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Mostrando ítems 101-110 de 170
Indicadores técnicos de la producción agrícola del año 2012 de las zonas de riego de México
(Asociación Mexicana de Hidráulica, A.C., 2012)
En México, la superficie dedicada a la agricultura es de aproximadamente 21 millones de hectáreas, de las cuales del orden de 6.3 millones de hectáreas son de riego, que aprovechan las aguas superficiales y subterráneas ...
El IMTA y el control biológico de maleza acuática en distritos de riego del país (experiencias desde 1990)
(Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, 2012)
Este trabajo pretende dejar constancia de la trayectoria del Programa de Control de Maleza Acuática y de sus logros, además de plantear la necesidad de que las propuestas se consideren en la política nacional de manejo de ...
Pérdidas por intercepción de la vegetación y su efecto en la relación intensidad, duración y frecuencia (IDF) de la lluvia en una cuenca semiárida
(Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, 2017)
Se cuantifica el componente hidrológico de la intercepción en vegetación semiárida y se evalúa el efecto en la relación
intensidad-duración-frecuencia de la precipitación. La intercepción se determina mediante la simulación ...
Uso de redes inteligentes para el monitoreo de extracciones en sistemas de bombeo agrícola
(IMTA. Coordinación de Riego y Drenaje. Subcoordinación de Operación y Mantenimiento de Infraestructura Hidroagrícola, 2017)
En México, los acuíferos aportan el 35.9% del volumen total de agua anual utilizado en la agricultura (23,470 millones de m3), y el 38.9% del volumen total concesionado (33 311 millones de m3) para usos consuntivos, por ...
Desarrollo de tecnología de operación de módulos de riego de asociaciones civiles de usuarios (continuación del ICAM-Riego)
(IMTA. Coordinación de Riego y Drenaje. Subcoordinación de Contaminación y Drenaje Agrícola, 2011)
Durante la transferencia de sistemas es muy común que se vayan realizando cambios en los mismos, pues es importante para el IMTA que sus sistemas queden a la medida de las necesidades de los usuarios. Los sistemas que ...
Metodología para la determinación de la evapotranspiración integrada y la capacidad de canales en una zona de riegoMethodology for estimation of integrated evapotranspiration and canal capacity in an irrigation zone.
(Universidad Nacional de Cuyo (Argentina), 2011)
La capacidad de la red de canales en un sistema de riego depende de satisfacer la demanda hídrica máxima de los cultivos. Los métodos para determinar la capacidad del canal requieren de la estimación de la variable agronómica: ...
Comparación de parámetros meteorológicos dentro y fuera de un invernadero para el cálculo de los requerimientos hídricos de un cultivo bajo condiciones de invernadero en Ocuituco, Morelos
(Organización Mexicana de Meteorólogos, 2011)
En la República Mexicana, la agricultura de riego actualmente consume el 78% del agua total utilizada, mientras que, la demanda de agua por otros usos (doméstico, servicios, industrial y recreación) está en aumento continuo, ...
Evaluación y seguimiento de la aplicación del Sistema de Información de Extracciones Volumétricas (SIEVA) en acuíferos de Zacatecas
(IMTA. Coordinación de Riego y Drenaje. Subcoordinación de Operación y Mantenimiento de Infraestructura Hidroagrícola, 2016)
Los acuíferos en México aportan cada año el 35% del agua utilizada en la agricultura, y un 12% del agua utilizada para otros usos consuntivos, por lo que su aprovechamiento óptimo y sustentable resulta de vital importancia. ...
Drones y sistemas de información geográfica en la ingeniería hidroagrícola
(IMTA. Coordinación de Riego y Drenaje. Subcoordinación de Ingeniería de Riego, 2014)
Los vehículos aéreos no tripulados, también conocidos como VANTs, UAVs, o más comúnmente drones, son una alternativa actual para estimar variables de interés hidroagrícola en forma remota. Ante el desarrollo que presentan ...
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 ...