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

PENELOPE CRUZ MAYO ARIOSTO AGUILAR CHAVEZ (2022, [Artículo])

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.

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, [Artículo])

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.

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, [Artículo])

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, [Artículo])

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

La inteligencia artificial y sus modelos de redes neuronales

Alejandro E. Rodríguez-Sánchez (2024, [Artículo, Artículo])

Este artículo revisa qué son los modelos en la inteligencia artificial (IA), con especial énfasis en las redes neuronales artificiales y su capacidad para simular y predecir fenómenos complejos. Ejemplifica la aplicación multidisciplinaria de la IA en campos como la astronomía, destacando la imagen del primer agujero negro, y en biología molecular, con los avances de AlphaFold. Se resalta la necesidad de entender los modelos de IA más allá de su función técnica, subrayando su contribución al progreso científico. Concluye que la IA, a través de sus modelos, desempeña un papel crucial en el estudio de las regularidades de la naturaleza y de la sociedad.

Inteligencia artificial Redes neuronales artificiales Modelos cientificos Tecnología INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Big data, small explanatory and predictive power: Lessons from random forest modeling of on-farm yield variability and implications for data-driven agronomy

Martin van Ittersum (2023, [Artículo])

Context: Collection and analysis of large volumes of on-farm production data are widely seen as key to understanding yield variability among farmers and improving resource-use efficiency. Objective: The aim of this study was to assess the performance of statistical and machine learning methods to explain and predict crop yield across thousands of farmers’ fields in contrasting farming systems worldwide. Methods: A large database of 10,940 field-year combinations from three countries in different stages of agricultural intensification was analyzed. Random effects models were used to partition crop yield variability and random forest models were used to explain and predict crop yield within a cross-validation scheme with data re-sampling over space and time. Results: Yield variability in relative terms was smallest for wheat and barley in the Netherlands and for wheat in Ethiopia, intermediate for rice in the Philippines, and greatest for maize in Ethiopia. Random forest models comprising a total of 87 variables explained a maximum of 65 % of cereal yield variability in the Netherlands and less than 45 % of cereal yield variability in Ethiopia and in the Philippines. Crop management related variables were important to explain and predict cereal yields in Ethiopia, while predictive (i.e., known before the growing season) climatic variables and explanatory (i.e., known during or after the growing season) climatic variables were most important to explain and predict cereal yield variability in the Philippines and in the Netherlands, respectively. Finally, model cross-validation for regions or years not seen during model training reduced the R2 considerably for most crop x country combinations, while for wheat in the Netherlands this was model dependent. Conclusion: Big data from farmers’ fields is useful to explain on-farm yield variability to some extent, but not to predict it across time and space. Significance: The results call for moderate expectations towards big data and machine learning in agronomic studies, particularly for smallholder farms in the tropics where model performance was poorest independently of the variables considered and the cross-validation scheme used.

Model Accuracy Model Precision Linear Mixed Models CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MACHINE LEARNING SUSTAINABLE INTENSIFICATION BIG DATA YIELDS MODELS AGRONOMY

Modelación numérica de la advección y dispersión de solutos en redes de distribución de agua potable

Felipe Arreguin Velitchko Tzatchkov ALVARO ALBERTO ALDAMA RODRIGUEZ (2000, [Artículo])

Este trabajo presenta una solución numérica de tipo euleriano-lagrangiano para la ecuación de la dispersión advectiva de contaminantes en redes de distribución. La aplicación de los esquemas numéricos conocidos para resolver esta ecuación en una red produce grandes sistemas de ecuaciones lineales debido a la presencia del término que considera la dispersión. Para aliviar este problema se propone un nuevo método que emplea funciones de Green numéricas, desagregando el conjunto de ecuaciones en tres sistemas tridiagonales para cada tubería y otro de menor tamaño para los nodos de la red. De esta forma, el sistema de ecuaciones se resuelve eficientemente y el modelo numérico puede ser aplicado a redes grandes sin necesidad de un esfuerzo computacional excesivo. El modelo propuesto se aplicó para simular el transporte de flúor en una red de distribución real, para la cual se tienen publicados datos de mediciones de campo y de simulación con el paquete EPANET de la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos (EPA), que sólo considera la advección. La comparación entre los resultados de los dos modelos muestra que el modelo aquí propuesto simula mejor la concentración del contaminante, especialmente en las tuberías que exhiben bajas velocidades del flujo.

Redes de distribución de agua Análisis dinámico Flujo no permanente Modelos matemáticos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Modelación y diseño de redes de agua potable con demanda estocástica integrados con sistema de información geográfica: etapa 2

Velitchko Tzatchkov VICTOR HUGO ALCOCER YAMANAKA (2014, [Documento de trabajo])

Tabla de contenido: Introducción – Actividades, metas alcanzadas y resultados – Experimentos de mezcla del agua en depósitos (serie 2) – Modelación hidráulica integrada con sistemas de información geográfica (SIG) – Sistemas de modelación de redes de agua potable integrados con información geográfica – Programación de un sistema basado en EPANET con visualización de información geográfica (EPANET-IMTA) – Aplicación de los sistemas integrados con información geográfica en Tijuana, BC y en Xalapa, Ver. – Modelación de la demanda estocástica y comparación con resultados de mediciones – Mediciones continuas de demanda estocástica de agua potable con resolución fina en modelo de laboratorio – Sectorización de redes de agua basado en la teoría de Grafos e índices de rendimiento energéticos – Evaluación de un sistema de desinfección del agua en depósitos intradomiciliarios – Conclusiones.

Este informe describe el desarrollo de la segunda y última etapa del proyecto sobre modelación y diseño de redes de agua potable con demanda estocástica integrados con sistema de información geográfica. El objetivo general del proyecto ha sido desarrollar un sistema computacional que integre un modelo de análisis y diseño de redes de agua potable con sistemas de información geográfica, demanda estocástica, sectorización apoyada en la teoría de los grafos y modelación de los tanques de regulación, e incluya los nuevos adelantos en la materia y las nuevas necesidades de la Comisión Nacional del Agua, basadas en su nuevo manual de modelación hidráulica y de la calidad del agua en redes de distribución.

Introducción – Actividades, metas alcanzadas y resultados – Experimentos de mezcla del agua en depósitos (serie 2) – Modelación hidráulica integrada con sistemas de información geográfica (SIG) – Sistemas de modelación de redes de agua potable integrados con información geográfica – Programación de un sistema basado en EPANET con visualización de información geográfica (EPANET-IMTA) – Aplicación de los sistemas integrados con información geográfica en Tijuana, BC y en Xalapa, Ver. – Modelación de la demanda estocástica y comparación con resultados de mediciones – Mediciones continuas de demanda estocástica de agua potable con resolución fina en modelo de laboratorio – Sectorización de redes de agua basado en la teoría de Grafos e índices de rendimiento energéticos – Evaluación de un sistema de desinfección del agua en depósitos intradomiciliarios – Conclusiones.

Redes de distribución de agua Modelos hidráulicos Sistemas de Información Geográfica INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

¿Por qué ocurren variaciones de nivel en el lago de Tequesquitengo? 2. Simulación de eventos en el siglo XIX

CARLOS GUTIERREZ OJEDA (2004, [Artículo])

En el siglo XIX, el lago de Tequesquitengo (Morelos, México) tenía un nivel de agua de aproximadamente 20 metros por debajo del actual; entre 1820 y 1865 el nivel subió y dejó bajo el agua al pueblo que había en sus orillas. La explicación que se ha dado a este fenómeno se relaciona con un trasvase y un sistema de riego construidos en esa época. En la primera parte de este trabajo se aborda, mediante la modelación matemática, el estudio de la interacción existente entre el lago y el acuífero subyacente, dada la evidente relación que existe entre ellos. Como resultado se logra una calibración de una zona del acuífero que rodea al lago, de modo que se reproducen con precisión los niveles observados en el lago y, de forma aproximada, las isolíneas del nivel del agua subterránea (manto freático). Se hacen recomendaciones sobre posibles soluciones al descenso del nivel del lago. En la segunda parte se aborda lo relacionado con los eventos del siglo XIX. Luego de construir un escenario que pudiera semejarse a las condiciones naturales de esa época, se prueban dos variantes que reflejan la acción del trasvase y el sistema de riego sobre el acuífero y el lago, obteniéndose las conclusiones pertinentes. Posteriormente se analiza la variante que se relaciona con una posible recarga natural accidental desde el acuífero profundo.

Lagos Aguas superficiales Modelos matemáticos Simulación Lago de Tequesquitengo CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Modelo de simulación dinámica de La Laguna para la evaluación de escenarios socioeconómicos y climáticos

HECTOR SANVICENTE SANCHEZ YOLANDA SOLIS ALVARADO MANUEL MARTÍNEZ MORALES (2020, [Documento de trabajo])

TH1720.5

El objetivo general del proyecto ha sido desarrollar un modelo hidrológico y de gestión de simulación dinámica para la región de La Laguna, que permita evaluar el impacto en los recursos hídricos y la disponibilidad del recurso para escenarios prospectivos resultantes de la actividad socioeconómica actual y futura, ambiental y climatológica (histórica y por cambio climático). Se pretende que dicho modelo posibilite diseñar políticas que mitiguen los efectos más nocivos y apoyen la sustentabilidad de la región en el corto y largo plazo. El presente informe comprende la etapa de colección y procesamiento de información, diagnóstico de la situación actual y conceptualización del modelo hidrológico, de demandas y gestión a desarrollar.

Demanda de agua Escasez de agua Modelos hidrológicos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA