Resumen El calostro es la primera secreción mamaria y es la única forma en la cual las becerras adquieren inmunidad pasiva. El objetivo de este estudio es determinar la correlación de la calidad del calostro de vacas lecheras de alta producción medido con calostrómetro y refractometría digital de grados Brix (°Bx). Se tomaron 340 muestras de calostro del mismo número de vacas y fueron analizadas mediante el calostrómetro y refractometría de °Bx. Se realizó una regresión lineal simple y se determinó el coeficiente de determinación (R²). Todo a través del paquete estadístico SPSS 25.0. La media de con calostrómetro fue de 87.94±110, mientras con refractometría Brix fueron de 26.19±18, con una R2 0.706 con un valor de P<0.0001. En conclusión, las lecturas de refractometría y el calostrómetro, son métodos efectivos en determinar las inmunoglobulinas. El refractómetro Brix tuvo una correlación aceptable, lo cual puede ser una herramienta fácil de verificación de calidad de calostro al pie de la vaca.

Abstract Colostrum is the first mammary secretion and in which calves can obtain passive immunity. This study aimed to correlate the quality of colostrum from high-yielding dairy cows using either a colostrometer or Brix digital refractometry (°Bx). Samples (N=340) of colostrum were taken from cows and analyzed with a colostrometer and Brix refractometry. A linear regression was performed. The coefficient of determination (R2) was calculated. All statistical analyzes were done with the SPSS 25.0 statistical package. Means with colostrometer were 87.94±110, while with Brix refractometer they were 26.19±18, with R2 0.706 and a P<0.0001. In conclusion, the refractometer and the colostrometer are effective methods to determine immunoglobulins. Brix refractometer had an acceptable correlation, which could be a useful tool for verifying the colostrum’s quality next to the cow.

Summary: The fraction of vegetation cover (FVC) and the Leaf Area Index (LAI) are biophysical variables closely related to the evapotranspiration rate of crops and their biomass production. Despite their importance, they are usually not measured directly due to their time-consuming and costly nature; however, they can be estimated on a large scale and near-real-time using spectral information captured in satellite images, although this requires prior validation at the field level. Simple linear regression models were developed and validated using 13 vegetation indices (VI) related to LAI and FCV in alfalfa (Medicago sativa). Three spectral information sources were used: (i) reflectance to derive the VI; (ii) digital photographs processed with the Canopeo application to estimate FVC; and (iii) direct LAI measurements using a ceptometer. Six field samples were taken between March and June, 2020 in four alfalfa plots located in Palmar de Bravo, Puebla, Mexico. To evaluate each VI, the determination coefficient (R2) and the root mean square error (RMSE) were used. We found that the most suitable VI for estimating FVC was the VIgreen (Green Vegetation Index, R2 =0.987 and RMSE = 0.093). For the LAI, the VI that performed best was the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, R2 = 0.935 and RMSE = 0.746). The results showed the suitability and practical utility of spectral information for estimating biophysical variables in alfalfa cultivation and their monitoring.

Resumen: La fracción de cobertura vegetal (FCV) y el índice de área foliar (IAF) son variables biofísicas relacionadas estrechamente con la tasa de evapotranspiración de los cultivos y su producción de biomasa. A pesar de su importancia, usualmente no se miden de manera directa debido al tiempo invertido y costo; sin embargo, se pueden estimar a gran escala y en tiempo casi real mediante información espectral captada en imágenes de satélite, pero esto requiere de su validación a nivel de campo. Se desarrollaron y validaron modelos de regresión lineal simple utilizando 13 índices de vegetación (IV) relacionados con el IAF y la FCV en alfalfa (Medicago sativa). Se usaron tres fuentes de información espectral: (i) La reflectancia para derivar los IV; (ii) fotografías digitales procesadas con Canopeo para estimar la FCV; y (iii) mediciones del IAF utilizando un ceptómetro. Se realizaron seis muestreos de campo entre marzo y junio de 2020, en cuatro parcelas de alfalfa situadas en Palmar de Bravo, Puebla, México. Para evaluar cada IV, se utilizó el coeficiente de determinación (R2) y la raíz del cuadrado medio del error (RCME). Se encontró que el IV más apropiado para estimar la FCV fue el VIgreen (Green Vegetation Index, R2 = 0.987 y RCME = 0.093). En el caso del IAF, el IV que presentó el mejor desempeño fue el Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), R2 = 0.935 y RCME = 0.746). Los resultados mostraron la aptitud y utilidad práctica de la información espectral para estimar las variables biofísicas en el cultivo de alfalfa y su monitoreo.

Summary: The middle area of the state of Sinaloa in Northwestern Mexico is characterized by a warm semi-arid climate where rainfall is insufficient for the adequate development of some introduced plant species. For example, those that correspond to the genus Brachiaria, despite technological advances in sencor development, the producers have limted access to sufficient meteorological information. Therefore, the aim in the present study is to determine water requirement, crop coefficient, and productivity of Convert 300 hybrid grass (Brachiaria sp) in a warm semiarid climate of Mexico by using the Food and Agriculture Organization (FAO56 Penman-Montiel equation) method with complete and limited data; a meteorological station was used to measure climatic parameters, and the FAO56 method with dual kc was applied to estimate crop evapotranspiration under non-standard conditions, and subsequently, water productiviy. The estimated water consumption for the Convert 330 hybrid in the warm semiarid climate of northwest Mexico was 1849 mm with measured data and 1973.5 mm with limited data. The statistical analyses yielded a coefficient of determination (R2) of 0.92, Willmott’s coefficient of agreement (d) of 0.90, RMSE of 0.694 mm d-1, BIAS of 0.380 mm d-1 and a Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (EF) of 0.98. The kc values were 0.49, 1.11 and 1.04 for initial, middle and end of season, respectively; the water productivity (WUE) was 2.666 kg m-3 for green forage, and 0.726 kg m-3, for dry matter, in the same way, 375.1 and 1378 L kg-1 were required to produce green forage and dry matter, respectively. To conclude, althought the ETc estimation with limited data overestimated the ETc with measured data by 6.7%, statistics showed that the procedure is reliable.

Resumen: La región central del estado de Sinaloa en el noroeste mexicano, se caracteriza por un clima semiárido cálido donde la precipitación es insuficiente para el desarrollo adecuado de algunas especies vegetales introducidas, como las correspondientes al género Brachiaria, a pesar del avance tecnológico en el desarrollo de sensores, es escaso el acceso de los productores a suficiente información meteorológica; el objetivo del presente trabajo consistió en determinar el requerimiento hídrico, coeficiente de cultivo y productividad del pasto híbrido Convert 330 (Brachiaria sp) en un clima semiárido cálido de México, utilizando el método FAO56 con datos medidos y datos limitados; se utilizó una estación meteorológica para medir los parámetros climáticos, y se aplicó el método FAO56 con kc dual para estimar la evapotranspiración de cultivo bajo condiciones no estándar, y posteriormente, la productividad del agua. El consumo de agua estimado para el pasto Convert 330 en clima semiárido cálido del noroeste de México fue de 1849 mm con datos medidos y 1973.5 mm con datos limitados; el análisis estadístico arrojó un coeficiente de determinación (R2) de 0.92, coeficiente de concordancia de Willmott (d) de 0.90, RMSE de 0.694 mm d-1, BIAS=0.380 mm d-1 y un coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe (EF) de 0.98. Los valores de kc obtenidos fueron de 0.49, 1.11 y 1.04 paras las etapas inicial, media y final, respectivamente; la productividad del agua (EUA) fue de 2.666 kg m-3 para forraje verde y 0.726 kg m-3 para materia seca; asimismo, se requirieron 375.1 y 1378 L kg-1 para la producción de forraje verde y materia seca, respectivamente. Finalmente, se concluye que, aunque la estimación de la ETc con datos limitados sobrestimó en un 6.7% la ETc con datos medidos, la estadística muestra que es confiable el procedimiento.

Resumen: El hormigón es el material principal utilizado en la construcción en Ecuador. Para su diseño, se consideran dos características: la resistencia a la compresión y el módulo de elasticidad. El módulo de elasticidad se calcula convencionalmente en relación con la resistencia a la compresión, mediante ecuaciones establecidas en códigos de diseño. Sin embargo, investigaciones han demostrado que estas ecuaciones no reflejan con precisión la realidad en Ecuador, ya que el módulo de elasticidad no solo depende de la resistencia a la compresión, sino también de otras variables como el origen del agregado, el tipo de cemento, el proceso de producción, entre otros. En este estudio, se desarrolla un modelo que utiliza la teoría de lógica difusa para estimar el módulo de elasticidad. Se emplea un sistema de inferencia lógica ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems), utilizando datos previos de ensayos de laboratorio como conocimiento previo para crear funciones de membresía (FMs) y reglas difusas del tipo condicional (If-Then) para estimar nuevos datos del módulo de elasticidad. Además de la resistencia a la compresión, se consideran otras variables importantes en la determinación del módulo de elasticidad. Los resultados son favorables, con un coeficiente de correlación R2=0.988 y una desviación estándar S=0.097, lo que indica que el sistema de inferencia lógica (SIL) es capaz de desarrollar un modelo único que permite considerar todas las variables que influyen en la determinación del módulo de elasticidad y proporcionar valores confiables.

Abstract: Concrete is the most frequently used construction material in Ecuador. Two characteristics considered for its design are compressive strength and modulus of elasticity. The latter is conventionally calculated in relation to the former using equations established in design codes. However, research has shown that these equations do not accurately reflect the reality in Ecuador, as the modulus of elasticity depends not only on compressive strength but also on other variables such as aggregate origin, type of cement, production process, among others. In this study, a model using fuzzy logic is developed to estimate the modulus of elasticity by applying an ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems) logical inference system. Previous laboratory test data are used as prior knowledge to create membership functions (MFs) and fuzzy conditional rules (If-Then) to estimate new modulus of elasticity. In addition to compressive strength, other important variables are considered in the determination of the modulus of elasticity. The results are favorable, with a correlation coefficient R2=0.988 and a standard deviation S=0.097, indicating that the logical inference system (LIS) is capable of developing a unique model that allows considering all variables that influence the determination of the modulus of elasticity and providing reliable results.

Resumen La investigación tiene como objetivo la elaboración de un modelo agrometeorológico de pronóstico del rendimiento agrícola azucarero. Se tomaron los rendimientos por cepas y totales, área de cada cepa y total, y edad de la plantación de 13 Unidades Empresariales de Base de las provincias Cienfuegos, Sancti Spíritus y Ciego de Ávila en el período 1980-2015; así como, registros mensuales de precipitación, temperatura media y evapotranspiración de siete estaciones meteorológicas. Se calculó el Índice Potencial Productivo según la fase fenológica en la que se encuentre para comprobar su grado de efectividad. Para el procesamiento estadístico se utilizó el tabulador Excel, STATISTICA versión 8.0.5 y el módulo matemático SciPy. La efectividad de las estimaciones de rendimiento agrícola obtenidas con el modelo presentado para las zafras 2011 - 2015, se comparó usando el coeficiente de determinación R2, analizando la relación establecida entre las variables regresoras y el predictando. El modelo de regresión lineal múltiple permite realizar pronósticos de rendimiento agrícola con precisión y ajuste, en dependencia de los escenarios comerciales concretos de la producción cañera del país. La provincia Ciego de Ávila revela, de las tres en estudio, el mayor grado de efectividad en la estimación del rendimiento agrícola de la caña de azúcar.

Abstract The objective of the research is the development of an agrometeorological model for forecasting sugar agricultural yield. The yields by strains and totals, area of each strain and total, and age of the plantation were taken from 13 Management Business Units in the Cienfuegos, Sancti Spíritus and Ciego de Ávila provinces in the period 1980-2015; as well as monthly records of precipitation, average temperature and evapotranspiration from seven meteorological stations. The Productive Potential Index was calculated according to the phenological phase in which it is found to verify its degree of effectiveness. For statistical processing, the Excel tabulator, STATISTICA version 8.0.5 and the SciPy mathematical module were used. The effectiveness of the agricultural yield estimates obtained with the model presented for the 2011 - 2015 harvests was compared using the coefficient of determination R2, analyzing the relationship established between the regressor variables and the predictand. The multiple linear regression model allows agricultural performance forecasts to be made with precision and adjustment, depending on the specific commercial scenarios of the country's sugarcane production. The province of Ciego de Ávila reveals, of the three under study, the highest degree of effectiveness in estimating the agricultural yield of sugar cane.

ABSTRACT Nowadays marine and coastal ecosystems are threatened by the invasion of harmful algal species. The solution to this situation should be aimed at the integral use of this biomass. The drying process has a decisive impact on the quality of the resulting raw material and the cost of any derived by-products. For this reason, the objective of this research is to evaluate the drying process of macroalgae: Sargassum fluitans, Ulva lactuca and Chaetomorpha cf. gracilis, using a solar dryer designed for this purpose. The drying process was evaluated at a temperature of 60°C. The results obtained reported that dehydration in the oven lasted less than 2 hours, while in the solar dryer values higher than those achieved in the oven were recorded. The first derivative analysis shows that the highest peak of moisture loss is around 80 % and is reached in the first 15 min in the electric stove. However, in solar drying it was recorded around 45 min. The results obtained in the drying process were adjusted to a polynomial model with a determination coefficient of 99,13 %

RESUMEN Hoy día los ecosistemas marinos y costeros se encuentran amenazados por la invasión de algas nocivas. La solución a esta situación necesariamente debe estar encaminada al aprovechamiento integral de esta biomasa. El proceso de secado tiene un impacto decisivo en la calidad de la materia prima resultante y el costo de cualquier subproducto derivado. Por este motivo el objetivo de esta investigación es evaluar el proceso de secado de las macroalgas: Sargassum fluitans, Ulva lactuca y Chaetomorpha cf. gracilis, utilizando un secador solar diseñado al efecto. El proceso de secado fue evaluado a una temperatura de 60°C. Los resultados obtenidos reportaron que la deshidratación en la estufa tuvo una duración inferior a las 2 h, mientras que en el secador solar se registraron valores superiores a los alcanzados en la estufa. El análisis de la primera derivada muestra que el mayor pico de pérdida de humedad está alrededor del 80 % y se alcanza en los primeros 15 min en la estufa eléctrica. Sin embargo, en el secado solar se registró alrededor de los 45 min. Los resultados obtenidos en el proceso de secado fueron ajustados a un modelo polinomial con un coeficiente de determinación del 99,13 %.

ABSTRACT Climate factors affect the phenological behavior of Japanese plum (Prunus salicina Lindl.) cultivation in tropical elevation. Thermal time is more precise than chronological time for the cultivation labor program and for the estimation of crop phenological events. The objective of this study was to determine the base temperature (Tb) and thermal time for the development of the 'Horvin' plum fruit, estimating the Tb for the reproductive phenological phase of the plum. Twenty trees, consisting of ten trees per row at two different elevations of 2,195 and 2,567 m a.s.l. (meters above sea level), in the municipality of Nuevo Colon (Colombia), were marked by locality. The appearance of each phenological stage was recorded from floral bud to harvest, estimating Tb with the minimum coefficient method of variation in function of growing degree day (GDD). The results show Tb for the phenological stages floral-anthesis at 2.84°C; anthesis-fruits set at 3.05°C, and fruit set-harvest at 1.76°C. Therefore, this variety should be grown where there is a minimum temperature of 3.05°C during the reproductive phase. In addition, the results show that an average of 1,243.17 and 1,172.12 GDD is required to go from fruit set to fruit harvest at elevations 2,195 and 2,567 m a.s.l., respectively.

RESUMEN Los factores climáticos afectan el comportamiento fenológico del cultivo de ciruelo japonés (Prunus salicina Lindl.) en la altitud tropical. El tiempo térmico es más preciso que el tiempo cronológico para la programación de labores culturales y para la estimación de eventos fenológicos del cultivo. El objetivo de este estudio fue determinar la temperatura base (Tb) y el tiempo térmico para el desarrollo del fruto de ciruela 'Horvin', estimando la Tb para la fase fenológica reproductiva de la ciruela. Fueron marcados veinte árboles por localidad, compuesto por diez árboles por surco, en dos elevaciones diferentes de 2.195 y 2.567 msnm (metros sobre el nivel del mar), en el municipio de Nuevo Colón (Colombia). La aparición de cada estado fenológico se registró desde el botón floral hasta la cosecha, estimándose la Tb con el método de coeficiente mínimo de variación en función de los grados día de crecimiento (GDC). Los resultados muestran Tb para los estados fenológicos botón floral-antesis con 2,84°C; antesis-cuajado de fruto 3,05°C y 1,76°C cuajado de fruto-cosecha. Por lo tanto, esta variedad debe cultivarse donde haya una temperatura mínima de 3,05°C durante la fase reproductiva. Además, los resultados revelan que se requiere un promedio de 1.243,17 y 1.172,12 GDC, para pasar del cuajado a la cosecha del fruto en las elevaciones 2.195 y 2.567 msnm, respectivamente.

Abstract Tropical pines are important because of the amount of wood they produce in short periods. However, it requires allometric functions to predict the total tree height, since it is one of the critical variables to estimate both, it is the total and commercial volume. Accordingly, we aimed to develop a local and a generalized allometric function for model the total height-diameter (h-d) relationship of Pinus caribaea var. hondurensis and hybrid Pinus caribaea var. hondurensis × Pinus tecunumanii in the Sierra Norte of Puebla, México. In order to analyze the relationships, 1 232 h-d pairs were used. The allometric models were fitted with three parameters totaling 80% of the data and validated with 20%. The best model had the lowest average bias, root mean square error, and Akaike’s Information Criterion, as well as of the highest adjusted coefficient of determination. The models explained over 58.55% of the variability in observed total tree height. Nonetheless, the Gompertz and Weibull models obtained the best performances in fit and validation, and estimated h of tropical pines with less uncertainty. In consequence, the fitted allometric functions are reliable for predicting tree h; therefore, it can contribute to the sustainable management of commercial tropical pine plantations in the study region.

Resumen Los pinos tropicales son importantes por la cantidad de madera que producen en periodos cortos de tiempo. Para ello, se requieren de funciones alométricas para predecir la altura total de los árboles, ya que es una de las variables indispensables para calcular el volumen total y comercial. El objetivo de la investigación fue desarrollar una función alométrica local y una generalizada para modelar la relación altura total-diámetro normal (at-dn) de Pinus caribaea var. hondurensis y del hibrido Pinus caribaea var. hondurensis × Pinus tecunumanii en la Sierra Norte de Puebla, México. Para analizar las relaciones se usaron 1 232 pares de datos de at-dn. Se ajustaron modelos alométricos con tres parámetros con el 80% de los datos y se validaron con el 20%. El mejor modelo fue el que presentó el menor sesgo promedio, raíz del error medio cuadrático y Criterio de Información de Akaike, así como el de mayor coeficiente de determinación ajustado. Los modelos explicaron más del 58.55% de la variabilidad en la at observada en los árboles. El modelo Logístico y de Weibull obtuvieron los mejores desempeños en el ajuste y validación, y estimaron con menor incertidumbre la at de los pinos tropicales. Las funciones alométricas ajustadas son confiables para predecir la at de los árboles, por lo que puede contribuir al manejo sustentable de plantaciones comerciales de pinos tropicales en la región de estudio.

Abstract Forest inventories are tools that allow the collection and recording of information for the estimation of volume and biomass in order to determine carbon sequestration in forest biomass using regression techniques. The objective of the study was to generate allometric equation parameters that accurately estimate the biomass and total aboveground carbon content of 25 temperate species from UMAFOR 2012, San Juan Quiahije, Oaxaca. Circular sampling sites of 1000 m2 were established, where the normal diameter and total height of 16 863 trees of 25 species were taken; subsequently, biomass and aboveground carbon content were estimated through allometric equations, using SAS software. The simultaneous potential equation had the best goodness of fit, where the adjusted coefficient of determination (R2 adj) was over 87% for total biomass, while the total carbon estimate had an R2adj of 99% for all species. Pinus maximinoi had the highest average biomass (35 971.85 and 2 922.03 kg) and carbon content (17 985.92 and 1 462.01 kg) in branches and stems, respectively.

Resumen Los inventarios forestales son herramientas que permiten la recolección y registro de información para la estimación del volumen y la biomasa con la finalidad de determinar la retención del carbono en la biomasa forestal mediante técnicas de regresión. El objetivo del estudio fue generar parámetros de ecuaciones alométricas que estimen de forma precisa la biomasa y el contenido de carbono total aéreo de 25 especies de clima templado de la UMAFOR 2012 en San Juan Quiahije, Oaxaca. Se establecieron sitios circulares de muestreo de 1000 m2, donde se tomó el diámetro normal y la altura total de 16 863 árboles de 25 especies; posteriormente se estimó la biomasa y el contenido de carbono aéreo a través las ecuaciones alométricas, mediante el Software SAS. La ecuación potencial simultánea fue la que presentó la mejor bondad de ajuste, donde el coeficiente de determinación ajustado (R2 adj) fue superior a 87% para la biomasa total, mientras que en la estimación del carbono total se obtuvo un R2 adj de 99% para todas las especies. El género Pinus presentó mayor proporción en los compartimentos, destacando Pinus maximinoi con el mayor promedio en biomasa (35 971.85 y 2 922.03 kg) y contenido de carbono (17 985.92 y 1 462.01 kg) en ramas y fuste, respectivamente.

Abstract Given the need to make efficient use of the resources allocated to experimental research in sugarcane crops, this research was proposed with the aim of determining the optimal size of the experimental plot in sugarcane crops in the Brunca region of Costa Rica. During the 2018-2019 harvest, an experimental uniformity trial was established, and five methods were compared: maximum curvature method, maximum curvature of the coefficient of variation, linear regression with constant, quadratic regression with constant and maximum distance method. The results indicate that the most efficient estimators were obtained with models that consider all sizes and forms of the uniformity trial (n=63). Segmented regression and linear regression with constant models produced the best estimators of the optimal size of the experimental plot: 72.16 and 93.22 m2, respectively. With the other three methods, considerable and inconsistent differences in the sizes of the experimental plot were obtained. With the methods of maximum curvature and maximum curvature of the coefficient of variation, the results were so small: 14.01 and 12.5 m2, respectively, that they are inadequate to carry out research in sugarcane; on the contrary, with the method of maximum distance, the size obtained was 157.48 m2, statistically and economically inefficient. Therefore, the linear regression with constant and quadratic regression with constant models are appropriate for determining the experimental plot size in sugarcane. It was concluded that the recommended size to be used in the area is 72 m2. This research was completed in December 2021.

Resumen Dada la necesidad de hacer un uso eficiente de los recursos destinados a la investigación experimental en el cultivo de caña de azúcar, se planteó esta investigación con el objetivo de determinar el tamaño óptimo de la parcela experimental en el cultivo de caña de azúcar en la región Brunca de Costa Rica. Durante la zafra 2018-2019 se estableció un ensayo experimental de uniformidad y se compararon cinco métodos: método de curvatura máxima, curvatura máxima del coeficiente de variación, regresión lineal con constante, regresión cuadrática con constante y método de máxima distancia. Los resultados indican que los estimadores más eficientes se obtuvieron con los modelos que consideran todos los tamaños y formas del ensayo de uniformidad (n=63). Los modelos de regresión segmentada y regresión lineal con constante produjeron los mejores estimadores del tamaño óptimo de la parcela experimental: 72.16 y 93.22 m2, respectivamente. Con los otros tres métodos se obtuvieron diferencias considerables e inconsistentes en los tamaños de la parcela experimental. Con los métodos método de curvatura máxima y curvatura máxima del coeficiente de variación los resultados fueron tan pequeños: 14.01 y 12.5 m2 respectivamente, que resultan inadecuados para realizar la investigación en caña de azúcar, por el contrario, con el método de máxima distancia el tamaño obtenido fue 157.48 m2, ineficiente estadística y económicamente. Por lo tanto, los modelos regresión lineal con constante y regresión cuadrática con constante, son apropiados para la determinación del tamaño de parcela experimental en caña de azúcar. Se concluyó que el tamaño recomendable a utilizar en la zona es 72 m2. Esta investigación fue finalizada en diciembre de 2021.

Abstract The methodology for mixture design can be used to optimize the proportions of ions in nutrient solution, thereby maximizing crop yield; however, it is rarely used. The aim of this work was to apply a mixture design to evaluate nutrient solutions with different proportions of K+, Ca2+ and Mg2+ on the average weight, number and yield of fruits, and to determine the optimal combination that maximizes the fruit yield of tomato (Solanum lycopersicum cv. Legionario) grown in a closed hydroponic system. The simplex-lattice experimental design {3,2} was used, with 10 nutrient solutions and a total concentration of 40 meq∙L-1 of ions in each solution. The maximum values of fruit number and yield (27 and 135.8 t∙ha-1, respectively) were obtained with proportions of 0.375 K+, 0.400 Ca2+ and 0.225 Mg2+ in the nutrient solution, equivalent to 7.5, 8 and 4.5 meq∙L-1, respectively. The polynomial regression model estimated to predict yield as a function of K+, Ca2+ and Mg2+ mixtures is of the fourth degree (special quartic), with a coefficient of determination (R2) equal to 0.81, which explains 81 % of the variability of the yield data. The maximum estimated yield was 142 t∙ha-1, with partial desirability of 0.964, which would be obtained with 0.358 K+, 0.421 Ca2+ and 0.220 Mg2+, equivalent to 7.28, 8.26 and 4.46 meq∙L-1, respectively, in the nutrient solution.

Resumen La metodología para el diseño de mezclas se puede emplear para optimizar las proporciones de los iones en solución nutritiva, y con ello maximizar el rendimiento de los cultivos; sin embargo, su uso es escaso. El objetivo del presente trabajo fue aplicar un diseño de mezclas para evaluar soluciones nutritivas con diferentes proporciones de K+, Ca2+ y Mg2+ sobre el peso medio, número y rendimiento de frutos, y determinar la combinación óptima que maximice el rendimiento de fruto de tomate (Solanum lycopersicum cv. Legionario) cultivado en sistema hidropónico cerrado. Se utilizó el diseño experimental látice simplex {3,2}, con 10 soluciones nutritivas y una concentración total de 40 meq∙L-1 de iones en cada solución. Los valores máximos de número y rendimiento de frutos (27 y 135.8 t∙ha-1, respectivamente) se obtuvieron con proporciones de 0.375 K+, 0.400 Ca2+ y 0.225 Mg2+ en la solución nutritiva, equivalentes a 7.5, 8 y 4.5 meq∙L-1, respectivamente. El modelo de regresión polinomial estimado para predecir el rendimiento en función de las mezclas de K+, Ca2+ y Mg2+ es de grado cuatro (cuártico especial), con coeficiente de determinación (R2) igual a 0.81, el cual explica en 81 % la variabilidad de los datos de rendimiento. El máximo rendimiento estimado fue de 142 t∙ha-1, con deseabilidad parcial de 0.964, que se obtendría con 0.358 K+, 0.421 Ca2+ y 0.220 Mg2+, equivalentes a 7.28, 8.26 y 4.46 meq∙L-1, respectivamente, en la solución nutritiva.

ABSTRACT The aim of this study was to develop visible and near-infrared spectroscopy (Vis-NIRS) calibration models for predicting the content of organic carbon (OC), total nitrogen (N), clay + silt, and pH values in soils from Argentina, employing different mathematical preprocessing techniques for spectral data. A total of 154 soil samples with contrasting physicochemical characteristics was selected, dried, and sieved to 2 mm prior to the analysis of OC, N, pH, and clay + silt using reference methods. Subsequently, the Vis-NIR spectrum (400 to 2500 nm) of each sample was obtained in reflectance mode. The sample set was randomly divided into two groups: one for calibration model development (80%) and the other for model validation (20%). Eight preprocessing techniques for spectral information were employed, and the best one for each parameter studied was selected based on the criteria of achieving the minimum standard error of cross-validation (EECV), maximum coefficient of determination of cross-validation (R2cv), and maximum residual predictive deviation (RPD). Calibration models were obtained using modified partial least squares regression (MPLS) and five-fold cross-validation. The best models for predicting OC and N were obtained with the raw spectra (RPD=4.69 and 3.65 respectively); for pH, the best model was obtained using the standard normal variate preprocessing technique with the second derivative (RPD=2.27), and for clay + silt, the best model was obtained with multiple scattering correction and second derivative (RPD=2.83). The performance of the models applied to the calibration and testing groups was similar. The results indicate that the appropriate choice of spectral data preprocessing technique can optimize calibration for the prediction. Vis-NIRS is a valuable tool for soil monitoring in Argentina, complementing traditional analysis methods.

RESUMEN El objetivo de este estudio fue desarrollar modelos de calibración por espectroscopía visible e infrarrojo cercano (Vis-NIRS) para la predicción del contenido de carbono orgánico (CO), nitrógeno total (N), arcilla+li-mo, y pH en suelos de Argentina, aplicando diferentes técnicas de pretratamiento matemático de los datos espectrales. Se seleccionaron 154 muestras de suelo con características físico químicas contrastantes, se secaron y tamizaron a 2 mm previo al análisis de CO, N, pH y arcilla+limo mediante métodos de referencia. Luego se obtuvo el espectro Vis-NIR (400 a 2500 nm) de cada muestra en modo reflectancia. El conjunto de muestras fue dividido aleatoriamente en dos grupos: uno para obtener el modelo de calibración (80 %) y el otro para la validación del modelo (20 %). Se utilizaron ocho técnicas de pretratamiento de la información espectral y luego se seleccionó la mejor para cada parámetro, con el criterio de obtener el mínimo error estándar de la validación cruzada (EEVC), máximo coeficiente de determinación de la validación cruzada (R2cv) y máxima desviación predictiva residual (RPD). Los modelos de calibración se obtuvieron utilizando regresión de cuadrados mínimos parciales modificada (MPLS) y validación cruzada con cinco etapas. Los mejores modelos para la predicción de CO y N se obtuvieron con los espectros sin procesar (RPD=4,69 y 3,65 respectivamente); para pH se obtuvo con la técnica variación normal estándar con segunda derivada (RPD=2,27) y para arcilla+limo con corrección de dispersión múltiple y segunda derivada (RPD=2,83). El desempeño de los modelos aplicados sobre el grupo de testeo y calibración fue similar. Los resultados indican que la elección apropiada de la técnica de pretratamiento de datos espectrales puede optimizar la calibración. Vis-NIRS es una herramienta valiosa para el monitoreo de suelos en Argentina, como comple-mento de los métodos tradicionales de análisis.

Resumen Para conocer las propiedades hidrológicas de un fragmento de bosque mixto en Durango, se desarrolló un experimento durante el periodo 2017-2020. Se cuantificó la distribución y el flujo de agua de las precipitaciones incidente, directa y escurrimiento fustal para cuantificar las pérdidas por intercepción y las propiedades físicas y químicas del agua. Se evaluaron 77 eventos, con una acumulación de 2 236.1 mm de precipitación. La precipitación directa para Pinus durangensis, P. engelmannii y P. teocote representó 72.4, 71.9 y 70.4 %, respectivamente. La lluvia que atravesó el dosel mostró una relación aceptable en referencia a la precipitación incidente, con valores promedio de 0.83 del Coeficiente de Determinación (R 2 ); el escurrimiento fustal fue de 0.41 para P. durangensis, 0.40 en P. engelmannii y 0.46 % en P. teocote, con un R 2 promedio de 0.47, y una mayor variación. Las pérdidas por intercepción fueron de 27, 28 y 29 %, respectivamente, con un R 2 entre 0.35 para P. teocote y 0.44 para P. engelmannii. El pH del pluviolavado fue de 5.9 para la precipitación incidente, que decreció a 5.0 en relación con la precipitación directa y 4.1 al escurrimiento fustal. La conductividad eléctrica evidenció un cambio químico en la composición del agua, con valores de 32.4 μS cm-1 para la precipitación incidente, 39.0 μS cm-1 en la precipitación directa y 75.0 μS cm-1 en el escurrimiento fustal. Las propiedades hidrológicas de las tres especies de coníferas no presentan variación en función de las diversas vías de redistribución de la lluvia.

Abstract In order to understand the hydrological properties of a fragment of mixed forest in the state of Durango, Mexico, an experiment was carried out during the 2017-2020 period. The distribution and flow of rainwater incident rainfall, direct rainfall and stemflow, were quantified in order to assess the interception losses and the physical and chemical properties of the water. 77 events with an accumulation of 2 236.1 mm of rainfall were evaluated. Direct rainfall in Pinus durangensis, P. engelmannii, and P. teocote amounted to 72.4, 71.9, and 70.4 %, respectively. The rainfall that trickled down through the canopy showed an acceptable relationship with respect to incident rainfall, with average values of 0.83 of the Coefficient of Determination (R 2 ); the stemflow was 0.41 for P. durangensis, 0.40 for P. engelmannii, and 0.46 % for P. teocote, with an average R 2 of 0.47 and a greater variation. The interception losses were 27, 28, and 29 %, respectively, with an R 2 ranging between 0.35, for P. teocote, and 0.44 for P. engelmannii. The pH of throughfall was 5.9 for incident rainfall, 5.0 for the direct rainfall, and 4.1 for stemflow. Electrical conductivity evidenced a chemical change in the water composition, with 32.4 μS cm-1 values for incident rainfall, 39.0 μS cm-1 for direct rainfall and 75.0 μS cm-1 for stemflow. The hydrological properties of the three species of conifers do not exhibit variation in terms of the various pathways of redistribution of rainfall.

Resumen: México ocupa el primer lugar en obesidad infantil en el mundo, por lo que resulta importante identificar variables asociadas al consumo alimentario. El objetivo del presente trabajo fue establecer si la forma en que el consumo de alimentos se modifica en función de las normas sociales alimentarias y la publicidad alimentaria que recibe la población infantil escolar. Se diseñó un estudio multivariado predictivo utilizando sistemas de lógica difusa tipo dos de intervalo (IT2 FLS), y comparando su ajuste con modelos convencionales, como la regresión lineal múltiple (RLM). Se trabajó con las respuestas emitidas por 196 niños en un estudio previo y almacenadas en una base de datos, seleccionando solo las que correspondieron a las variables de interés para el estudio. Las normas sociales a evitar, el número de comidas y la compra de alimentos por la publicidad alimentaria permitieron predecir el consumo alimentario de los niños mediante IT2 FLS. En RLM las horas de comidas tuvo mayor capacidad predictiva que el número de comidas. El IT2 FLS proporcionó un mayor coeficiente de determinación (R2 = 0.649), que el de la RLM (R2 = 0.370). El consumo alimentario, al ser un fenómeno multicausal y complejo, puede ser mejor predicho al utilizar métodos de análisis que manejen de forma más flexible la incertidumbre, como lo hace la IT2 FLS.

Abstract: Mexico ranks first in childhood obesity in the world, so it is important to identify variables associated with food consumption. The objective of this work was to establish whether the way in which food consumption is modified depending on social food norms and food advertising received by school children. A predictive multivariate study was designed using interval type two fuzzy logic systems (IT2 FLS), and comparing its fit with conventional models, such as multiple linear regression (RLM). We worked with the responses issued by 196 children in a previous study and stored in a database, selecting only those that corresponded to the variables of interest for the study. The social norms to avoid, the number of meals and the purchase of food through food advertising made it possible to predict children’s food consumption through IT2 FLS. In RLM, mealtimes had a greater predictive capacity than the number of meals. The IT2 FLS provided a higher coefficient of determination (R2 = 0.649) than that of the RLM (R2 = 0.370). Food consumption, being a multicausal and complex phenomenon, can be better predicted by using analysis methods that manage uncertainty more flexibly, as the IT2 FLS does.

Abstract The estimation and variation of the vegetation cover of the Amazon forest generated by anthropic activity in Huepetuhe had the purpose of estimating the loss of vegetation and the deforestation rates for an Amazon forest, the study was carried out using Landsat 8 satellite images, the treatment of the raster images was made using the ERDAS software, the images were subjected to geometric and radiometric corrections, for this purpose control points were taken on the ground, for the analysis four categories of forest degradation were established: Forest with null vegetation with presence of bare soil, forest with sparse vegetation, forest with moderate vegetation and total area of deterioration. The results from the analysis of the multispectral images and the NDVI show that compared to 2016, 30.1 ha increased in the forest category with no vegetation, 28.8 ha in forests with sparse vegetation, 236.9 ha for forests with moderate vegetation and the area of global deterioration increased by 295.8 ha. The annual deforestation rate was 5% (6.02 ha/year) for forests with no vegetation and presence of bare soil and 9% (59.16 ha/year) for global degradation, the coefficient of determination for forests with no vegetation and area naked was R2=0.9704, and for global deterioration of the forest R2=0.957.

Resumen La estimación y variación de la cobertura vegetal del bosque amazónico generada por la actividad antrópica en Huepetuhe tuvo por finalidad estimar las pérdidas de vegetación y las tasas de deforestación para para un bosque amazónico, el estudio se realizó utilizando la herramienta Google Earth Engine e imágenes satelitales Landsat 8, para el tratamiento de las imágenes ráster se utilizó el software ERDAS y ArcGis, las imágenes fueron sometidas a correcciones geométricas y radiométricas, para ello se tomaron puntos de control el tierra, para el análisis se estableció cuatro categorías de degradación del bosque: Bosque con vegetación nula con presencia de suelo desnudo, Bosque con vegetación escasa, Bosque con vegetación moderada y área total de deterioro. Los resultados a partir del análisis de las imágenes multiespectrales y el NDVI muestra que respecto al año 2016 se incrementó 30.1ha en la categoría bosque con vegetación nula, 28.8 ha en los bosques con vegetación escasa, 236.9 ha para bosques de vegetación moderada y el área de deterioro global se incrementó en 295.8 ha. La tasa de deforestación anual fue del 5% (6.02 ha/año) para bosque con vegetación nula y presencia de suelo desnudo y del 9% (59.16 ha/año) para degradación global, el coeficiente de determinación para bosques con vegetación nula y área desnuda fue de R2=0.9704, y para deterioro global del bosque R2=0.957.