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Mostrando ítems 1-10 de 16
Simulación del rendimiento de maíz (Zea mays L.) en el norte de Sinaloa usando el modelo AquacropSimulation of corn (Zea mays L.) yield in northern Sinaloa using the Aquacrop model
(Colegio de Postgraduados., 2013)
La intensificación de la variabilidad climática ha generado incertidumbre en los volúmenes de agua disponible en varias zonas de riego de México, ocasionan inestabilidad en la productividad del cultivo de maíz (Zea mays ...
Análisis de cuatro variables del período de lluvias asociadas al cultivo de maíz temporalAnalysis of four variables associated with rainy seasonal in maize cultivation
(Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias., 2013)
Caracterizar y conocer las variables: inicio, duración, terminación de la estación lluviosa y la cantidad de precipitación con fines de precisar su magnitud y relacionarlas con la agricultura bajo condiciones de temporal, ...
Requerimientos de riego para tomate de invernaderoRequerimientos de riego para tomate de invernadero
(Sociedad Mexicana de la Ciencia del Suelo., 2007)
El tomate es la principal hortaliza cultivada, tanto a cielo abierto como en invernadero, en todo el mundo. Uno de los problemas principales en la producción de tomate en el centro de México es la escasa información sobre ...
Modelos Hargreaves Priestley-Taylor y redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referenciaReference evapotranspiration estimation by Hargreaves Priestley-Taylor and artificial neural networks models
(Universidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Ingeniería., 2012)
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 ...
Mejoramiento del grado de uso del nitrógeno en maíz mediante técnicas parcelarias de riego por superficieImproving the usage level of nitrogen in maize, through surface irrigation plot techniques
(Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias., 2015)
El maíz es uno de los principales cultivos sembrados en el estado de Sinaloa; sin embargo, en esta región la aplicación de riegos se realiza sin considerar las características físicas del suelo incrementando las pérdidas ...
Grados día y la programación integral del riego en el cultivo de papaThe degree day's and the integral programming irrigation in potato crop
(Sociedad Mexicana de la Ciencia del Suelo., 2010)
La papa tiene una alta sensibilidad a los excesos y deficiencias de humedad en el suelo. Con la aplicación del modelo basado en el concepto grados día (°D), se obtiene un pronóstico del riego más preciso debido a que este ...
Adecuación de fechas de siembra por variabilidad climática en frijol (Phaseolus vulgaris) mediante Aquacrop-FAO, en Sinaloa, México
(Universidad Autónoma de Aguascalientes, 2018)
En el presente trabajo se simuló la productividad del cultivo de frijol utilizando el modelo de simulación biológica AQUACROP como herramienta para generar información sobre planificación y manejo del cultivo, proporcionando ...
Análisis histórico de los valores de ETc de una zona de riego estimados mediante imágenes satelitales
(Colegio Mexicano de Ingenieros en Irrigación, 2018)
Estimar la evapotranspiración de cultivo (ETc), es fundamental para la gestión hídrica en zonas agrícolas; su valor es estimado de modelos empíricos e información de estaciones meteorológicas cercanas, este método extrapola ...
Attribute selection impact on linear and nonlinear regression models for crop yield prediction
(Hindawi Publishing Corporation, 2014)
Efficient cropping requires yield estimation for each involved crop, where data-driven models are commonly applied. In recent years, some data-driven modeling technique comparisons have been made, looking for the best model ...
Predictive ability of machine learning methods for massive crop yield prediction
(Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria., 2014)
An important issue for agricultural planning purposes is the accurate yield estimation for the numerous crops involved in the planning. Machine learning (ML) is an essential approach for achieving practical and effective ...