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Author: JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO
Operación y evaluación de sistemas de riego presurizado
JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO (2000)
Tabla de contenido: 1. Descripción y selección de sistemas de riego presurizado – 2. Descripción de una bomba centrífuga – 3. Hidráulica básica de los sistemas de riego presurizado – 4. Diseño del sistema de riego – 5. Evaluación del sistema de riego.
1. Descripción y selección de sistemas de riego presurizado – 2. Descripción de una bomba centrífuga – 3. Hidráulica básica de los sistemas de riego presurizado – 4. Diseño del sistema de riego – 5. Evaluación del sistema de riego.
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Riego presurizado Operación y mantenimiento CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA
Juan Arista JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2009)
La gestión de la distribución de agua en los distritos de riego representa una actividad esencial para optimizar la calidad y oportnidad del servicio de riego a los usuarios. Esta actividad involucra el procesamiento de grandes volúmenes de información hidrométrica usando herramientas informáticas. En esta investigación se presenta la estructura e implementación de un algoritmo recursivo para realizar la integración de demdnas diarias de riego a diferentes niveles de operación de la red de distribución de un módulo de riego. El algoritmo fue incorporado al sistema informático de gestión de la distribución del agua de riego, denominado ISGE-MR. El algoritmo fue probado y validado con datos hidrométricos del módulo Santa Rosa del distrito de riego 075 El Fuernte, Sinaloa, México. La solución propuesta permite mejorar la confiabilidad e integridad del proceso de integración de demandas diarias de riego en una red de distribución.
The administration of water distribution in the irrigation districts represents an essential activity for optimizing the quality and opportunity of the irrigation service to users. This activity involves the processing of large volumes of hydrometric information using informatic tools. This investigation presents the structure and implementation of a recursive algorithm to carry out the integration of daily water demand at different operation levels of the distribution network of an irrigation module. The algorithm was
incorporated to the informatic system of administration of the distribution of irrigation water, denominated SIGE-MR. The algorithm was tested and validated with hydrometric data of the Santa Rosa module of irrigation district 075 El Fuerte, Sinaloa, México. The proposed solution permits the improvement of reliability and integrity of the process of integration of daily water demand in a distribution network.
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Riego Sistema de gestión Uso eficiente del agua INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Genome-enabled prediction using probabilistic neural network classifiers
JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO Jose Crossa Paulino Pérez-Rodríguez leonardo ornella (2016)
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Average Precision Bayesian Classifier Genomic Selection Machine Learning Algorithms Multi-Layer Perceptron Non-Parametric Mode CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENOMES MAIZE NERVOUS SYSTEM SINGLE NUCLEOTIDE POLYMORPHISM WHEAT GENETICS GENOTYPE ENVIRONMENT INTERACTION
Predicción de la evapotranspiración de referencia mediante redes neuronales artificiales
JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO ROCIO CERVANTES-OSORNIO WALDO OJEDA BUSTAMANTE IRINEO LORENZO LOPEZ CRUZ (2008)
La evapotranspiración de referencia (ETo) es una variable climática esencial para el cálculo de los requerimientos hídricos de los cultivos. Su previsión a corto plazo es importante para programar la distribución de volúmenes de agua en las zonas de riego. En este trabajo se presenta la aplicación de un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) tipo feedforward backpropagation para predecir la ETo a partir de datos diarios de temperatura del aire, radiación solar, humedad relativa y velocidad del viento. La arquitectura adoptada del modelo de RNA contiene cuatro neuronas en la capa intermedia, una neurona en la capa de salida y funciones de activación tangente hiperbólica en ambas capas. Este modelo fue aplicado a un conjunto de datos climáticos con cinco años de observaciones de la red agroclimática “Valle del Fuerte” del distrito de riego 075, localizada en el norte de Sinaloa, México. El algoritmo de entrenamiento supervisado de Levenberg-Marquardt permitió obtener un buen desempeño de la red en términos del error cuadrático medio y del coeficiente de determinación R2 para estimar la ETo en los diferentes escenarios considerados. Las predicciones de las RNA fueron comparadas con las predicciones de modelos de regresión lineal múltiple y lineal por partes; los resultados muestran que ambos modelos presentan niveles de ajuste muy similares a los datos experimentales.
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Evapotranspiración Requerimientos de riego Variables climáticas Distritos de riego Regresión no lineal Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA
Pronóstico del riego en tiempo real
WALDO OJEDA BUSTAMANTE JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO HELENE EMMI KARIN UNLAND WEISS (2000)
Este documento es producto de los trabajos realizados por el Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, durante la implantación del sistema de pronóstico del riego en tiempo real (SPRITER) en los distritos de riego 075 (río Fuerte) y 076 (Valle del Carrizo). El sistema SPRITER cuenta con una base de datos actualizada diariamente, con información de consumo de agua de los cultivos, padrón de cultivos, características hídricas de los suelos y geometría de las parcelas, características hidráulicas de la red de distribución (puntos de control y tomas granja), restricciones de volúmenes de agua y superficies por cultivo, demandas evapotranspirativas y precipitación. Estas dos últimas son estimadas por estaciones meteorológicas automatizadas que conforman una red agrometeorológica que monitorea las variables meteorológicas a intervalos de tiempo menores de una hora. Este proyecto fue apoyado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología.
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