Métodos para calcular capacidades de embalse

LESLIE SKERTCHLY MOLINA (1989, [Artículo])

En México, el cálculo de la capacidad de embalse es un problema al que no se ha dado la debida importancia. Tradicionalmente, se han empleado dos métodos: el de la curva masa y el de modelos de simulación; usando, en ambos casos, los registros de escurrimientos disponibles. En este artículo se describen, comentan y ejemplifican algunos otros métodos de aplicación sencilla y efectiva, que permiten el empleo tanto de los registros históricos de escurrimientos como los generados en forma sintética, ampliando la longitud de los originales. Se presenta una evaluación de los métodos descritos y se hacen comparaciones entre ellos, relativas a su eficiencia y a la información que producen. Por último, se desarrollan otras técnicas basadas en las descritas, que permiten no sólo calcular la capacidad de embalse, sino que proveen más información útil para el diseño de sistemas

de aprovechamientos hidráulicos.

Capacidad de embalse Aprovechamiento hidráulico Modelos estocásticos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Sistema de Pronóstico Automatizado de Oleaje

JOSE ANTONIO SALINAS PRIETO ROBERTO PADILLA HERNANDEZ René Lobato-Sánchez (2004, [Artículo])

Se sintetizan los procedimientos aplicados para implementar un sistema de pronóstico de viento y oleaje para el Golfo de México al que se le denominó POMA (Pronóstico de Oleaje con Modelos Acoplados). Este sistema está conformado por los modelos: MM5, WAM-PROMISE y SWAN, en sistemas de mallas anidadas. La validación del sistema se basó en comparaciones con boyas propiedad del Centro Nacional de Datos de Boyas. El proceso de anidamiento consistió en generar una malla que cubre la totalidad del Atlántico Tropical (hemisferio norte), donde se simularon vientos a diez metros de altura en relación con el nivel de la superficie (con el modelo MM5); esta información se transfiere al modelo de oleaje global WAM, que abarca aguas profundas, con el que simula en una malla interna el oleaje que a su vez contiene mallas internas, a las que se les transfiere condiciones iniciales y de frontera, para simular oleaje en aguas someras. El sistema POMA fue verificado mediante diversos eventos; en este artículo se muestran tres casos con características de viento diferentes: 1) situación de calma, 2) frente frío y 3) huracán. Los resultados se despliegan automáticamente en una página Web de acceso restringido, visualizándose dos mallas internas en costas mexicanas: Caribe y Golfo de México. El sistema tiene la capacidad de incorporar nuevas mallas anidadas en sitios con interés regional.

Viento Oleaje Modelos acoplados CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Estimación del ciclo de cultivo de tomate (Solanum lycopersicum L.) en invernadero, con base en grados días calor (GDC) simulados con CFD

CRUZ ERNESTO AGUILAR RODRIGUEZ Jorge Flores Velazquez FERNANDO ROJANO AGUILAR WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2020, [Artículo])

DOI: 10.24850/j-tyca-2020-04-02

Los grados-días-calor (GDC) son un indicador del crecimiento de un cultivo, que puede ser usado para deducir la duración del ciclo del tomate bajo invernadero. Inferir la duración del ciclo de cultivo basado en temperatura supone la posibilidad de programar fechas de siembra, gestión de los recursos y establecer mejores prácticas agrícolas. El objetivo de este trabajo consistió en simular el comportamiento térmico de un invernadero usando la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD), bajo condiciones ambientales de Navolato, Sinaloa, y Texcoco, Estado de México, para estimar la duración del ciclo de tomate en función de los GDC con fines agronómicos. La predicción de temperaturas al interior del invernadero se realizó mediante un modelo numérico basado en CFD. Los resultados de las simulaciones fueron utilizados para cuantificar GDC y estimar la duración del ciclo del tomate con base en su requerimiento de temperatura. En Navolato se estimaron 5 772.01, 6 128.34 y 6 411.93 GDC anuales en la entrada, centro y salida del invernadero, respectivamente. El incremento en la acumulación anual de GDC favorece los ciclos cortos y, en consecuencia, aumenta el número de ciclos por año (más de dos ciclos de tomate). En Texcoco se estimaron 2 447.94, 2 803.5 y 3 076.09 GDC anuales, en la entrada, centro y salida del invernadero, respectivamente, lo que limita cultivar de manera natural sólo un ciclo. No obstante, si se favorecen las temperaturas del último tercio del invernadero, se estima se puedan cultivar dos ciclos.

Distribución espacial de temperaturas Modelos computacionales Tomate CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Modelos Hargreaves Priestley-Taylor y redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia

Reference evapotranspiration estimation by Hargreaves Priestley-Taylor and artificial neural networks models

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE ABEL QUEVEDO NOLASCO (2012, [Artículo])

Resulta costoso medir directamente la evapotranspiración de referencia (ET0) con un lisímetro, y al no contar con esta información se utilizó el método de Penman-Monteith modificado por la FAO (ET0 FAO-56 P-M) para su cálculo. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de modelos empíricos como el de Hargreaves, Hargreaves calibrado y Priestley-Taylor, con el modelo de redes neuronales artificiales función de base radial (RNA BR), con las mismas variables de entrada, en la estimación de la ET0 FAO-56 P-M. Las estimaciones de ET0 se evaluaron en cuatro estaciones climáticas del Distrito 075, Valle del Fuerte en Sinaloa, México.

Cultivos alimenticios Planificación del riego Evapotranspiración Modelos matemáticos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Sobre la descripción de las transferencias de masa y energía en sistemas de drenaje agrícola con las ecuaciones de Richards y Boussinesq

MANUEL ZAVALA TREJO HEBER ELEAZAR SAUCEDO ROJAS CARLOS FUENTES RUIZ (2012, [Artículo])

Se analizan dos modelos mecanicistas para simular el funcionamiento hidráulico de un sistema de drenaje agrícola subterráneo; el primer modelo resuelve la ecuación de Richards sobre un dominio bidimensional, usando una condición de frontera tipo radiación no lineal en el perímetro del dren; el segundo modelo aplica la ecuación de Boussinesq con coeficiente de almacenamiento variable en un dominio unidimensional, imponiendo en los drenes condiciones de frontera de radiación fractal. Se evalúa la capacidad de descripción de ambos modelos de simulación, considerando el caso de un acuífero libre somero con recarga vertical nula, obteniéndose que la aproximación basada en la ecuación de Richards proporciona mejores descripciones de los procesos de transferencia de masa y energía que ocurren en los sistemas de drenaje agrícola, y que la ecuación de Boussinesq no puede describir simultáneamente las transferencias de masa y energía descritas con la ecuación de Richards.

Drenaje agrícola subterráneo Modelos matemáticos Flujo de drenaje INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

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

Hidrología superficial en México: estado del arte y necesidades de investigación

JAIME COLLADO MOCTEZUMA (1990, [Artículo])

Tabla de contenido: Introducción – Hidrología y problemas nacionales - Modelos hidrológicos - Limitaciones en el desarrollo de la hidrología - Necesidades de investigación – Conclusiones.

La hidrología en México tiene un nivel satisfactorio para resolver problemas actuales con teorías ya establecidas, pero se vislumbran otros problemas que requieren elaborar nuevas hipótesis hidrológicas, especialmente ligadas a cambios climáticos.

Introducción – Hidrología y problemas nacionales - Modelos hidrológicos - Limitaciones en el desarrollo de la hidrología - Necesidades de investigación – Conclusiones.

Hidrología Modelos hidrológicos Investigación CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Control de sistemas usando aprendizaje de máquina

Systems control using machine learning

Jesús Martín Miguel Martínez (2023, [Tesis de maestría])

El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje de máquina con un amplio desarrollo y una creciente demanda en aplicaciones que involucran toma de decisiones y control. Es un paradigma que permite el diseño de controladores que no dependen directamente del modelo que describe la dinámica del sistema. Esto es importante ya que en aplicaciones reales es frecuente que no se disponga de dichos modelos de manera precisa. Esta tesis tiene como objetivo implementar un controlador óptimo en tiempo discreto libre de modelo. La metodología elegida se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, enfocados en sistemas con espacios de estado y acción continuos a través de modelos discretos. Se utiliza el concepto de función de valor (Q-función y función V ) y la ecuación de Bellman para resolver el problema del regulador cuadrático lineal para un sistema mecánico masa-resorte-amortiguador, en casos donde se tiene conocimiento parcial y desconocimiento total del modelo. Para ambos casos las funciones de valor son definidas explícitamente por la estructura de un aproximador paramétrico, donde el vector de pesos del aproximador es sintonizado a través de un proceso iterativo de estimación de parámetros. Cuando se tiene conocimiento parcial de la dinámica se usa el método de aprendizaje por diferencias temporales en un entrenamiento episódico, que utiliza el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos en la sintonización del crítico y descenso del gradiente en la sintonización del actor, el mejor resultado para este esquema es usando el algoritmo de iteración de valor para la solución de la ecuación de Bellman, con un resultado significativo en términos de precisión en comparación a los valores óptimos (función DLQR). Cuando se tiene desconocimiento de la dinámica se usa el algoritmo Q-learning en entrenamiento continuo, con el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos y el esquema de mínimos cuadrados con descenso del gradiente. Ambos esquemas usan el algoritmo de iteración de política para la solución de la ecuación de Bellman, y se obtienen resultados de aproximadamente 0.001 en la medición del error cuadrático medio. Se realiza una prueba de adaptabilidad considerando variaciones que puedan suceder en los parámetros de la planta, siendo el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos el que tiene los mejores resultados, reduciendo significativamente ...

Reinforcement learning is a machine learning paradigm with extensive development and growing demand in decision-making and control applications. This technique allows the design of controllers that do not directly depend on the model describing the system dynamics. It is useful in real-world applications, where accurate models are often unavailable. The objective of this work is to implement a modelfree discrete-time optimal controller. Through discrete models, we implemented reinforcement learning algorithms focused on systems with continuous state and action spaces. The concepts of value-function, Q-function, V -function, and the Bellman equation are employed to solve the linear quadratic regulator problem for a mass-spring-damper system in a partially known and utterly unknown model. For both cases, the value functions are explicitly defined by a parametric approximator’s structure, where the weight vector is tuned through an iterative parameter estimation process. When partial knowledge of the dynamics is available, the temporal difference learning method is used under episodic training, utilizing the least squares with a recursive least squares scheme for tuning the critic and gradient descent for the actor´s tuning. The best result for this scheme is achieved using the value iteration algorithm for solving the Bellman equation, yielding significant improvements in approximating the optimal values (DLQR function). When the dynamics are entirely unknown, the Q-learning algorithm is employed in continuous training, employing the least squares with recursive least squares and the gradient descent schemes. Both schemes use the policy iteration algorithm to solve the Bellman equation, and the system’s response using the obtained values was compared to the one using the theoretical optimal values, yielding approximately zero mean squared error between them. An adaptability test is conducted considering variations that may occur in plant parameters, with the least squares with recursive least squares scheme yielding the best results, significantly reducing the number of iterations required for convergence to optimal values.

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Desarrollo de una herramienta de pronóstico estacional con fines agrícolas para la precipitación y el escurrimiento: estudio piloto en una cuenca del noroeste de México

MARTIN JOSE MONTERO MARTINEZ WALDO OJEDA BUSTAMANTE IVAN RIVAS ACOSTA Julio Sergio Santana (2014, [Documento de trabajo])

Este documento presenta los resultados del esfuerzo conjunto de un grupo de investigadores del IMTA con otro de la Universidad de Sídney para el desarrollo de una herramienta de pronóstico estacional estadístico de escurrimiento y precipitación en la cuenca del Río Huites en el Noroeste de México. La herramienta desarrollada tiene potencial de aplicación para los sectores hídrico y agrícola en donde esta información resulta muy valiosa para llevar a cabo una mejor planeación tanto de la disponibilidad del recurso hídrico como la planeación de un año agrícola para una región determinada. Dentro de los objetivos del proyecto están explorar la posibilidad de encontrar una herramienta útil para predecir el comportamiento de la escorrentía estacional para periodos de 6 meses a 1 año de antelación, que permita mejorar la planificación de un año agrícola en zonas de riego; así como detectar correlaciones significativas entre las temperaturas de la superficie del mar, precipitación y temperaturas de la superficie del mar, y escorrentía para varias estaciones climatológicas e hidrométricas en el Noroeste de México.

Meteorología Predicciones climatológicas Agricultura Modelos estadísticos Informes de proyectos Río Huites INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Comparación entre un modelo hidrodinámico completo y un modelo hidrológico en riego por melgas

Comparison between a hydrodynamic full model and a hydrologic model in border irrigation

LEONID VLADIMIR CASTANEDO GUERRA HEBER ELEAZAR SAUCEDO ROJAS CARLOS FUENTES RUIZ (2013, [Artículo])

Con el fin de conseguir un manejo más eficiente del agua en la producción agrícola, se llevó a cabo una comparación entre el modelo hidrodinámico completo y el modelo hidrológico en riego por melgas. Para reducir las variaciones, originadas por diferencias en la lámina infiltrada, obtenidas con las ecuaciones de Green-Ampt y de Richards utilizadas en los modelos hidrológico e hidrodinámico completo, se realizó el ajuste del parámetro de succión en el frente de humedecimiento de la ecuación de Green-Ampt; con ello se reproduce el cambio de la lámina infiltrada obtenida con la ecuación de Richards. La comparación se efectuó a partir del análisis de los perfiles de flujo superficial y subsuperficial, que se presentan en el riego, y de la distribución final de la lámina infiltrada.

Hidrodinámica Modelos hidrológicos Modelación hidrológica Riego de superficie INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA