El objetivo de este estudio fue caracterizar las heladas meteorológicas, agronómicas y el impacto en el cultivo de alfalfa (Medicago Sativa L.) para la región Puno, mediante un análisis físico-estadístico de la información obtenida a partir de observaciones diarias de las temperaturas mínimas, máximas y precipitación pluvial provenientes de una red de 18 estaciones meteorológicas de un período de 17 años (1996/2013). El análisis de los datos de las estaciones meteorológicas agrupados con la técnica de análisis de conglomerados, produjo tres clústeres, determinándose la frecuencia anual y por período de heladas meteorológicas; la fecha promedio de ocurrencia de primera y última helada; y la duración del período libre de heladas tanto para heladas meteorológicas como agronómicas. La caracterización de las heladas indica una estrecha relación de la temperatura y ...

Andean highland soils contain significant quantities of soil organic carbon (SOC); however, more efforts still need to be made to understand the processes behind the accumulation and persistence of SOC and its fractions. This study modeled SOC variables—SOC, refractory SOC (RSOC), and the 13C isotope composition of SOC (d13CSOC)—using machine learning (ML) algorithms in the Central Andean Highlands of Peru, where grasslands and wetlands (‘‘bofedales’’) dominate the landscape surrounded by Junin National Reserve. A total of 198 soil samples (0.3 m depth) were collected to assess SOC variables. Four ML algorithms—random forest (RF), support vector machine (SVM), artificial neural networks (ANNs), and eXtreme gradient boosting (XGB)—were used to model SOC variablesusing remote sensing data, land-use and landcover (LULC, nine categories), climate topography, and sampled physi...