumexpvar R2 RMSE
Cal 88,53945 99,70795 0,997 4,771
Número de granos totales Peso de granos
Coecientes 0,05677043 9,99816560
Error estándar 0,15809779 0,06019622
Figura 5. Pls Pérdidas Naturales (A) Curvas RMSE con validación
cruzada (C) Regresión de coecientes.
IV. DISCUSIÓN
b
a
12 13
Caracteríscas socioeconómicas de los productores de
cebada maltera en la región de Chimborazo, Ecuador
Gadvay, Aynaguano, Peralta, Lindao, Suarez.
V. CONCLUSIONES
VI. AGRADECIMIENTOS
dependiendo de la variedad de cebada ulizada,
las condiciones climácas y la virulencia de los
virus que puedan afectar el culvo.
En este estudio, se obtuvieron resultados
respladados por invesgaciones previasy
concuerdan con la inuencia de estas variables
en las pérdidas del rendimiento. Además, el
comportamiento observado de las variedades
Cañicapa y ABI Voyager, conrma la relevancia de
considerar la elección de variedades en el culvo
de este importante cereal.
Las pérdidas naturales pueden ser ocasionados
por cambios ambientales y fenológicos entre los
que se incluyen sequías, heladas, granizo (28). En
todo culvo es inevitable que parte de los granos
caigan al suelo, ya sea por desgrane natural o por
circunstancias externas como plantas volcadas o
inclemencias climácas (29).
Los resultados mostrados en la Tabla 7 indican
que el peso de granos (m2) es una fuente que
afecta en mayor porcentaje a las pérdidas
naturales, concordando con lo expuesto por Tapia
R y Fries A (30), quién maniesta que los granos
llenos pueden desprenderse fácilmente y caer de
la espiga antes de la cosecha, debido al peso que
enen si esta ha alcanzado su madurez siológica
y ha sido someda a algún po de estrés mecánico
(vientos fuertes o lluvias intensas) .
Las pérdidas de granos durante la cosecha pueden
deberse a varios factores, como: la conguración
del cabezal de la cosechadora, la velocidad de
cosecha, la calidad del grano y la humedad del
grano. Además, durante el transporte de la
producción a través de la cosechadora, pueden
ocurrir pérdidas debido a la manipulación
inadecuada, a la falta de ajuste de la maquinaria
y a la presencia de materiales en el culvo (31).
Con base a la información proporcionada en la
Tabla 9, se observa que el peso de los granos
constuye una de las principales causas de
pérdida en relación con el uso de maquinaria
combinada durante la cosecha. Esto se debe a que
las cosechadoras pueden ocasionar daños en los
granos durante el proceso de recolección, lo que
resulta en una disminución en el peso y la calidad
de los granos recolectados. Por consiguiente,
resulta de vital importancia tomar medidas para
minimizar estas pérdidas, tales como ajustar la
conguración del cabezal de la cosechadora y
llevar a cabo inspecciones regulares del equipo
de cosecha, como se indica en el informe de
Jacobs L y Quack L (32).
Según Ruiz-Alsent M (33) establece que, si la
velocidad de la máquina es demasiado alta, el
grano puede salir despedido y caer al suelo, si el
venlador genera aire muy fuerte el grano puede
ser expulsado junto con la paja o la basura, en
tanto que si esta es baja se puede acumular en
la tolva un mayor porcentaje de impurezas y, si
las zarandas están muy cerradas, evitan que
pase muy poco grano, mientras que, si están
demasiado abiertas, podría pasar demasiado
grano ocasionando perdidas en el proceso.
Mediante la información socioeconómica
proporcionada por los productores de la provincia
de Chimborazo, se pudo determinar que el nivel
de educación, ocupación, la variedad de cebada,
entre otras fueron las principales fuentes que
inuyeron en las pérdidas de rendimiento.
Al realizar el modelo PLS se logro denir pérdidas
de 130,58 kg ha-¹ con un porcentaje de pérdidas
por el uso de maquinaria de 5,96%, donde el
rendimiento alcanzado fue de 2 511,68 kg ha-¹, y
en pérdidas naturales 0,74 kg ha-¹.
El rendimiento de grano para las variedades ABI
Voyager y Cañicapa está determinadas por el
peso de granos y peso de espigas. Las pérdidas
naturales, son inuidas por el número de granos
férles, el número de granos totales y el peso de
los granos, mientras que con el uso de maquinaria
combinada las pérdidas son generadas por el
peso del grano y el peso de las espigas.
Se determinó mediante el modelo cuadrados
minimos parciales que la mayor fuente que
afecta la disminución del rendimiento en el
culvo de cebada maltera es el peso del grano,
independientemente de la variedad sembrada.
Agradecemos a la Empresa Cervecería Nacional
conjuntamente con el grupo de invesgación Agro
– Cervecería Nacional, al Ing. Xavier Mera, Ing.
Adriana Cuji, Ing. Stalin Cuaces, a los productores
parcipes en el programa “Siembra por Contrato”
y al Sr Raúl Cargua.
14 15
ISSN 2477-9105
Número 31 Vol.1 (2024)
1. Baloch U. WHEAT Post-harvest Operaons-Post-harvest Compendium. FAO. 2017;21. Obtenido
de: hp://dx.doi.org/10.1787/agr_outlook-2013-es
2. Ponce L, Noroña P, Campaña D, Garófalo J, Coronel J, Jiménez C, et al. La cebada (Hordeum
vulgare L.): Generalidades y variedades mejoradas para la Sierra ecuatoriana. Instuto Nacional
de Invesgaciones Agropecuarias. 2019. 56 p.
3. González M, Zamora M, Solano S. Evaluación agronómica y sica en líneas avanzadas de cebada
maltera. Rev Mex Ciencias Agrícolas. 2016;7:159–71. hps://doi.org/10.29312/remexca.v7i1.380
4. Taner A, Muzaer A, Fazil D. Barley: Post-harvest Operaons. Food Agric Organ United Naons
[Internet]. 2004;1–64. Disponible en: hp://www.mag.go.cr/bibliotecavirtual/P3-9965.pdf.
5. FAOSTAT_data_es_7-3-2023.pdf. Disponible en: hps://www.fao.org/faostat/en/
6. INEC. Encuesta de supercie y producción connua. Espac - Inst Nac Estadísca y Censos
[Internet]. 2022;1–55. Disponible en: hps://www.ecuadorencifras.gob.ec/documentos/web-
inec/Estadiscas_agropecuarias/espac/espac-2021/Principales resultados-ESPAC_2021.pdf
7. Buendía SL. Universidad Internacional Del Ecuador. 2014;86. Disponible en: hps://repositorio.
uide.edu.ec/bitstream/37000/275/1/T-UIDE-0254.pdf
8. Poveda M. Elaboración de cereal de cebada extruido listo para el consumo y estudio de facbilidad
de industrialización del producto. 2006;135. Disponible en: hp://repositorio.usfq.edu.ec/
bitstream/23000/713/1/82575.pdf
9. Raigon F. Variables Tecnológicas que afectan a la calidad de la cebada para uso maltero. 2015;
Disponible en: hps:zaguan.unizar.es/record/31828/les/TAZ-TFG-2015-1142.pdf
10. Bula A. Importancia de la agricultura en el desarrollo socio económico. Informe [Internet]. 2020;1–
29. Disponible en: hps://observatorio.unr.edu.ar/wp-content/uploads/2020/08/Importancia-
de-la-agricultura-en-el-desarrollo-socio-económico.pdf
11. Macías I, Barrera A, Ramírez L, Arzube M, Macías I, Barrera A, et al. Surgimiento y desarrollo de
cosechadoras de cereales. Caso de estudio Cuba. Rev Cienca y Tecnológica UPSE [Internet].
2017 Mayo 25 [citado 2023 Abril 5];4(1):47–53. Disponible en: hps://incyt.upse.edu.ec/ciencia/
revistas/index.php/rctu/arcle/view/241
12. Carrillo F, Minga F. Caracterización agronómica de 16 variedades de cebada maltera realizadas en
el centro experimental Tunshi. Riobamba. 2021;6(1):637–55.
13. Contrato SP. " Siembra Por Contrato " de Cervecería Nacional reacva el agro ecuatoriano a través
de acuerdos , capacitación , insumos y tecnicación agrícola. :3–7.
14. Amaguaya, F. "EVALUACIÓN DE LA RESPUESTA DE LÍNEAS DE CEBADA. Escuela Superior
Politécnica De Chimborazo. Riobamba. 2022; Disponible en: hp://dspace.espoch.edu.ec/
handle/123456789/17218
15. Chaparro. JM, Devia . JR, Zea . JA. Evaluación de pérdidas de grano en cosecha de arroz con
combinada. Ing e Invesg. 1984;(8):14–24.
16. Aksic M, Tos T, Sredojevic M, Jasminka M, Meland M, Nac M. Comparison of Sugar Prole
between Leaves and Fruits of Blueberry and Strawberry Culvars Grown. Plants. 2019;8:205.
17. Ruiz C. Modelo de Regresión PLS. Univ Sevilla. 2017;95.
18. Abdi H, Williams LJ. Principal component analysis. wiley interdisciplinary reviews: computaonal
stascs. Wiley Interdisplinary Rev Comput Stat. 2010;1–47.
19. Steens F. What is principal components analysis? Semin Princ components Anal Atmos Earth Sci
V. REFERENCIAS
14 15
Caracteríscas socioeconómicas de los productores de
cebada maltera en la región de Chimborazo, Ecuador
Gadvay, Aynaguano, Peralta, Lindao, Suarez.
Pretoria, 1983, (Council Sci Ind Res Pretoria, Natl Program Weather Clim Atmos Res CSIR-S-334).
1983;26(3):3–16.
20. Vidal R and Sastry S. Generalized principal component analysis. Interdiscip Appl Math. 2016;40:1–
566.
21. Partridge M, Jabri M. Robust principal component analysis. Neural Networks Signal Process - Proc
IEEE Work. 2000;1(May):289–98.
22. Sanguansat P. Two-Dimensional Principal Component Analysis and Its Extensions. Princ Compon
Anal. 2012;(2005).
23. Vimos M. Evaluación del estado de degradación y de ferlidad según el uso del suelo en tres
agroecosistemas. Esc Super Politécnica Chimborazo. 2017;162.
24. Valero C. Sistemas de trilla y separación en cosechadoras de cereales. 2004;
25. Casblanco L, Miranda A, Valbuena L, Contreras R. El culvo de la cebada en Colombia. 1972;(11):99
p. Disponible en: hp://hdl.handle.net/20.500.12324/19828
26. Guerrero D, Bernabé-González T, Cayetano-Catarino M, Adán-Díaz A, Torres-Pastrana MA. Culvo
de. J Microbiol. 2007;19(1969):1–3.
27. Franco G, García M, Ana-Londoño G, Henao-Rojas J. Cosecha y manejo poscosecha. Tecnologica
para el Culvo la mora ({Rubus} glaucus {Benth}) [Internet]. 2020;297–325.
28. Iniap. Cosecha y Poscosecha de Cebada. 2021;161–78.
29. Vazquez J. Efecto de la modicación morfológica de las espigas en el rendimiento y componentes
de rendimiento de líneas mutantes de cebada (Hordeum vulgare L.) obtenidas con irradiacion
gamma. Lima – Perú. Universidad Nacional Agraria La Molina. 2019. pp.22-25. 30.
30. Tapia R y Fries A. GUÍA DE CAMPO DE LOS CULTIVOS ANDINOS. Perú. 2007. pp. 69-96. ISBN 978-
92-5-305682-8. Disponible en: hps://keneamazon.net/Documents/Publicaons/Virtual-Library/
Biodiversidad/71.pdf
31. Polanco F. Maquinaria y Mecanización Agrícola MAQUINARIA Y MECANIZACIÓN AGRÍCOLA.
2007;1–209.
32. Jacobs L and Quack L. The end of the diesel subsidy: Distribuonal eects of a CO2-based energy
tax reform. Wirtschasdienst. 2018;98(8):578–86.
33. Ruiz-Alsent M. Cosechadoras grano. Su adaptación a las cosechas. Rev Agric. 1983;52:497–502.
