Estimación de masa de forraje en una pradera mixta por aprendizaje automatizado, datos del manejo de la pradera y meteorológicos satelitales

Measuring forage mass (FM) in the pasture, prior to grazing, is critical to determining the daily allocation of forage in pastoral animal production systems. FM is estimated by cutting forage in known areas, using allometric equations, or with the use of remote sensors (RS); however, the accuracy and practicality of the different methods for estimating FM is variable. The objective was to obtain predictive models using environmental and pasture management variables to predict FM. Regression models were fitted to estimate FM based on variables of pasture management (PM) or measurements obtained by RS, such as reflectance, air temperature, and rainfall. A mixed pasture grazed by beef cattle was studied for three years. With 80 % of data, models were built by ordinary least squares (OLS) or by machine  learning (ML) algorithms.  The remaining 20 % of the data was used to validate the models using the coefficient of determination and average bias between estimated and observed values. The base model of study was the relationship between pasture height before grazing and FM, this model was fitted using OLS; the r2 was 0.43. When models that included PM variables were fitted, the r2 was 0.45 for OLS and 0.63 for ML. When fitting models with PM and RS variables, the r2 was 0.71 for OLS and 0.96 for ML. ML-fitted model ensembles reduced the bias of FM estimates of the examined pasture. Overall, ML models better represented the relationship between pasture height before grazing and FM than OLS models, when fitted with pasture management variables and RS information. ML models can be used as a tool for daily decision-making in pastoral production systems.Medir la masa de forraje (MF) en la pradera, antes del pastoreo, es fundamental para determinar la asignación diaria de forraje en sistemas pastoriles de producción animal. La MF se estima por corte de forraje en áreas conocidas, utilizando ecuaciones alométricas, o con el uso de sensores de percepción remota (PR); sin embargo, la exactitud y practicidad de los distintos métodos para estimar la MF, es variable. El objetivo fue obtener modelos predictivos usando variables ambientales y del manejo de la pradera para predecir la MF. Se ajustaron modelos de regresión para estimar la MF con base en variables del manejo de la pradera (MP) o mediciones obtenidas por PR, como reflectancia, temperatura del aire y lluvia. Por tres años se estudió una pradera mixta pastoreada con bovinos productores de carne. Con 80 % de datos se modeló por mínimos cuadrados  ordinarios  (OLS)  o por algoritmos de aprendizaje  automatizado  (ML). El 20 % restante de los datos se utilizó para validar los modelos usando el coeficiente de determinación y el sesgo promedio entre valores estimados y observados. El modelo base de estudio fue la relación entre la altura de la pradera antes del pastoreo y la MF de este modelo se ajustó usando OLS; la r2 fue 0.43. Cuando se ajustaron modelos que incluyeron variables del MP, la r2 fue 0.45 para OLS y 0.63 para ML. Al ajustar modelos con variables de MP y PR, la r2 fue 0.71 para OLS y 0.96 para ML. Los ensambles de modelos ajustados con ML redujeron el sesgo de estimados de MF de la pradera examinada. En general, los modelos de ML representaron mejor la relación entre altura de la pradera antes del pastoreo y MF que los de modelos de OLS, al ajustarlos con variables de manejo de la pradera y con información de PR. Los modelos de ML pueden usarse como herramienta para la toma de decisiones diaria en sistemas productivos pastoriles

Componentes de varianza de caracteres de maíz asociados al nixtamal

Los componentes de varianza y la heredabilidad de características de grano blanco, relacionadas con la calidad industrial de la harina nixtamalizada, fueron estimadas en cinco híbridos de maíz (Zea mayz L.) del tipo "media altura". El objetivo del trabajo fue conocer los componentes de varianza, la heredabilidad y la correlación de características de grano blanco asociadas con la calidad industrial del nixtamal de híbridos de maíz. Durante el ciclo Verano 2003, se estableció el experimento bajo condiciones de riego en tres localidades representativas de la región El Bajío. Se evaluaron nueve características físicas de grano y siete asociadas al proceso de "nixtamalización". Se identificaron cinco rasgos de interés para la industria del nixtamal: Peso o masa hectolítrica (densidad de grano) y peso de 100 granos, asociados al rendimiento de grano a tortilla; endospermo tipos harinoso y córneo, relacionados con la calidad de la tortilla; pericarpio retenido, asociado al rendimiento de grano a tortilla. La variable pericarpio retenido mostró una heredabilidad alta (h2 > 0.50), mientras que los caracteres peso hectolítrico, peso de cien granos, endospermo harinoso y endospermo córneo presentaron baja heredabilidad (h2 < 0.50). De acuerdo a los resultados observados en esta investigación, se recomienda seleccionar grano de maíz con valores de endospermo (porcentaje base seca del grano) de tipo harinoso menor de 36.4 %, tipo duro o córneo mayor de 46.4 %; además, el pericarpio retenido debería ser mayor de 35.8 %. Abstract Components of variance and heritability of white grain characteristics, related to industrial quality of nixtamalized corn flour, were estimated in five maize hybrids (Zea mayz L.) type "media altura". The objective of this study was to know components of variance, heritability and correlation coeficients among grain traits associated to nixtamal quality of white grain maize hybrid. During the Summer-2003 season, an experiment was established under irrigation conditions in three locations representative of the agriculture region "El Bajío". Nine physical characteristics of grain and seven more traits associated to corn "nixtamalización" industrial process were evaluated. Five important characteristics for "nixtamal" industry were identified: Hectoliter weight (grain density) and weight of 100 grains, associated to yield of grain to tortilla; endosperm corn types flour and hard, related to tortilla quality; retained pericarp, associated to yield of grain to tortilla. The variable retained pericarp showed a high heritability (h2 > 0.50), while for the characteristics: Hectoliter weight, weight of 100 grains, endosperm types flour and hard were the estimated heritability values were lower than 0.50. According to the observed results, it is recommendable to select endosperm corn values (percentage based on grain dry weight) type flour below 36.4 %, type hard greater than 46.4 %; moreover, the retained pericarp should be above 35.8 %. Keywords: Components of variance, heritability, genetic variation coefficient, nixtamal quality, retained pericar

Aspects of a poplar-pasture system related to pasture production in New Zealand : a thesis presented in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Plant Science at Massey University, New Zealand

Widely spaced poplars (Populus deltoides, 29 years old and 37-40 stems/ha) used more water during November (18 days) as evapotranspiration (ET, 2.7-3.0 mm d-1) than the OP (2.2 mm d-1). Canopy rainfall interception (1.37 mm d-1) was more important than tree transpiration (0.92 mm d-1) or understorey ET (0.4-0.6 mm d-1). Despite the differences in water partitioning, soil water (θ) in the PP was similar or higher than in the OP. The mature PP had lower topsoil θ (0-150 mm) than the OP during 1996 (37 and 43 %v/v, respectively). PP topsoil was drier in January, May and June, but θ was similar to the OP in other months of 1996. During dry weather (1997), θ in the topsoil was higher in the PP than in the OP. Variation in θ around the trees was significant but small in magnitude. PP soil temperature was lower than in OP particularly during summer. Soil pH was higher (0.5-1.2 units) in the PP as were exchangeable cations. Poplar leaf litter decomposition along with poplar N nutrition, reduced soil water leaching and legume N-fixation, all contributed to higher soil pH. Using the legume dry matter (DM) as a proxy of N-fixation, the PP fixed 54% of that in the OP. With the exception of lower total N in the PP, little differences were found in organic C, total N, P or S, or soil P or S fertility, hydraulic conductivity, porosity and water aggregate stability between the OP and PP. Earthworm populations were similar or lower in the PP. Pasture DM accumulation in the mature PP was 60% (6.2 t ha-1 yr-1) of that in OP as the poplar canopy (70% canopy closure ratio) allowed only 20% of the photosynthetically active radiation in the OP to reach the understorey. The legume proportion was similar between the OP and PP, although actual yield was lower in the PP. The PP area had slightly lower grass percentage at the expense of higher comminuted tree debris material. OP forage generally had higher feed value in terms of crude protein, metabolisable energy and in vitro DM digestibility. With the exception of higher soil pH, no difference in other soil or understorey characteristics was found between the OP and PP planted with young poplars. The understorey could take advantage of improved soil water and pH conditions if silvicultural management reduced the shading effect from poplars without impairing soil conservation. Canopy and understorey management options to increase/better utilise pasture DM are discussed

Tier II estimation of enteric methane emission in dairy cow herds in Querétaro, México

El metano (CH4) contribuye al cambio climático y su fuente antropogénica más importante es la fermentación entérica del ganado. A nivel continental el Panel Intergubernamental de Cambio Climático establece factores de emisión entérica de CH4 por defecto (Tier I); pero las decisiones y evaluación de la mitigación necesitan estimaciones más exactas. Así, el objetivo fue calcular la emisión de metano entérico de hatos de vacas Holstein-Friesian en Querétaro, México con datos de pesaje de leche (Tier II). Las curvas de lactación se modelaron con la función gamma incompleta por lactancia y hato. Un total de 11,092 lactancias del 2007 tuvieron un rendimiento ajustado a 305 días (d) de 9,985 kg leche. La curva de lactancia fue diferente entre primíparas y multíparas; la duración de la lactancia fue 365±21 días. Durante la lactancia, la emisión entérica para primíparas y multíparas a 305 días fue 165.7±3.8 y 181.6±8.3 kg CH4 vaca-1; a 365 d fue de 201.8±4.6 y 223.7±11.0 kg CH4 vaca-1 (P<0.0025). La intensidad de emisión entérica fue semejante entre primíparas y multíparas (18 y 19 g CH4 kg-1 leche), similar a lo reportado en la literatura para vacas de alta producción intensiva. Los registros de rendimiento fueron útiles para caracterizar el rendimiento, duración de la lactancia y el efecto de número de lactancia en su influencia sobre los estimados de intensidad de emisión entérica.Methane (CH4) contributes to climatic change and livestock enteric fermentation is the most important anthropogenic source. The Intergovernmental Panel on Climate Change establishes continental default emission factors for enteric methane (Tier I); but decisions and evaluation of mitigation needs more precise estimates. Therefore, the objective was to calculate the enteric emission of Holstein-Friesian herds in Queretaro, México using milk test-day records (Tier II). Lactation curves were modeled using the incomplete gamma function according to lactation number and herd. A total of 11,092 lactations from 2007 had an average 305 d milk yield of 9,985 kg. Lactation curve was different between primiparous and multiparous; average days in milk were 365±21 d. During lactation, the primiparous and multiparous enteric emission at 305 d was 165.7±3.8 and 181.6±8.3 kg CH4 head-1; at 365 d was 201.8±4.6 and 223.7±11.0 kg CH4 head-1 (P<0.0025). Enteric emission intensity was similar between primiparous and multiparous (18 and 19 g CH4 kg-1 milk), similar to reports in the literature for high yielding cows. Test day records were useful to characterize yield, days in milk and parity influencing the estimates of enteric emission intensity

Alta densidad de siembra en la producción de maíz con irrigación por goteo subsuperficial

El maíz es el principal grano en la dieta mexicana y también es el cultivo irrigado más importante. Sin embargo, la escasez de agua es grave en México y la seguridad alimentaria no puede mantenerse sin irrigación. Para ayudar a resolver este problema, se examinó el efecto de la densidad de siembra de maíz en un sistema de riego subsuperficial. Se determinó que el rendimiento de forraje y grano del híbrido Tigre no fue diferente (p>0.05) entre los tratamientos (T): T1) líneas a 0.75 m y 90 000 semillas ha-1; T2) líneas a 0.75 m y 133 000 semillas ha-1; T3) líneas alternadas 0.4-1.1 m y 133 000 semillas ha-1. El promedio de materia seca del forraje fue 23.6 Mg ha-1 y 14.6 Mg ha-1 para grano. Aunque el índice de área foliar no fue diferente entre tratamientos después del jiloteo, el número de mazorcas por planta-1 para T1 (1.1) fue mayor que en los otros dos tratamientos (0.9; p=0.05). El porcentaje de mazorca en el forraje fue mayor para T1 y T3 (60 y 63%) en comparación con T2 (53%; p=0.05). T1 fue adecuado para la producción de maíz con labranza mínima y riego subsuperficia

Prediction of weaning weight of grazing beef by machine learning

Objective: Train and validate models with variables available at the time of calving to predict the weaning weight (WW) of grazing beef cattle. Design/methodology/approach: Machine learning (ML) and ordinary least squares (OLS) algorithms were used to model WW of grazing beef calves. There were three scenarios of variable’s availability for modeling, the model of best fit was identified using the determination coefficient (r2), the mean square error and bias. Results: ML models were better than OLS in all scenarios. The r2 was 0.70, 0.67 and 0.78 for the ML with the following modeling variables available: B) dam age and parturition, sex and birth weight, age at weaning and month of birth; I) additionally, dam’s weight at calving, type of calving, calf and dam racial purity; A) additionally, type of service, cow and sire tags. Limitations on study/implications: The ML and OLS models were representative of this specific database. Further modeling with regional or national databases are needed. Under scenario B, the ML was better in modeling the WW with basic data. Findings/conclusions: The ML was superior to the OLS without over fitting, since WW predictions were adequate for data not included in model training.Objective: To develop and validate models using the variables available at calving to predict the weaning weight (WW) of grazing beef calves. Design/Methodology/Approach: The WW was modelled using machine learning (ML) algorithms and ordinary least squares (OLS). The model included three variable availability scenarios and the best fit was identified using the coefficient of determination (r2), the mean squared error, and the bias. Results: ML algorithms achieved a better fit than OLS in all scenarios. ML had a 0.70, 0.67, and 0.78 r2 when the following modelling variables were available: B) dam age at calving and parity, calf sex and weight, weaning age, and calving date; I) in addition to the previous variables, dams’ weight at calving, type of calving, calf and cow racial purity; and A) in addition to the all the previous variables, type of service, cow and sire tags and sire breed. Study Limitations/Implications: The ML and OLS models were representative of a specific database. Modelling based on regional or national data should be studied. Using the lowest number of variables in this study, ML in scenario B provided an acceptable fitting for the prediction modelling of the WW of grazing beef calves. Findings/Conclusions: ML performed better than OLS, without causing an overfitting, based on the suitability of the WW predictions regarding a database that was not used to train the model

La evaporación en la cuenca del lago de Pátzcuaro, México

La composición anual de la evaporación en la cuenca del lago de Pátzcuaro se integró por la evapotranspiración de la vegetación, las pérdidas por intercepción, la evaporación del cuerpo de agua y la evapotranspiración de la vegetación hidrófita. La evapotranspiración de la vegetación se estimó con los registros de seis estaciones climatológicas clásicas y siete evaporímetros ETgage. La evaporación del lago se midió con el método BREB. La evaporación por la intercepción de la vegetación fue calculada con relaciones lineales en función de la precipitación para diversos tipos de vegetación y la transpiración de la vegetación hidrófita a partir de mediciones puntuales con una cámara de circuito abierto. La evapotranspiración resultó de 308 mm < ETR < 503 mm (± 60), la evaporación del lago de 1 179 mm, la evapotranspiración de la vegetación hidrófita (ETH) de 1 824 mm y la correspondiente a la intercepción entre 102 mm < EI < 227 mm (± 51). En el contexto del balance hídrico, en el nivel subcuenca se encontró un déficit de 12 mm en la de Ajuno y más del 65% en la propia cuenca del lago. En el resto de las subcuencas, el balance del residuo fue positivo para la generación de escurrimientos superficiales e infiltración, y/o percolación profunda, entre 18 mm < (P-ET) < 156 mm (± 53). Los resultados encontrados muestran la importancia de la vegetación y el lago en la distribución de la evaporación de la cuenca

Producción de leche de vacas en pastoreo de alfalfa (Medicago sativa) en el altiplano mexicano

Se evaluó el efecto de factores ambientales y de manejo del pastoreo sobre la producción de forraje y leche en praderas de alfalfa en el centro de México durante el 2009 al 2011. Se analizaron registros de la composición de sólidos de leche (grasa+proteína+lactosa) y producción de leche; en la pradera, la composición química, la materia seca de forraje (MS) ofrecida (MFO), tasa de acumulación de forraje (TAF), carga animal (CA) y otras variables.La información ambiental para el sitio se obtuvo de bases de datos por percepción remota. Del 2009 al 2011 el área de pastoreo fue creciente y el nivel de suplementación decreciente, resultando en una producción de: 17.3, 14.7 y 13.5 t MS ha-1año-1, utilización de la pradera de 75, 71 y 73%, CA de 3.7, 3.1 y 2.7 vacas ha-1, producción de leche de 19290, 13419 y 12563 kg ha-1 año-1 y sólidos de leche de 2409, 1638 y 1554 kg ha-1 año-1. Por regresión múltiple, los días de descanso y la temperatura nocturna explicaron la TAF. La temperatura diurna y la CA explicaron la MFO; la producción de leche dependió de la TAF, temperatura diurna y energía del alimento; los sólidos totales de la MFD y la energía del alimento. La estrategia de suplementación debe apoyar de octubre a abril, donde la TAF está por debajo del promedio, además la masa de forraje residual debe ser de 400 a 500 kg de MS ha-1 para maximizar la TAF en el siguiente ciclo de pastoreo

Base de datos de flujos verticales de dioxido de carbono en ecosistemas terrestres y costeros en México

El dióxido de carbono (CO2) es uno de los principales gases de efecto invernadero (GEI) cuyo incremento en la atmósfera está asociado con el calentamiento global. Con el objetivo de promover estudios de síntesis que lleven a un mejor entendimiento de los procesos relacionados con el ciclo del carbono en ecosistemas terrestres y costeros de México, se construyeron bases de datos de flujos verticales de carbono. Se construyó una base de datos con flujos de CO2 a escala anual, para ocho sitios y 30 años por sitio, de la red MexFlux, cuya información se obtuvo de publicaciones en revistas científicas, memorias de resúmenes en extenso y documentos de tesis. Una segunda base se construyó a partir de datos a escala diaria, de los flujos de CO2 de 14 sitios de monitoreo y 53 años/ sitio, que fueron proporcionados directamente por los investigadores principales (PI) de cada sitio y denominada MexFlux_2019 V1. Esta última base de datos, a diferencia de la primera que es de libre acceso, está restringida. Las bases de datos incluyen información del intercambio neto de carbono a nivel ecosistema, la productividad primaria bruta, respiración del ecosistema y de variables meteorológicas y ambientales complementarias

Naturaleza urbana. Plataforma de experiencias

Naturaleza Urbana presenta experiencias autogestionadas que, con el tiempo, se han posicionado como ejercicios alternativos de identificación, monitoreo y recuperación de la biodiversidad urbana. En otros casos, el modelo comunidad-gobierno ha permitido desarrollar diagnósticos y propuestas de gestión corresponsables y sistémicas, entendiendo por esto último iniciativas que nacen desde los valores mismos que cada comunidad le atribuye a su biodiversidad. Del mismo modo, se presentan esfuerzos gubernamentales que han enriquecido la visión ambiental de los principales instrumentos de planificación urbana, por ejemplo, integrando la condición propiamente urbana como oportunidad para aumentar la oferta ambiental de la ciudad, fortaleciendo las funciones y procesos de la biodiversidad y revitalizando, con ello, la calidad de vida del entorno urbano. Por su parte, las universidades y los centros de investigación se han sumado a la ola emergente de generación de conocimiento en biodiversidad urbana (fenómeno nacional e internacional), han brindado evidencia científica de su valor para el bienestar humano y han propuesto reflexiones y lineamientos cualitativos de biodiversidad, con miras a hacer del ordenamiento un ejercicio más coherente con cada contexto territorial en particular.Bogotá, D. C., ColombiaInstituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humbold