Innovative approaches to integrating gender into conventional maize breeding: lessons from the Seed Production Technology for Africa project

Rachel Voss Jill Cairns Michael Olsen Esnath Tatenda Hamadziripi (2023, [Artículo])

The integration of gender concerns in crop breeding programs aims to improve the suitability and appeal of new varieties to both women and men, in response to concerns about unequal adoption of improved seed. However, few conventional breeding programs have sought to center social inclusion concerns. This community case study documents efforts to integrate gender into the maize-focused Seed Production Technology for Africa (SPTA) project using innovation history analysis drawing on project documents and the authors’ experiences. These efforts included deliberate exploration of potential gendered impacts of project technologies and innovations in the project’s approach to variety evaluation, culminating in the use of decentralized on-farm trials using the tricot approach. Through this case study, we illustrate the power of active and respectful collaborations between breeders and social scientists, spurred by donor mandates to address gender and social inclusion. Gender integration in this case was further facilitated by open-minded project leaders and allocation of funding for gender research. SPTA proved to be fertile ground for experimentation and interdisciplinary collaboration around gender and maize breeding, and has provided proof of concept for larger breeding projects seeking to integrate gender considerations.

Crop Breeding On-Farm Trials Tricot CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENDER CROPS BREEDING ON-FARM RESEARCH SOCIAL INCLUSION CITIZEN SCIENCE MAIZE

Análisis de la dinámica del monzón de Norteamérica usando modelos globales y regionales

SALVADOR CASTILLO LIÑAN (2021, [Tesis de maestría])

Maestro en Ciencias y Tecnología del Agua - Hidrometeorología) -- Instituto Mexicano de Tecnología del Agua. Coordinación de Desarrollo Profesional e Institucional. Subcoordinación de Posgrado.

El Monzón de Norteamérica (NAM) es un sistema atmosférico intraestacional causante de aproximadamente el 70% de las precipitaciones anuales en el noroeste de México y suroeste de Estados Unidos. Su estudio utilizando modelos numéricos es un reto debido a la compleja dinámica asociada a la abrupta orografía y al contraste térmico océano-continente que contribuyen a su desarrollo durante el verano. A pesar de que la gran mayoría de los modelos globales del experimento CMIP5 (Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados), logran describir el periodo intraestacional de precipitaciones máximas sobre el dominio del NAM y reproducir su variabilidad espacial y temporal, se han identificado sesgos en las simulaciones con respecto a las observaciones y los datos de Reanálisis. Con el propósito de abordar estos sesgos, así como identificar y explicar el inicio-final del monzón, en este estudio se analiza el papel de los mecanismos entre la atmósfera, del continente y el océano, utilizando simulaciones numéricas regionales generadas con el modelo sueco RCA4 (Rossby Centre regional atmospheric model 4), el cual fue forzado con 10 modelos globales del CMIP5.

Monzón de Norteamérica Modelación numérica Precipitaciones INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Calibración de los modelos de pérdidas de suelo USLE y MUSLE en una cuenca forestal de México: caso El Malacate

Calibration of the USLE and MUSLE soil loss models in a Mexican forest watershed: El Malacate case study

JORGE VICTOR PRADO HERNANDEZ PEDRO RIVERA RUIZ FELIPE BENJAMIN DE LEON MOJARRO MAURICIO CARRILLO GARCIA ANTONIO MARTINEZ RUIZ (2016, [Artículo])

La cuantificación de la erosión hídrica de los suelos en cuencas hidrográficas sirve para conocer el grado de su deterioro y para implementar medidas de conservación que minimicen la pérdida del suelo. Dada la carencia de la información para cuantificar con precisión aceptable la erosión en México, es necesario estudiar su estimación con la información disponible mediante metodologías validadas con información experimental. Por tal motivo, el objetivo de este estudio fue calibrar los modelos USLE (EUPS o Ecuación Universal de la Pérdida del Suelo, por sus siglas en inglés) y MUSLE (EUPS modificada) en la microcuenca El Malacate, perteneciente a la cuenca del Lago de Pátzcuaro en Michoacán, México con información experimental de 2013.

Erosión del suelo Conservación del suelo Modelación hidrológica INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

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

Genomic selection: A tool for accelerating the efficiency of molecular breeding for development of climate-resilient crops

UTTAM KUMAR Rajeev Ranjan Kumar Philomin Juliana Sundeep Kumar (2022, [Artículo])

Genomic Selection Single-Trait Genomic Selection Multi-Trait Genomic Selection Genomic Estimated Breeding Value Climate-Resilient Crops CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MARKER-ASSISTED SELECTION CLIMATE CHANGE STRESS CLIMATE RESILIENCE CROPS ABIOTIC STRESS BIOTIC STRESS

Application of ammonium to a N limited arable soil enriches a succession of bacteria typically found in the rhizosphere

Yendi Navarro-Noya Marco Luna_Guido Nele Verhulst Bram Govaerts Luc Dendooven (2022, [Artículo])

Crop residue management and tillage are known to affect the soil bacterial community, but when and which bacterial groups are enriched by application of ammonium in soil under different agricultural practices from a semi-arid ecosystem is still poorly understood. Soil was sampled from a long-term agronomic experiment with conventional tilled beds and crop residue retention (CT treatment), permanent beds with crop residue burned (PBB treatment) or retained (PBC) left unfertilized or fertilized with 300 kg urea-N ha-1 and cultivated with wheat (Triticum durum L.)/maize (Zea mays L.) rotation. Soil samples, fertilized or unfertilized, were amended or not (control) with a solution of (NH4)2SO4 (300 kg N ha-1) and were incubated aerobically at 25 ± 2 °C for 56 days, while CO2 emission, mineral N and the bacterial community were monitored. Application of NH4+ significantly increased the C mineralization independent of tillage-residue management or N fertilizer. Oxidation of NH4+ and NO2- was faster in the fertilized soil than in the unfertilized soil. The relative abundance of Nitrosovibrio, the sole ammonium oxidizer detected, was higher in the fertilized than in the unfertilized soil; and similarly, that of Nitrospira, the sole nitrite oxidizer. Application of NH4+ enriched Pseudomonas, Flavisolibacter, Enterobacter and Pseudoxanthomonas in the first week and Rheinheimera, Acinetobacter and Achromobacter between day 7 and 28. The application of ammonium to a soil cultivated with wheat and maize enriched a sequence of bacterial genera characterized as rhizospheric and/or endophytic independent of the application of urea, retention or burning of the crop residue, or tillage.

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA AMMONIUM CROP RESIDUES WHEAT MAIZE TILLAGE SOIL

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

Editorial: Functional genomic approaches in molecular breeding for crop improvement

Philomin Juliana (2023, [Artículo])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DNA MARKER-ASSISTED SELECTION QUANTITATIVE TRAIT LOCI CROP IMPROVEMENT

A Novel Technique for Classifying Bird Damage to Rapeseed Plants Based on a Deep Learning Algorithm.

Ali Mirzazadeh Afshin Azizi Yousef Abbaspour_Gilandeh José Luis Hernández-Hernández Mario Hernández Hernández Iván Gallardo Bernal (2021, [Artículo])

Estimation of crop damage plays a vital role in the management of fields in the agricultura sector. An accurate measure of it provides key guidance to support agricultural decision-making systems. The objective of the study was to propose a novel technique for classifying damaged crops based on a state-of-the-art deep learning algorithm. To this end, a dataset of rapeseed field images was gathered from the field after birds¿ attacks. The dataset consisted of three classes including undamaged, partially damaged, and fully damaged crops. Vgg16 and Res-Net50 as pre-trained deep convolutional neural networks were used to classify these classes. The overall classification accuracy reached 93.7% and 98.2% for the Vgg16 and the ResNet50 algorithms, respectively. The results indicated that a deep neural network has a high ability in distinguishing and categorizing different image-based datasets of rapeseed. The findings also revealed a great potential of Deep learning-based models to classify other damaged crops.

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