Doctorado en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua

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https://repositorio.chapingo.edu.mx/handle/20.500.12098/934

El posgrado hace énfasis en una sólida formación analítica, lógica y matemática de sus estudiantes, para proponer soluciones formales a problemas del campo mediante la aplicación de métodos estadísticos, modelos matemáticos e inteligencia artificial.

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Browsing Doctorado en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua by Author "Arteaga Ramírez, Ramón"
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    Construcción, evaluación y modelación matemática de un secador solar tipo invernadero
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2017-12) Garduño García, Angel ; López Cruz, Irineo Lorenzo ; Ramírez Arias, José Armando ; Ruíz García, Agustín ; Romantchik Kriuchkova, Eugenio ; Pérez Vega, Cuauhtémoc ; López Cruz, Irineo L. ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Flores Velázquez, Jorge
    Las pérdidas de productos agrícolas frescos en México de acuerdo con estudios de FAO son de hasta más de 55%. El secado al sol es un método común para deshidratar productos agrícolas; pero la calidad del producto es muy baja. Los sistemas de secado y deshidratado con energía solar reducen las pérdidas y mejoran la calidad del producto, pero su diseño, optimización y control necesita el desarrollo de modelos matemáticos y experimentos. El objetivo de la presente investigación fue construir, evaluar y modelar matemáticamente un secador solar tipo invernadero de forma parabólica, mediante pruebas realizadas sin producto y bajo condiciones de deshidratación de Stevia (Stevia rebaudiana) y frutos de jitomate (Solanum lycopersicum L). El estudio se desarrolló en la Universidad Autónoma Chapingo, Chapingo, México. Se construyó un sistema secador solar tipo invernadero (SSSTI), de forma parabólica, con cubierta de policarbonato, piso de concreto, estructura de acero galvanizado y extractores para el control de temperatura. El funcionamiento del SSSTI se evaluó mediante monitoreo de la temperatura y humedad en su interior sin producto, mediante el deshidratado de Stevia, donde la temperatura máxima del secador se mantuvo entre 45 y 50 °C, y mediante deshidratado de frutos de jitomate, donde la temperatura se mantuvo en un máximo de 45 °C. Se encontró que el SSSTI puede alcanzar temperaturas máximas de hasta 69 °C sin producto y sin ventilación forzada. El contenido de humedad final de Stevia fue entre el 12% y 13% base húmeda, con un tiempo de secado entre 6 y 6.5 h. El contenido de humedad en el caso del jitomate se redujo del 95% al 24% en 7 h en un día soleado. De nueve modelos matemáticos de capa delgada, que se evaluaron en el experimento de jitomate, la ecuación de Page presentó el mejor ajuste a las mediciones. Finalmente, se desarrolló un modelo de dinámica de fluidos computacional (CFD) para la temperatura y flujo del SSSTI, el cual fue evaluado contra datos experimentales considerando su variación espacial.
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    Evapotranspiración del nopal verdura (opuntia ficus-indica l.) en invernadero y grados días de desarrollo en Chapingo Estado de México
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2019-07) Azúa Barrón, Martin ; Vázquez Peña, Mario Alberto ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Quevedo Nolasco, Abel ; Flores Magdaleno, Héctor
    El objetivo general fue determinar la evapotranspiración del cultivo de nopal verdura en invernadero y los grados días de desarrollo desde la brotación hasta el alcance del tamaño comercial de los nopalitos tiernos. La información que se usó fue medida en el campo experimental de la estación meteorológica del Departamento de Irrigación de la Universidad Autónoma Chapingo, en el Estado de México. Como primera actividad se realizó una revisión bibliográfica sobre los conceptos evapotranspiración de referencia (ETo) y grados días de desarrollo (GDD) con énfasis en el cultivo del nopal verdura. La evapotranspiración es la suma de dos procesos separados: la evaporación y la transpiración, para un cultivo en específico se estima a partir de multiplicar la evapotranspiración de referencia por el coeficiente del cultivo. Por medio de los GDD se realizó la acumulación de calor necesario para completar un ciclo ontogénico, donde para cada planta que responde a la temperatura, tienen un requisito específico de GDD por arriba de una temperatura base, para para cada estado fenológico que se alcance. El conocer los efectos de esta variable en los cultivos permite definir estrategias de manejo para optimizar la productividad. Las variables temperatura, radiación global, humedad relativa y velocidad del viento, se utilizaron para calcular la ETo y los GDD. Se validaron los sensores que se utilizaron para medir las variables meteorológicas al compararlos con un sensor patrón. Medir todas las variables necesarias para la estimación de la ETo con Penman-Monteith no es práctico, por lo que se obtuvo un modelo para ser aplicado en condiciones de invernadero. Varios modelos empíricos que son utilizados para estimar la ETo al aire libre se les modificaron sus parámetros para estimar la ETo dentro del invernadero. Los valores de temperatura base, temperatura óptima, temperatura umbral y los GDD de desarrollo fueron definidos para el cultivo del nopal verdura y se midió la evapotranspiración del cultivo con una balanza de precisión y se calculó el coeficiente del cultivo durante un año.
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    Modelación matemática y análisis del ambiente de un invernadero con ventilación natural
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2014-01) Ruíz García, Agustín ; López Cruz, Irineo L. ; Ramírez Arias, J. Armando ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Fitz Rodríguez, Efrén
    El objetivo general fue desarrollar, analizar y validar un modelo matemático dinámico para el clima de un invernadero con ventilación natural para climas templados del centro de México, para ser usado en el diseño de algoritmos de control basado en modelos y en optimización del invernadero. El modelo propuesto describe la dinámica de la temperatura y humedad del aire, e incorpora submodelos para los procesos de transpiración del cultivo y ventilación natural del invernadero. Cuatro modelos matemáticos de transpiración, incluyendo Stanghellini, Wang & Boulard, Baille y Jolliet, fueron calibrados y validados en términos de precisión en la estimación. El modelo de Jolliet mostró el mejor desempeño. Para estimar las tasas de ventilación natural, calibrar y validar el modelo desarrollado para el clima del invernadero, se llevó a cabo un experimento en el cual se midieron las variables ambientales en el interior y exterior del invernadero, así como el área de ventilación. Las tasas de ventilación natural fueron estimadas con el método de balance de energía. Las tasas de ventilación fueron en general bajas e insuficientes para lograr las renovaciones de aire recomendadas para tener las condiciones climáticas optimas dentro de un invernadero. Para seleccionar los parámetros del modelo del clima del invernadero a ser estimados se llevó a cabo un análisis de identificabilidad, y los parámetros seleccionados fueron estimados con un algoritmo de computación evolutiva. Las predicciones del modelo calibrado mostraron un buen ajuste con las mediciones. Para mejorar la calidad de las predicciones del modelo dinámico NICOLET, se diseñó un filtro de Kalman sin esencia como método de asimilación de datos. El filtro estimó apropiadamente las variables de estado y mejoró significativamente las predicciones del contenido de nitratos del modelo.
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    Modelo hidrológico de onda cinemática de la cuenca del río turbio, Guanajuato, México
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2015-10) Vargas Castañeda, Gregorio ; Ibañez Castillo, Laura Alicia ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Arévalo Galarza, Gustavo ; Becerra Moreno, Antonio
    Entre los fenómenos naturales que afectan a las poblaciones en forma de desastres, las inundaciones representan en México alrededor de dos terceras partes de los mismos y, además de los daños directos a la salud y economía de las personas también afectan a la economía nacional al requerirse grandes cantidades de dinero para apoyar la recuperación de las zonas afectadas. En la cuenca del río Turbio que comprende parte de los estados de Jalisco y Guanajuato se han presentado diversas inundaciones tanto en áreas rurales como urbanas en las recientes 4 décadas, siendo la más catastrófica la del año 2003. En la presente investigación se emplea como principal propuesta el modelo hidrológico de Onda Cinemática para simular la respuesta de la cuenca en forma de producción de escurrimientos; además con fines comparativos se aplica el modelo del hidrograma unitario del Servicio de Conservación de Suelos con el método de Muskingum para tránsito de avenidas y una combinación de Onda Cinemática con Muskingum, todos ellos incluidos en el programa HEC-HMS. Los resultados obtenidos indican que la combinación Onda Cinemática-Muskingum proporciona el mejor ajuste estadístico confirmado por el índice de Nash-Sutcliffe. Asimismo, que en las subcuencas que incluyen zonas urbanas se produce casi la totalidad de los escurrimientos de la cuenca.
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    Monitoreo del estrés hídrico en cultivo de maíz (Zea mays L.) mediante imágenes multiespectrales de un vehículo aéreo no tripulado
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2021-09-22) López Hernández, Misael ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Flores Magdaleno, Héctor ; Vázquez Peña, Mario Alberto ; Ruíz García, Agustín ; Quevedo Nolasco, Abel
    El cultivo de Maíz para grano se cultiva en todas las entidades federativas del país, principalmente para consumo humano, autoconsumo, uso pecuario y como semilla para siembra. La agricultura es una de las actividades productivas que más se verá perjudicada por causa del impacto del cambio climático, afectando el estado hídrico de los cultivos, disminuyendo su productividad. El monitoreo del estado hídrico de los cultivos se ha desarrollado mediante el uso de imágenes de satélite o de vehículos aéreos no tripulados (VANT) en combinación con técnicas de teledetección. En la presente investigación, se estableció un experimento de maíz con tres tratamientos de riego complementario: 100%, 75% y 50% de la Evapotranspiración del cultivo (ETc), las láminas fueron aplicadas mediante un sistema de riego por goteo superficial. La presente investigación permitió identificar las etapas del cultivo en las que se presentó estrés hídrico, a partir del cálculo de índices de vegetación (IV) con el procesamiento de imágenes multiespectrales de alta resolución espacial adquiridas mediante el sensor Parrot Sequoia acoplado a un VANT. Además, se determinaron modelos de predicción de materia seca por planta y rendimiento del cultivo. También, fue posible el mapeo de las variables biofísicas medidas, el coeficiente de cultivo Kc y la ETc. Lo anterior permitiría el monitoreo y manejo del riego del cultivo de maíz.
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    Monitoreo del estrés hídrico en cultivo de maíz (zea mays l.) mediante imágenes multiespectrales de un vehículo aéreo no tripulado
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2021-09-22) López Hernández, Misael ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Flores Magdaleno, Héctor ; Vázquez Peña, Mario Alberto ; Ruíz García, Agustín ; Quevedo Nolasco, Abel
    El cultivo de Maíz para grano se cultiva en todas las entidades federativas del país, principalmente para consumo humano, autoconsumo, uso pecuario y como semilla para siembra. La agricultura es una de las actividades productivas que más se verá perjudicada por causa del impacto del cambio climático, afectando el estado hídrico de los cultivos, disminuyendo su productividad. El monitoreo del estado hídrico de los cultivos se ha desarrollado mediante el uso de imágenes de satélite o de vehículos aéreos no tripulados (VANT) en combinación con técnicas de teledetección. En la presente investigación, se estableció un experimento de maíz con tres tratamientos de riego complementario: 100%, 75% y 50% de la Evapotranspiración del cultivo (ETc), las láminas fueron aplicadas mediante un sistema de riego por goteo superficial. La presente investigación permitió identificar las etapas del cultivo en las que se presentó estrés hídrico, a partir del cálculo de índices de vegetación (IV) con el procesamiento de imágenes multiespectrales de alta resolución espacial adquiridas mediante el sensor Parrot Sequoia acoplado a un VANT. Además, se determinaron modelos de predicción de materia seca por planta y rendimiento del cultivo. También, fue posible el mapeo de las variables biofísicas medidas, el coeficiente de cultivo Kc y la ETc. Lo anterior permitiría el monitoreo y manejo del riego del cultivo de maíz.
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    Pineapple drying: mathematical modelling and experiments using high-precision system and a greenhouse-type solar dryer
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2015-12) López Cerino Ignacio ; López Cruz, Irineo L. ; Romantchick Kriuchkova, Eugenio ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Rossel Kipping, Erich Dietmar
    The most economical option for preserving agricultural products has been solar drying. However, new knowledge and technology are currently required for drying large quantities of products, where quality and food safety are requirements that dehydrated products must meet. Performance optimization of solar dryers according to the characteristics of the product and the environment is especially required. The main goal in this research was to generate basic knowledge to improve the management of solar drying of pineapple (Ananas Comosus, L.) under greenhouse–type dryers. Two drying experiments were carried out to generate thin-layer models for pineapple fruit. The first used a high-precision laboratory dryer at the University of Hohenheim, Germany. Pineapple drying curves were obtained under constant air temperatures, relative humidity and air velocity. The second experiment was conducted in a greenhouse-type solar dryer at Silpakorn University, Nakhon Pathom, Thailand. Pineapple drying curves were determined under variable conditions of air temperature, relative humidity and air velocity. It was found that the thin-layer mathematical model proposed by Hasibuan and Daud predicts adequately the moisture content measurements of the product in both experiments.
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    Pronóstico de caudales horarios mediante el Filtro de Kalman Discreto y Filtro de Kalman de conjuntos en la cuenca del río Huaynamota, México
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2021-06-09) Narváez Ortiz, Ildefonso ; Ibáñez Castillo, Laura Alicia ; Vázquez Peña, Mario Alberto ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Cervantes Osornio, Rocío
    La variabilidad climática ha provocado el aumento de la frecuencia de ocurrencia de fenómenos climáticos extremos, eventos de lluvias intensas se traducen en cambios bruscos en los caudales y por ende posibles inundaciones o avalanchas. Para prevenir y mitigar los efectos negativos es indispensable contar con información anticipada que permita la toma de decisiones acertadas para la gestión del riesgo de desastres o la administración de infraestructuras. Se evaluó el filtro de Kalman discreto y filtro de Kalman de conjuntos para pronosticar los caudales horarios en la estación Chapalagana con base en los últimos registros de las estaciones Chapalgana y platanitos, en la cuenca del río Huaynamota, en los Estados de Zacatecas, Jalisco y Nayarit al norte de México. La evaluación del ajuste de los pronósticos se hizo mediante la raíz del cuadrado medio del error y el índice de Nash-Sutcliffe, y la determinación del tamaño de conjunto se hizo a través de un análisis de sensibilidad que relaciona el ajuste de la serie pronosticada contra el tamaño del conjunto. El filtro de Kalman discreto obtuvo los mejores ajustes en los seis pasos evaluados, no obstante, tiende a generar desplazamiento de la serie pronosticada. El filtro de Kalman de conjuntos converge con mayor precisión sobre la serie observada una vez que se ejecuta la actualización de estados, identifica el comportamiento no lineal de los caudales y realiza estimación con base a esta tendencia, pero genera sobrestimación de los picos. La estimación de estados en lugar de estimar valores escalares de caudal junto con la incorporación dinámica del tiempo de retraso entre series permite mejorar el ajuste de los pronósticos.
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    Pronóstico de sequías meteorológicas usando redes neuronales artificiales en la cuenca del río Sonora, México
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2021-07-13) Hernández Vásquez, Claudio César ; Ibáñez Castillo, Laura Alicia ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Monterroso Rivas, Alejandro Ismael ; Cervantes Osornio, Rocío
    Las sequías son un fenómeno hidrometeorológico extremo que se caracteriza por la disminución de la precipitación en comparación con un valor promedio histórico de un periodo de tiempo determinado, su intensificación y prolongación provoca diversos impactos negativos a nivel ecológico, agrícola, hidrológico, económico y social. Por lo tanto, su monitoreo y pronóstico deben ser parte fundamental de la planeación de los recursos hídricos disponibles a nivel local, regional y nacional. En este estudio se calcularon los índices SPI y SPEI a escalas de 3, 6, 12 y 24 meses para el periodo de 1974 al 2013, se usaron 19 estaciones climatológicas ubicadas en la parte media y alta de la cuenca del río Sonora, México. Los valores de los índices de cada escala temporal se promediaron por grupo de estaciones, que previamente fueron definidos analizando su comportamiento pluvial medio anual y las características fisiográficas de la zona de estudio. Las series de valores medios se utilizaron, primero para caracterizar de manera temporal y espacial las sequías meteorológicas y después para evaluar la aplicabilidad de las redes neuronales artificiales para pronosticarlas. Los principales resultados del análisis de los índices indicaron tendencias al aumento en la intensidad y la frecuencia de las sequías y se identificaron eventos importantes en los años 1997, 1999, 2000 y 2011 a 2013. Al finalizar el pronóstico de los índices de sequía, los resultados mostraron que las habilidades predictivas de los modelos de redes neuronales artificiales fueron satisfactorias, con un coeficiente de determinación (R2) promedio de 0.76 en la etapa final de validación. El SPEI reflejó un panorama más real de la disponibilidad de agua en la zona de estudio y su pronóstico obtuvo el mayor rendimiento estadístico, en comparación con el SPI.
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    Redes neuronales artificiales para estimar y predecir variables climatológicas relacionadas con la evapotranspiración de referencia
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2010-12) Cervantes Osornio, Rocío ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Vázquez Peña, Mario Alberto ; Ojeda Bustamante, Waldo ; Quevedo Nolasco, Abel
    El objetivo general del presente trabajo fue realizar una comparación de metodologías convencionales con modelos de RNA para estimar presión real de vapor de agua, radiación global diaria y evapotranspiración de referencia. Los datos usados para dicha comparación fueron de cuatro estaciones del DR075 Valle del Fuerte, estado de Sinaloa, México. También se llevó a cabo una revisión de literatura del uso de redes neuronales artificiales (RNA) en la estimación de variables climáticas relacionadas con la agricultura. La cantidad de agua requerida para compensar la pérdida por evapotranspiración del cultivo se define como necesidades hídricas del cultivo. Sobreestimar la evapotranspiración resulta en desperdicio de grandes cantidades de agua que repercuten en los rendimientos de los cultivos, por otro lado, subestimar la evapotranspiración repercute en estrés hídrico para las plantas. Por tanto, se necesita conocer con precisión cuanto regar anticipadamente. Los agentes meteorológicos que afectan a la ET0 son las variables temperatura, radiación global, humedad relativa y velocidad del viento, donde la ET0 se calcula a partir de estos. En el desarrollo de este trabajo de tesis se observó que las redes neuronales artificiales mostraron ser una excelente herramienta de estimación y/o predicción de las variables: presión real de vapor de agua, radiación global y evapotranspiración de referencia. Específicamente la red neuronal radial basis function mostró sistemáticamente mejor desempeño que la feedforward backpropagation. En la revisión de literatura se observó que se ha hecho bastante trabajo en estimación y/o predicción de las variables mencionadas previamente con las RNA feedforward backpropagation y radial basis function, pero durante el desarrollo de este trabajo, se observó también que existe carencia de investigación en la estimación de variables climáticas con redes neuronales dinámicas, y es ahí donde se vislumbra el futuro de la investigación, y la investigación se encamina también en la mejora de algoritmos para no desperdiciar espacio de almacenamiento en la terminal cuando se trabaja con redes neuronales artificiales.
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    Relaciones lluvia-escurrimiento en la cuenca del río Coatán, Chiapas, México
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2013-10) Alonso Sánchez, Homero ; Ibañez Castillo, Laura Alicia ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Vázquez Peña, Mario Alberto ; Chávez Morales, Jesús
    El objetivo principal de este trabajo fue estudiar las relaciones lluvia escurrimiento en la Cuenca del Río Coatán, una de las cuencas pioneras del monitoreo en México, donde los asentamientos en las partes bajas han sido víctimas de recientes desastres por la crecida de sus ríos. Con información de los años 2010 y 2011 de cuatro microcuencas de monitoreo establecidas por la CONAGUA en la parte baja media y alta de la cuenca, se trabajó con hidrogramas unitarios sintéticos (métodos de Snyder y del SCS), se identificaron los Números de Curva de escurrimiento a partir de mediciones, también se identificaron los usos de suelo con imagen Spot V, y mediante la técnica de análisis espacial, se extrapolaron los parámetros encontrados a las subcuencas para poder alimentar el modelo hidrológico HEC-HMS. De los hidrogramas unitarios sintéticos se encontró que el de Snyder tuvo menor error en los gastos pico estimados que el triangular del SCS respecto a los gastos unitarios máximos medidos, también se identificaron los coeficientes de Snyder Cp y Ct. Los números de curva identificados a partir de mediciones resultaron más conservadores, es decir, los valores de tablas los sobreestimaron. El modelo HMS se corrió como cuenca no instrumentada y con los parámetros obtenidos a partir de las mediciones. Se modelaron dos eventos extremos: 4 de octubre de 2005 y 11 de octubre de 2011. En ambos eventos la modelación empírica sobreestimo la modelación con parámetros medidos bajo un programa de monitoreo.
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    Relación entre silicio y respuesta del pepino sometido a déficit hídrico
    (Universidad Autónoma Chapingo, 2023-07) Faroutine, Georgy ; Arteaga Ramírez, Ramón ; Pineda Pineda, Joel ; Vázquez Peña, Mario Alberto ; Sandoval Villa, Manuel
    El silicio (Si) es benéfico para las plantas debido a su capacidad para mitigar diferentes situaciones desfavorables, entre las cuales está el estrés por déficit hídrico. Se realizaron 3 ensayos en condiciones de invernadero en la Universidad Autónoma Chapingo para evaluar los efectos de la aplicación del Si para atenuar los impactos del estrés hídrico en pepino. Se realizaron en un periodo concomitante 2 ensayos, usando un diseño completamente al azar de dos factores, donde se evaluaron los efectos de 9 tratamientos constituidos por 3 dosis de Si (0, 50, 100 mg L-1 SiO2) y 3 niveles de humedad del sustrato (55-65 %, 75-85 % y 90-100 % de la capacidad de contenedor CC) en el crecimiento, producción de frutos y absorción de nutrimentos del híbrido de pepino 'Braga F1'. Los efectos individuales del Si aumentaron la producción de frutos del hibrido ‘Braga F1’ sin afectar el contenido de sólidos solubles totales. La interacción entre las dosis de Si y el contenido de humedad en el sustrato aumentó la producción de biomasa seca aérea, biomasa seca de raíz y área foliar del hibrido ‘Braga F1’ en condiciones de déficit hídrico. La dosis 50 mg L-1 de SiO2 aumentó la biomasa seca aérea en 36.5 % y 38.8 %, el área foliar en 17.3 % y 29.3 %, y la biomasa seca de raíz en 46.5 % y 48.9 %, respectivamente, en relación con 100 mg L-1 de SiO2 y el tratamiento sin silicio. Las concentraciones de N, P, K y Mg en frutos, P y K en hojas y N y K en tallos del pepino hibrido ‘Braga F1’ también mejoraron. En un segundo ensayo con un diseño completamente al azar, se evaluaron 15 tratamientos formados por 5 dosis de Si (0, 50, 100 mg L-1 de SiO2, 2 g L-1 y 3 g L-1 de Wollastonita) y 3 niveles de humedad (50-60 %, 75-85 % y 90-100 % de CC) en el sustrato, sobre parámetros biométricos, fisiológicos y atributos nutricionales del híbrido de pepino 'Vitaly'. El rendimiento del pepino hibrido ‘Vitaly’ aumentó 24.9 % con la aplicación de 3 g L-1 de wollastonita en comparación con las plantas no tratadas, con humedad de 75-85 % a CC en el sustrato. Con el nivel de humedad entre 90-100 % de CC y 50 mg L-1 de SiO2 se incrementó 9.3 % la biomasa seca aérea, y en el nivel de humedad entre 50-60 % de CC y 100 mg L-1 de SiO2 la biomasa seca aérea aumentó 11.8 % más que las plantas no tratadas con Si. Igualmente, el Si mejoró los contenidos de clorofila a, b y total de las hojas. También, la interacción del Si con la humedad del sustrato incrementó las concentraciones de N, P, K, Ca, Mg y Si en los diferentes órganos de la planta. El rendimiento y atributos fisiológicos y nutricionales, como masa seca aérea y de raíces, área foliar, contenido de clorofila a, b y total, contenido de N, P, K, Ca, Mg y Si en tejidos foliares, del pepino mejoran con la aplicación del Si bajo condiciones deficitarias de agua.