Pérdidas por intercepción de la vegetación y su efecto en la relación intensidad, duración y frecuencia (IDF) de la lluvia en una cuenca semiárida

ALVARO ALBERTO LOPEZ LAMBRAÑO CARLOS FUENTES RUIZ ENRIQUE GONZALEZ SOSA (2017, [Artículo])

Se cuantifica el componente hidrológico de la intercepción en vegetación semiárida y se evalúa el efecto en la relación

intensidad-duración-frecuencia de la precipitación. La intercepción se determina mediante la simulación de lluvias a diferentes intensidades sobre muestras con cubierta vegetal herbácea; se obtienen los componentes del balance hidrológico, como lámina precipitada, lámina escurrida, lámina almacenada en un espesor de suelo a un contenido de humedad inicial dado y lámina drenada. A partir de precipitaciones máximas, en 24 horas se obtienen las curvas intensidad-duración-frecuencia (IDF) de la precipitación para periodos de retorno de 2, 5, 10, 25, 50 y 100 años, estableciendo cuatro escenarios con diferentes cubiertas vegetales para evaluar el efecto del componente de la intercepción en dichas curvas.

Balance hídrico Modelación hidrológica Lluvias Simulación CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Modelación numérica de la circulación de la bahía de Todos Santos, B.C., México

Efraín Mateos Farfán Gabriela Colorado Ruiz (2017, [Documento de trabajo])

La modelación numérica fue la principal herramienta empleada en este trabajo. Para conocer la dinámica de la bahía de Todos Santos, se realizaron distintas corridas numéricas tanto del océano como de la atmósfera, con el modelo ROMS y WRF respectivamente. Para el caso de la modelación del océano, se incluyeron experimentos para conocer los efectos de baja frecuencia (viento sinóptico y Sistema de la Corriente de California) y altas frecuencias (mareas). En los experimentos realizados se encontró que las bajas frecuencias pueden generar variabilidad, en los campos de velocidad, de tres a cinco días a través de la propagación de una onda baroclínica que viaja desde la región de Punta Banda hasta la boca noroeste de la bahía. Para las altas frecuencias, se encontraron evidencias que la componente M2 de la marea es dominante en la región sur de la bahía, mientras que la brisa marina es importante en la región costera.

Hidrometeorología Modelación númerica CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Optimizing nitrogen fertilizer and planting density levels for maize production under current climate conditions in Northwest Ethiopian midlands

Kindie Tesfaye Dereje Ademe Enyew Adgo (2023, [Artículo])

This study determined the most effective plating density (PD) and nitrogen (N) fertilizer rate for well-adapted BH540 medium-maturing maize cultivars for current climate condition in north west Ethiopia midlands. The Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT)-Crop Environment Resource Synthesis (CERES)-Maize model has been utilized to determine the appropriate PD and N-fertilizer rate. An experimental study of PD (55,555, 62500, and 76,900 plants ha−1) and N (138, 207, and 276 kg N ha−1) levels was conducted for 3 years at 4 distinct sites. The DSSAT-CERES-Maize model was calibrated using climate data from 1987 to 2018, physicochemical soil profiling data (wilting point, field capacity, saturation, saturated hydraulic conductivity, root growth factor, bulk density, soil texture, organic carbon, total nitrogen; and soil pH), and agronomic management data from the experiment. After calibration, the DSSAT-CERES-Maize model was able to simulate the phenology and growth parameters of maize in the evaluation data set. The results from analysis of variance revealed that the maximum observed and simulated grain yield, biomass, and leaf area index were recorded from 276 kg N ha−1 and 76,900 plants ha−1 for the BH540 maize variety under the current climate condition. The application of 76,900 plants ha−1 combined with 276 kg N ha−1 significantly increased observed and simulated yield by 25% and 15%, respectively, compared with recommendation. Finally, future research on different N and PD levels in various agroecological zones with different varieties of mature maize types could be conducted for the current and future climate periods.

Maize Model Planting Density CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MAIZE MODELS SPACING NITROGEN FERTILIZERS YIELDS

Comparación entre un modelo hidrodinámico completo y un modelo hidrológico en riego por melgas

Comparison between a hydrodynamic full model and a hydrologic model in border irrigation

LEONID VLADIMIR CASTANEDO GUERRA HEBER ELEAZAR SAUCEDO ROJAS CARLOS FUENTES RUIZ (2013, [Artículo])

Con el fin de conseguir un manejo más eficiente del agua en la producción agrícola, se llevó a cabo una comparación entre el modelo hidrodinámico completo y el modelo hidrológico en riego por melgas. Para reducir las variaciones, originadas por diferencias en la lámina infiltrada, obtenidas con las ecuaciones de Green-Ampt y de Richards utilizadas en los modelos hidrológico e hidrodinámico completo, se realizó el ajuste del parámetro de succión en el frente de humedecimiento de la ecuación de Green-Ampt; con ello se reproduce el cambio de la lámina infiltrada obtenida con la ecuación de Richards. La comparación se efectuó a partir del análisis de los perfiles de flujo superficial y subsuperficial, que se presentan en el riego, y de la distribución final de la lámina infiltrada.

Hidrodinámica Modelos hidrológicos Modelación hidrológica Riego de superficie INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Big data, small explanatory and predictive power: Lessons from random forest modeling of on-farm yield variability and implications for data-driven agronomy

Martin van Ittersum (2023, [Artículo])

Context: Collection and analysis of large volumes of on-farm production data are widely seen as key to understanding yield variability among farmers and improving resource-use efficiency. Objective: The aim of this study was to assess the performance of statistical and machine learning methods to explain and predict crop yield across thousands of farmers’ fields in contrasting farming systems worldwide. Methods: A large database of 10,940 field-year combinations from three countries in different stages of agricultural intensification was analyzed. Random effects models were used to partition crop yield variability and random forest models were used to explain and predict crop yield within a cross-validation scheme with data re-sampling over space and time. Results: Yield variability in relative terms was smallest for wheat and barley in the Netherlands and for wheat in Ethiopia, intermediate for rice in the Philippines, and greatest for maize in Ethiopia. Random forest models comprising a total of 87 variables explained a maximum of 65 % of cereal yield variability in the Netherlands and less than 45 % of cereal yield variability in Ethiopia and in the Philippines. Crop management related variables were important to explain and predict cereal yields in Ethiopia, while predictive (i.e., known before the growing season) climatic variables and explanatory (i.e., known during or after the growing season) climatic variables were most important to explain and predict cereal yield variability in the Philippines and in the Netherlands, respectively. Finally, model cross-validation for regions or years not seen during model training reduced the R2 considerably for most crop x country combinations, while for wheat in the Netherlands this was model dependent. Conclusion: Big data from farmers’ fields is useful to explain on-farm yield variability to some extent, but not to predict it across time and space. Significance: The results call for moderate expectations towards big data and machine learning in agronomic studies, particularly for smallholder farms in the tropics where model performance was poorest independently of the variables considered and the cross-validation scheme used.

Model Accuracy Model Precision Linear Mixed Models CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MACHINE LEARNING SUSTAINABLE INTENSIFICATION BIG DATA YIELDS MODELS AGRONOMY

Chapter 11. Genomic insights on global journeys of adaptive wheat genes that brought us to modern wheat

deepmala sehgal Laura Dixon Diego Pequeno Jose Crossa Alison Bentley Susanne Dreisigacker (2024, [Capítulo de libro])

Hexaploid Wheat Adaptive Genes Novel Genomic Regions Gene-Based Modeling Process-Based Modeling Global Food Security CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA HEXAPLOIDY WHEAT QUANTITATIVE TRAIT LOCI MODELLING FOOD SECURITY

Análisis espectral de consumo doméstico de agua potable

Felipe Arreguin ALVARO ALBERTO ALDAMA RODRIGUEZ Velitchko Tzatchkov VICTOR HUGO ALCOCER YAMANAKA HECTOR ALEXIS ESPINOSA GAYOSSO (2009, [Artículo])

Una de las variables con mayor incertidumbre en su comportamiento dentro del análisis hidráulico de las redes de agua potable es el consumo de agua proveniente de los usuarios. Recientemente, se ha demostrado que el consumo en el ámbito domiciliario tiene un carácter estocástico y se han desarrollado diferentes metodologías que intentan representar esta variable. Sin embargo, no es posible definir con exactitud dos situaciones: 1) el grado de información que se pierde al muestrear la señal con cierto intervalo de registro y la posible presencia de enmascaramiento (aliasing); y 2) la frontera (rango) en el tiempo, en el cual pueden aplicarse estos procesos de agregación y desagregación temporal. El proceso basado en el análisis de Fourier se puede aplicar como herramienta de desagregación temporal y obtener el intervalo de registro óptimo de medición en campo. A partir de la metodología, se obtuvo que el rango de aplicación del esquema está entre los 240 y 1 segundos. En otras palabras, es posible medir con intervalo de registro hasta 240 segundos y recuperar información con intervalo de registro de un segundo. El método se validó con mediciones en campo de consumo doméstico realizadas en una ciudad mexicana.

Análisis espectral Consumo doméstico de agua Modelos estocásticos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Modelos ARX para predecir la temperatura del aire de un invernadero: una metodología

ARX models for predicting greenhouse air temperature: a methodology

Irineo López-Cruz ABRAHAM ROJANO AGUILAR WALDO OJEDA BUSTAMANTE RAQUEL SALAZAR MORENO (2007, [Artículo])

Se presenta un procedimiento para obtener un modelo dinámico lineal de autoregresión con variables exógenas (ARX) para predecir el comportamiento de la temperatura del aire en el interior de un invernadero. Los ARX son modelos matemáticos dinámicos derivados de la teoría de Identificación de Sistemas. Las variables de entrada del modelo fueron temperatura del aire, radiación solar, velocidad del viento afectando el área de ventilación del invernadero y humedad relativa, cuantificadas en una estación meteorológica ubicada a 700 m de un invernadero en Chapingo, Estado de México.

A procedure is presented for obtaining a dynamic linear model of auto-regression with exogenous variables (ARX) for predicting the behaviour of the air temperature inside a greenhouse. The ARX are dynamic mathematical models derived from the theory of Systems Identification. The input variables of the model were air temperature, solar radiation, wind velocity affecting the ventilation area of the greenhouse and relative humidity, quantified in a meteorological station located 700 m from a greenhouse in Chapingo, State of México.

Invernaderos Temperatura ambiental Modelos ARX INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Modelación hidrológica

FRANCISCO JAVIER APARICIO MIJARES (1990, [Artículo])

De la fórmula racional (Kuichling, 1889) al Sistema Hidrológico Europeo (Abbott et al., 1986a y 1986b; Bathurst, 1986a y 1986b) y modelos similares, la modelación hidrológica ha recorrido un largo trecho en el que se han desarrollado múltiples modelos, de muy diversas características, para resolver problemas sumamente variados. Quizá por la diversidad misma, los usuarios de los modelos suelen tener una tendencia natural a recurrir preferentemente a uno o algunos de ellos en sus aplicaciones, despreciando y aun fustigando el uso de los demás. En este trabajo se pretende mostrar lo negativo de estas actitudes, así como la utilidad de todos los tipos de modelos existentes. Para ello, se definirán, en primer lugar, los modelos que se usan en hidrología, así como el proceso mismo de modelación. Después, se hará una breve reseña de los que se han desarrollado en el último siglo y finalmente se criticarán las actitudes mencionadas.

Modelos hidrológicos Modelos matemáticos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Sistema de Pronóstico Automatizado de Oleaje

JOSE ANTONIO SALINAS PRIETO ROBERTO PADILLA HERNANDEZ René Lobato-Sánchez (2004, [Artículo])

Se sintetizan los procedimientos aplicados para implementar un sistema de pronóstico de viento y oleaje para el Golfo de México al que se le denominó POMA (Pronóstico de Oleaje con Modelos Acoplados). Este sistema está conformado por los modelos: MM5, WAM-PROMISE y SWAN, en sistemas de mallas anidadas. La validación del sistema se basó en comparaciones con boyas propiedad del Centro Nacional de Datos de Boyas. El proceso de anidamiento consistió en generar una malla que cubre la totalidad del Atlántico Tropical (hemisferio norte), donde se simularon vientos a diez metros de altura en relación con el nivel de la superficie (con el modelo MM5); esta información se transfiere al modelo de oleaje global WAM, que abarca aguas profundas, con el que simula en una malla interna el oleaje que a su vez contiene mallas internas, a las que se les transfiere condiciones iniciales y de frontera, para simular oleaje en aguas someras. El sistema POMA fue verificado mediante diversos eventos; en este artículo se muestran tres casos con características de viento diferentes: 1) situación de calma, 2) frente frío y 3) huracán. Los resultados se despliegan automáticamente en una página Web de acceso restringido, visualizándose dos mallas internas en costas mexicanas: Caribe y Golfo de México. El sistema tiene la capacidad de incorporar nuevas mallas anidadas en sitios con interés regional.

Viento Oleaje Modelos acoplados CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA