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Contrasting spatial patterns in active-fire and fire-suppressed mediterranean climate old-growth mixed conifer forests

Danny L. Fry  (2014, [Artículo])

In Mediterranean environments in western North America, historic fire regimes in frequent-fire conifer forests are highly variable both temporally and spatially. This complexity influenced forest structure and spatial patterns, but some of this diversity has been lost due to anthropogenic disruption of ecosystem processes, including fire. Information from reference forest sites can help management efforts to restore forests conditions that may be more resilient to future changes in disturbance regimes and climate. In this study, we characterize tree spatial patterns using four-ha stem maps from four old-growth, Jeffrey pine-mixed conifer forests, two with active-fire regimes in northwestern Mexico and two that experienced fire exclusion in the southern Sierra Nevada. Most of the trees were in patches, averaging six to 11 trees per patch at 0.007 to 0.014 ha-1, and occupied 27-46% of the study areas. Average canopy gap sizes (0.04 ha) covering 11-20% of the area were not significantly different among sites. The putative main effects of fire exclusion were higher densities of single trees in smaller size classes, larger proportion of trees (≥56%) in large patches (≥10 trees), and decreases in spatial complexity. While a homogenization of forest structure has been a typical result from fire exclusion, some similarities in patch, single tree, and gap attributes were maintained at these sites. These within-stand descriptions provide spatially relevant benchmarks from which to manage for structural heterogeneity in frequent-fire forest types.

article, climate, controlled study, ecosystem fire history, forest structure, geographic distribution, geographic mapping, land use, mathematical computing, mathematical model, Mexico, spatial analysis, taiga, United States, comparative study, conife CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Ecofisiología de Ocimum basilicum con termoacondicionamiento y su efecto sobre Peronospora belbahrii

MIRELLA ROMERO BASTIDAS Bernardo Murillo Amador Luis Guillermo Hernández Montiel ENRIQUE TROYO DIEGUEZ Alejandra Nieto Garibay (2022, [Artículo])

"El mildiu velloso (Peronospora belbahrii) afecta el desarrollo de la albahaca (Ocimum basilicum) y su control es complicado, debido al uso restringido de fungicidas. El objetivo de este estudio fue someter semillas de albahaca variedad Nufar a tratamientos de termoacondicionamiento de 40, 50 y 60°C expuestas a diferentes intervalos de tiempo (30, 60 y 90 min) para evaluar la relación existente entre la aparición de los síntomas de la enfermedad con la humedad relativa y temperatura

ambiente, así como el efecto de los tratamientos de preacondicionamiento de la semilla en la severidad e incidencia de la enfermedad en la planta, y su respuesta fisiológica. Las semillas se sembraron en macetas bajo malla sombra y

cuando las plantas alcanzaron 15 cm de crecimiento, se infectaron con P. belbahrii. La incidencia de la enfermedad se determinó semanalmente y 60 días después de la siembra se determinaron las variables morfométricas y fisiológicas mostrando diferencias significativas entre temperatura, tiempo de exposición e interacción en la mayoría de las variables evaluadas. Se observó una disminución en la incidencia de la enfermedad en plantas de semillas sometidas a condicionamiento térmico tratadas a 60°C por 60 min de exposición. Este mismo tratamiento mostró menor apertura estomática y transpiración y mayor concentración subestomatal de

CO2, lo que sugiere una probable relación con la entrada de P. belbahrii a la hoja disminuyendo su incidencia."

Control, crecimiento, mildiu, temperatura, vigor BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA)

Nuevas tecnologías para prevención y análisis de inundaciones

ALBERTO GUITRON GABRIELA COLORADO RUIZ Eduardo Alexis Cervantes Carretero (2012, [Documento de trabajo])

Tabla de contenido: Introducción – Modelación hidrológica de la cuenca del río Conchos – Modelación de la cuenca del río Yautepec – Interfaz del usuario – Resultados – Conclusiones y recomendaciones – Referencias.

Existen diversos métodos para el pronóstico de avenidas que se han aplicado a la prevención de inundaciones en el país, pero la falta de datos suficientes y apropiados frecuentemente conduce a errores significativos. Sin embargo, la base para aplicar las medidas de apoyo que minimizan los riesgos es conocer las zonas afectadas y la magnitud del evento hidrometeorológico durante una inundación con el mayor detalle posible con los modelos de simulación y sistemas de información geográfica, que son las herramientas más importantes para lograr un manejo del riesgo y los daños por eventos extremos en zonas de interés. Por lo tanto, para la determinación de la zona afectada, actualmente la herramienta principal son los mapas de riesgo. Por otra parte, se estima que el cambio climático global modificará el régimen hidrológico significativamente. Aunque en México los cambios en el régimen anual de precipitación apuntarán a la baja de acuerdo con las estimaciones publicadas hasta el momento, los fenómenos extremos podrán no seguir la misma tendencia. Por tanto, es necesario revisar los parámetros de diseño de las obras hidráulicas existentes y estimar cómo se modificarán por los efectos del cambio climático. Para abordar esta problemática, se desarrolló un algoritmo que permite la comunicación de dos modelos, uno que transforma la lluvia en escurrimiento y otro que transita el escurrimiento en una corriente natural. Con los resultados del caudal transitado y asociado a un modelo digital de elevación, se tienen elementos para definir el área de inundación con la precisión requerida.

Introducción – Modelación hidrológica de la cuenca del río Conchos – Modelación de la cuenca del río Yautepec – Interfaz del usuario – Resultados – Conclusiones y recomendaciones – Referencias.

Control de crecidas Modelos hidrológicos Programas de computación Informes de proyectos CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

EFECTO DE Trichoderma SPP. SOBRE LA ROYA BLANCA DEL CRISANTEMO INDUCIDA POR Puccinia horiana

ROMULO GARCIA VELASCO (2022, [Artículo])

En México, el Estado de México constituye el principal productor de crisantemo. La roya blanca causada por el hongo Puccinia horiana Henn se considera como una de las enfermedades más devastadoras en el cultivo. El objetivo del presente estudio fue determinar el efecto de Trichoderma barbatum Samuels y Trichoderma asperellum Samuels, Lieckfeldt & Nirenberg en el control de la roya blanca en crisantemo. Se demostró de forma exitosa el efecto biocontrolador de las cepas nativas, así como su efecto benéfico en el crecimiento de las plantas de crisantemo. Ambas cepas resultaron promisorias para el control de la roya blanca en el cultivo de crisantemo.

The State of Mexico is the main producer of chrysanthemums in Mexico. White rust caused by

the fungus Puccinia horiana Henn is considered one of the most devastating diseases in crops. The objective of this work was to determine the effect of Trichoderma barbatum Samuels and

Trichoderma asperellum Samuels, Lieckfeldt & Nirenberg in the control of white rust in chrysanthemum. The biocontrol effect of native strains was successfully demonstrated, as well as its beneficial effect in the growth of chrysanthemum plants. Both strains proved promising for the control of white rust in chrysanthemum crops.

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CIENCIAS AGRARIAS control biológico, enfermedades, patógeno, plantas ornamentales

Control biológico del lirio acuático en México: primera experiencia exitosa con neoquetinos en distritos de riego: volumen I: distrito de riego 010 Culiacán-Humaya, Sinaloa, distrito de riego 074 Mocorito, Sinaloa, distrito de riego 018 colonias Yaquis, Sonora

OVIDIO CAMARENA MEDRANO (2013, [Libro])

Los objetivos de esta investigación han sido: documentar las experiencias en el control biológico del lirio acuático en la infraestructura de riego en seis distritos de riego de México; dejar constancia de la eficacia y eficiencia de los neoquetinos como agentes de control biológico del lirio; demostrar la factibilidad de mantener sin problema de lirio, en forma permanente, cualquier cuerpo de agua del país mediante estre control biológico; y sensibilizar a las autoridades, técnicos y productores sobre las bondades del control biológico del lirio acuático en nuestro país, principalmente en los distritos de riego.

Lirio acuático Distritos de riego Control biológico Sinaloa Sonora CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Control de sistemas usando aprendizaje de máquina

Systems control using machine learning

Jesús Martín Miguel Martínez (2023, [Tesis de maestría])

El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje de máquina con un amplio desarrollo y una creciente demanda en aplicaciones que involucran toma de decisiones y control. Es un paradigma que permite el diseño de controladores que no dependen directamente del modelo que describe la dinámica del sistema. Esto es importante ya que en aplicaciones reales es frecuente que no se disponga de dichos modelos de manera precisa. Esta tesis tiene como objetivo implementar un controlador óptimo en tiempo discreto libre de modelo. La metodología elegida se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, enfocados en sistemas con espacios de estado y acción continuos a través de modelos discretos. Se utiliza el concepto de función de valor (Q-función y función V ) y la ecuación de Bellman para resolver el problema del regulador cuadrático lineal para un sistema mecánico masa-resorte-amortiguador, en casos donde se tiene conocimiento parcial y desconocimiento total del modelo. Para ambos casos las funciones de valor son definidas explícitamente por la estructura de un aproximador paramétrico, donde el vector de pesos del aproximador es sintonizado a través de un proceso iterativo de estimación de parámetros. Cuando se tiene conocimiento parcial de la dinámica se usa el método de aprendizaje por diferencias temporales en un entrenamiento episódico, que utiliza el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos en la sintonización del crítico y descenso del gradiente en la sintonización del actor, el mejor resultado para este esquema es usando el algoritmo de iteración de valor para la solución de la ecuación de Bellman, con un resultado significativo en términos de precisión en comparación a los valores óptimos (función DLQR). Cuando se tiene desconocimiento de la dinámica se usa el algoritmo Q-learning en entrenamiento continuo, con el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos y el esquema de mínimos cuadrados con descenso del gradiente. Ambos esquemas usan el algoritmo de iteración de política para la solución de la ecuación de Bellman, y se obtienen resultados de aproximadamente 0.001 en la medición del error cuadrático medio. Se realiza una prueba de adaptabilidad considerando variaciones que puedan suceder en los parámetros de la planta, siendo el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos el que tiene los mejores resultados, reduciendo significativamente ...

Reinforcement learning is a machine learning paradigm with extensive development and growing demand in decision-making and control applications. This technique allows the design of controllers that do not directly depend on the model describing the system dynamics. It is useful in real-world applications, where accurate models are often unavailable. The objective of this work is to implement a modelfree discrete-time optimal controller. Through discrete models, we implemented reinforcement learning algorithms focused on systems with continuous state and action spaces. The concepts of value-function, Q-function, V -function, and the Bellman equation are employed to solve the linear quadratic regulator problem for a mass-spring-damper system in a partially known and utterly unknown model. For both cases, the value functions are explicitly defined by a parametric approximator’s structure, where the weight vector is tuned through an iterative parameter estimation process. When partial knowledge of the dynamics is available, the temporal difference learning method is used under episodic training, utilizing the least squares with a recursive least squares scheme for tuning the critic and gradient descent for the actor´s tuning. The best result for this scheme is achieved using the value iteration algorithm for solving the Bellman equation, yielding significant improvements in approximating the optimal values (DLQR function). When the dynamics are entirely unknown, the Q-learning algorithm is employed in continuous training, employing the least squares with recursive least squares and the gradient descent schemes. Both schemes use the policy iteration algorithm to solve the Bellman equation, and the system’s response using the obtained values was compared to the one using the theoretical optimal values, yielding approximately zero mean squared error between them. An adaptability test is conducted considering variations that may occur in plant parameters, with the least squares with recursive least squares scheme yielding the best results, significantly reducing the number of iterations required for convergence to optimal values.

aprendizaje por refuerzo, control óptimo, control adaptativo, sistemas mecánicos, libre de modelo, dinámica totalmente desconocida, aproximación paramétrica, Q-learning, iteración de política reinforcement learning, optimal control, adaptive control, mechanical systems, modelfree, utterly unknown dynamics, parametric approximation, Q-learning, policy iteration INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

A simple extension to the CMASA method for the prediction of catalytic residues in the presence of single point mutations

David Israel Flores Granados (2014, [Artículo])

The automatic identification of catalytic residues still remains an important challenge in structural bioinformatics. Sequence-based methods are good alternatives when the query shares a high percentage of identity with a well-annotated enzyme. However, when the homology is not apparent, which occurs with many structures from the structural genome initiative, structural information should be exploited. A local structural comparison is preferred to a global structural comparison when predicting functional residues. CMASA is a recently proposed method for predicting catalytic residues based on a local structure comparison. The method achieves high accuracy and a high value for the Matthews correlation coefficient. However, point substitutions or a lack of relevant data strongly affect the performance of the method. In the present study, we propose a simple extension to the CMASA method to overcome this difficulty. Extensive computational experiments are shown as proof of concept instances, as well as for a few real cases. The results show that the extension performs well when the catalytic site contains mutated residues or when some residues are missing. The proposed modification could correctly predict the catalytic residues of a mutant thymidylate synthase, 1EVF. It also successfully predicted the catalytic residues for 3HRC despite the lack of information for a relevant side chain atom in the PDB file. © 2014 Flores et al.

1UU9 protein, 3HRC protein, protein, thymidylate synthase, unclassified drug, protein kinase, thymidylate synthase, accuracy, algorithm, Article, CMASA, CMASA Substitution Matrix, Contact Matrix Average Deviation, controlled study, correlation coeffi CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS ANÁLISIS NUMÉRICO ANÁLISIS NUMÉRICO

Studies of plant hydraulics and water relations in mexican environments: adaptation, physiology, and applications

Estudios sobre hidráulica y relaciones hídricas de plantas en ambientes mexicanos: adaptaciones, fisiología y aplicaciones

RODRIGO MENDEZ ALONZO Mark Olson Horacio Paz Casandra Reyes García CELENE MARISOL ESPADAS MANRIQUE CLARA TINOCO OJANGUREN Santiago Trueba (2022, [Artículo])

Given the outstanding global progress of research on the hydraulic pathway in plants, and its important role as an indicator of plant mortality risk, we reviewed: (1) the adaptive basis of hydraulic traits and their importance for overall plant function; (2) the number of primary scientific articles on plant hydraulics that have been produced in Mexico in the last 40 years, (3) research related to specific environments in Mexico, and (4) the possible applications of plant hydraulics to natural resource management. Our systematic review included 83 articles. The number of publications per year steadily increased over time, reaching its maximum in 2021. Veracruz and Yucatán are the states where the majority of scientific articles on plant hydraulics have been produced, but for most states less than two publications on this subject appeared in ca. 40 years, and none was found for Oaxaca and Chiapas, the most biodiverse states. In plant hydraulics, the most studied biome in Mexico was the tropical dry forest, followed by crops; trees were the most studied growth-form, followed by herbaceous crops and epiphytes. We point to the need of enhancing research in the interface between plant hydraulic function and remote sensing, as well as developing applications in adaptive forest management and ecological restoration. We hope that this review may ignite a national collaborative effort to quantify critical traits that could inform the hydraulic functioning of Mexican ecosystems, particularly in the underrepresented and highly diverse states of Mexico. © 2022 Sociedad Botanica de Mexico, A.C. All rights reserved.

ADAPTATION DROUGHT VULNERABILITY ECOPHYSIOLOGY PLANT WATER RELATIONS SYSTEMATIC REVIEW BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL