Modelo matemático para determinar a rentabilidade das culturas no estado de Hidalgo

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v15i3.50771

Palavras-chave:

Rentabilidade das culturas, Modelos de otimização, Produtores agrícolas.

Resumo

O setor agrícola do estado de Hidalgo enfrenta diversos desafios decorrentes da volatilidade de preços e do declínio dos acordos comerciais relacionados à produção de cevada, cultura intimamente ligada à indústria cervejeira. Diante desse contexto, o objetivo deste estudo é avaliar a rentabilidade de culturas alternativas à cevada que possam auxiliar os produtores agrícolas na tomada de decisões. Para tanto, foram aplicados modelos de previsão de média móvel e suavização exponencial simples para estimar a produção anual de cevada, aveia, sorgo e trigo, bem como um modelo de otimização baseado em programação linear, considerando restrições de disponibilidade de terras agrícolas, disponibilidade de sementes e montante de investimento. O modelo proposto foi resolvido utilizando o software Lingo 19.0 e aplicado a municípios representativos do estado de Hidalgo, principalmente aqueles localizados na região serrana de Hidalgo. Os resultados obtidos indicam que culturas como sorgo e aveia representam alternativas viáveis ​​e rentáveis ​​para a região estudada, devido aos seus baixos custos de produção e à sua boa adaptação às condições climáticas e de irrigação da região, sem descartar completamente a produção de cevada nos municípios onde ela permanece estratégica. Conclui-se que a utilização de ferramentas de otimização é útil para apoiar a tomada de decisões visando melhorar a rentabilidade da produção agrícola nas terras altas, permitindo reduzir a dependência de uma única cultura e mitigar os riscos associados à incerteza do mercado.

Referências

Arias-Collaguazo, W. M., Castro-Morales, L. G., Maldonado-Gudiño, C. W., & Burbano-García, L. H. (2021). Análisis del modelo de optimización aplicado a la producción agrícola en la Asociación del Gobierno Autónomo Parroquial de Cahuasqui. Dilemas contemporáneos: educación, política y valores, 8(3).

Boghi, C. y Shitsuka, R. (2005). Aplicaciones prácticas con Microsoft Office Excel 2003 / Solver. Editora Érica.

Cámara de Diputados. (2025, 22 de abril). Minuta 027. Proyecto de decreto por el que se expide la Ley de Desarrollo Sustentable de la Cafeticultura (Oficio DGPL2P1A3072). https://www.diputados.gob.mx/LeyesBiblio/senclave/66/CS-LXVI-I-2P-27/01_minuta_027_22abr25.pdf

Céspedes-Sabogal, E. S. (2019). Modelo de optimización para la producción y comercialización de productos agrícolas en Colombia.

Chase, OA, Almeida, JFS y Morais, EC (2021). Programação matemática: optimización lineal y no lineal. Editora Dialétrica. ISBN-13: 978-6525201252.

Chopra, S., & Meindl, P. (2013). Supply chain management: Strategy, planning, and operation (5th ed.). Pearson Education.

Fideicomisos Instituidos en Relación con la Agricultura (FIRA). (2022). Avena BMF Chihuahua OI 2022–2023 [PDF]. https://www.fira.gob.mx/InfEspDtoXML/abrirArchivo.jsp?abreArc=102438

Fideicomisos Instituidos en Relación con la Agricultura (FIRA). (2024). Trigo GMF Coahuila de Zaragoza OI 2024–2025 [PDF]. https://www.fira.gob.mx/InfEspDtoXML/abrirArchivo.jsp?abreArc=124717

Fideicomisos Instituidos en Relación con la Agricultura (FIRA). (2025a). Cebada TMF Hidalgo PV 2025 [PDF]. https://www.fira.gob.mx/InfEspDtoXML/abrirArchivo.jsp?abreArc=126014

Fideicomisos Instituidos en Relación con la Agricultura (FIRA). (2025b). Sorgo TMF Puebla PV 2025 [PDF]. https://www.fira.gob.mx/InfEspDtoXML/abrirArchivo.jsp?abreArc=127628

Hartwich, F., & Kormawa, P. (2009). Value chain diagnostics for industrial development. United Nations Industrial Development Organization.

Heizer, J., Render, B., & Munson, C. (2020). Principios de Administración de Operaciones (12.ª ed.). Pearson: Estados Unidos.

Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. (2010). Introducción a la investigación de operaciones (9.ª ed.). McGraw-Hill: Estados Unidos.

Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: Principles and practice (2nd ed.). OTexts: Australia.

Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2019). Conociendo la industria de la cerveza. INEGI. https://www.inegi.org.mx/tablerosestadisticos/industria_cerveza/#Informacion_general

Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2021). Conociendo la industria de la cerveza (Colección de estudios sectoriales y regionales). https://www.inegi.org.mx/contenido/productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/702825198428.pdf

Kaplinsky, R., & Morris, M. (2016). Thinning and thickening: Productive sector policies in the era of global value chains. European Journal of Development Research, 28, 625–645. https://doi.org/10.1057/ejdr.2015.29

Lu, S., Liu, Y. S., Long, H. L., & Guan, X. L. (2013). Agricultural production structure optimization: a case study of major grain producing areas, China.

Montoya, R. (2025, 4 de mayo). Productores de Hidalgo y Modelo fijan precio de cebada; finaliza conflicto. La Jornada. https://www.jornada.com.mx/noticia/2025/05/04/estados/productores-de-hidalgo-y-modelo-fijan-precio-precio-de-cebada-finaliza-conflicto

Osaki, M., & Batalha, M. O. (2014). Optimization model of agricultural production system in grain farms under risk, in Sorriso, Brazil. Agricultural Systems, 127, 178-188.

Pereira AS et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [libro electrónico gratuito]. Santa María/RS. Ed. UAB/NTE/UFSM

Risemberg, RIC y cols. (2026). A importância da metodologia científica no desenvolvimento de artigos científicos. E-Acadêmica , 7 (1), e0171675. https://eacademica.org/eacademica/article/view/675 .

Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera. (2025). Producción agrícola: Cierre de la producción agrícola (1980–2022). https://nube.siap.gob.mx/cierreagricola/

Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera. (2025). Avance de siembras y cosechas: Resumen por estado. http://infosiap.siap.gob.mx:8080/agricola_siap_gobmx/ResumenProducto.do

Shaimardanovich, D. A., & Rustamovich, U. S. (2018). Economic-mathematical modeling of optimization production of agricultural production. Asia Pacific Journal of Research in Business Management, 9(6), 10-21.

Singh, A., & Panda, S. N. (2012). Development and application of an optimization model for the maximization of net agricultural return. Agricultural water management, 115, 267-275.

Taha, H. A. (2012). Investigación de operaciones (9ª ed.). Pearson Educación: México.

Valadez, A. (2023, 4 de diciembre). Grupo Modelo redujo compra de cebada en México; la trae de Australia. La Jornada. https://www.jornada.com.mx/2023/12/04/estados/029n1est

Vázquez-Alfaro, M., Aguilar-Ávila, J., & Palacios-Rangel, M. I. (2021). Cadena de valor de la industria cervecera en México. Nova Scientia, 13(27), 277–299. https://doi.org/10.21640/ns.v13i27.2778

VinePair Staff. (2024, July 22). These are the top 20 beer-producing countries in the world (2024). VinePair. https://vinepair.com/booze-news/top-20-beer-producing-countries-2024/

Publicado

2026-03-27

Edição

Seção

Ciências Agrárias e Biológicas

Como Citar

Modelo matemático para determinar a rentabilidade das culturas no estado de Hidalgo. Research, Society and Development, [S. l.], v. 15, n. 3, p. e7315350771, 2026. DOI: 10.33448/rsd-v15i3.50771. Disponível em: https://rsdjournal.org/rsd/article/view/50771. Acesso em: 2 abr. 2026.