Calibrated multi-model ensemble seasonal prediction of Bangladesh summer monsoon rainfall

Nachiketa Acharya Carlo Montes Timothy Joseph Krupnik (2023, [Artículo])

Bangladesh summer monsoon rainfall (BSMR), typically from June through September (JJAS), represents the main source of water for multiple sectors. However, its high spatial and interannual variability makes the seasonal prediction of BSMR crucial for building resilience to natural disasters and for food security in a climate-risk-prone country. This study describes the development and implementation of an objective system for the seasonal forecasting of BSMR, recently adopted by the Bangladesh Meteorological Department (BMD). The approach is based on the use of a calibrated multi-model ensemble (CMME) of seven state-of-the-art general circulation models (GCMs) from the North American Multi-Model Ensemble project. The lead-1 (initial conditions of May for forecasting JJAS total rainfall) hindcasts (spanning 1982–2010) and forecasts (spanning 2011–2018) of seasonal total rainfall for the JJAS season from these seven GCMs were used. A canonical correlation analysis (CCA) regression is used to calibrate the raw GCMs outputs against observations, which are then combined with equal weight to generate final CMME predictions. Results show, compared to individual calibrated GCMs and uncalibrated MME, that the CCA-based calibration generates significant improvements over individual raw GCM in terms of the magnitude of systematic errors, Spearman's correlation coefficients, and generalised discrimination scores over most of Bangladesh areas, especially in the northern part of the country. Since October 2019, the BMD has been issuing real-time seasonal rainfall forecasts using this new forecast system.

Multi-Model Ensemble Seasonal Forecasting CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CLIMATE SERVICES FORECASTING MONSOONS

Emmer wheat eco-geographic and genomic congruence shapes phenotypic performance under mediterranean climate

Dana Fuerst SHAILESH YADAV Rajib Roychowdhury Carolina Sansaloni Sariel Hübner (2022, [Artículo])

Emmer Wheat CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT GENETIC VARIATION CLIMATE PHENOLOGY YIELDS MEDITERRANEAN CLIMATE

Monitoreo e Instalación visual de señales a un motor eléctrico de inducción de instalación trifásica de forma jaula de ardilla, mediante la implementación de tecnología industria 4.0

Luis Ricardo Uribe Dávila (2023, [Tesis de maestría])

Vivimos la industria 4.0, misma que no es nueva, ya que sus orígenes se remontan a finales de la década de los 2000, en Alemania. Un pilar de la industria 4.0 es el análisis de datos, conocido como Big Data. El conocer los datos de un proceso, de un estudio, ayuda en gran medida a predecir el comportamiento que tendrá el proceso o la máquina a estudiar en un periodo a corto o mediano plazo. En el presente proyecto se analizan los datos arrojados por un motor eléctrico de corriente alterna, del tipo inducción, jaula de ardilla. El motor está diseñado para trabajar de manera continua, sin embargo, el uso que se le da, es meramente educativo; es decir, no sobre pasa las 15 horas por semana de uso. Mediante la toma de datos de las tres fases de corriente RMS o corriente de valor eficaz que posee el motor eléctrico que se realizará con el microcontrolador Arduino UNO, se analizarán los mismos mediante el software de cómputo numérico MATLAB, ordenando los datos, descartando valores que no aporten información relevante para lograr la predicción de datos. Por último, se llevará a conocer este proyecto a la carrera mecatrónica, área sistemas de manufactura flexible y área automatización, con el fin de que puedan observar de una mejor manera la aplicación y funcionamiento de uno de los pilares de la actual industria 4.0.

We live in industry 4.0, which is not new, since its origins date back to the late 2000s, in Germany. One pillar of industry 4.0 is data analysis, known as Big Data. Knowing the data of a process, of a study, helps greatly to predict the behavior that the process or machine will have to study in a short- or medium-term period. This project analyzes the data released by an electric motor of alternating current, of the type induction, squirrel cage. The engine is designed to work continuously, however, the use given to it is merely educational, that is; only not over spends 15 hours per week of use. By taking data from the three phases of RMS current or effective value current of the electric motor that will be made with the Arduino UNO micro controller, they will be analyzed using MATLAB numerical computing software, ordering the data, discarding values that do not provide relevant information to achieve data prediction. Finally, this project will be presented to the mechatronics career, flexible manufacturing systems area and automation area, so that they can observe in a better way the application and operation of one of the pillars of the current industry 4.0.

Mantenimiento predictivo Regresión lineal Industria 4.0 Big data Corriente RMS Predictive maintenance Linear regression Industry 4.0 Big data RMS Current INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Programa regional hidrológico forestal para la región I península de Baja California

Maria Dolores Olvera Salgado HECTOR GREGORIO CORTES TORRES (2007, [Documento de trabajo])

Tabla de contenido: Planeación en material forestal – Objetivos, metas y estrategias en la Gerencia Región Conafor – Relación agua-bosque – Diagnóstico forestal – Necesidades de recuperación forestal – Planeación estratégica de inversiones para la conservación y recuperación forestal – Impactos esperados de la recuperación forestal sobre los principales recursos naturales – Participación social y planeación regional en materia forestal – Fuentes de financiamiento para implementar el PRHF en la región I península de Baja California – Otros componentes del programa regional hidrológico forestal – Conclusiones y recomendaciones – Bibliografía.

Planeación en material forestal – Objetivos, metas y estrategias en la Gerencia Región Conafor – Relación agua-bosque – Diagnóstico forestal – Necesidades de recuperación forestal – Planeación estratégica de inversiones para la conservación y recuperación forestal – Impactos esperados de la recuperación forestal sobre los principales recursos naturales – Participación social y planeación regional en materia forestal – Fuentes de financiamiento para implementar el PRHF en la región I península de Baja California – Otros componentes del programa regional hidrológico forestal – Conclusiones y recomendaciones – Bibliografía.

Bosques Planificación ambiental Erosión hídrica Informes de proyectos Baja California CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Servicios digitales públicos: el IMPI y la emisión de títulos de patente que realiza

Pamela Serrano Magaña (2023, [Otro, Trabajo de grado, maestría])

Las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) han logrado acercar a la población a contenidos y formas de intercambio de información que anteriormente no eran posibles; el Internet ha derrumbado fronteras entre las sociedades, los gobiernos, el conocimiento y las oportunidades, creando a su vez nuevas necesidades para caer en el círculo virtuoso de la innovación.

Este artículo plantea una transformación integral en una etapa digital específica dentro de los procesos internos del IMPI, desde el expediente físico hacia el expediente digital para automatizar los procesos de emisión de títulos de concesión de patentes de invención lo que resultaría en una reducción del índice de errores humanos involuntarios, así como la mejora en la atención a los usuarios, al ofrecer mayor certeza en los servicios proporcionados y mayor seguridad en el tratamiento de su información, así como un apego a las normas jurídicas aplicables. El objetivo de esta implementación es reducir el índice de equivocaciones en la documentación oficial emitida disminuyendo en consecuencia, los retrasos y las incidencias fortuitas, y para dicho fin se proponen dos soluciones. La primera, el desarrollar un nuevo módulo dentro del sistema principal existente, que permitirá exportar los datos y generar el título directamente en el formato requerido. La segunda, es la utilización de tecnología de automatización robótica de procesos o RPA por sus siglas en inglés (Robotic Process Automation) para hacer uso de una herramienta que sustituya a la transcripción manual por una transcripción automática.

Digitalización Servicios digitales Gobierno electrónico Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS CIENCIAS TECNOLÓGICAS

Character association study in maize hybrids developed through integration of rapid cycle genomic selection and doubled haploid technology for heat stress tolerance

Prakash Kuchanur Ayyanagouda Patil Pervez Zaidi vinayan mt (2023, [Artículo])

Multi-Parental Synthetics Rapid Cycle Genomic Selection Phenotypic Correlation CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MAIZE HEAT STRESS MARKER-ASSISTED SELECTION DOUBLED HAPLOIDS PHENOTYPIC VARIATION CLIMATE CHANGE

Novel SSR markers from BAC-end sequences, DArT arrays and a comprehensive genetic map with 1,291 marker loci for chickpea (Cicer arietinum L.)

MAHENDAR THUDI Abhishek Bohra Spurthi Nayak Trushar Shah R. Varma Penmetsa Nepolean Thirunavukkarasu Pooran Gaur Pawan Kulwal Hari Upadhyaya Polavarapu Kavi Kishor Rajeev Varshney (2011, [Artículo])

Molecular Markers Recombinant Inbred Lines CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENETIC MARKERS MICROSATELLITES PLANTS DNA CHICKPEAS ARRAYS TECHNOLOGY CHROMOSOME MAPPING GENETIC VARIATION GENOTYPES MOLECULAR CLONING

Reconocimiento continuo de la Lengua de Señas Mexicana

Continuous recognition of Mexican Sign Language

Ricardo Fernando Morfín Chávez (2023, [Tesis de maestría])

La Lengua de Señas Mexicana (LSM) es la lengua utilizada por la comunidad Sorda en México, y, a menudo, subestimada y pasada por alto por la comunidad oyente, lo que resulta en la exclusión sistemática de las personas Sordas en diversos aspectos de la vida. Sin embargo, la tecnología puede desempeñar un papel fundamental en acercar a la comunidad Sorda con la comunidad oyente, promoviendo una mayor inclusión y comprensión entre ambas. El objetivo principal de este trabajo es diseñar, implementar y evaluar un sistema de reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM mediante, visión por computadora y técnicas de aprendizaje máquina. Se establecieron objetivos específicos, que incluyen la generación de un conjunto de datos de señas estáticas, pertenecientes al alfabeto manual de la LSM, el diseño de un modelo de reconocimiento, y la evaluación del sistema, tanto en la modalidad aislada como en la continua. La metodología involucra dos evaluaciones distintas. La primera se enfoca en el reconocimiento de señas estáticas en el dominio aislado, para ello se capturaron datos de 20 participantes realizando movimientos de la mano en múltiples ángulos. Se evaluaron diversas técnicas de aprendizaje automático, destacando que el enfoque basado en Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) obtuvo los mejores resultados (F1-Score promedio del 0.91). La segunda evaluación se concentra en el reconocimiento continuo de señas estáticas, con datos recopilados de seis participantes con diferentes niveles de competencia en LSM, logrando un rendimiento sólido con errores cercanos al 7 %. Además, se evaluó la viabilidad del sistema en aplicaciones de tiempo real, demostrando un excelente desempeño (velocidad promedio de procesamiento de 45 cuadros por segundo). A pesar de los logros alcanzados, es importante reconocer que este proyecto se centró en el reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM. Queda pendiente, como un desafío interesante, la exploración del reconocimiento continuo de señas dinámicas en LSM para futuras investigaciones. Se considera esencial explorar enfoques orientados a la escalabilidad y aplicaciones en tiempo real en investigaciones posteriores.

This study focuses on the continuous recognition of static signs in Mexican Sign Language (Lengua de Señas Mexicana (LSM)), the language used by the Deaf community in Mexico. Despite its significance, LSM is often underestimated and overlooked, leading to the systematic exclusion of Deaf individuals in various aspects of life. The primary objective of this work is to design, implement, and evaluate a continuous static sign recognition system in LSM using computer vision and machine learning techniques. Specific goals were established, including the creation of a dataset of static signs belonging to the manual alphabet of LSM, the design of a recognition model, and the evaluation of the system in both isolated and continuous modes. The methodology involves two distinct evaluations. The first one focuses on the recognition of static signs in the isolated domain, for which data from 20 participants performing hand movements at various angles were collected. Various machine learning techniques were evaluated, with the Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)-based approach achieving the best results (average F1-Score of 0.91). The second evaluation centers on the continuous recognition of static signs, using data collected from six participants with varying levels of competence in LSM, achieving robust performance with errors close to 7 %. Furthermore, the feasibility of the system in real-time applications was assessed, demonstrating excellent performance (average processing speed of 45 frames per second). Despite the achievements, it is important to recognize that this project focused on continuous recognition of static signs in LSM. It remains an interesting challenge to explore the continuous recognition of dynamic signs in LSM for future research. It is considered essential to explore scalability-oriented approaches and real-time applications in subsequent investigations.

Lengua de Señas Mexicana (LSM), visión por computadora, aprendizaje automático, alfabeto manual de la LSM, reconocimiento automático de señas estáticas, reconocimiento aislado de señas, reconocimiento continuo de señas, aplicacion Mexican Sign Language (LSM), computer vision, machine learning, LSM manual alpahbet, automatic recognition of static signs, isolated sign recognition, continuous sign recognition, real-time aplications INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR

Procesos oceanográficos asociados al desarrollo y dispersión de florecimientos de Gymnodinium catenatum en el norte del Golfo de California

Oceanographic processes associated with harmful algal blooms of Gymnodinium catenatum development and dispersal in the northern Gulf of California

GABRIELA RESENDIZ COLORADO (2023, [Tesis de doctorado])

Durante los últimos años, durante la temporada de invierno y primavera, se ha detectado la presencia de florecimientos algales nocivos (FAN) causados por el dinoflagelado Gymnodinium catenatum en el norte del golfo de California (NGC). Estos eventos tienen impactos ecológicos, económicos y sociales negativos porque G. catenatum es una especie productora de saxitoxina, la cual, está asociada al envenenamiento paralítico por consumo de mariscos, lo que origina que la autoridad sanitaria se vea en la necesidad de implementar vedas en áreas de extracción de almeja generosa en el NGC al detectar producto contaminado. Por lo tanto, es necesario conocer los procesos físicos que provocan la ocurrencia y recurrencia de estos eventos, así como contar con un sistema de monitoreo y alerta temprana que permita tomar decisiones y acciones oportunas de mitigación contra los efectos perjudiciales de estos fenómenos. En este trabajo se abordaron estas necesidades de investigación por medio de la implementación de un método de detección remota de estos FAN, utilizando la clasificación de máxima verosimilitud basada en los datos de dos eventos sucedidos en 2015 y 2017. Los resultados de este enfoque fueron satisfactorios al reproducir la temporalidad de la presencia de la especie documentada por medio de muestreos semanales en la bahía de San Felipe, así como de la detección geográfica en las áreas que se conocen que son afectadas recurrentemente. Para estudiar los procesos físicos asociados a estos FAN, se implementó un modelo hidrodinámico usando el Sistema de Modelación Oceánica Regional (ROMS) para el norte del golfo de California. A partir de este modelo se obtuvieron datos de variables como energía cinética turbulenta, temperatura, corrientes y se complementaron con datos de esfuerzo de fondo producido por oleaje estimados a partir de datos de la quinta generación del reanálisis atmosférico del clima global del ECMWF (ERA-5), los análisis de estas variables y la abundancia semanal de G. catenatum permitieron identificar que los principales procesos asociados a la formación de estos florecimientos es el incremento del esfuerzo de fondo asociado al oleaje y la turbulencia. Estos, a su vez, tienen una relación con el cambio en el patrón del viento que se caracteriza por ser del noroeste durante las temporadas de invierno y primavera. Respecto a la dispersión de los florecimientos algales, con base en los datos obtenidos del modelo hidrodinámico, se realizaron experimentos

During the recent winter and spring seasons, harmful algal blooms (HABs) caused by the dinoflagellate Gymnodinium catenatum have been detected in the northern Gulf of California (NGC). These events have negative ecological, economic, and social impacts because G. catenatum is a species producer of saxitoxin, which is associated with paralytic shellfish poisoning, which causes the need to implement bans by the health authority in extraction areas of generous clam in the NGC when detecting contaminated products. Therefore, it is necessary to identify the physical processes that cause the occurrence and recurrence of these events and have a monitoring and early warning system that allows timely decisions and mitigation actions to be taken against the harmful effects of these henomena. In this work, these research gaps are approached by implementing a remote detection method for these HABs, using maximum likelihood classification based on data from two events in 2015 and 2017. The results of this approach were satisfactory by reproducing the temporality presence of Gymnodinium catenatum documented through weekly sampling in San Felipe Bay, as well as geographic detection in areas known to be recurrently affected. To study the physical processes associated with these HABs, a hydrodynamic model was implemented using the Regional Ocean Modeling System (ROMS) for the northern Gulf of California. From this model, variables such as turbulent kinetic energy, temperature, and currents were obtained and were complemented with data on bottom stress produced by waves estimated from the fifth generation ECMWF atmospheric reanalysis of the global climate (ERA-5) data. Analyzing these variables and the weekly abundance of G. catenatum, it was possible that the processes associated with forming these blooms are the increase in bottom stress related to waves and turbulence. These processes are related to the change in the wind pattern characterized by northwest winds during the winter and spring seasons. Regarding the dispersion of algal blooms, based on the data obtained from the hydrodynamic model, lagrangian experiments were carried out to estimate the transport of the HAB. The results showed that the modeled dispersion corresponds with the detection carried out with the remote sensing method mplemented in this work for the 2017 event. The results obtained from this work are essential knowledge for the operational implementation of monitoring and early warning systems ..

Gymnodinium catenatum, florecimientos algales nocivos, percepción remota, modelación hidrodinámica, norte del golfo de California : Gymnodinium catenatum, harmful algal bloom, remote sensing, hydrodynamic modeling, northern Gulf of California BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA OTRAS ESPECIALIDADES DE LA BIOLOGÍA OTRAS OTRAS

Genetic variability for aluminium tolerance in sunflower (Helianthus annuus L.)

Subhash Chander Ana Luisa Garcia-Oliveira (2022, [Artículo])

Characterization Variability CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ALUMINIUM TOXICITY STRESS SUNFLOWERS GENETIC VARIATION