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LUIS ALBERTO OLVERA VARGAS (2016, [Tesis de doctorado])
CARLOS FUENTES RUIZ FELIPE BENJAMIN DE LEON MOJARRO Heber Saucedo jean-yves parlange (2004, [Artículo])
Se ha estudiado el comportamiento en tiempos muy cortos de las ecuaciones de Saint-Venant y de Richards en su acoplamiento para describir la fase de avance del riego por gravedad en melgas. En particular, se ha establecido la evolución en el tiempo de la fuerza de fricción. Asimismo, se han analizado las leyes potenciales de resistencia hidráulica que pueden ser utilizadas en el acoplamiento. Además de estudiar la ley fractal de resistencia hidráulica desarrollada por Fuentes (1992, 1994) y utilizada por Fuentes y Vauclin (1994) en el riego por gravedad. La característica principal de esta ley es que las potencias de la pendiente de fricción (d) y del radio hidráulico (b) están relacionados por b=3d-I y además d=D/3, donde D es una dimensión fractal de masa (Mandelbrot, 1983). Esta ley incluye como casos particulares las leyes extremas de Poiseuille y Chézy, la ley de Hazen-Williams y la de Prandtl-Blasius. El análisis en tiempos muy cortos permite concluir que esta ley es adaptable a una gran familia de funciones del caudal de riego impuestas como condición de frontera en la cabecera de la melga. También se ha estudiado la ley potencial de resistencia hidráulica con d y b independientes, la cual contiene la ley de Manning-Strickler. Se ha mostrado que la ley sólo es aplicable en el acoplamiento para una familia muy limitada de funciones del caudal de riego. En particular, no es aplicable cuando el caudal de riego es una constante. Si esta ley se utilizada, sus parámetros dependen de las condiciones de frontera e implica que la evolución de la lámina de riego en tiempos muy cortos dependa del caudal de riego, lo cual contradice el resultado obtenido a través de la ecuación de Richards, de que esta evolución es independiente del caudal de riego. Esta ley potencial, con la de Manning-Strickler incluida, no debe ser utilizada en el acoplamiento de las ecuaciones de Saint-Venant y de Richards del riego por gravedad. En otros términos, la ley potencial que debe utilizarse en el acoplamiento de las ecuaciones es la ley fractal de resistencia hidráulica.
Riego por gravedad Resistencia hidráulica CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA
Cuándo y cuánto regar: anexo técnico
JUAN ENCISO MEDINA (1993, [Libro])
Tabla de contenido: Introducción -- 1. El balance hídrico -- 2. Características del cultivo que deberán considerarse para determinar los requerimientos de riego -- 3. Características del suelo que deberán considerarse para determinar los requerimientos de riego -- 4. Determinación de la evapotranspiración del cultivo de referencia -- 5. Evapotranspiración del cultivo -- 6. Determinación de la lluvia efectiva -- 7. Determinación de las contribuciones del subsuelo -- 8. Cálculos de las láminas brutas de riego en la parcela -- 9. Cálculos de las láminas de lavado de sales -- 10. Determinación de la frecuencia de riego -- 11. Determinación de la frecuencia de riego utilizando información en tiempo real -- 12. Determinación del contenido de humedad con el método de tacto y la apariencia -- 13. Determinación de cuándo y cuánto regar por medio del tensiómetro -- 14. Determinación de cuándo y cuánto regar por medio de los bloques de yeso -- 15. Determinación de cuándo y cuánto regar por medio del método gravimétrico.
El determinar cuándo y cuánto regar adecuadamente permite mejorar los rendimientos del cultivo, aumentar las ganancias y hacer un uso más eficiente del agua y de la energía. Regar adecuadamente significa evitar el riego en exceso y el riego deficiente. Cuando el riego se aplica en exceso, el agua se percola arrastrando los fertilizantes fuera de la zona de las raíces y aumentando los costos de fertilización y de bombeo: además, el oxígeno del suelo disminuye produciendo pudriciones en la raíz, y el proceso de ensalitramiento en suelos con mal drenaje se acelera. Cuando el riego no es suficiente la planta se estresa y el rendimiento disminuye. Este anexo tiene como objetivo el de servir de instructivo para capacitar a técnicos y usuarios en el manejo del agua dentro de la parcela mediante la contestación de las preguntas de cuándo y cuánto regar y así apoyar el proceso de transferencia de los distritos de riego a los usuarios.
Introducción -- 1. El balance hídrico -- 2. Características del cultivo que deberán considerarse para determinar los requerimientos de riego -- 3. Características del suelo que deberán considerarse para determinar los requerimientos de riego -- 4. Determinación de la evapotranspiración del cultivo de referencia -- 5. Evapotranspiración del cultivo -- 6. Determinación de la lluvia efectiva -- 7. Determinación de las contribuciones del subsuelo -- 8. Cálculos de las láminas brutas de riego en la parcela -- 9. Cálculos de las láminas de lavado de sales -- 10. Determinación de la frecuencia de riego -- 11. Determinación de la frecuencia de riego utilizando información en tiempo real -- 12. Determinación del contenido de humedad con el método de tacto y la apariencia -- 13. Determinación de cuándo y cuánto regar por medio del tensiómetro -- 14. Determinación de cuándo y cuánto regar por medio de los bloques de yeso -- 15. Determinación de cuándo y cuánto regar por medio del método gravimétrico.
Riego Programación del riego CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA
Leonardo Pulido-Madrigal Heber Saucedo LUIS ARTURO BRIZUELA MUNDO (2014, [Documento de trabajo])
Se presentan las actividades realizadas para establecer una parcela piloto equipada con drenaje y sistemas de bombeo con energía eólica o solar, así como medir y analizar las variables relacionadas con la evolución de la salinidad y los efectos del drenaje en el mejoramiento del suelo y la producción agrícola.
Distritos de riego Suelos salitrosos Drenaje parcelario Energía solar Energía eólica Informes de proyectos Navojoa, Sonora Etchojoa, Sonora Huatabampo, Sonora CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA
Significant SNPs from SeeD GWAS Analysis of Flowering Time
Jorge Alberto Romero Navarro Martha Willcox Juan Burgueño Cinta Romay Kelly Swarts Samuel Trachsel Iván Ortíz-Monasterios Felix San Vicente Garcia Gary Atlin Peter Wenzl Sarah Hearne Edward Buckler (2017, [Dataset])
The files included in this study provide significant SNPs from the gene-level analysis for days to anthesis, days to silking, altitude, and latitude within the SeeD GWAS panel. Markers shown are only those found outside high LD regions as defined in the paper: A study of allelic diversity underlying flowering-time adaptation in maize landraces. Nature Genetics. 2017: 49, 476–480. doi:10.1038/ng.3784, and included in the file: HighLD ranges.txt.
Replication Data for: Genomic Prediction of Gene Bank Wheat Landraces
Jose Crossa DIEGO JARQUIN Jorge Franco Paulino Pérez-Rodríguez Juan Burgueño Carolina Saint Pierre Prashant Vikram Carolina Sansaloni Cesar Petroli Deniz Akdemir Clay Sneller Matthew Paul Reynolds Thomas Payne Carlos Guzman Roberto Peña Peter Wenzl Sukhwinder Singh (2023, [Dataset])
Genomic prediction methods may be used to enhance efforts to rapidly introgress traits of interest from exotic germplasm into elite materials. This study examined the performance of different genomic prediction models using genotypic and phenotypic data related to 8416 Mexican landrace accessions and 2403 Iranian landrace accessions stored in germplasm banks. The Mexican and Iranian collections were evaluated under optimal, drought, and heat conditions for several traits including the highly heritable traits, days to heading (DTH), and days to maturity (DTM). The results of the different analyses are reported in the accompanying journal article.
Manje Gowda Yoseph Beyene Suresh L.M. David Berger (2023, [Dataset])
Gray Leaf Spot (GLS) and Northern Corn Leaf Blight (NCLB) are two pathogens with high genetic diversity that can reduce grain yield in infected maize plants.To identify population-based quantitative trait loci (QTL) for GLS and NCLB resistance, a biparental population and an association mapping panel were genotyped and were also phenotyped across multi-environments in western Kenya. This dataset includes the analyzed BLUES of the collected phenotypic data for Gray Leaf Spot GLS and NCLB resistance from the DH population and diversity panel, as well as the GBS genotypic data. The results of the analysis are reported in the accompanying article.
Carolina Sansaloni Susanne Dreisigacker Amor Yahyaoui (2023, [Dataset])
A core collection of 235 durum wheat accessions consisting mainly of landraces was genotyped and evaluated for its genetic diversity and population structure. The same collection was phenotyped for the fungal pathogen Pyrenophora triciti-repentis (cause of tan spot disease of wheat) in Tunisia to perform genome-wide association analyses. The results highlight the significance of chromosomes, 2B, 3B, 5B, and 6A as genomic regions associated with tan spot resistance.
Harvestplus household survey, Zambia 2011, section on storage and climate
Hugo De Groote Zachary Gitonga Kai Sonder (2023, [Dataset])
In this data base, representative georeferenced farmer survey data from Zambia from 2011 are combined with climate data to estimate storage losses, analyze their relationship with climate, and estimate the effect of climate change on storage losses. The storage loss data include importance of different pests (maize weevils and larger grain borer), and farmers’ estimates of storage loss due to both pests, in grain and cobs. The climate data include temperature (from WorldClim) and relative humidity (from CHIRTS) over the storage season in 2011.
Hugo De Groote Bernard Munyua John Taylor Mario Ferruzzi Cheikh Ndiaye Isiguzoro Onyeoziri Bruce Hamaker (2022, [Dataset])
For this study, 296 consumers from Dakar, Senegal, were invited to evaluated five pearl millet flours: (a) conventional, compared to four instant-porridge flour products; (b) sifted; (c) wholegrain; (d) sifted with premix; (e) wholegrain with micronutrient premix and food-to-food fortified (FtFF). Consumers' acceptance was measured with affective tests, and their willingness-to-pay (WTP) for the products was elicited through experimental auctions under two treatments: firstly without information, then with information.