Sistemas de producción sostenibles y redes de innovación

Jelle Van Loon (2022, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA PRODUCTION SYSTEMS INNOVATION PRODUCTION SYSTEMS AGRIFOOD SYSTEMS

Last mile seed delivery approaches in Sudan and beyond: an annotated bibliography

Hugo De Groote Paswel Marenya (2023, [Libro])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SEED SYSTEMS SEED INDUSTRY BIBLIOGRAPHIES

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

Behavior of private retailers in a regulated input market: An empirical analysis of the fertilizer subsidy policy in Nepal

Shriniwas Gautam Dyutiman Choudhary Dil Bahadur Rahut (2022, [Artículo])

The private sector in Nepal participates in the regulated import and distribution of three types of subsidized fertilizer. However, almost 55% of the agrovets (family-owned microenterprises) that retail agricultural inputs do not comply. Many farmers rely on the fertilizer purchased through these agrovets, including subsidized ones. There is no private sector importer of the three types of fertilizer covered by the subsidy program, which indicates that the agrovets either acquire these through leakage in the government distribution system or through illegal cross-border trade from India, both of which are considered legal noncompliance. We discern the determinants for this noncompliant behavior of agrovets using logistic regression. The results from logistic regression suggest that the agrovets that are more likely to comply are registered, have membership in business associations, and have a higher number of competitors. Those with diversified business portfolios and covering a greater number of districts are less likely to comply. Key informants, consisting of both public and private sector stakeholders, were solicited for their views on solving this noncompliant behavior. The private sector unanimously asserts the need for deregulation of fertilizer imports and the participation of agrovets in the distribution of the subsidized fertilizer. In contrast, the public sector is skeptical of the ability and trustworthiness of the private sector in the import and distribution of quality fertilizer. We propose a middle ground to mitigate private sector noncompliance and suggest a policy revisit to increase the fertilizer supply and distribution efficiency.

Fertilizer Subsidy Policy Input Retailers CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA FERTILIZERS POLICIES MARKET REGULATIONS

Desarrollo de Recubrimientos Anticorrosivos para un Acero de Bajo Carbono a Base de una Resina Epóxica y Óxido de Grafeno, Funcionalizado con 3-aminopropiltrietoxisilano

MONICA AIMEE CENICEROS REYES (2022, [Tesis de doctorado])

En el presente trabajo se desarrollaron recubrimientos nanoestructurados a base de resinas epóxicas y óxido de grafeno funcionalizado (fGO) con el agente de acoplamiento de tipo silano 3-aminopropiltrietoxisilano (APTES) a diferentes concentraciones (0.01, 0.1, 0.2 y 0.4 M). Posteriormente, estos nanocompuestos se aplicaron sobre sustratos metálicos con la finalidad de evaluar el efecto que tiene el grado de funcionalización del GO con el APTES en las propiedades anticorrosivas de un recubrimiento preparado a partir del sistema Epoxi/fGO. El desarrollo del proyecto se llevó a cabo en tres etapas: I) Síntesis y caracterización del óxido de grafito mediante el método de Hummers modificado, II) la funcionalización del óxido de grafeno con el silano APTES en solución y III) el desarrollo del nanocompuesto epóxico (Epoxi/fGO) y su aplicación mediante la técnica de inmersión, sobre sustratos metálicos de lámina de acero de bajo carbono A36. Se logró la obtención del óxido de grafito con una concentración de los grupos funcionales típicos reportados en la literatura (hidroxilos, carboxilos, carbonilos y epóxido) de ~ 32 % y un ~ 37 % determinado por XPS y TGA respectivamente. Se determinó mediante FTIR que la funcionalización ocurrió: i) por apertura de anillo y ii) por silanización al encontrar evidencia de la presencia de los enlaces Si-O-C, Si-O-Si y C-N, producto de ambos mecanismos de reacción. También se encontró que en los nanocompuestos Epoxi/ fGO (T1 0.01 M y T2 0.1 M) se obtiene la mejor dispersión fGO en la resina epóxica y mejores propiedades barrera de los recubrimientos preparados con estos nanocompuestos; obteniendo los mayores valores de impedancia |Z|0.1 Hz = 1.81E09 y Z|0.1 Hz = 1.48E09 ohm cm, respectivamente; así como las velocidades de corrosión más bajas T1 corr = 1.92E-05 y T2 corr = 2.50E-05 vs Acero corr = 1.09E-02 mm/año, respectivamente.

Estos resultados son de gran importancia ya que se demostró que funcionalizar al GO con una solución de silano a bajas concentraciones, es una vía para preparar recubrimientos con un buen desempeño barrera, haciendo útiles estos recubrimientos para aplicaciones anticorrosivas de estructuras de acero de bajo carbón; en las concentraciones de T3 0.2 M y T4 0.4 M se observó la presencia de estructuras de sílice, lo que da lugar a la formación de un sistema con características diferentes a lo buscado en este trabajo.

Doctorado en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Modelado y optimización de la conductividad térmica, conductividad eléctrica y propiedades de tensión de compuestos de HDPE-partículas de carbono mediante herramientas de inteligencia artificial

Edgar Miguel García Carrillo (2022, [Tesis de doctorado])

En el diseño de compuestos poliméricos, es de gran interés poder predecir y optimizar sus propiedades térmicas, eléctricas y mecánicas, antes de su fabricación, con el fin de reducir el trabajo experimental y de obtener materiales con mejor desempeño para diversas aplicaciones. Sin embargo, esta tarea es complicada debido al comportamiento complejo y no lineal de las propiedades de los compuestos. En este trabajo se desarrollaron redes neuronales artificiales (RNA) como modelos de predicción con el objetivo de aproximar la conductividad térmica, la conductividad eléctrica y las propiedades de tensión de compuestos de polietileno de alta densidad (HDPE) adicionados con partículas de carbono (PC). En la implementación de estos modelos se utilizaron datos obtenidos experimentalmente. Los compuestos fueron preparados mediante mezclado en fundido, utilizando cuatro tipos de partículas de carbono de distinta geometría a diferentes concentraciones. Las RNA de tipo perceptrón multicapa (MLP), entrenadas mediante el algoritmo Levenberg-Marquardt y con una sola capa oculta mostraron el mejor desempeño predictivo. Los modelos de RNA mostraron una buena correlación entre los datos experimentales y simulados, lo cual está evidenciado por factores de correlaciones superiores a 0.97 en los datos de prueba. Además, los modelos de predicción de la conductividad térmica y del módulo elástico basados en RNA se ajustaron en mayor medida a los datos experimentales en comparación con modelos analíticos reportados en la literatura. También, se determinó el impacto relativo de cada variable de entrada sobre las propiedades de los compuestos, a través del tratamiento de los pesos sinápticos de las RNA mediante el método connection weight. Las ecuaciones derivadas de las RNA se utilizaron como funciones de ajuste de un algoritmo genético multi- objetivo (MOGA) con el fin de optimizar los parámetros de diseño que permiten maximizar la conductividad térmica y el módulo elástico, así como minimizar la conductividad eléctrica de los compuestos. Como resultado de la optimización, se obtuvo un conjunto de soluciones óptimas que pertenecen a la frontera de Pareto.

Como resultado de la optimización, se obtuvo un conjunto de soluciones óptimas que pertenecen a la frontera de Pareto. Una prueba de conformidad se llevó a cabo para validar la capacidad de optimización del método de algoritmos genéticos. Finalmente, este modelo podría ser adaptado para su aplicación en otras propiedades de compuestos, así como en un intervalo de variables extendido.

Doctorado en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Inteligencia Artificial como Estrategia en la Predicción de la Conductividad Térmica en Compuestos de Polipropileno/Nanotubos de Carbono

Daniela Alejandra Abreu Caceres (2022, [Tesis de maestría])

La eficiencia de los materiales compuestos complejos es importante a la hora de optimizar y predecir sus propiedades térmicas y eléctricas, con el fin, de ahorrar recursos, gastos y tiempo invertido antes de su fabricación, por ello, se emplean herramientas tradicionales como lo son, el uso de modelos analíticos, estos modelos, resultan fáciles de analizar, sin embargo, presenta una baja predicción a comparación de los datos experimentales. El uso de herramientas más sofisticadas, como lo son, la inteligencia artificial y una de sus ramas, el aprendizaje de máquina, resultan ser más precisos a la hora de optimizar valores. En este trabajo se analizaron las conductividades térmicas y eléctricas de los compuestos presentados en diferentes concentraciones a través de modelos analíticos, los cuales resultaron subestimar los valores de k y sobreestimar los valores de σ, con sus respectivas excepciones. Esto puede sugerir que los modelos analíticos, no aproximan los valores obtenidos experimentalmente en todos los casos. También se desarrollaron redes neuronales artificiales (RNA) como modelos de predicción con el objetivo de aproximar la conductividad térmica del polipropileno (PP) adicionados con nanotubos de carbono de pared múltiple (MWCNT), implementando datos obtenidos experimentalmente. Los compuestos fueron preparados mediante mezclado en fundido, utilizando diferentes tipos de concentraciones (1, 2, 3 y 4%) tanto con el tratamiento, como sin el tratamiento de ultrasonido. Las RNA de tipo perceptrón multicapa (MLP), entrenadas mediante el algoritmo Levenberg-Marquardt y con 1 capa oculta mostraron el mejor desempeño predictivo. Los modelos de RNA mostraron una buena correlación entre los datos experimentales y simulados, lo cual está evidenciado por factores de correlaciones superiores a 0.99 en los datos de prueba. Además, los modelos de predicción de la conductividad térmica basados en RNA se ajustaron en mayor medida a los datos experimentales en comparación con modelos analíticos reportados en la literatura.

Maestría en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Estudio de la modificación de hueso de aguacate y su incorporación en una matriz de PLA/EVA y polifosfato de amonio compatibilizado, para la

JOSE DAVID ZULUAGA PARRA (2022, [Tesis de doctorado])

En el presente trabajo se propuso la fosfatación del hueso de aguacate con ácido fosfórico, además de la adición de urea para mejorar la estabilidad térmica y conferirle propiedades de retardancia a la flama intrínsecas al hueso de aguacate. Donde se estableció que 3 h de reacción y una concentración de ácido/urea de 1:4 fue suficiente para alcanzar una comparación de fósforo y nitrógeno cerca de 11%, de igual manera se determinó que la fosforilación mejora la estabilidad térmica del hueso de aguacate y le confiere características de retardancia a la flama, pero el biocompuesto lavado con NaOH 1N reemplaza a la urea con sodio en forma de iones y la urea promueve la formación de una capa carbonosa protegiendo al polímero mientras que el sodio no.

De igual manera, se estudió la inserción de anhídrido maleico (AM) en poli (ácido láctico) (PLA) (PLA-g-AM), buscando una relación de peróxido de dicumilo / anhídrido maleico (DCP:AM) adecuada para obtener el mayor grado de injerto. Se encontró que la relación 1:10 generó el mayor grado de injerto, que fue cerca del 1%; esto sin que el peso molecular del PLA se haya modificado significativamente. En seguida, partiendo del PLA-g-AM, se preparó el PLA funcionalizado con polifosfato de amonio (PLA-g-APP). Es importante mencionar que esta modificación química del PLA se llevó a cabo “en fundido”, sin la utilización de solvente alguno. Finalmente, se encontró que las propiedades mecánicas y la resistencia a la flama de los compuestos de PLA-g-APP son superiores a las del PLA puro. mejoran al estar funcionalizado el PLA con APP, en adición se mejora la estabilidad térmica de los compuestos de PLA y APP.

Por último, se estudió el efecto en conjunto entre el hueso de aguacate modificado y el APP, donde se estudió el aporte individual de cada de uno de los componentes formulados, se estudió el efecto en la retardancia a la flama del PLA-g-APP y el hueso de aguacate modificado, sobre una matriz de PLA/EVA, mediante pruebas de cono calorimétrico, UL-94 y LOI, donde se observó, una mejora en las propiedades de retardancia a la flama y se alcanzó una clasificación V-0. Se complementaron estos resultados con estudios fisicoquímicos a las cenizas del cono calorimétrico, donde se pudo proponer un mecanismo de retardancia, el cual es por intumescencia, además se determinó que la modificación del hueso de aguacate tiene un efecto positivo sobre la biodegradabilidad de los biocompuestos.

Doctorado en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Case study on agricultural extension in Mexico as part of the North American Agricultural Advisory Network strategy extension and farmer support in a multi-faceted environment

Jelle Van Loon (2022, [Capítulo de libro])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CASE STUDIES AGRICULTURAL EXTENSION INTERNATIONAL COOPERATION AGRIFOOD SYSTEMS

Chapter 14. Seed systems to support rapid adoption of improved varieties in wheat

arun joshi Hans-Joachim Braun (2022, [Capítulo de libro])

Improved Seed CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA SEEDS SEED SYSTEMS POLICIES TRAINING