Catching-up with genetic progress: Simulation of potential production for modern wheat cultivars in the Netherlands

João Vasco Silva Frits K. Van Evert Pytrik Reidsma (2023)

Context: Wheat crop growth models from all over the world have been calibrated on the Groot and Verberne (1991) data set, collected between 1982 and 1984 in the Netherlands, in at least 28 published studies to date including various recent ones. However, the recent use of this data set for calibration of potential yield is questionable as actual Dutch winter wheat yields increased by 3.1 Mg ha-1 over the period 1984 – 2015. A new comprehensive set of winter wheat experiments, suitable for crop model calibration, was conducted in Wageningen during the growing seasons of 2013–2014 and of 2014–2015. Objective: The present study aimed to quantify the change of winter wheat variety traits between 1984 and 2015 and to examine which of the identified traits explained the increase in wheat yield most. Methods: PCSE-LINTUL3 was calibrated on the Groot and Verberne data (1991) set. Next, it was evaluated on the 2013–2015 data set. The model was further recalibrated on the 2013–2015 data set. Parameter values of both calibrations were compared. Sensitivity analysis was used to assess to what extent climate change, elevated CO2, changes in sowing dates, and changes in cultivar traits could explain yield increases. Results: The estimated reference light use efficiency and the temperature sum from anthesis to maturity were higher in 2013–2015 than in 1982–1984. PCSE-LINTUL3, calibrated on the 1982–1984 data set, underestimated the yield potential of 2013–2015. Sensitivity analyses showed that about half of the simulated winter wheat yield increase between 1984 and 2015 in the Netherlands was explained by elevated CO2 and climate change. The remaining part was explained by the increased temperature sum from anthesis to maturity and, to a smaller extent, by changes in the reference light use efficiency. Changes in sowing dates, biomass partitioning fractions, thermal requirements for anthesis, and biomass reallocation did not explain the yield increase. Conclusion: Recalibration of PCSE-LINTUL3 was necessary to reproduce the high wheat yields currently obtained in the Netherlands. About half of the reported winter wheat yield increase was attributed to climate change and elevated CO2. The remaining part of the increase was attributed to changes in the temperature sum from anthesis to maturity and, to a lesser extent, the reference light use efficiency. Significance: This study systematically addressed to what extent changes in various cultivar traits, climate change, and elevated CO2 can explain the winter wheat yield increase observed in the Netherlands between 1984 and 2015.

Article

Light Use Efficiency Potential Yield CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CROP MODELLING LIGHT PHENOLOGY MAXIMUM SUSTAINABLE YIELD TRITICUM AESTIVUM WINTER WHEAT

Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales

Detection of violent events in social media publications

Esteban Ponce León (2023)

En los últimos años, ha habido un interés creciente en el monitoreo de redes sociales para recopilar información y, en algunos casos, para examinar la ocurrencia de delitos. Sin embargo, gran parte de las investigaciones hasta ahora solo se han centrado en ciudades de EE. UU. o extranjeras, y por ende, en publicaciones y conjuntos de datos en inglés El objetivo principal de esta tesis es diseñar un método que permita la identificación de publicaciones de eventos violentos en español y en Twitter, utilizando información multimodal y técnicas de aumento de datos que mejoren el rendimiento de los modelos. Para esto, el trabajo de investigación se dividió en dos fases experimentales. La primera orientada a identificar publicaciones a partir de solo texto, explorando diferentes técnicas de aumento de datos para texto y modelos de aprendizaje máquina y profundo. En la segunda fase, se extendió el método propuesto para abordar la identificación en un contexto multimodal, es decir, considerando tanto los textos de los tweets como las imágenes compartidas que los acompañan. En este caso el método propuesto consideró utilizar descripciones textuales de las imágenes y abordar la problemática desde el dominio textual, además se hicieron 2 tipos de aumento de datos para cada tipo de información. La evaluación de los métodos se hizo utilizando las colecciones de la tarea de evaluación DA-VINCIS 2022 y 2023. Los resultados demostraron una mejora en el rendimiento de los modelos al considerar el uso de información multimodal y el uso de aumento de datos.

In recent years, there has been a growing interest in monitoring social networks to gather information and, in some cases, to examine the occurrence of crime. However, much of the research so far has only focused on US or foreign cities, and thus on English-language publications and data sets. The main objective of this thesis is to design a method that allows the identification of publications of violent events in Spanish and on Twitter, using multimodal information and data augmentation techniques that improve the performance of the models. For this, the research work was divided into two experimental phases. The first aimed at identifying publications from only text, exploring different data augmentation techniques for text and machine and deep learning models. In the second phase, the proposed method was extended to address identification in a multimodal context, that is, considering both the texts of the tweets and the shared images that accompany them. In this case, the proposed method considered using textual descriptions of the images and addressing the problem from the textual domain, in addition, 2 types of data augmentation were made for each type of information. The evaluation of the methods was done using the collections of the DA-VINCIS 2022 and 2023 evaluation task. The results demonstrated an improvement in the performance of the models when considering the use of multimodal information and the use of data augmentation.

Master thesis

Detección de Violencia, Redes Sociales, Aumento de Datos, Procesamiento del Lenguaje Natural, BERT, BETO, Descripción de Imágenes Violence Detection, Social Networks, Data Augmentation, Natural Language Processing, BERT, BETO, Image Captioning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES MODELOS CAUSALES MODELOS CAUSALES

Using an incomplete block design to allocate lines to environments improves sparse genome-based prediction in plant breeding

Osval Antonio Montesinos-Lopez ABELARDO MONTESINOS LOPEZ RICARDO ACOSTA DIAZ Rajeev Varshney Jose Crossa ALISON BENTLEY (2022)

Genomic selection (GS) is a predictive methodology that trains statistical machine-learning models with a reference population that is used to perform genome-enabled predictions of new lines. In plant breeding, it has the potential to increase the speed and reduce the cost of selection. However, to optimize resources, sparse testing methods have been proposed. A common approach is to guarantee a proportion of nonoverlapping and overlapping lines allocated randomly in locations, that is, lines appearing in some locations but not in all. In this study we propose using incomplete block designs (IBD), principally, for the allocation of lines to locations in such a way that not all lines are observed in all locations. We compare this allocation with a random allocation of lines to locations guaranteeing that the lines are allocated to

the same number of locations as under the IBD design. We implemented this benchmarking on several crop data sets under the Bayesian genomic best linear unbiased predictor (GBLUP) model, finding that allocation under the principle of IBD outperformed random allocation by between 1.4% and 26.5% across locations, traits, and data sets in terms of mean square error. Although a wide range of performance improvements were observed, our results provide evidence that using IBD for the allocation of lines to locations can help improve predictive performance compared with random allocation. This has the potential to be applied to large-scale plant breeding programs.

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CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA Bayes Theorem Genome Inflammatory Bowel Diseases Models, Genetic Plant Breeding

Calibración de un modelo hidrológico aplicado en el riego tecnificado por gravedad

Calibration of an hydrology model applied in the technology irrigation by gravity

LUIS RENDON PIMENTEL JORGE DIONISIO ETCHEVERS BARRA JESUS CHAVEZ MORALES HUMBERTO VAQUERA HUERTA LUIS RENDON PIMENTEL (2001)

Este estudio tuvo como propósitos comparar la tecnología de riego tradicional con una metodología tecnificada, así como medir la respuesta de la producción de maíz (Zea mays) a la aplicación de nitrógeno en forma tradicional y en fertirriego. El experimento se desarrolló en el módulo 2 del distrito de riego (DR076), en el Valle del Carrizo, Sinaloa, México. La tecnología denominada riego tradicional es la utilizada por los agricultores, y la tecnificada es una propuesta del Instituto Mexicano de Tecnología del Agua.

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Cultivos alimenticios Maíz Fertirriego Modelos matemáticos Riego tecnificado INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Evaluación experimental de algoritmos de control de canales de riego

Experimental evaluation of control algorithms for irrigation canals

JORGE VICTOR PRADO HERNANDEZ FELIPE BENJAMIN DE LEON MOJARRO VICTOR MANUEL RUIZ CARMONA ADOLFO ANTENOR EXEBIO GARCIA ENRIQUE MEJIA SAENZ (2003)

Con el propósito de mejorar la operación de canales de riego se probó, en un canal experimental, un esquema de regulación aguas arriba mediante la instrumentación de una serie de compuertas deslizantes y del uso de un sistema de control, supervisión y adquisición de datos. El esquema de regulación tiene un lazo de control abierto para anticiparse a las demandas de riego, a partir de su conocimiento previo y de un modelo de propagación de caudal; y otro cerrado para corregir el nivel al final de cada tramo, manipulando la estructura de control ubicada aguas abajo.

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Canales de riego Modelos matemáticos Regulación de canales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Un modelo para simular la transferencia de agua en sistemas de riego por goteo

MANUEL ZAVALA TREJO WALDO OJEDA BUSTAMANTE (1999)

Se presenta un modelo numérico de simulación para describir y analizar la infiltración y redistribución del agua en el suelo bajo condiciones de riego por goteo. La solución numérica de la forma mixta de la ecuación de Richards se obtuvo utilizando el método del elemento finito en la discretización espacial y un esquema de diferencias finitas implícito para la integración en el tiempo. En una primera etapa el esquema numérico fue validado comparando sus resultados con soluciones analíticas obtenidas para formas simplificadas de la ecuación de transferencia de agua. Posteriormente se presentan algunos casos prácticos de interés agrícola donde se analizan alternativas potenciales que permitan diseñar y mejorar este tipo de sistema de riego.

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Riego por goteo Transferencia de agua Modelos numéricos Simulación CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Evaluación de la operación de un tramo del canal principal de riego con un enfoque económico

PENELOPE CRUZ MAYO ARIOSTO AGUILAR CHAVEZ (2022)

DOI: 10.24850/j-tyca-2022-01-03

En este trabajo se presenta un análisis económico e hidráulico para implementar un modelo de control automático de las compuertas de un distrito de riego. El funcionamiento hidráulico de la red de canales se analiza con un modelo de simulación numérica, con diferentes opciones de control automático que se pueden instaurar y un análisis de los precios sombra en la producción agrícola, a partir de los escenarios dinámicos de simulación numérica. Esta metodología se aplica al Distrito de riego 076, ubicado en Valle del Carrizo, Sinaloa, México, y se obtienen diferentes escenarios que pueden ser considerados en la modernización de la red de canales.

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Distritos de riego Canales de riego Modelos matemáticos Simulación Valor del agua INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Sistema de pronóstico del riego en tiempo real

WALDO OJEDA BUSTAMANTE FELIPE BENJAMIN DE LEON MOJARRO (2003)

En 1994 el Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, con apoyo financiero de la Comisión Nacional del Agua, inició, en el distrito de riego 076, Valle del Carrizo, Sinaloa, el desarrollo del sistema de pronóstico del riego en tiempo real, denominado Spriter. Dicho sistema consta de una serie de algoritmos que permiten gestionar una base de datos con información sobre los parámetros de los cultivos, suelo, padrón de usuarios, clima, red de distribución, seguimiento de riego de los cultivos y su manejo; así como generar una serie de reportes de interés local, regional o nacional. Con la información anterior, el Spriter realiza un balance diario del consumo de agua de cada cultivo, desde su fecha de siembra hasta la cosecha, y pronostica sus necesidades hídricas para determinar el momento oportuno del riego. La presente aportación describe las experiencias en la implementación del Spriter.

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Calendarización del riego Modelos matemáticos Uso eficiente del agua INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

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)

Article

Deep Learning Genomic Prediction Bayesian Modeling Shared Data Resources CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BAYESIAN THEORY RESOURCES DATA BREEDING PROGRAMMES

Climate smart bread wheat (Triticum aestivum L.) variety development for optimum moisture areas of Ethiopia

Bekele Abeyo Ayele Badebo Huluka (2023)

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GGE Biplot AMMI Model CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SOFT WHEAT ENVIRONMENT GENOTYPES GRAIN YIELDS