Aplicación de la lógica difusa en la toma de decisiones para la sostenibilidad del suelo

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Eduardo Román Veitia Rodríguez

Resumo

En el presente trabajo se expone la aplicación de la lógica bor rosa o difusa, para identificar los tipos de suelos más afectados en un agrosistema, por el Mecanismo Central del Síndrome de Sobre-Utilización del Suelo, tomando como caso de estudio: la presencia de los síntomas del síndrome y el grado en que afectan el agrosistema: Finca “La Esperanza”, en la provincia de Camagüey, donde se empleó el modelo Big6. También se identifican doce tipos de suelos, los cuales son los más afectados por el Síndrome de Sobre-Utilización del Suelo, así como los síntomas con efecto de mayor alcance sobre estos suelos. La ejecución rigurosa de los diferentes pasos del método borroso empleado admitió seleccionar los suelos más afectados por los doce síntomas del Mecanismo Central del Síndrome de Sobre-Utilización del Suelo.

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Como Citar
Veitia Rodríguez, E. R. (2014). Aplicación de la lógica difusa en la toma de decisiones para la sostenibilidad del suelo. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 23(3), 31–36. Obtido de https://revistas.unah.edu.cu/index.php/rcta/article/view/301
Secção
Artículos Originales
Biografia Autor

Eduardo Román Veitia Rodríguez, M.Sc., Investigador

Centro de Ingeniería Ambiental de Camagüey. CITMA, Camagüey, TEL.262273, 261657.

Referências

BEEZDICEK, D. F.; PAPANDICK, R. I. & LAL, R.: Important of soil qualit y to health and sustainable land managmente, Wisconsin, USA. 1999.

BLUM, W. H.: Basic concepts: degradation, resilience and rehabilitation, CRC Press, Boca Raton, Florida, USA, 2003.

CASSEL-GINTZ, M. A.; LIIDIKE, M. K. B.; PETSCHEL- HELD, G.;REUSWIG, F.; PLIICH, M.; & LAMME, G: “Fuzzy logic based global assessment of the marginality of agricultural land use”, Climate Research, 8: 135-150, 2003.

DOUGLAS, M.: Sustainable Use of Agricultural soils, A Review of the Prerequisites for success or Failure Development and Environment and Environment Institute of Geography, Ed. University of Borne, Switzerland, 2000.

EISENBERG, M.; B. BERKOWITZ: El modelo Big6 para la solución de problemas de información. En: Diplomado de Gestión de la Información en Salud, Módulo I [en línea] 2005, Disponible en: http://www.eduteka.org/tema9.php [Consulta: mayo 18 2012].

GIL ALUJA, J: Elementos para una teoría de la decisión en la incertidumbre, Editorial Milladoiro, España, 1999.

HUFFMAN, E.; EILERS, R. G.; PADBURY, G.; WALL, G. & MACDONALD, K. B.: “Canadian agrienvironmental indicators related to land quality: integrating census and biophysical data to estimate soil cover, wind erosion and soil salinity”, Agriculture, Ecosystems & Environment 81: 113-123, 2000.

KAUFMANN, A. y GIL ALUJA J.: Técnicas operativas de gestión para el tratamiento de la incertidumbre, Editorial Hispano Europea S. A, España, 1987.

KAUFMANN, A. y GIL ALUJA J.: Las matemáticas del azar y de la incertidumbre, Editorial Centro de Estudios Ramon Areces, Madrid, España, 1990.

KAUFMANN, A. y GIL ALUJA, J: Introducción de la teoría de los subconjuntos borrosos a la gestión de las empresas, Editorial Milladoiro, España, 1993.

KOSKO, B.: Pensamiento borroso, Ed. Grijalbo Mondadori, Barcelona, España, 1993.

LAL, R.: “Methods for Assessment of Soil Degradation”, Advance in Soil Science, (0): 17-30, 2001.

TRILLAS, E.: Conjuntos borrosos, Ediciones Vicens, Barcelona, España, 1980.

TRILLAS, E. y GUTIERREZ RIOS, J.: Aplicaciones de la lógica borrosa, Ed. Consejo Superior de Investigaciones Científicas, Madrid, España, 1992.

YOSHINARI, Y.; PEDRYCZ, W.; & K, H.: “Construction of fuzzy models through clustering techniques, Fuzzy Sets and Systems, 54: 157-165, 1993.

ZADEH, L. A.: “Fuzzy Sets Information and Control”, Fuzzy Sets and Systems, 8: 338-353, 1965.

ZADEH, L. A.: “Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility”, Fuzzy Sets and Systems, 1: 3-28, 1978.

ZIMMERMANN, H. J.: Fuzzy sets and its applications, Publications Kluwer Nijhoff, Dordrecht, Southern Holland, 1985.