MODELACIÓN MATEMÁTICA DE LA ANNONA
MURICATA (GUANÁBANA), PARA LA
INDUSTRIALIZACIÓN Y PREVENCIÓN DEL
MEDIO AMBIENTE EN EL ECUADOR
MATHEMATICAL MODELING OF ANNONA MURICATA
(GUANABANA), FOR INDUSTRIALIZATION AND
ENVIRONMENTAL PREVENTION IN ECUADOR
Erika Clara Casco Guerrero
Universidad Estatal Amazónica, Ecuador
Erika Alexandra Pazmiño Guzmán
Investigador Independiente, Ecuador
María Soledad Herrera
Investigador Independiente, Ecuador
Nancy Lema
Investigador Independiente, Ecuador
José Antonio Romero
Universidad Estatal Amazónica, Ecuador
Daniel Yánez
Investigador Independiente, Ecuador
pág. 3443
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i2.10770
Modelación Matemática de la Annona Muricata (Guanábana), para la
Industrialización y Prevención del Medio Ambiente en el Ecuador
Erika Clara Casco Guerrero 1
claracasco369@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-6603-6837
Universidad Estatal Amazónica. Pastaza
Ecuador
Erika Alexandra Pazmiño Guzmán
erikitapazmi1997@gmail.com
https://orcid.org/0009-0002-2675-0283
Investigador Independiente
Ecuador
María Soledad Herrera
msoledad1130@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0006-5664-9492
Investigador Independiente
Ecuador
Nancy Lema
pachayuyay@gmail.com
https://orcid.org/0009-0000-1769-5468
Investigador Independiente
Ecuador
José Antonio Romero
jromero@uea.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-7870-2908
Universidad Estatal Amazónica
Ecuador
Daniel Yánez
daniely2482@yahoo.es
https://orcid.org/0009-0002-3446-6186
Investigador Independiente
Ecuador
RESUMEN
Los productos hortofrutícolas de la Amazonía ecuatoriana, los cambios, tecnológicos, las
transformaciones actuales y las exigencias del mercado nacional e internacional, atribuyen a una
dinámica productiva a la normativa del CODEX STAN 237-2003. Y se enfoca en la modelación
matemática para resolver los problemas del aprovechamiento industrial que acarrean en el
comercio. Desarrollar la modelación matemática basado en parámetros de volumen, densidad,
peso de sus componentes principales de la fruta exótica entera con su categorización de la Annona
muricata (Guanábana), Nativa de Mesoamérica. Se desarrolló en el cantón y Provincia Pastaza,
considerando su potencial productivo y las Normas del Codex Alimentario y Colombiana I
CONTEC. La aplicación fue según la categorización, para el cálculo integral con balances de
masas, volumen y densidad mediante análisis estadístico obtenido. El modelo matemático fue en
base a sus categorías extra, primera, segunda y residuo de volumen y masa, obteniendo las medias
y el coeficiente de variación del 12.59% y con un margen confiabilidad del 99 % y con R2
ajustado del 77%. En relación con su volumen logrando la obtención de nueve fórmulas
matemáticas con todas sus constantes (26 33), y con una alta confiabilidad del 99%, para su
aprovechamiento industrial de esta materia prima, por parte de productores, comerciantes e
industriales y estudiantes interesado en esta investigación desarrollada en la Amazonía
ecuatoriana.
Palabras claves: Categoría, guanábana, modelación matemática, aprovechamiento
1
Autor principal
Correspondencia: claracasco369@gmail.com
pág. 3444
Mathematical Modeling of Annona Muricata (Guanabana), for
Industrialization and Environmental Prevention in Ecuador
ABSTRACT
The horticultural products of the Ecuadorian Amazon, the technological changes, the current
transformations and the demands of the national and international market, attribute a productive
dynamic to the regulations of CODEX STAN 237-2003. And it focuses on mathematical
modeling to solve the problems of industrial use that arise in commerce. Develop mathematical
modeling based on parameters of volume, density, weight of its main components of the whole
exotic fruit with its categorization of the Annona muricata (Soursop), Native to Mesoamerica.
Was developed in the Pastaza canton and Province, considering its productive potential and the
Standards of the Alimentary Codex and Colombian I CONTEC. The application was according
to the categorization, for the comprehensive calculation with mass, volume and density balances
through statistical analysis obtained. The mathematical model was based on its extra, first, second
and residual categories of volume and mass, obtaining the means and the coefficient of variation
of 12.59% and with a reliability margin of 99% and with an adjusted R2 of 77%. In relation to its
volume, achieving nine mathematical formulas with all its constants (26 33), and with a high
reliability of 99%, for the industrial use of this raw material, by producers, merchants,
industrialists and students. interested in this research developed in the Ecuadorian Amazon.
Keywords: Category, soursop, mathematical modeling, use
Artículo recibido 05 marzo 2024
Aceptado para publicación: 08 abril 2024
pág. 3445
INTRODUCCIÓN
En la actualidad los productos hortofrutícolas y la serie de transformaciones debido a las
exigencias en el mercado internacional, atribuyen a un nuevo sistema dinámico de la producción
y del consumo de fruta fresca a nivel mundial (C. Moreno et al., 2019).Debido a las propiedades
fisicoquímicas, nutricionales de sus compuestos activos, convirtiéndolos en productos
multifuncionales para el consumo de la salud humana con características comerciales (Cevallos
Macías, 2022).
El origen de la Annona muricata (guanábana), desde la época prehispánica, era conocida como
ilamatzapoti proveniente ilamati, una fruta Nativa de Mesoamérica. (Tomus I, 1753). Esta fruta
se ha ido extendiendo en la época española, y ha logrado conservarse hasta la actualidad, por su
producción. La Guanábana se cultiva en climas subtropicales desde las altitudes promedios de 0
800 m.s.n.m y con temperaturas promedio desde los 18 30°C, obteniendo excelentes
rendimientos productivos en estas condiciones climáticas (Leiva, 2018).
Las estrategias modernas del cultivo de la guanábana, permite el control de plagas y
enfermedades, como el manejo del programa para la producción de la fruta (Reyes et al., 2018),
con características botánicas: siendo un árbol o arbusto que mide de 3 a 8 m (hasta 10 m) de altura,
sus hojas son oblongo-elípticas a oblongo obovadas, de 6 a 12 cm de largo a 5 cm de ancho,
grababas, las flores son solitarias a lo largo de tallo, tres sépalos, ovalados, de menos de 5 mm de
largo; pétalos 6, los 3 exteriores son ovados, libres, gruesos, de 2 a 3 cm de largo, los tres
interiores, delgados y pequeños (Ramos S, 2016). Tiene un promedio de cuatro cosechas anuales,
crece en diferentes temporadas del año lo que ocasiona la sobre producción y una baja rentabilidad
(Silva Veas, 2022). En la postcosecha, el ablandamiento acelerado de la fruta se convierte en
problema para su almacenamiento y comercialización, partiendo de aquí el interés de realizar
estudios para el aprovechamiento industrial y que genera el interés para los productores de la
guanábana para obtener una alta rentabilidad y evitar pérdidas económicas en la producción de
esta fruta (Jiménez et al., 2017).
La guanábana debido a sus metabolitos funcionales exhibe propiedades antioxidantes gracias a la
presencia de vitamina C, que ayuda a combatir el estrés oxidativo y resguarda las células de los
pág. 3446
radicales libres. Además, estudios preliminares sugieren la posibilidad de propiedades
anticancerígenas en ciertos compuestos de la guanábana. La fruta también aporta beneficios al
sistema inmunológico. Asimismo, se ha sugerido que ciertos componentes son antiinflamatorios.
Según las características organolépticas, sabor, productivas (sabor), y nutricionales como
nutraceúticas, cromaticidad, brillo y por su contenido de azúcares y acidez de fruto son variables
importantes para su caracterización (Villarreal et al., 2020).
Crece en forma asociativa entre los diferentes frutales que se encuentra a nivel de la Amazonia
Ecuatoriana, por su naturaleza de la biodiversidad de nuestra amazonia, se resalta esta propiedad
de ser exótica, silvestre y colorida que puede usarse para la preparación de diferentes productos
agroindustrias (López & Rodríguez, 2022), como también puede comerse directamente como
fruta fresca (Balladares, 2016). La fruta entera tiene un peso promedio mínimo de 0.98 kg, y
máximo de 3.2 kg. De acuerdo con el potencial productivo de la guanábana que está entre los 0.8
y 2.5 kg son para consumo en interno, mientras que, cuando es de un peso superior su destino está
previsto para la industrialización. En México la proporción según su peso de pulpa, cascara,
semillas y el raquis juega un papel importante para la comercialización y para fines industriales
(Trujillo, 2018; Villarreal et al., 2020).
La guanábana ha experimentado un crecimiento notable en los últimos años, impulsado por su
creciente popularidad en los mercados internacionales. Esta fruta tropical no solo introduce
nuevos sabores y opciones dietéticas, sino que también se reconoce por sus cualidades
terapéuticas, que aportan beneficios para la salud. En Ecuador, diversas regiones contribuyen
significativamente a la producción de guanábana, siendo Guayaquil y Santa Elena las principales,
ubicadas en la región Costa, con aproximadamente 120 hectáreas de cultivo. Además de Manabí,
Esmeraldas, Santo Domingo y El Oro. En la región Amazónica, las plantaciones se concentran en
Pastaza y Napo, destacando el papel diverso del país en la producción y distribución de esta fruta
(Rochina Cambo, 2022). Ecuador importa cerca de 4,026,645.00 kg de anuales, esto se debe a
que las extensiones de cultivos que poseen son en promedio de 1 hasta 3 hectáreas, y a nivel
nacional con promedio total de 1500 ha en la actualidad se encuentra exportando cerca del 10%
al mercado internacional el rendimiento por hectárea de guanaba se encuentra en promedio de 17
pág. 3447
Tm (Reyes et al., 2018).
La importancia de la clasificación internacional y la estandarización del tamaño de la Guanábana
es muy necesaria para la industrialización, los requisitos mínimos que debía cumplir el producto
son: estar entero, sano (sin daños mecánicos, plagas ni enfermedades), limpio (sin materiales
extraños), con un color típico de la especie y variedad, de aspecto fresco, debe estar exento de la
humedad exterior anormal, de olores y sabores extraños, no exceder los límites máximos
permitidos internacionalmente del (Codex Alimentarius) en los niveles de plaguicidas. Y de
acuerdo con la clasificación: Los productos son separados por su grado de madurez, escogiendo
los frutos ya maduros para consumo inmediato o para almacenamiento y los productos deben ser
almacenados para que se maduren completamente. Con el fin de llevar a la clasificación de
acuerdo con su grado de calidad, tamaño o peso (FAO, 2000), según el Instituto de Normalización
del Ecuador solo muestra la clasificación en pulpas, jugos de frutas y otros (INEN, 2011).
El éxito en la comercialización de la guanábana se atribuye a sus destacadas características
fisicoquímicas y nutricionales, así como a la presencia de compuestos bioactivos, lo que la
consagra como un alimento funcional. La fruta no solo es apreciada por sus propiedades
saludables, sino también por sus excelentes atributos organolépticos(Verona et al., 2020). Hasta
la actualidad, la guanábana se encuentra clasificada pero aún no categorizada para su
comercialización sin la aplicación de modelos matemáticos específicos para su aprovechamiento,
especialmente en lo que respecta a la fruta fresca destinada a la exportación. La falta de una
categorización formal puede afectar la eficiencia en los procesos de comercialización y
exportación de esta fruta, subrayando la importancia de desarrollar modelos matemáticos que
faciliten una gestión más precisa y rentable, garantizando al mismo tiempo la calidad requerida
para su venta en los mercados internacionales. (Sabando et al., 2016).
Este estudio se enfocará en llevar a cabo la categorización y modelación matemática,
proporcionando herramientas esenciales para diversos campos científicos que aplican las
matemáticas en la resolución de problemas de naturaleza similar con objetivos industriales.
(Luquez et al., 2021). La categorización permitirá una clasificación más precisa, mientras que la
modelación matemática ofrecerá un marco analítico sólido para abordar cuestiones específicas
pág. 3448
relacionadas con la eficiencia y optimización en diversos sectores de la industria(D. B. Moreno
et al., 2021). La integración de la modelización matemática y herramientas digitales se revela
como una estrategia fundamental para agilizar el procesamiento y análisis preciso de datos. Este
enfoque se muestra especialmente valioso al buscar soluciones óptimas para resolver problemas
inherentes a los sistemas de producción, abarcando desde la obtención de las partes principales
hasta la eficiencia de la logística comercial. (Zapata, 2021).
Ante la creciente tendencia en la producción y procesamiento de guanábana, se evidencia la falta
de estudios que aborden la categorización y modelación matemática de esta fruta, centrándose en
aspectos como cantidad, volumen, densidad y peso de sus partes mediante el uso de cálculos
integrales. Este enfoque busca no solo categorizar la guanábana de manera más precisa, sino
también desarrollar modelos matemáticos que respalden su industrialización de manera
sostenible. La aplicación de estas herramientas pretende no solo optimizar los procesos
industriales, sino también contribuir a la preservación del medio ambiente. Este enfoque integral
pretende lograr un desarrollo sostenible en la región amazónica del Ecuador, beneficiando a la
población local.
METODOLOGÍA
El estudio se desarrolló en el cantón y provincia de Pastaza, se tomó en cuenta la altitud en un
rango que osciló entre los 550 y 960 metros sobre el nivel del mar, según los datos proporcionados
por el GPS. Además, se estableció una humedad relativa comprendida entre el 80% y el 90%,
junto con una temperatura promedio de 22°C. Estos parámetros fueron considerados una vez
seleccionada la zona de interés para la especie vegetal en estudio, proporcionando un marco
contextual esencial para el desarrollo de la investigación (INAMHI, 2023; Murillo et al., 2004;
Vargas et al., 2020); El levantamiento de información se realizó con el objetivo de realizar la
clasificación y categorización de acuerdo con las pautas establecidas por la Comisión del Codex
Alimentarius, un enfoque sistemático y estructurado que busca garantizar una recopilación precisa
de datos, (FAO & OMS, 2009).
Se implementó un método de muestreo por estratificación, en el cual se selecciode manera
aleatoria una extensión de 20,000 en la zona productiva. A partir de esta área, se extrajeron
pág. 3449
cinco muestras para cada categoría, incluyendo las de calidad extra, primera, segunda y tercera
del cantón Pastaza y cantón Palora, siguiendo las directrices de la Norma Colombiana aplicable
a la guanábana, para una representación adecuada de las diferentes categorías, proporcionando
datos significativos para el análisis y la clasificación (Organismo Nacional de Normalización en
Colombia, 2003).
El Método Investigación
Investigación Descriptiva y Exploratoria: Este estudio adopta un enfoque descriptivo con
orientación cuantitativa, ya que se recopilaron datos físicos y químicos de la guanábana con el
propósito de facilitar su clasificación y categorización. La recolección de esta información no solo
contribuirá a una comprensión más profunda de la fruta, sino que también permitirá ofrecer datos
precisos a la población consumidora de esta tropical (Sampiere et al., 2010).
Método de Recolección de Datos: A partir de artículos y libros relevantes, sirviendo como base
para llevar a cabo la caracterización física y química de la guanábana. La obtención de extractos,
tanto mediante observaciones directas en plantaciones como a través de entrevistas sobre el
potencial productivo, constituyó un componente esencial. Además, de regirse a la Comisión del
Codex Alimentarius para la clasificación, siguiendo esta una pauta reconocida
internacionalmente, como parte del proceso integral de categorización de la guanábana. (FAO &
OMS, 2009).
Método para la Modelación Matemática
Para abordar este caso, se construyó una base de datos siguiendo la metodología y clasificación
de la materia prima fresca de acuerdo con las normas del Codex Alimentarius (FAO & OMS,
2009) y las normas locales (INEN, 2005). La metodología propuesta por (Leiva, 2018) también
fue considerada, y la resolución se basó en la experimentación, incluyendo parámetros de
medición como volumen, peso y densidades de las diferentes partes de la guanábana (fruta entera,
pulpa, cáscara, semilla y raquis). El enfoque integrador de estos datos permitió realizar cálculos
para obtener las constantes de cada componente, creando así un modelo matemático propio para
cada categoría. Esta aproximación proporciona alternativas para comprender la producción de
cada componente de la fruta, identificar destinos industriales y permitir su aprovechamiento hasta
pág. 3450
de sus partes residuales.
Desarrollo y Nomenclatura de las Ecuaciones
Para este propósito del cálculo se planteó las siguientes ecuaciones a partir de las partes de la fruta
entera de la Guanábana. A base de su volumen y la masa que permitan calcular la densidad de la
fruta a través de la siguiente formula de balance de masas.
  (1)
Donde:
 
 
cascara= Volumen de la cascara de la 
semilla= Volumen de la semilla de la 
raquis= Volumen del raquis de la 
 (2)
Donde:
m=masa total de la fruta fresca




+ (3)
Donde:





pág. 3451
Integrando las partes de la fruta entera, para obtener las constantes de cada una de la fruta que
permita en su aprovechamiento industrial de las partes de la fruta y de esta manera conociendo
las cantidades con fines comercialización e industriales. Mediante las siguientes integrales.
󰇛
󰇜 (4)




 



 (5)
󰇛󰇜
󰇛󰇜
(6)
󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜+ 󰇛󰇜 (7)
Donde = integral


 


 


 


 


Se planteó las siguientes ecuaciones a partir de las partes de la fruta entera de la Guanábana. A
base de la masa y que permitan calcular a través del planteamiento de las integrales de las partes
de la fruta a través de la siguiente ecuación.
d  (8)






 

  (9)
󰇛󰇜

󰇛󰇜

󰇛󰇜

󰇛󰇜

(10)
󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (11)
Las propiedades del balance de masas a través del volumen utilizando la masa y la densidad para
conocer las constantes de esta a partir de la fruta entera de la Guanábana.
 (12)
pág. 3452
 󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (13)

(14)
 (15)
Todas las ecuaciones y la integrales antes dicha permitió la determinación de la cantidad
proporcional de los elementos correspondientes a la guanábana.
(16)
 (17)
(18)
 (19)
 (20)

 (21)
 (22)
Esta metodología fue desarrollada para obtener los resultados deseados para la transformación en
la producción agroindustrial.
Análisis Estadístico de los Datos de la Materia Prima Fresca
Para este propósito de la investigación de la fruta fresca según su categoría, se trabajó a partir de
las mediciones del tamaño, volumen, masa y densidad de las frutas que se muestreo en forma
representativa con el objetivo de sustentar las variables de estudio con cinco repeticiones para
obtener datos confiables del total; de la fruta fresca.
Se aplicó dos tipos de estadística descriptiva y la estadística Inferencial.
La media del valor promedio de todos los datos del potencial productivo fue tomada in SITU de
la fruta. Para conocer su peso real en fresco, posteriormente se utilizarán los gráficos de dispersión
que se procedió a trabajar con la herramienta Excel y pruebas de significancia de Regresión. A
través de los programas de STATA, SPSS y ESTATGRAPHICS Centurión, versión 16.0.0.C
nombre del archivo SWIN.exe. para la estimación o inferencia, y además cuantificar la
probabilidad y extrapolar las conclusiones (Gutiérrez Pulido & de la Vara Salazar, 2008). De esta
pág. 3453
manera ha permitido desarrollar el modelo matemático a través de las herramientas del cálculo
integral de volumen, masa y densidades entre las partes del componente de la fruta fresca y del
volumen total.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos de la guanábana pulpa (p), semilla (s), cáscara (c) y raquis (r) son los
siguientes:
Tabla 1. Media de volúmenes de las partes de la fruta de la Guanábana según la categoría
Según los volúmenes de la media de las partes de la Guanábana extraídos en la experimentación
según su categoría para conocer sus porcentajes y valores absolutos según sus características
comerciales y no comercial con fines industriales, seguidamente se muestra la tabla 2. La base
estadística del peso de sus partes.
Categoría
Detalle
V (cm3)
Porcentaje V (%)
Extra
Vp (cm3)
5628,40
82,54
Vc (cm3)
645,40
9,47
Vs (cm3)
329,60
4,83
Vr (cm3)
215,40
3,16
VTF
6818,80
100,00
Primera
Vp (cm3)
5299,20
83,85
Vc (cm3)
586,80
9,29
Vs (cm3)
267,00
4,22
Vr (cm3)
166,80
2,64
VTF
6319,80
100,00
Segunda
Vp (cm3)
4483,80
82,38
Vc (cm3)
548,40
10,08
Vs (cm3)
271,20
4,98
Vr (cm3)
139,40
2,56
VTF
5442,80
100,00
Residual
Vp (cm3)
3508,60
82,52
Vc (cm3)
356,76
8,39
Vs (cm3)
261,64
6,15
Vr (cm3)
125,00
2,94
VTF
4252,00
100,00
pág. 3454
Tabla 2. Análisis estadístico de los pesos de las partes de la Guanábana según su categoría
A partir del volumen y las masas de las partes se logró obtener las densidades de las partes según
su categoría como se menciona en las siguientes tablas 3 - 5. Y de la fruta entera tabla 6.
Tabla 3. Análisis estadístico para la obtención de la densidad de la semilla
Categoría
Detalle
Pulpa
(g)
Semilla
(g)
Cascára
(g)
Raquis
(g)
Extra
Min
5411,00
280,00
506,00
145,00
Max
5795,00
353,00
842,00
326,00
Mediana
5681,00
343,00
576,00
196,00
D. Estándar
153,17
33,57
138,38
67,11
Primera
Min
4728,00
225,00
466,00
135,00
Max
5198,00
292,00
644,00
197,00
Mediana
5041,00
255,00
582,00
150,00
D. Estándar
189,53
28,98
84,80
24,69
Segunda
Min
3810,00
256,00
412,00
118,00
Max
4489,00
287,00
568,00
145,00
Mediana
4389,00
256,00
558,00
135,00
D. Estándar
293,38
13,46
66,80
11,37
Residuo
Min
3102,00
186,00
255,00
85,00
Max
3437,00
295,00
340,00
130,00
Mediana
3222,00
274,00
291,00
126,00
D. Estándar
153,32
52,21
30,52
18,46
Categoría
Detalle
V(cm3)
m (g)
ρ(gr/cm3)
Extra
Min
235,00
280,00
0,85
Max
376,00
353,00
1,19
Mediana
346,00
343,00
0,99
D. Estándar
54,49
33,57
0,13
Primera
Min
231,00
225,00
0,87
Max
335,00
292,00
1,05
Mediana
243,00
255,00
0,97
D. Estándar
45,63
28,98
0,07
Segunda
Min
214,00
190,00
0,82
Max
350,00
287,00
1,03
Mediana
267,00
256,00
0,96
D. Estándar
50,18
36,37
0,08
Residuo
Min
195,00
169,00
0,84
Max
338,00
295,00
1,02
Mediana
269,20
274,00
0,91
D. Estándar
61,41
59,47
0,07
pág. 3455
Tabla 4. Análisis estadístico para la obtención de la densidad de la cáscara
Tabla 5. Análisis estadístico para la obtención de la densidad de la pulpa
Categoría
Detalle
V(cm3)
m (g)
ρ(gr/cm3)
Extra
Min
548
506
0,846
Max
995
842
1,115
Mediana
548
576
0,923
D. Estándar
196,19
138,38
0,099
Primera
Min
476
466
0,916
Max
676
644
0,989
Mediana
635
582
0,960
D. Estándar
93,438
84,795
0,030
Segunda
Min
432
412
0,835
Max
654
568
1,069
Mediana
562
558
0,993
D. Estándar
80,838
66,804
0,087
Residuo
Min
250,8
255
0,831
Max
356
340
1,016
Mediana
339
299
0,882
D. Estándar
43,199
30,236
0,073
Categoría
Detalle
V(cm3)
m (g)
ρ(gr/cm3)
Extra
Min
4723,00
5411,00
0,80
Max
7140,00
5795,00
1,20
Mediana
5733,00
5681,00
1,01
D. Estándar
996,65
153,17
0,16
Primera
Min
4786,00
4728,00
0,85
Max
5920,00
5198,00
1,00
Mediana
5272,00
5041,00
0,99
D. Estándar
405,97
189,53
0,06
Segunda
Min
4079,00
3810,00
0,81
Max
4692,00
4489,00
1,03
Mediana
4683,00
4389,00
0,96
D. Estándar
286,05
293,38
0,08
Residuo
Min
3350,00
3102,00
0,85
Max
3745,00
3437,00
1,02
Mediana
3446,00
3222,00
0,93
D. Estándar
179,91
153,32
0,06
pág. 3456
Tabla 6. Análisis estadístico para la obtención de la densidad del raquis
Categoria
Detalle
V(cm3)
m (g)
ρ(gr/cm3)
Extra
Min
165,00
145,00
0,88
Max
294,00
326,00
1,11
Mediana
203,00
196,00
0,97
D.estandar
47,53
67,11
0,08
Primera
Min
145,00
135,00
0,90
Max
191,00
197,00
1,03
Mediana
155,00
150,00
0,94
D.estandar
22,39
24,69
0,05
Segunda
Min
125,00
118,00
0,87
Max
158,00
145,00
1,05
Mediana
138,00
135,00
0,92
D.estandar
13,78
11,37
0,07
Residuo
Min
95,00
85,00
0,86
Max
146,00
130,00
1,02
Mediana
128,00
126,00
0,94
D.estandar
18,49
18,46
0,06
Tabla 7. Análisis estadístico para la obtención de la densidad de la fruta entera
Categoría
Análisis
V(cm3)
m (g)
ρ(gr/cm3)
Extra
Min
5800,00
6628,00
0,81
Max
8645,00
6960,00
1,15
Mediana
6830,00
6820,00
1,00
D. estándar
1162,23
139,83
0,14
Primera
Min
5820,00
5750,00
0,86
Max
7045,00
6126,00
0,99
Mediana
6202,00
6038,00
0,99
D. estándar
460,75
144,65
0,06
Segunda
Min
4850,00
4741,00
0,82
Max
5834,00
5458,00
1,03
Mediana
5670,00
5358,00
0,96
D. estándar
412,73
352,63
0,08
Residuo
Min
4000,00
3702,00
0,86
Max
4436,00
4067,00
1,02
Mediana
4400,00
4058,00
0,92
D. estándar
230,41
170,63
0,06
pág. 3457
Tabla 8. Análisis estadístico para la obtención de la densidad y porcentajes de la fruta entera
Categoría
Detalle
V (cm3)
Porcentaje
V(%)
m (g)
Porcentaje
m (%)
ρ(gr/cm3)
Extra
Vp (cm3)
5628,4
82,54
5667,40
83,20
1,01
Vc (cm3)
645,4
9,47
608,20
8,93
0,94
Vs (cm3)
329,6
4,83
322,20
4,73
0,98
vr (cm3)
215,4
3,16
213,80
3,14
0,99
VTF
6818,8
100,00
6811,60
100,00
1,00
Primera
Vp (cm3)
5299,2
83,85
5023,60
83,75
0,95
Vc (cm3)
586,8
9,29
560,20
9,34
0,95
Vs (cm3)
267
4,22
254,80
4,25
0,95
vr (cm3)
166,8
2,64
159,60
2,66
0,96
VTF
6319,8
100,00
5998,20
100,00
0,95
Segunda
Vp (cm3)
4483,8
82,38
4223,60
82,24
0,94
Vc (cm3)
548,4
10,08
530,40
10,33
0,97
Vs (cm3)
271,2
4,98
251,00
4,89
0,93
vr (cm3)
139,4
2,56
130,60
2,54
0,94
VTF
5442,8
100,00
5135,60
100,00
0,94
Residual
Vp (cm3)
3508,6
82,52
3261,80
82,72
0,93
Vc (cm3)
356,76
8,39
322,00
8,17
0,90
Vs (cm3)
261,64
6,15
241,80
6,13
0,92
vr (cm3)
125
2,94
117,40
2,98
0,94
VTF
4252
100,00
3943,00
100,00
0,93
Según el análisis de todos los datos de la información ya sistematizado en base al análisis
estadístico, de acuerdo con su categoría se muestra el modelo matemático tanto para volumen y
masa. Que nos permite realizar a la categorización de acuerdo con las normas del Codex
alimentario (FAO & OMS, 2009).
Tabla 9. Análisis de varianza del volumen de la fruta entera
Como se observa en la tabla 8 según el coeficiente del 12.59% y su margen del 99,99 %
confiabilidad y con R2 ajustado del 77%. Por esta razón se logró construir el siguiente modelo
matemático en relación con las categorías, del volumen desarrollando según la siguiente ecuación
para las constantes.
F.V.
SC
gl
CM
F
p-valor
Modelo
16750223,4
4
4187555,85
8,331929642
0,000954219
Categoría
16750223,4
4
4187555,85
8,331929642
0,000954219
Error
7538870,4
15
502591,36
Total
24289093,8
19
Cv=
12,59
r2
0,77
pág. 3458
Determinación de las constantes de volumen de la fruta entera:


  (23)
Tabla 10. Análisis para la obtención de las K constantes de la masa y del volumen
Esta es la ecuación para la categorización según su volumen.
 󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (24)
Según el análisis de esta información según la categorización de acuerdo con las normas del
Codex alimentario (FAO & OMS, 2009). En relación con la masa de las cuatro categorías y el
siguiente análisis de varianza.
Tabla 11. Análisis de varianza de la masa de la fruta entera
Como se observa en la tabla 11 según el coeficiente de variación 4,38%, basado en margen del
95% de confiabilidad y con R2 ajustado del 97%. Por esta razón se logró construir el siguiente
modelo según las categorías se ha desarrollado en base a todos los datos estadísticos promedios
se construyó la siguiente ecuación.
Esta es la ecuación para la categorización según su masa.
 󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (25)
Categoría
V (cm3)
m (g)
ρ(gr/cm3)
Unidad
k (v)
K (m)
Extra
6.818,80
6.811,60
1,00
1,00
0,299
0,311
Primera
6.319,80
5.998,20
0,95
1,00
0,277
0,274
Segunda
5.442,80
5.135,60
0,94
1,00
0,238
0,235
Residuo
4.252,00
3.943,00
0,93
1,00
0,186
0,180
Total
22833,4
21888,40
0,96
1
1,00
1,00
F.V.
SC
GL
CM
F
p-valor
Modelo
22755556,67
8
2844444,583
49,48369039
1,53E-07
Categoría
22614082,65
4
5653520,663
98,35208874
1,56E-08
Trata
0
0
0
Rep.
141474,02
4
35368,50417
0,61529204
0,660612737
Error
632307,13
11
57482,46667
Confiabilidad
95%
Total
23387863,8
19
CV=
4,38%
pág. 3459
Tabla 12. Análisis de varianza de la densidad de la fruta entera
Como se observa en la tabla 12 según el coeficiente del 1.87%, basado en margen del 99,9 %
confiabilidad y con R2 ajustado del 73%. Por esta razón se logró obtener las siguientes constantes
y modelos en relación con las categorías, del volumen y la masa, según su densidad de las partes
de la fruta según las categorías se ha desarrollado en base a todos los datos estadísticos promedios
con en relación con las siguientes ecuaciones.
Esta es la ecuación para categorización según las partes de fruta de acuerdo con su volumen.
 󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (26)
 󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (27)
 󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (28)
 󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (29)
Esta es la ecuación para categorización según las partes de fruta de acuerdo con su masa.
 󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (30)
 󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (31)
 󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (32)
 󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜󰇛󰇜 (33)
Como se muestra y encuentran desarrolladas las constantes según las fórmulas del cálculo
integral, que son específicas de acuerdo con las medias estadísticas de volumen con un margen
de confiabilidad del 99% de confianza y con un coeficiente de variación de 12.59% y su r
cuadrado del 77%; así de la masa con características del 95% de confiabilidad con el coeficiente
de variación con 4,38 y r cuadrado del 97% y la densidad de la fruta entera con una confiabilidad
del 99.9% de confianza con coeficiente de variación 1.87% y con su r cuadrado del 73%. Esta
F.V.
SC
GL
CM
F
p-valor
Modelo
0,01
7
0,001481429
4,66591676
0,009784179
Rep.
0
4
0,0002575
0,811023622
0,541768708
Trata
0,01
3
0,003113333
9,805774278
0,001503628
categoría
0
0
0
Error
0
12
0,0003175
Total
0,01
19
CV=
1,87%
pág. 3460
categorización está basada en las normas (FAO & OMS, 2009).
DISCUSIÓN
La categorización de Annona muricata (Guanábana), se lleva a cabo con las características
climatológicas de la región amazónica del Ecuador. Teniendo relación tal como muestran otras
investigaciones en relación con los cultivos y producción del país (SEPHU, 2010). Actualmente
cuenta con un área productiva de 2000 hectáreas cultivadas de guanábana de las cuales el 5%
corresponde al cultivo orgánico y con una producción que bordea de 20 tn/ha y en caso del cultivo
orgánico de 15 a 17 tn/ha anualmente (C. Moreno et al., 2019). Según los antecedentes históricos
la Anonáceas, es originaria de las regiones tropicales de América y el Caribe por su gran
potencialidad en la producción en consumo y materia prima fresca. Las provincias que se destacan
en la producción de guanábana son Guayas, Santa Elena, Manabí, el Oro, esmeraldas y en la
Amazonia ecuatoriana, Napo, Orellana y Pastaza con manejo tecnificado con un promedio de
1521 hectáreas siendo una materia prima que en la actualidad toma gran importancia en la
amazonia ecuatoriana debido a sus condiciones favorables de climas y suelos que les permite
cultivar y cosechar en forma continua anualmente (INIAP, 2022). En base a las muestras
obtenidas de esta información, nos permitimos desarrollar la metodología de cálculo integral para
plantear las ecuaciones y determinar las constantes de sus categorías tanto para volumen y masa,
con fines comerciales para la exportación, con una similitud a lo ocurre en la cadena de
producción agrícola del cacao (Tomalá, 2022) y similar a la pitahaya, para la subcategorías o
partes que integra la fruta entera, se partió de sus volumen y peso, de cada categoría en relación
a Pulpa (a), cascara (b), la semilla (c) y raquis (d) que se encuentra definida, por la letras del
abecedario, logrando obtener los modelos matemáticos para cada parte y según su categoría en
base a las medias estadísticas, con características semejantes para su aprovechamiento de la
cadena productiva de la guanábana de los tres eslabones principales producción, transformación
y comercialización (Anaya et al., 2020)
La importancia de la modelación matemática basada en el cálculo integral, está estrechamente
relacionada con el campo de la investigación y la tecnología como los desafíos a nivel del mundo
para racionalizar, mejorar y garantizar las normas o las categorías previstas la política
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agropecuaria a nivel local (Ministerio de Agricultura Ganadería Acuacultura y Pesca, 2016), la
educación juega un papel importante que permitirá contribuir en el desarrollo de la didáctica tanto
para estudiantes, productores y principalmente de servicio agroindustrial, con iguales similitudes
planteadas en el siguiente caso de la educación (Sandoval et al., 2022). Estos modelos
matemáticos fueron basados en los conceptos de balance de masas, volúmenes y densidades,
previa valoración estadística según el margen de confiabilidad del 99,9 % y con un R2 ajustado
del 96%, de esta manera garantizando los valores y sus constantes, basado en una metodología
similar a la modelación matemática de la ingeniería planteados por (Plaza, 2016).
Principalmente los análisis para la parte del residuo de la fruta, por sus características debemos
señalar que se ha tomado en cuenta, todo el componente de la fruta desde la pulpa, cáscara, semilla
y raquis donde se puede evidenciar la cantidad de residuo que sale de esta fruta, lo que concuerda
con estudios de la pitahaya (González et al., 2023)y así otras frutas similares como el caso de la
piña desarrollado para la industria (Capa, 2007). Como puede observar este objetivo fue basado
en todo el entorno de la producción de la Annona muricata (Guanábana), que beneficia tanto para
productores, comerciantes y la industria (SEPHU, 2010). Similar a la piña que desde tiempos
cuenta con todos los escenarios para su aprovechamiento industrial (Plaza, 2016). Con todos estos
antecedentes queda a disposición de todos los interesados hacer uso de esta información que se
encuentra basados en datos experimentales y análisis estadísticos, para el planteamiento de las
ecuaciones tanto para la categoría y sus partes de la fruta de la Annona muricata (Guanábana).
CONCLUSIONES
En el contexto de la Annona muricata (Guanábana), se destaca el Cantón y la provincia de Pastaza
como la productora de esta fruta. Dada esta distinción, nuestro objetivo se centró en la
implementación de cálculos integrales y análisis específicos para cada categoría de la guanábana
en esta región, con el propósito de proporcionar una comprensión detallada y precisa de sus
características y potencialidades en términos de producción y aprovechamiento.
La metodología del cálculo integral se centra en las variables de volumen y peso, junto con las
densidades respectivas para cada categoría de la guanábana. Este enfoque incorpora
detalladamente las diversas partes de la fruta entera, incluyendo pulpa, cáscara, semilla y raquis.
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A través de este proceso, logramos establecer ecuaciones precisas tanto para la categoría de
volumen como para la masa de los distintos componentes de la guanábana, proporcionando un
marco matemático robusto para el análisis detallado de cada elemento de la fruta.
La aplicación del cálculo integral a través de las ecuaciones seleccionadas resultó en la obtención
de constantes específicas para cada elemento en el modelo matemático, identificado en las
ecuaciones (17, 19 y 33). Estas estan desarrolladas a partir de balances de volúmenes y masas,
proporcionaron una comprensión detallada de las distintas partes de la guanábana, destacando su
utilidad tanto en aspectos comestibles como en residuos. La adaptabilidad del modelo a las
características del potencial productivo de la zona, especialmente en la Amazonia ecuatoriana,
permite un conocimiento profundo en la gestión más eficiente de la guanábana.
El análisis del modelo matemático emerge como un punto de referencia crucial para la cadena
productiva de la Guanábana, desempeñando un papel fundamental en la creación de una matriz
Excel. Esta herramienta beneficiará a productores, comerciantes e industriales al proporcionarles
una guía eficaz basada en modelos matemáticos, lo que les permitirá optimizar operaciones de
transformación y comercialización, evitando pérdidas de tiempo y recursos. La implementación
de esta herramienta contribuirá significativamente a una gestión más eficiente y rentable en toda
la cadena productiva de la Guanábana.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Anaya, J., Hernandez, M., Tafolla, J., Baez, R., Gutierrez, P., & Tiznado, M. (2020). La cadena
productiva de guanábana: una opción para el desarrollo económico en Compostela,
Nayarit. https://doi.org/10.24836/es.v31i57.1048
Acosta Santos , M. (2022). Investigación sobre la efectividad del ejercicio en la mejora de
la calidad de sueño en adultos mayores. Revista Científica De Salud Y Desarrollo
Humano, 3(2), 64-79. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v3i2.35
ANE. National Spectrum Agency. Resolution Number 442 of 22 August 2013. Available online:
https://normograma.mintic.gov.co/mintic/docs/resolucion_mintic_0963_2019.htm
Balladares, F. X. (2016). Análisis de las características físicas y organolépticas de dos variedades
de pitahaya amarilla (Selenecereus megalanthus) y roja (Hylocereus undatus) para la
pág. 3463
generación de una alternativa de consumo (mermelada).
http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/5420
Boza Calvo , R., & Solano Mena , S. (2021). Effectiveness Analysis of The Implementation of
The Strategy of Simulation in Education According to The Perception of The Facilitators
Involved in The Process as Of the Second Quarter Of 2016. Sapiencia Revista Científica Y
Académica , 1(1), 61-77. Recuperado a partir de
https://revistasapiencia.org/index.php/Sapiencia/article/view/14
Capa, M. (2007). La manipulación y el nivel de produccion de desperdicios generados en la
elaboración de piñas en rodajas (Ananas comosus L.) empacadas al vacío en la empresa
Ecuadelicias CIA. LTDA [Universidad Técnica de Ambato].
http://www.micip.gov.ec/utepi/Pina.pdf,
Cevallos Macías, K. L. (2022). Caracterización morfológica en el cultivo de pitahaya
(Hylocereus spp) en el Ecuador [Univesidad Técnica de Babahoyo].
http://dspace.utb.edu.ec/handle/49000/11373
FAO. (2000). Fichas técnicas. Productos frescos de frutas.
https://www.fao.org/3/au173s/au173s.pdf
FAO, & OMS. (2009). Codex Alimentarius - Higiene de los Alimentos - Textos Básicos - Segunda
Edición. https://www.fao.org/3/y1579s/y1579s00.htm
González, J. E., Campo, M. R., Mullo, P. S., Papue, J. C. C., Q, J. V. M., & G, E. C. C. (2023).
Modelación matemática de la hylocereus undatus (Haworth) D.R. Hunt (pitahaya) para el
aprovechamiento agroindustrial en el Ecuador. Ciencia Digital, 7(1), 4262.
https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v7i1.2424
Gutirrez Pulido, H., & de la Vara Salazar, R. (2008). Elementos de inferencia estadstica.
Análisis y Diseño de Experimentos, 45.
https://www.academia.edu/39828381/Analisis_y_Dise%C3%B1o_de_Experimentos_2ed_
Gutierrez
INAMHI. (2023). Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología. https://www.inamhi.gob.ec/
INEN. (2011). Reglamento Técnico Ecuatoriano RTE INEN 184 “Jugos, Concentrados,
pág. 3464
Néctares, Bebidas De Frutas Y Vegetales Y Refrescos.
INIAP. (2022). Informe de avances y resultados del I cuatrimestre 2022.
Jiménez, J. O., Balois, R., Alia, I., Juárez, P., Jiménez, E. I., Sumaya, M. T., Bello, J. E., Jiménez,
J. O., Balois, R., Alia, I., Juárez, P., Jiménez, E. I., Sumaya, M. T., & Bello, J. E. (2017).
Tópicos del manejo poscosecha del fruto de guanábana (Annona muricata L.). Revista
Mexicana de Ciencias Agrícolas, 8(5), 11551167.
https://doi.org/10.29312/REMEXCA.V8I5.115
Leiva, S. (2018). Annona muricata L. “guanábana” (Annonaceae), una fruta utilizada como
alimento en el Perú prehispánico. Arnaldoa, 25(1), 127140.
https://doi.org/10.22497/arnaldoa.251.25108
López, E., & Rodríguez, M. (2022). Elaboración y evaluación sensorial de galletas a base de
harina de cascara de pitahaya amarilla (Selenicereus Megalanthus) saborizada con albahaca
(Ocimum Basilicum) y romero (Rosmarinus Officinalis). MLS Health & Nutrition
Research, 1(1), 7181. https://orcid.org/0000-0001-5649-3711
Luquez, J., Pacheco, J., & Molinares, L. H. (2021). Modelización matemática desde la perspectiva
contextualizada. Revista Boletín Redipe, 10(8), 463480.
https://doi.org/10.36260/RBR.V10I8.1421
López Medina, P. A. (2022). La Protección de los Derechos de Autor en La Era Digital. Estudios
Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 2(1), 96-112.
https://doi.org/10.61384/r.c.a.v2i1.11
Ministerio de Agricultura Ganadería Acuacultura y Pesca. (2016). La política Agropecuaria.
Hacia el desarrollo territorial rural sostenible 2015-2025.
https://faolex.fao.org/docs/pdf/ecu183434.pdf
Moreno, C., Moreno, R., Pilamala, A., Molina, J., & Cerda, L. (2019). El sector hortofrutícola de
Ecuador: Principales características socio-productivas de la red agroalimentaria de la uvilla
(Physalis peruviana). Ciencia y Agricultura, 16(1), 3151.
https://doi.org/10.19053/01228420.V16.N1.2019.8809
Moreno, D. B., Rios, L. F. R., Galvez, L. F. P., Sanabria, C. H. O., & Ovalles, M. V. N. (2021).
pág. 3465
Relationship between air quality and incidence of respiratory diseases in communes 4, 6, 7
and 8 of the municipality of Cúcuta, Norte de Santander. INGENIERÍA Y
COMPETITIVIDAD, 23(2), e2029698. https://doi.org/10.25100/iyc.v23i2.9698
Murillo, C. R., Meza, O. ;, Cabrera, A. ;, & Manuel, J. (2004). Agronoma Costarricense.
Agronomía Costarricense, 28(1), 4755. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43628105
Machuca-Sepúlveda, J., López M., M., & Vargas L., E. (2021). Equilibrio ambiental precario en
humedales áridos de altura en Chile. Emergentes - Revista Científica, 1(1), 33-57.
Recuperado a partir de https://revistaemergentes.org/index.php/cts/article/view/3
Organismo Nacional de Normalización en Colombia. (2003). Norma técnica colombiana. NTC
3554- Norma para la Pitahaya. CODEX STAN. https://www.fao.org/fao-who-
codexalimentarius/shproxy/ar/?lnk=1&url=https%253A%252F%252Fworkspace.fao.org%
252Fsites%252Fcodex%252FStandards%252FCXS%2B237-2003%252FCXS_237s.pdf
Plaza, L. F. (2016). Modelación matemática en ingeniería. IE Revista de Investigación Educativa
de La REDIECH, 7(13), 4757.
http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2448-
85502016000200047&lng=es&nrm=iso&tlng=es
Ramos S. (2016). ‘“Propagación de Guanábana (Annona muricata) utilizando ANA (Ácido
Naftalenacético) y AIB (Ácido Indolbutírico) en el Cantón Quevedo año 2015.”
Universidad Técnica Estatal de Quevedo.
Reyes, J., Aceves, E., Caamal, J., & Alamilla, J. (2018). Producción de guanábana (Annona
muricata l.) En alta densidad de plantación, como alternativa para productores con
superficies reducidas. 11, 3742. https://core.ac.uk/download/pdf/249321062.pdf
Rochina Cambo, S. Y. (2022). Manejo agronómico del cultivo de guanábana (Annona muricata
L.), en el Ecuador. http://dspace.utb.edu.ec/handle/49000/13168
Sabando, A., Ugando, M., Cueva, E., Villalón, A., Mendoza, G., & Arias, J. (2016). Modelación
productiva y pronósticos de las ventas del cultivo de la pitahaya en Ecuador. Revista
Tecnología En Marcha, 29(8), 33. https://doi.org/10.18845/TM.V29I8.2983
Sampiere, R. H., Collado, C. F., & Lucio, P. B. (2010). Metodología de la investigación. 656.
pág. 3466
https://www.academia.edu/36750638/METODOLOGIA_DE_LA_INVESTIGACION_He
rn%C3%A1ndez_Fernandez_y_Babtista_5ta_Edicion
Sandoval, M. A., Leal, H. V., Chua, J. H., Nino, U. A. F., & Cruz, D. M. (2022). La didáctica del
cálculo integral: el caso de los procedimientos de integración The Didactic of Integral
Calculus: The Case of Integration Procedures A didática do cálculo integral: o caso dos
procedimentos de integração. 13. https://doi.org/10.23913/ride.v13i25.1245
SEPHU. (2010). CULTIVO DE LA GUANÁBANA Recomendaciones para solucionar problemas
de Floración, Cuajado y Aborto de Flores.
https://www.interempresas.net/FeriaVirtual/Catalogos_y_documentos/81972/046---
11.05.10---Cultivo-de-la-Guana--769-bana.pdf
Silva Veas, J. G. (2022). Manejo agronómico del cultivo de pitahaya (Hylocereus undatus) roja,
en Ecuador. http://dspace.utb.edu.ec/handle/49000/11984
Tomalá, R. (2022). "Modelado y simulación de la cadena de distribución con transbordo para la
producción agrícola del cacao (Theobroma cacao L.),en el cantón Santa Elena, Ecuador
[Universidad Estatal Península de Santa Elena].
https://repositorio.upse.edu.ec/bitstream/46000/8341/1/UPSE-TII-2022-0004.pdf
Tomus I. (1753). Species Plantarum.
https://www.biodiversitylibrary.org/item/84235#page/5/mode/1up
Trujillo, B. (2018). Propuesta de un plan de negocio para el procesamiento y comercialización
de pulpa de fruta natural en la localidad de Bosa en la ciudad de Bogotá - 10596/18235
[Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD].
https://repository.unad.edu.co/handle/10596/18235
Vargas, Y. B., Pico, J. T., Díaz, A., Sotomayor, D. A., Burbano, A., Caicedo, C., Paredes, N.,
Congo, C., Tinoco, L. A., Bastidas, S., Chuquimarca, J., Macas, J., & Viera, W. (2020).
Manual del Cultivo de Pitahaya para la Amazonía Ecuatoriana. Instituto Nacional de
Investigaciones Agropecuarias, 6. http://repositorio.iniap.gob.ec/handle/41000/5551
Verona, A., Urcia, J., & Paucar, L. M. (2020). Pitahaya (Hylocereus spp.): Cultivo, características
fisicoquímicas, composición nutricional y compuestos bioactivos. Scientia Agropecuaria,
pág. 3467
11(3), 439453. https://doi.org/10.17268/sci.agropecu.2020.03.16
Villarreal, J. M., Alia, I., Hernández, M. A., Hernández, E., Marroquín, F. J., Núñez, C. A., &
Campos, E. (2020). Caracterización in situ de guanábana (Annona muricata L.) en el
Soconusco, Chiapas, México. Revista Chapingo Serie Horticultura, 26(3).
https://doi.org/10.5154/r.rchsh.2020.05.008
Zapata, J. (2021). Propuesta de mejora en la gestión de producción y logística para incrementar
la rentabilidad de una curtiembre, Trujillo 2020. Universidad Privada Del Norte.
https://repositorio.upn.edu.pe/handle/11537/28781