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Desarrollo de un modelo numérico para evaluar el ambiente de invernaderos dedicados a la producción intensiva de tomate

CRUZ ERNESTO AGUILAR RODRIGUEZ (2020, [Tesis de doctorado])

Tesis (Doctor en Ciencias y Tecnología del Agua) -- Instituto Mexicano de Tecnología del Agua. Coordinación de Desarrollo Profesional e Institucional. Subcoordinación de Posgrado.

La evaluación del impacto de las variables climáticas en un invernadero ayuda a determinar ciclos de cultivos y también al uso estratégico de insumos. Técnicas experimentales, numéricas y analíticas se han desarrollado para el estudio del ambiente en un invernadero con el propósito de predecir calidad y cantidad de producción agrícola. Este trabajo de investigación analiza y aporta información sobre la función que tiene el clima diurno y nocturno, en conjunto con un análisis espacial en un invernadero. En particular, la temperatura como variable prioritaria del clima es utilizada para definir gradientes térmicos del invernadero, y a partir de allí estimar la duración del ciclo de producción de tomate en función de grados días calor. También, esta investigación evaluó el efecto que tienen los calefactores eléctricos sobre la homogeneización de temperatura en periodos críticos de baja temperatura para producción de tomate. Adicionalmente, se han estudiado las consecuencias de condiciones de operación de un invernadero en la concentración de vapor de agua e intensidad del infrarrojo cercano.

Tomate Invernaderos Modelaciones numéricas Gradientes térmicos CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

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

MANUEL ZAVALA TREJO WALDO OJEDA BUSTAMANTE (1999, [Artículo])

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.

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

Modeling the growth, yield and N dynamics of wheat for decoding the tillage and nitrogen nexus in 8-years long-term conservation agriculture based maize-wheat system

C.M. Parihar Dipaka Ranjan Sena Prakash Chand Ghasal Shankar Lal Jat Yashpal Singh Saharawat Mahesh Gathala Upendra Singh Hari Sankar Nayak (2024, [Artículo])

Context: Agricultural field experiments are costly and time-consuming, and their site-specific nature limits their ability to capture spatial and temporal variability. This hinders the transfer of crop management information across different locations, impeding effective agricultural decision-making. Further, accurate estimates of the benefits and risks of alternative crop and nutrient management options are crucial for effective decision-making in agriculture. Objective: The objective of this study was to utilize the Crop Environment Resource Synthesis CERES-Wheat model to simulate crop growth, yield, and nitrogen dynamics in a long-term conservation agriculture (CA) based wheat system. The study aimed to calibrate the model using data from a field experiment conducted during the 2019-20-2020-21 growing seasons and evaluation it with independent data from the year 2021–22. Method: Crop simulation models, such as the Crop Environment Resource Synthesis CERES-Wheat (DSSAT v 4.8), may provide valuable insights into crop growth and nitrogen dynamics, enabling decision makers to understand and manage production risk more effectively. Therefore, the present study employed the CERES-Wheat (DSSAT v 4.8) model and calibrated it using field data, including plant phenological phases, leaf area index, aboveground biomass, and grain yield from the 2019-20-2020-21 growing seasons. An independent dataset from the year 2021–22 was used for model evaluation. The model was used to investigate the relationship between growing degree days (GDD), temperature, nitrate and ammonical concentration in soil, and nitrogen uptake by the crop. Additionally, the study explored the impact of contrasting tillage practices and fertilizer nitrogen management options on wheat yields. The experimental site is situated at ICAR-Indian Agricultural Research Institute (IARI), New Delhi, representing Indian Trans-Gangetic Plains Zone (28o 40’N latitude, 77o 11’E longitude and an altitude of 228 m above sea level). The treatments consist of four nitrogen management options, viz., N0 (zero nitrogen), N150 (150 kg N ha−1 through urea), GS (Green seeker based urea application) and USG (urea super granules @150 kg N ha−1) in two contrasting tillage systems, i.e., CA-based zero tillage (ZT) and conventional tillage (CT). Result: The outcomes exhibited favorable agreement between the model’s simulations and the observed data for crop phenology (With less than 2 days variation in 50% onset of flowering), grain and biomass yield (Root mean square error; RMSE 336 kg ha−1 and 649 kg ha−1, respectively), and leaf area index (LAI) (RMSE 0.28 & normalized RMSE; nRMSE 6.69%). The model effectively captured the nitrate-N (NO3−-N) dynamics in the soil profile, exhibiting a remarkable concordance with observed data, as evident from its low RMSE = 12.39 kg ha−1 and nRMSE = 13.69%. Moreover, as it successfully simulated the N balance in the production system, the nitrate leaching and ammonia volatilization pattern as described by the model are highly useful to understand these critical phenomena under both conventional tillage (CT) and CA-based Zero Tillage (ZT) treatments. Conclusion: The study concludes that the DSSAT-CERES-Wheat model has significant potential to assess the impacts of tillage and nitrogen management practices on crop growth, yield, and soil nitrogen dynamics in the western Indo-Gangetic Plains (IGP) region. By providing reliable forecasts within the growing season, this modeling approach can facilitate better planning and more efficient resource management. Future implications: The successful implementation of the DSSAT-CERES-Wheat model in this study highlights its applicability in assessing crop performance and soil dynamics. Future research should focus on expanding the model’s capabilities by reducing its sensitivity to initial soil nitrogen levels to refine its predictions further. Moreover, the model’s integration with decision support systems and real-time data can enhance its usefulness in aiding agricultural decision-making and supporting sustainable crop management practices.

Nitrogen Dynamics Mechanistic Crop Growth Models Crop Simulation CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA NITROGEN CONSERVATION AGRICULTURE WHEAT MAIZE CROP GROWTH RATE SIMULATION MODELS

Classification of Cucumber Leaves Based on Nitrogen Content Using the Hyperspectral Imaging Technique and Majority Voting.

Sajad Sabzi Razieh Pourdarbani Mohammad Hossein Rohban Alejandro Fuentes_Penna José Luis Hernández-Hernández Mario Hernández Hernández (2021, [Artículo])

Improper usage of nitrogen in cucumber cultivation causes nitrate accumulation in the fruit and results in food poisoning in humans; therefore, mandatory evaluation of food products becomes inevitable. Hyperspectral imaging has a very good ability to evaluate the quality of fruits and vegetables in a non-destructive manner. The goal of the present paper was to identify excess nitrogen in cucumber plants. To obtain a reliable result, the majority voting method was used, which takes into account the unanimity of five classifiers, namely, the hybrid artificial neural network¿imperialism competitive algorithm (ANN-ICA), the hybrid artificial neural network¿harmonic search (ANN-HS) algorithm, linear discrimination analysis (LDA), the radial basis function network (RBF), and the Knearest- neighborhood (KNN). The wavelengths of 723, 781, and 901 nm were determined as optimal wavelengths using the hybrid artificial neural network¿biogeography-based optimization (ANNBBO) algorithm, and the performance of classifiers was investigated using the optimal spectrum. The results of a t-test showed that there was no significant difference in the precision of the algorithm when using the optimal wavelengths and wavelengths of the whole range. The correct classification rate of the classifiers ANN-ICA, ANN-HS, LDA, RBF, and KNN were 96.14%, 96.11%, 95.73%, 64.03%, and 95.24%, respectively. The correct classification rate of majority voting (MV) was 95.55% for test data in 200 iterations, which indicates the system was successful in distinguishing nitrogen-rich leaves from leaves with a standard content of nitrogen.

artificial neural network cucumber hyperspectral imaging majority voting nitrogen INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS

Análisis de la dinámica del monzón de Norteamérica usando modelos globales y regionales

SALVADOR CASTILLO LIÑAN (2021, [Tesis de maestría])

Maestro en Ciencias y Tecnología del Agua - Hidrometeorología) -- Instituto Mexicano de Tecnología del Agua. Coordinación de Desarrollo Profesional e Institucional. Subcoordinación de Posgrado.

El Monzón de Norteamérica (NAM) es un sistema atmosférico intraestacional causante de aproximadamente el 70% de las precipitaciones anuales en el noroeste de México y suroeste de Estados Unidos. Su estudio utilizando modelos numéricos es un reto debido a la compleja dinámica asociada a la abrupta orografía y al contraste térmico océano-continente que contribuyen a su desarrollo durante el verano. A pesar de que la gran mayoría de los modelos globales del experimento CMIP5 (Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados), logran describir el periodo intraestacional de precipitaciones máximas sobre el dominio del NAM y reproducir su variabilidad espacial y temporal, se han identificado sesgos en las simulaciones con respecto a las observaciones y los datos de Reanálisis. Con el propósito de abordar estos sesgos, así como identificar y explicar el inicio-final del monzón, en este estudio se analiza el papel de los mecanismos entre la atmósfera, del continente y el océano, utilizando simulaciones numéricas regionales generadas con el modelo sueco RCA4 (Rossby Centre regional atmospheric model 4), el cual fue forzado con 10 modelos globales del CMIP5.

Monzón de Norteamérica Modelación numérica Precipitaciones INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Como las redes sociales contribuyen al conocimiento de la sistemática de plantas

RODRIGO STEFANO DUNO GERMAN CARNEVALI FERNANDEZ CONCHA (2022, [Artículo])

La ciencia y la sistemática, en particular, se han beneficiado enormemente de la tecnología. Pregúntele a cualquier amante de la naturaleza y de la fotografía, el cambio que significó la llegada de las cámaras digitales en sustitución de las cámaras convencionales. Hoy deseamos destacar otra novedad tecnológica, no menos tangible, y de enorme repercusión mundial; las redes sociales. En este breve texto presentaremos casos concretos de cómo las redes sociales pueden ser una herramienta fundamental para incrementar el conocimiento de la diversidad biológica.

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