Algunos aspectos interesantes de sistemas de humedales a escala de laboratorio y de banco en México

Petia Mijaylova Nacheva (2013, [Artículo])

Los países con economías emergentes como México, tanto desde el punto de vista económico como tecnológico encaran problemas de disposición de aguas residuales no tratadas o pobremente tratadas. Los humedales artificiales (HA) o construidos (HC) pueden representar una opción para sus comunidades rurales ya que integran procesos físicos, químicos y biológicos logrando la remoción de contaminantes presentes en las aguas residuales, pudiéndose utilizar una vez tratadas para uso agrícola o industrial. Se realizaron experimentos con reactores a escala de laboratorio y de banco para evaluar el papel que juegan las plantas acuáticas (Phragmites australis, Typha latifolia, Thalia geniculata) en la remoción de contaminantes medidos como demanda química de oxígeno soluble (DQOsoluble), conductividad eléctrica (EC), nitrógeno (N) y evaluando también potenciales de oxidación-reducción o redox (Eh), RA1,2, empleando controles sin macrofitas, RAa,b, todos empacados con escoria volcánica (i.e., tezontle en Náhuatl, la lengua azteca) con capas de diferentes granulometrías.

Humedales artificiales Tratamiento de aguas residuales Remoción de contaminantes INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Un gen para ti, un gen para mí: flujo genético entre parientes silvestres y plantas domesticadas

Mauricio Heredia Pech MARIANA CHAVEZ PESQUEIRA (2023, [Artículo])

El flujo genético se refiere al movimiento de genes entre individuos o poblaciones. En ocasiones puede darse también entre especies cercanamente emparentadas, como en el caso de las plantas domesticadas y sus parientes silvestres. Los parientes silvestres son de gran importancia para la seguridad alimentaria debido a su gran diversidad genética, que los convierte en una reserva natural de genes. Las consecuencias del flujo genético silvestre-domesticado dependerán de la intensidad y dirección en la que se muevan los genes, siendo la preocupación principal el riesgo que puede existir para el mantenimiento de la diversidad genética de los parientes silvestres.

CONSERVACION DISPERSION DIVERSIDAD GENETICA FUERZA EVOLUTIVA SELECCION ARTIFICIAL BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL

Inheritance of resistance to Fusarium verticillioides ear rot in maize inbred lines of southern, West and Central Africa origin

Abebe Menkir Cosmos Magorokosho Maryke Labuschagne (2022, [Artículo])

Ear-Rotting Fungi Artificial Inoculation CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MAIZE FUSARIUM PEST RESISTANCE BREEDING PROGRAMMES FUMONISINS

Estudio de la erosión costera en Cancún y la Riviera Maya, México

PEDRO ANTONIO GUIDO ALDANA ADRIANA MARIA RAMIREZ CAMPEROS SERGIO CRUZ LEON ARTURO BRUNO JUAREZ LEON (2009, [Artículo])

La zona turística de Cancún y la Riviera Maya, en el estado de Quintana Roo, constituye uno de los desarrollos turísticos más importantes de México. Debido a su ubicación geográfica, la región en estudio es altamente vulnerable a los ciclones tropicales. Mediante visitas técnica y el análisis de imágenes satelitales, especialistas del Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, de la Universidad Autónoma de México y del Instituto Politécnico Nacional se dieron a la tarea de estudiar las posibles causas de la erosión costera con el fin de proponer algunas soluciones. Para lograr tal objetivo, la zona turística se caracterizó de acuerdo con su problemática particular. El análisis de la información obtenida permite afirmar que las causas de la erosión son tanto naturales (interacción de procesos climáticos, meteorológicos, hidrodinámicos y sedimentarios con la morfología costera) como antropogénicas (ocupación de la duna litoral por parte de particulares, construcción desordenada de obras de protección). Pudo concluirse que las soluciones propuestas para detener la erosión costera deberían seleccionarse desde un punto de vista integral y además ser blandas, como lo es la alimentación artificial con arena.

Playas Erosión de playas Alimentación artificial de arena CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Comparación de modelos para estimar la presión real de vapor de agua

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE Abel Quevedo Nolasco (2013, [Artículo])

La presión real de vapor de agua es una variable básica para estimar la evapotranspiración de los cultivos, uno de los componentes del ciclo hidrológico. Sin embargo, es difícil y cara de medir de forma directa, por lo que, en la práctica, se recurre a estimaciones basadas en la temperatura y relaciones sicrométricas. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de diferentes métodos convencionales para el cálculo de la presión real de vapor y compararlos con las estimaciones realizadas con dos tipos de redes neuronales artificiales: feedforward backpropagation y radial basis function. Se usaron datos meteorológicos de cuatro estaciones del Distrito 075, localizadas en el Valle del Fuerte, al norte de Sinaloa, México. Los resultados indican que la red neuronal artificial tipo radial basis function (escenario E4) mostró ser el mejor método en la estimación de la presión actual de vapor de agua.

Humedad atmosférica Déficit de presión de vapor Distritos de riego Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Predicción de la evapotranspiración de referencia mediante redes neuronales artificiales

JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO ROCIO CERVANTES-OSORNIO WALDO OJEDA BUSTAMANTE IRINEO LORENZO LOPEZ CRUZ (2008, [Artículo])

La evapotranspiración de referencia (ETo) es una variable climática esencial para el cálculo de los requerimientos hídricos de los cultivos. Su previsión a corto plazo es importante para programar la distribución de volúmenes de agua en las zonas de riego. En este trabajo se presenta la aplicación de un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) tipo feedforward backpropagation para predecir la ETo a partir de datos diarios de temperatura del aire, radiación solar, humedad relativa y velocidad del viento. La arquitectura adoptada del modelo de RNA contiene cuatro neuronas en la capa intermedia, una neurona en la capa de salida y funciones de activación tangente hiperbólica en ambas capas. Este modelo fue aplicado a un conjunto de datos climáticos con cinco años de observaciones de la red agroclimática “Valle del Fuerte” del distrito de riego 075, localizada en el norte de Sinaloa, México. El algoritmo de entrenamiento supervisado de Levenberg-Marquardt permitió obtener un buen desempeño de la red en términos del error cuadrático medio y del coeficiente de determinación R2 para estimar la ETo en los diferentes escenarios considerados. Las predicciones de las RNA fueron comparadas con las predicciones de modelos de regresión lineal múltiple y lineal por partes; los resultados muestran que ambos modelos presentan niveles de ajuste muy similares a los datos experimentales.

Evapotranspiración Requerimientos de riego Variables climáticas Distritos de riego Regresión no lineal Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Comparison of Different Classifiers and the Majority Voting Rule for the Detection of Plum Fruits in Garden Conditions.

Razieh Pourdarbani Sajad Sabzi Mario Hernández Hernández José Luis Hernández-Hernández Ginés García_Mateos Davood Kalantari José Miguel Molina Martínez (2019, [Artículo])

Color segmentation is one of the most thoroughly studied problems in agricultural applications of remote image capture systems, since it is the key step in several different tasks, such as crop harvesting, site specific spraying, and targeted disease control under natural light. This paper studies and compares five methods to segment plum fruit images under ambient conditions at 12 different light intensities, and an ensemble method combining them. In these methods, several color features in different color spaces are first extracted for each pixel, and then the most e

ective features are selected using a hybrid approach of artificial neural networks and the cultural algorithm (ANN-CA). The features selected among the 38 defined channels were the b* channel of L*a*b*, and the color purity index, C*, from L*C*h. Next, fruit/background segmentation is performed using five classifiers: artificial neural network-imperialist competitive algorithm (ANN-ICA); hybrid artificial neural network-harmony search (ANN-HS); support vector machines (SVM); k nearest neighbors (kNN); and linear discriminant analysis (LDA). In the ensemble method, the final class for each pixel is determined using the majority voting method. The experiments showed that the correct classification rate for the majority voting method excluding LDA was 98.59%, outperforming the results of the constituent methods.

remote sensing in agriculture artificial neural network hybridization environmental conditions majority voting plum segmentation INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS

Tránsito de avenidas en cauces mediante redes neuronales artificiales

FRANCISCO JAVIER APARICIO MIJARES JUAN PABLO MOLINA AGUILAR (2006, [Artículo])

Los métodos hidrológicos comúnmente utilizados para el tránsito de avenidas presentan limitantes

en el análisis de problemas complejos como, por ejemplo, los casos de trenes de avenidas, la presencia de flujos laterales o las uniones de ríos, principalmente en los casos en que no se cuenta con medición hidrométrica de toda la red hidrológica. Las características de las redes neuronales artificiales las convierten en una posibilidad para su aplicación al tránsito de avenidas, pues presentan diversas ventajas respecto a los métodos hidrológicos tradicionales. La aplicación de redes neuronales artificiales a distintos casos muestra que, contando con información y seleccionando la topología adecuada, es posible obtener resultados con una precisión similar a los métodos hidráulicos e hidrológicos con datos habitualmente disponibles en registros hidrométricos, que son escasos para la aplicación de dichos métodos. La aplicación de redes neuronales artificiales de arquitecturas simples en el caso de avenidas reales aisladas y trenes de avenidas en la región hidrológica 30, así como en registros anuales en la confluencia de los ríos Manso y Cajones, que forman el río Tesechoacán, muestra claramente las bondades de su utilización.

Tránsito de avenidas Métodos hidrológicos Redes neuronales artificiales CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia

Artificial neural networks in the estimation of reference evapotranspiration

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE ABEL QUEVEDO NOLASCO (2011, [Artículo])

Las redes neuronales artificiales representan un vasto campo de investigación, puesto que han demostrado tener aplicación en varios campos de la ciencia, su capacidad de lidiar con no linealidades en diversos fenómenos, y los diferentes trabajos realizados en la estimación y/o pronóstico para predecir variables climáticas, que inciden directa e indirectamente en la evapotranspiración de referencia y la propia evapotranspiración ha originado el desarrollo de este trabajo. El objetivo fue presentar una revisión de literatura sobre redes neuronales artificiales, para la estimación de la evapotranspiración de referencia y variables relacionadas, que incluye: la teoría y fundamentos de las redes neuronales artificiales y el algoritmo backpropagation; algunas similitudes y diferencias entre los modelos estadísticos tradicionales y las redes neuronales artificiales; aplicaciones de las redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia; y variables que se asocian con las perspectivas de las redes neuronales artificiales en la predicción de variables agroclimáticas

Evapotranspiración Redes neuronales artificiales Predicción INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

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