Maestría en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua
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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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ItemModelación hidrológica e hidráulica de la cuenca rio Chapingo(Universidad Autónoma Chapingo, 2023-11)Es fundamental caracterizar la respuesta espacio-temporal de la escorrentía superficial a la presencia de precipitaciones a nivel cuenca para mejorar la gestión del recurso hídrico y del suelo. La relación precipitación-escorrentía superficial en una cuenca es muy compleja porque en ella ocurren varios fenómenos hidrológicos e hidráulicos; para lo cual la modelación matemática se plantea como una opción para su representación y entendimiento. Existen diversas propuestas de modelos matemáticos para simular la escorrentía superficial las cuales son integradas y resueltas por programas computacionales; sin embargo, recientemente el programa Iber destaca por la flexibilidad en su uso y por su acceso gratuito. Por lo anterior, se realizó la calibración y validación de un modelo hidrológico-hidráulico distribuido en la cuenca Río Chapingo, de 1547 ha, con el programa Iber; empleando el método de Número de Curva en el modelo hidrológico para calcular la escorrentía superficial. El programa se alimentó con precipitación medida en cuatro sitios estratégicos a lo largo de la cuenca, con equipos automatizados de alta precisión y resolución. La calibración del modelo propuesto consistió en ajustar los valores del Número de Curva y el coeficiente de rugosidad de Manning para minimizar los errores entre los hidrogramas observados y simulados en la salida de la cuenca. El modelo se calibró y validó con dos grupos de eventos de intensidades de lluvia diferentes; en ambos grupos se obtuvo un desempeño bueno a muy bueno en la calibración y validación, según el índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe y los criterios de desempeño Molnar. Se observó un comportamiento dinámico del Número de Curva y del coeficiente de rugosidad como respuesta a las características de la lluvia. El modelo Iber representó adecuadamente el comportamiento hidrológico e hidráulico de la cuenca de estudio y ello lo sugiere como una herramienta útil en cuencas no aforadas pequeñas.
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ItemEstimación de biomasa de maíz forrajero a partir de imágenes de drones y aprendizaje profundo(Universidad Autónoma Chapingo, 2023-11)El maíz (Zea mays L.) forrajero es uno de los componentes fundamentales en la alimentación del ganado, por lo que se requiere cuantificar la cantidad de materia verde que se puede cosechar en campo para establecer estrategias de ensilado. En la actualidad, la cuantificación de la materia verde se hace utilizando métodos tradicionales, que no consideran la variabilidad del cultivo, son destructivos y tardados, debido a lo anterior se propone una metodología para estimar biomasa verde de maíz a partir de imágenes multiespectrales de alta resolución y un modelo predictivo basado en una red neuronal artificial (RNA). Para ello, se tomaron 80 muestras georreferenciadas, cada una en un área de medio metro cuadrado obteniéndose las alturas y el peso promedio de las plantas; además se generaron las ortoimágenes del área de cultivo a partir del vuelo del dron Mavic 3M, para el cálculo de los siguientes índices de vegetación NDVI, EVI, GNDVI, WDRVI, CIre, RVI, SAVI, VARI, RGBVI, NGRDVI, ExG, al igual que las bandas R, G, B y el índice de área foliar (LAI). Posteriormente, se obtuvo la matriz de correlación y se aplicó el algoritmo de componentes principales generando una base de datos con seis componentes principales, que se normalizó y se dividió aleatoriamente en entrenamiento con el 90% de los datos y el restante 10% en prueba de la RNA, se generó un modelo predictivo basado en un perceptrón multicapa con las siguientes características, dos capas ocultas con 30 y 5 neuronas respectivamente, con funciones de activación tangente hiperbólica, la capa de salida con una neurona, con función de activación lineal, dicho modelo mostró un buen ajuste entre la biomasa real y la estimada, con un 𝑅 2= 92.9% y un error absoluto medio del rendimiento de 0.3 kg m-1 .
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ItemEfecto del cambio climático sobre los valores extremos de lluvia y temperatura en el río Atoyac, Oaxaca(Universidad Autónoma Chapingo, 2023-12-07)El clima se relaciona con las condiciones atmosféricas (temperatura promedio, precipitación y vientos) durante un intervalo de tiempo que comúnmente se determina en treinta años. La variación estadística significativa del mismo a lo largo de un período prolongado se conoce como cambio climático, el cual puede ser el resultado de factores naturales o antropogénicos, como la quema de combustibles fósiles o en modificaciones en el uso del suelo. México presenta alta susceptibilidad a los impactos del cambio climático. Su población está en riesgo de presenciar inundaciones, por otro lado, existe la posibilidad de que la desertificación afecte hasta el 40% de la extensión nacional usada para la agricultura. En ese sector, se visualiza disminución de la productividad del maíz para la década de 2050, pérdida en la fertilidad de suelos en las unidades de producción, también existe evidencia de que la mayoría de los cultivos resultarán menos apropiados para la producción hacia 2030. En Oaxaca también se presentan cambios considerables. ha disminuido el periodo de lluvias presentándose ahora entre los meses de julio a octubre siendo que anteriormente se daba desde mayo hasta noviembre, las tormentas tropicales y los huracanes cada vez son más frecuentes. Al analizar los datos de precipitación y temperatura de las estaciones meteorológicas de la cuenca río Verde-Atoyac se observa que se presentan cada vez más días con temperaturas altas, menor cantidad de días con temperaturas bajas, mayor presencia de periodos fríos y estos cada vez con mayor duración, una diferencia cada vez mayor entre la temperatura máxima y la mínima. En cuanto a la precipitación se observó, mayor cantidad de días secos consecutivos, mayor lamina precipitada en un día, mayor presencia de lluvias torrenciales.
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ItemDiseño y simulación de una máquina extractora de semillas de calabaza pipiana (Cucurbita argyrosperma K.(Universidad Autónoma Chapingo, 2023-12-07)El diseño de máquinas es de suma importancia tanto en la ingeniería como en la industria; tratándose de máquinas para la extracción de semillas de calabaza existen en el mercado, pero son máquinas de gran magnitud y costo elevado por lo tanto para los pequeños productores se les hace difícil la adquisición de éstas. Para los pequeños productores, la presencia de una máquina de tamaño pequeño es crucial ya que les permitiría realizar las tareas de manera más rápida, precisa y económica, lo que podría resultar en una disminución de costos y un aumento en la producción, por ese motivo el objetivo de este trabajo de investigación es diseñar y construir un prototipo para extraer las semillas de calabaza de la especie (Cucurbita argyrosperma Huber) en específico. Para el diseño de la máquina primero se obtuvieron las propiedades físico-mecánicas de la calabaza para la selección y cálculo de la eficiencia del motor que acciona la máquina. La segunda parte constituye el diseño en 3D y la construcción de ésta, obteniendo las dimensiones finales de la máquina: largo 2.5 m, ancho 1.4 m y de alto 1.7 m que consta de tres procesos: i) proceso de rotura de calabazas, ii) proceso de separación de gabazos de la semilla y iii) proceso de expulsión de semillas hacia el recolector. El sistema de accionamiento de procesos consta de una polea motriz acoplado a un motor de 5 HP con 1680 rpm que transmite potencia hacia el resto de los procesos mediante poleas conducidas y bandas.
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ItemAnálisis de calidad de agua en un sistema acuapónico mediante redes neuronales y conglomerados(Universidad Autónoma Chapingo, 2023-11)La acuaponía es una técnica sustentable de producción de alimentos debido a su alta eficiencia en el uso del agua, nutrientes y energía. Sin embargo, es crucial mantener una concentración adecuada de oxígeno disuelto en el estanque de peces para prevenir la mortalidad de estos. El objetivo de este estudio fue analizar el comportamiento de las variables ambientales y de calidad de agua y su relación con el oxígeno disuelto en un sistema acuapónico a pequeña escala. El estudio se realizó en un invernadero en la Universidad Autónoma Chapingo durante el periodo de mayo 2022 a enero 2023 donde se estableció un sistema acuícola de recirculación cerrada y posteriormente un sistema acuapónico con cultivo de Tilapia (Oreochromis niloticus) y lechuga (Lactuca sativa). Las variables ambientales (temperatura del aire, humedad relativa y radiación fotosintéticamente activa) y de calidad de agua (oxígeno disuelto, temperatura del agua, conductividad eléctrica y pH) fueron monitoreadas durante el experimento. Se implementó una red neuronal para predecir la concentración del oxígeno disuelto en el estanque de peces con un 99.3% de eficiencia. Se realizó un análisis de sensibilidad de Garson para determinar las variables más importantes en el comportamiento del oxígeno disuelto. El análisis anterior se complementó con el análisis de correlación de Pearson, y el análisis de conglomerados tanto en el sistema acuícola como en el sistema acuapónico. La temperatura del agua, el pH y la conductividad eléctrica fueron las variables más influyentes en el oxígeno disuelto. El análisis de conglomerados mostró una tendencia negativa entre la temperatura del agua y del aire con el oxígeno disuelto, además de una relación positiva entre la humedad relativa y el oxígeno disuelto. Este trabajo establece una base para comprender las relaciones entre las variables ambientales y de calidad de agua dentro de un sistema acuapónico.