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EL APRENDIZAJE EN SISTEMAS BIOLOGICOS COMO PUNTO DE PARTIDA DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Get PDFSOLO VISION PROYECTABLE
Spatial behaviour of Hemiberlesia lataniae (Signoret) on ‘Hass’ avocado in Estado de Mexico
Get PDFIntroducción: La exportación de aguacate se ha visto afectada por la presencia de Hemiberlesia lataniae, cuyo principal daño es estético y le resta calidad al fruto.
Objetivo: Determinar la distribución espacial de Hemiberlesia lataniae en el cultivo de aguacate ‘Hass’ en el Estado de México.
Metodología: El experimento se estableció en tres zonas productoras de aguacate (Coatepec Harinas, Donato Guerra e Ixtapan del Oro). El muestreo se realizó con la metodología de cuadrantes, en donde se muestrearon 400 árboles por zona de agosto de 2019 a julio de 2020. Los árboles se dividieron en tres estratos (alto, medio y bajo), y se marcó una rama terminal de cada punto cardinal. Cada árbol se marcó y georreferenció con un GPS diferencial.
Resultados: En total se generaron 24 muestreos por zona, y en todos los casos se observó un comportamiento espacial agregado de Hemiberlesia lataniae. Los semivariogramas se ajustaron a modelos esférico, exponencial y gaussiano.
Limitación del estudio: La geoestadística es el único método que proporciona la ubicación exacta de la plaga y la muestra en mapas de densidad.
Originalidad: El trabajo propone implementar estrategias de manejo integrado que permitan reducir los daños ecológicos, por el uso indiscriminado de insecticidas, y la presencia de residuos en los frutos.
Conclusiones: El presente estudio permitió conocer la distribución espacial de Hemiberlesia lataniae mediante mapas de densidad en tres zonas productoras de aguacate ‘Hass’ en el Estado de México, en donde se observó una distribución espacial agregada
LA MINERÍA DE DATOS EN EL PROCESO DE KDD ( KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING)
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