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The impact of 1.5 °C and 2.0 °C global warming on global maize production and trade
Wei Xiong Tariq Ali (2022, [Artículo])
Future Climate Scenario Data Yield Reduction Risk CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CLIMATE CHANGE GREENHOUSE EFFECT MAIZE MITIGATION SIMULATION ACCLIMATIZATION ADAPTATION GLOBAL WARMING
Dating of recent sediments using radioactive isotopes in the Rio Verde, Oaxaca state, Mexico
José Alfredo González Verdugo EDITH ROSALBA SALCEDO SANCHEZ MARIA JOSELINA CLEMENCIA ESPINOZA AYALA MANUEL MARTINEZ MORALES (2013, [Artículo])
Con objeto de conocer la evolución de los procesos sedimentarios en la parte baja del río Verde, Oaxaca, se realizaron mediciones en dos núcleos de sedimentos. El fechado y determinación de la tasa de sedimentación, se realizó utilizando los isótopos radioactivos Plomo-210 y Cesio-137, que sirven como indicadores de períodos de deposición de los últimos 100 años. La velocidad de sedimentación en el Río Verde obtenida por medio del isótopo Pb -210 es 0.69 a 0.89 cm/año. Por otro lado, la velocidad de sedimentación en la zona de estudio mediante el isótopo Cs-137 es del orden de 0.61 cm/año y 0.87 cm/año. El método de Cesio-137 proporciona marcadores distintivos de eventos, mientras que el método de Plomo-210 proporciona pendientes de concentración, que al aplicarse de manera conjunta proporcionan una validación de ambos métodos. En este estudio, los dos métodos coinciden en los valores de sedimentación para la zona del Río Verde. Los resultados de este trabajo permiten conocer la dinámica de los procesos de transporte de sedimentos en la zona, información que resulta útil para la planeación de obras hidráulicas y estimación de los impactos ambientales, así como la implementación de las medidas de mitigación correspondientes.
Sedimentación Datación Isótopos radiactivos Marcadores Morfología de ríos CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA
Escenarios futuros de eventos extremos de precipitación y temperatura en México
Future changes of precipitation and temperature extremes in Mexico
Ernesto Ramos Esteban (2024, [Tesis de maestría])
Diferentes estudios a escala mundial indican un incremento en frecuencia de eventos climáticos extremos debido al calentamiento global y sugieren que podrían intensificarse en el futuro. El objetivo de este trabajo es analizar los posibles cambios de 12 índices climáticos extremos (ICE) de precipitación y temperatura en 15 regiones de México, el sur de los Estados Unidos y Centroamérica para un período histórico (1981-2010), un futuro cercano (2021-2040), un futuro intermedio (2041-2060) y un futuro lejano (2080-2099). Se utilizó el reanálisis ERA5 como referencia en la evaluación histórica de los modelos climáticos globales (MCG) y para las proyecciones se analizaron los ICE de diez MCG del Proyecto de Intercomparación de Modelos Climáticos, fase 6 (CMIP6), de acuerdo con dos escenarios de Vías Socioeconómicas Compartidas (SSPs), uno de bajas emisiones (SSP2-4.5) y otro de altas emisiones (SSP3-7.0). Los MCG reproducen muy bien los índices extremos de temperatura histórica y los días consecutivos secos, pero subestiman la lluvia promedio y la lluvia extrema en las zonas más lluviosas desde el centro de México hasta Centroamérica. Históricamente, se observaron tendencias positivas de las temperaturas extremas (TXx y TNn) en todas las regiones, pero sólo en algunas regiones fueron significativas, mientras que los índices de lluvia extrema (R95p, R10mm y R20mm) presentaron tendencias negativas, pero pequeñas. Las proyecciones indican que las temperaturas extremas podrían seguir incrementándose en el futuro, desde 2° C hasta 5° C a mitad y final de siglo, respectivamente. La contribución de la precipitación extrema arriba del percentil 95 (R95p) se podría incrementar entre un 10 % y 30 %, especialmente en la región subtropical, mientras que la precipitación podría disminuir en las regiones tropicales. Este estudio es el primero que analiza los cambios futuros de índices extremos del CMIP6 a escala regional (en 15 regiones) de México, el sur de Estados Unidos y Centroamérica.
Global-scale studies indicate an increase in the frequency of extreme weather events due to global warming and suggest that they could further intensify in the future. This study aims to assess potential changes in 12 extreme climate indices (ECI) related to precipitation and temperature in 15 regions in Mexico, the southern United States, and Central America for different periods: a historical period (1981-2010), a near future (2021-2040), an intermediate future (2041-2060), and a far future (2080-2099). The ERA5 reanalysis was used as a reference for the historical evaluation of global climate models (GCMs), and ECI from ten GCMs of phase 6 (CMIP6) from the Coupled Model Intercomparison Project were employed for the projections and examined under two Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) scenarios, one characterized by low emissions (SSP2-4.5) and another representing high greenhouse gas emissions (SSP3-7.0). The GCMs reproduce historical extreme temperature indices and consecutive dry days very well. However, they underestimate average and extreme rainfall from central Mexico to Central America in the wetter areas. Historically, positive trends in extreme temperatures (TXx and TNn) were observed across all regions. However, statistical significance was only present in certain regions, while extreme rainfall indices (R95p, R10mm, and R20mm) exhibited small negative trends. The projections suggest that extreme temperatures could continue to increase in the future, from 2°C to 5°C by the mid and late century, respectively. The contribution of extreme precipitation above the 95th percentile (R95p) could increase by 10% to 30%, particularly in the subtropical regions, while precipitation might decrease in tropical regions. This study is the first to analyze future changes in extreme indices from CMIP6 at a regional scale (across 15 regions) in Mexico, the southern United States, and Central America.
Centroamérica, CMIP6, escenarios SSP, extremos climáticos, intercomparación de modelos climáticos, México Central America, climate extremes, CMIP6, intercomparison of climate models, Mexico, SSP scenarios CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO OCEANOGRAFÍA OCEANOGRAFÍA FÍSICA (VE R 5603 .04) OCEANOGRAFÍA FÍSICA (VE R 5603 .04)
Mesut KESER fatih ozdemir Pietro Bartolini (2022, [Artículo])
Germplasm Exchange International Nurseries Multi-Locations CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WINTER WHEAT BREEDING GERMPLASM YIELDS DATA
Andrea Gardeazabal (2023, [Documento de trabajo])
This report describes the process carried out a pilot project to evaluate a scalable disruptive approach to integrating data for agronomy research that also incentivizes sustainable production and enables traceability using open data sharing protocol with self-sovereign identity (SSI).
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DIGITAL TECHNOLOGY DATA AGRICULTURAL RESEARCH
Product development for Eastern Africa: EA-PP1
Berhanu Tadesse Ertiro Aparna Das Yoseph Beyene Dan Makumbi Manje Gowda Suresh L.M. Anani Bruce Walter Chivasa Vijay Chaikam Juan Burgueño Prasanna Boddupalli (2023, [Objeto de congreso])
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA PRODUCT DEVELOPMENT TESTING DATA MAIZE
Paresh Shirsath Dakshina Murthy Kadiyala (2022, [Artículo])
Rainfall Datasets Satellite Rainfall Estimates CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA RAIN RAINFED FARMING DATA SATELLITES
Digital artifacts reveal development and diffusion of climate research
Bia Carneiro Tek Sapkota (2022, [Artículo])
Accessible Knowledge Impact of Outputs Traditional Bibliometric Analyses Hyperlink Analysis CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CLIMATE DIFFUSION MAIZE MINING ORGANIZATION SOCIAL MEDIA SOCIAL NETWORK ANALYSIS WHEAT TEXT MINING
Towards gender-inclusive innovation: Assessing local conditions for agricultural targeting
Diana E. Lopez Romain Frelat Lone Badstue (2022, [Artículo])
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA AGRICULTURE CLIMATE FEMALES GENDER HUMANS GENDER EQUALITY
Multi-trait, multi-environment deep learning modeling for genomic-enabled prediction of plant traits
Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa Francisco Javier Martin Vallejo (2018, [Artículo])
Deep Learning Genomic Prediction Bayesian Modeling Shared Data Resources CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BAYESIAN THEORY RESOURCES DATA BREEDING PROGRAMMES