Reflexiones sobre las causas que limitan el uso de humedales de tratamiento en México

ARMANDO RIVAS HERNANDEZ (2021, [Artículo])

DOI: doi.org/10.24850/b-imta-perspectivas-2021-09

Los humedales de tratamiento son sistemas de tratamiento de aguas residuales que, al emular los procesos de depuración existentes en los humedales naturales, disminuyen la carga contaminante presente en el agua a partir de un cuidadoso diseño ingenieril y una meticulosa construcción. Su uso se ha incrementado durante los últimos 20 años en todo el mundo, debido principalmente a que proporcionan un tratamiento económico, a que su mantenimiento es fácil, su operación sencilla y, sobre todo, son amables con el medio ambiente. En México constituyen el 8% de la infraestructura de tratamiento y su uso va en aumento (Conagua, 2019). Este tipo de humedales encuentran aplicación a nivel familiar, en unidades habitacionales, en zonas rurales y en ciudades medianas con espacio suficiente para su implementación, pues su principal limitante es la disponibilidad de terreno. Consisten en estanques poco profundos que contienen especies vegetales, las cuales realizan la depuración junto con los microorganismos en el agua.

Tratamiento de aguas residuales Humedales artificiales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Algunos aspectos interesantes de sistemas de humedales a escala de laboratorio y de banco en México

Petia Mijaylova Nacheva (2013, [Artículo])

Los países con economías emergentes como México, tanto desde el punto de vista económico como tecnológico encaran problemas de disposición de aguas residuales no tratadas o pobremente tratadas. Los humedales artificiales (HA) o construidos (HC) pueden representar una opción para sus comunidades rurales ya que integran procesos físicos, químicos y biológicos logrando la remoción de contaminantes presentes en las aguas residuales, pudiéndose utilizar una vez tratadas para uso agrícola o industrial. Se realizaron experimentos con reactores a escala de laboratorio y de banco para evaluar el papel que juegan las plantas acuáticas (Phragmites australis, Typha latifolia, Thalia geniculata) en la remoción de contaminantes medidos como demanda química de oxígeno soluble (DQOsoluble), conductividad eléctrica (EC), nitrógeno (N) y evaluando también potenciales de oxidación-reducción o redox (Eh), RA1,2, empleando controles sin macrofitas, RAa,b, todos empacados con escoria volcánica (i.e., tezontle en Náhuatl, la lengua azteca) con capas de diferentes granulometrías.

Humedales artificiales Tratamiento de aguas residuales Remoción de contaminantes INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Un gen para ti, un gen para mí: flujo genético entre parientes silvestres y plantas domesticadas

Mauricio Heredia Pech MARIANA CHAVEZ PESQUEIRA (2023, [Artículo])

El flujo genético se refiere al movimiento de genes entre individuos o poblaciones. En ocasiones puede darse también entre especies cercanamente emparentadas, como en el caso de las plantas domesticadas y sus parientes silvestres. Los parientes silvestres son de gran importancia para la seguridad alimentaria debido a su gran diversidad genética, que los convierte en una reserva natural de genes. Las consecuencias del flujo genético silvestre-domesticado dependerán de la intensidad y dirección en la que se muevan los genes, siendo la preocupación principal el riesgo que puede existir para el mantenimiento de la diversidad genética de los parientes silvestres.

CONSERVACION DISPERSION DIVERSIDAD GENETICA FUERZA EVOLUTIVA SELECCION ARTIFICIAL BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL

Inheritance of resistance to Fusarium verticillioides ear rot in maize inbred lines of southern, West and Central Africa origin

Abebe Menkir Cosmos Magorokosho Maryke Labuschagne (2022, [Artículo])

Ear-Rotting Fungi Artificial Inoculation CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MAIZE FUSARIUM PEST RESISTANCE BREEDING PROGRAMMES FUMONISINS

Estudio de la erosión costera en Cancún y la Riviera Maya, México

PEDRO ANTONIO GUIDO ALDANA ADRIANA MARIA RAMIREZ CAMPEROS SERGIO CRUZ LEON ARTURO BRUNO JUAREZ LEON (2009, [Artículo])

La zona turística de Cancún y la Riviera Maya, en el estado de Quintana Roo, constituye uno de los desarrollos turísticos más importantes de México. Debido a su ubicación geográfica, la región en estudio es altamente vulnerable a los ciclones tropicales. Mediante visitas técnica y el análisis de imágenes satelitales, especialistas del Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, de la Universidad Autónoma de México y del Instituto Politécnico Nacional se dieron a la tarea de estudiar las posibles causas de la erosión costera con el fin de proponer algunas soluciones. Para lograr tal objetivo, la zona turística se caracterizó de acuerdo con su problemática particular. El análisis de la información obtenida permite afirmar que las causas de la erosión son tanto naturales (interacción de procesos climáticos, meteorológicos, hidrodinámicos y sedimentarios con la morfología costera) como antropogénicas (ocupación de la duna litoral por parte de particulares, construcción desordenada de obras de protección). Pudo concluirse que las soluciones propuestas para detener la erosión costera deberían seleccionarse desde un punto de vista integral y además ser blandas, como lo es la alimentación artificial con arena.

Playas Erosión de playas Alimentación artificial de arena CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Estado del arte de la ingeniería climática

OLIVIA RODRIGUEZ LOPEZ RICARDO PRIETO GONZALEZ GABRIELA COLORADO RUIZ (2012, [Documento de trabajo])

El presente trabajo tiene como objeto conocer y evaluar diversas tecnologías en materia de ingeniería climática para la modificación artificial de la atmósfera en el ámbito internacional. Como resultado, se desarrolló un sitio web para la recopilación de información de las diferentes técnicas de modificación artificial del tiempo atmosférico y del clima.

Informes de proyectos Geoingeniería Modificación artificial del clima Métodos CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Red neuronal artificial base radial en la estimación de la evapotranspiración de referencia

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2012, [Artículo])

En la agricultura resulta importante conocer con cierto grado de anticipación algunas variables climáticas tal como la evapotranspiración de referencia, variable primordial en la planeación y distribución del recurso agua en los distritos de riego. En el presente trabajo se utilizaron métodos convencionales y modelos de redes neuronales artificiales, específicamente feedforward backpropagation, con las mismas variables de entradas que sus homólogos modelos empíricos, para estimación de la evapotranspiración de referencia, esto se realizó para la estación Santa Rosa 1 III AC, ubicada en el Distrito 075, Valle del Fuerte, Los Mochis, Sinaloa. Los resultados obtenidos mostraron que las redes neuronales artificiales representan una alternativa de modelo confiable en la estimación de la evapotranspiración de referencia.

Planificación del riego Distritos de riego Evapotranspiración Redes neuronales artificiales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Comparación de modelos para estimar la presión real de vapor de agua

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE Abel Quevedo Nolasco (2013, [Artículo])

La presión real de vapor de agua es una variable básica para estimar la evapotranspiración de los cultivos, uno de los componentes del ciclo hidrológico. Sin embargo, es difícil y cara de medir de forma directa, por lo que, en la práctica, se recurre a estimaciones basadas en la temperatura y relaciones sicrométricas. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de diferentes métodos convencionales para el cálculo de la presión real de vapor y compararlos con las estimaciones realizadas con dos tipos de redes neuronales artificiales: feedforward backpropagation y radial basis function. Se usaron datos meteorológicos de cuatro estaciones del Distrito 075, localizadas en el Valle del Fuerte, al norte de Sinaloa, México. Los resultados indican que la red neuronal artificial tipo radial basis function (escenario E4) mostró ser el mejor método en la estimación de la presión actual de vapor de agua.

Humedad atmosférica Déficit de presión de vapor Distritos de riego Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

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, [Artículo])

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.

Evapotranspiración Requerimientos de riego Variables climáticas Distritos de riego Regresión no lineal Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Comparison of Different Classifiers and the Majority Voting Rule for the Detection of Plum Fruits in Garden Conditions.

Razieh Pourdarbani Sajad Sabzi Mario Hernández Hernández José Luis Hernández-Hernández Ginés García_Mateos Davood Kalantari José Miguel Molina Martínez (2019, [Artículo])

Color segmentation is one of the most thoroughly studied problems in agricultural applications of remote image capture systems, since it is the key step in several different tasks, such as crop harvesting, site specific spraying, and targeted disease control under natural light. This paper studies and compares five methods to segment plum fruit images under ambient conditions at 12 different light intensities, and an ensemble method combining them. In these methods, several color features in different color spaces are first extracted for each pixel, and then the most e

ective features are selected using a hybrid approach of artificial neural networks and the cultural algorithm (ANN-CA). The features selected among the 38 defined channels were the b* channel of L*a*b*, and the color purity index, C*, from L*C*h. Next, fruit/background segmentation is performed using five classifiers: artificial neural network-imperialist competitive algorithm (ANN-ICA); hybrid artificial neural network-harmony search (ANN-HS); support vector machines (SVM); k nearest neighbors (kNN); and linear discriminant analysis (LDA). In the ensemble method, the final class for each pixel is determined using the majority voting method. The experiments showed that the correct classification rate for the majority voting method excluding LDA was 98.59%, outperforming the results of the constituent methods.

remote sensing in agriculture artificial neural network hybridization environmental conditions majority voting plum segmentation INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS