Resumen:
CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. Cocoa cultivationinEcuadorfacessignificantlossesduetofungaldiseasessuchas
frosty podrot(Moniliophthoraroreri)andblackpoddisease(Phytophthorapalmivora),whichare
promoted byhumidclimaticconditions.Thelackofaccurateforecastslimitsfarmers’abilityto
anticipate outbreaksandimplementtimelypreventivemeasures.Thepurposeofthisprojectisto
provide anR-basedtoolthatautomatestheconstructionandevaluationofmultivariate
forecasting models,integratingclimaticandsanitarycovariatestoimproveagricultural
decision-making. ARIMA,SARIMA,ARIMAX,SARIMAX,VARMA,VARMAX,ETS,andProphet
models areconsideredandappliedinRShiny,usingdatacleaning,imputation,and
rolling-window cross-validation,andevaluatedwithRMSE,MAPE,AIC,andTheil’sU.Including
covariates suchasprecipitationenhancesforecastaccuracycomparedtounivariatemodelsand
generates morerobustpredictionsforthepreventivemanagementoffungaldiseases.
Keywords: cocoa, fungaldiseases,timeseriesmodels,RShiny
Descripción:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. El cultivodecacaoenEcuadorenfrentapérdidassignificativasporenfermedades
fúngicas comomoniliasis(Moniliophthora roreri) yfitóftora(Phytophthora palmivora), favorecidas
por condicionesclimáticashúmedas.Laausenciadepronósticosprecisoslimitalacapacidadde
los agricultoresparaanticiparbrotesyaplicarmedidaspreventivasdemaneraoportuna.El
propósito deesteproyectoesproporcionarunaherramientaenRqueautomaticelaconstrucción
y evaluacióndemodelosdepronósticomultivariantes,integrandocovariablesclimáticasy
sanitarias, conelfindemejorarlatomadedecisionesagrícolas.SeconsideranmodelosARIMA,
SARIMA, ARIMAX,SARIMAX,VARMA,VARMAX,ETSyProphet,aplicadosenRShiny,
utilizando limpiezadedatos,imputaciónyvalidacióncruzadaconventanasmóviles,evaluando
RMSE, MAPE,AICyTheil’sU.Lainclusióndecovariablescomolaprecipitaciónpermite
optimizar laprecisiónfrenteamodelosunivariadosygenerarpronósticosmásrobustosparala
gestión preventivadeenfermedadesfúngicas.
