Modelado del balance hídrico a partir de datos satelitales y meteorológicos para el análisis de los flujos superficiales del ciclo hidrológico

La mayoría de las transformaciones impulsadas por el hombre, a pesar de generar bienestar económico, son acompañadas por el deterioro de los recursos naturales y la pérdida de la biodiversidad. La necesidad de explorar nuevos horizontes productivos, frente a un crecimiento demográfico sostenido, y el aumento en la demanda de alimentos genera una presión creciente sobre los recursos naturales a nivel mundial. Por estos motivos, los desafíos de la agricultura y el desarrollo argentino se relacionan con satisfacer las futuras demandas y reducir el impacto ambiental. Por el contrario, los beneficios obtenidos con la intensificación y expansión de la agricultura en las últimas décadas, estuvieron asociados con importante impacto sobre el ambiente. En este contexto, el agua se reconoce como el elemento esencial que vincula la mayoría de los procesos biológicos, físicos y químicos que ocurren en la biósfera y que impactan directamente en el desarrollo socioeconómico. Una variable que constituye uno de los flujos mas importantes dentro del ciclo hidrológico es la evapotranspiración. Se conoce con este nombre a la combinación de dos procesos separados por los que el agua se pierde de la superficie del suelo. Uno de esos procesos es el de evaporación directa y el otro es la transpiración a través del cultivo. Existen distintos tipos de metodologías utilizadas para estimar la evapotranspiración utilizando imágenes de diferentes satélites. Distintas versiones de algoritmos basados en la ecuación de balance de energía han sido ampliamente utilizado para estimar la evapotranspiración real a distintas escalas espaciales y temporales. Estimaciones precisas de los cambios espaciales y temporales en la evapotranspiración son fundamentales para mejorar la comprensión de las interacciones entre los sistemas atmósfera, hidrosfera y biosfera siendo un importante tema emergente en la investigación sobre el cambio climático. Por otra parte, conocer la distribución temporal de la precipitación es importante para la gestión del agua en actividades de agricultura, generación de energía eléctrica, control de inundaciones y sequía. El sensoramiento remoto, provee información sólida y constante para relacionar con los datos de precipitación medidos por hidrómetros e hidrógrafos. El sensoramiento remoto es, cada vez más, una fuente de datos viable para aplicar a los modelos de hidrología convencional, en especial para zonas poco accesibles. En esta tesis doctoral se propone un modelo que permite obtener datos de balance hídrico a partir de datos satelitales y meteorológicos. El modelo divide el balance hídrico en sus dos componentes más importantes, la evapotranspiración y la precipitación. La evapotranspiración se modela a partir de información de satélites ópticos (Landsat 5 y Landsat 8) e información meteorológica. Para ello, se parte de procedimientos incluidos en los algorítmos SEBAL y METRIC, programados en código MATLAB, con el agregado de ecuaciones actualizadas y metodologías para automatizar los cálculos. Como modelo generador de datos de precipitación satelital se propone utilizar el propuesto por la Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) a través de la plataforma Google Earth Engine. Se probó la performance del modelo de evapotranspiración a partir de 4 aplicaciones a distintos recortes de escenas tomadas por los satélites Landsat. En cada una de las aplicaiones se fue aumentando el área de estudio para abarcar mayor cantidad de coberturas. La primera aplicación corresponde a un pivote de riego y a un suelo desnudo en el sur de la provincia de Buenos Aires y las restantes a distintas coberturas dentro de la cuenca del Arroyo Las Conchas. Además, para este último sitio se generaron datos de precipitación satelital y se validaron los mismos con datos pluviométricos obtenidos en estación metoeorológica. Los resultados de las experiencias generadas han sido satisfactorios tanto para las estimaciones de evapotranspiración como para las de precipitación. A modo de síntesis de esta tesis doctoral, se realizan balances hídricos diarios y mensuales. La validación preliminar de estos balances fueron hechas, como se mencionó anteriormente, a partir de la validación individual de sus componentes. Se espera que con esta metodología se puedan obtener datos de balance hídrico complementarios a otras fuentes de datos. Por ejemplo, se podrá analizar la evolución del balance hídrico superficial y su efecto sobre la humedad del suelo estimada por el nuevo satélite argentino radar en banda L SAOCOM. A su vez, este modelado constituye la base sobre la cual se irán mejorando parámetros utilizando imágenes de drone como ayuda al conocimiento agronómico. Por lo antes mencionado, se espera que esta tesis tenga un amplio impacto en la generación de nuevas líneas de investigación, en las existentes y en la generación de aplicaciones de base científica y tecnológica.Doctor de la Facultad de Ciencias Agrarias y ForestalesUniversidad Nacional de La PlataFacultad de Ciencias Agrarias y Forestale

Impacto de la implementación del área de marketing en la empresa vivero Los Viñedos S.A.C. en el periodo 2020 -2021

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Gestión EmpresarialEste trabajo de suficiencia profesional presentará el análisis de la implementación del área de marketing en la empresa Vivero Los Viñedos en el 2020 -2021, al desarrollar estrategias de marketing digital en el entorno de la pandemia covid-19 para el posicionamiento de marca, impulso de sus productos, aumento de las ventas y captación de nuevos tipos de clientes.Con la información obtenida mediante el estudio de mercado, se analizó la posición de la empresa, de la competencia y las exigencias de los clientes, el cual nos mostró un panorama más general de las necesidades y tendencias del sector agroexportador además de los aspectos que podríamos mejorar como el soporte técnico, la marca y el precio. Llevando a tomar la decisión de la Implementación del área, en donde se realizó el plan de marketing con el objetivo de aprovechar las fortalezas y disminuir las debilidades y amenazas encontradas, con estrategias de marketing de contenido, página web, redes sociales, servicio post venta, e-mailing, y publicidad ATL, todo ello brindo la oportunidad de crecer posicionando la marca el cual generó resultados positivos en las ventas y rentabilidad de la empresa que se reflejó en el análisis del retorno de inversión.Finalmente, las recomendaciones son seguir apostando por el marketing de contenido, tener un servicio post venta más personalizado e impulsar la propuesta de valor para seguir posicionado como el Vivero líder de plantas frutales.This work of professional sufficiency will present the analysis of the implementation of the marketing area in the company Vivero Los Viñedos in 2020 -2021, by developing digital marketing strategies in the environment of the pandemic covid-19 for brand positioning, promotion of its products, increasing sales and attracting new types of customers.With the information obtained through the market study, we analyzed the position of the company, the competition and the demands of customers, which showed us a more general overview of the needs and trends of the agro-export sector in addition to the aspects that we could improve such as technical support, brand and price. Leading to the decision of the implementation of the area, where the marketing plan was made with the aim of leveraging the strengths and reduce the weaknesses and threats found, with content marketing strategies, website, social networks, after sales service, e-mailing, and ATL advertising, all this provided the opportunity to grow by positioning the brand which generated positive results in sales and profitability of the company which was reflected in the analysis of return on investment.Finally, the recommendations are to continue betting on content marketing, have a more personalized after-sales service and promote the value proposition to continue positioning the company as the leading nursery of fruit plants

Evaluación de peligrosidad de contaminación por pesticidas en la cuenca del rio Quequén Grande, provincia de Buenos Aires

La cuenca del Río Quequén Grande está caracterizada por el predominio del cultivo de soja-girasol-trigo siendo el endosulfán uno de los principales agroquímicos utilizados. El acuífero en esta región constituye la principal fuente de abastecimiento de agua, por lo que es necesario desarrollar elementos que permitan lograr un uso sustentable de este recurso. El objetivo de este trabajo fue evaluar la peligrosidad de contaminación por pesticidas del Acuífero Pampeano, considerando las actividades que se desarrollan en esta cuenca. Se construyeron los mapas de vulnerabilidad (metodología DRASTIC-P) y el de carga contaminante (mapa de usos del suelo), obteniéndose de la combinación de ambos el mapa de peligrosidad de contaminación. El área de menor peligrosidad se asocia con la presencia del sistema de Tandilia, donde las actividades agrícolas-ganaderas son menos intensas. La zona con mayor peligrosidad se asocia con la parte baja, donde interaccionan niveles freáticos poco profundos y una intensa actividad agrícola.Quequén Grande River watershed is characterized by the predominance of soybean-wheat-sunflower and endosulfan is one of the main chemicals used. The aquifer in this region is the main source of water supply, so it is necessary to develop tools to achieve a sustainable use of this resource. The aim of this study was to evaluate the hazard of contamination by pesticides of Pampean aquifer, considering the activities carried out in this watershed. Combining vulnerability maps (DRASTIC-P methodology) and contaminant load (land use map), a pollution hazard map was obtained. The less dangerous area was associated with the presence of Tandilia system where agricultural and livestock activities are restricted. The most dangerous area is associated with the lower part of the basin, where low groundwater levels and intense agricultural interact.Universidad Nacional de La Plat

Dysfunction of the unfolded protein response increases neurodegeneration in aged rat hippocampus following proteasome inhibition

Dysfunctions of the ubiquitin proteasome system (UPS) have been proposed to be involved in the aetiology and/or progression of several age-related neurodegenerative disorders. However, the mechanisms linking proteasome dysfunction to cell degeneration are poorly understood. We examined in young and aged rat hippocampus the activation of the unfolded protein response (UPR) under cellular stress induced by proteasome inhibition. Lactacystin injection blocked proteasome activity in young and aged animals in a similar extent and increased the amount of ubiquitinated proteins. Young animals activated the three UPR arms, IRE1α, ATF6α and PERK, whereas aged rats failed to induce the IRE1α and ATF6α pathways. In consequence, aged animals did not induce the expression of pro-survival factors (chaperones, Bcl-XL and Bcl-2), displayed a more sustained expression of proapoptotic markers (CHOP, Bax, Bak and JKN), an increased caspase-3 processing. At the cellular level, proteasome inhibition induced neuronal damage in young and aged animals as assayed using Fluorojade-B staining. However, degenerating neurons were evident as soon as 24 h postinjection in aged rats, but it was delayed up to 3 days in young animals. Our findings show evidence supporting age-related dysfunctions in the UPR activation as a potential mechanism linking protein accumulation to cell degeneration. An imbalance between pro-survival and pro-apoptotic proteins, because of noncanonical activation of the UPR in aged rats, would increase the susceptibility to cell degeneration. These findings add a new molecular vision that might be relevant in the aetiology of several age-related neurodegenerative disorders

Aportes de la geomática en el análisis geomorfológico de los “bajos sin salida” del área de transición pampeano-patagónica

Los “Bajos sin Salida” constituyen un rasgo relevante del paisaje de Patagonia Extrandina y su génesis ha sido motivo de discusión desde mediados del siglo pasado. Estos bajos ocupan superficies geomórficas antiguas, labradas sobre areniscas de la Fm Río Negro (Mioceno tardío-Plioceno tardío) y cubiertas por los “rodados patagónicos” y depósitos de arena holocenos. Entre los mecanismos propuestos para explicar su formación se incluyen: tectónico, meteorización-eólico (separados o combinados), glacial y sublavado. En este trabajo se intenta aportar bases al conocimiento de los bajos a partir de herramientas de la geomática. Para ello se seleccionó un área de 24.000 km2 ubicada entre las provincias de Buenos Aires, La Pampa y Río Negro. Se utilizaron imágenes satelitarias (Aster y Landsat), modelos digitales de elevación (SRTM) para el análisis morfométrico de los bajos y apoyo de campo. Los primeros resultados permiten caracterizar morfológicamente los bajos del área y realizar inferencias sobre su origen y edad.Congreso realizado los días 18 al 21 de septiembre de 2012 en la Ciudad de Córdoba, Argentina

Metodología operativa para la generación de datos históricos de precipitación a partir de la misión satelital Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) y validación de los resultados

La información de precipitación es crítica para la comprensión del equilibrio hidrológico a escala global. En este trabajo se propone presentar una metodología para generar, visualizar y descargar datos históricos de precipitación a partir de la misión satelital TRMM y validar sus resultados. Para ello, se generó un set de datos de 15 años de precipitación para el área de influencia de la estación meteorológica de la Estación Experimental Agropecuaria del INTA Paraná. Los datos satelitales fueron validados con datos medidos con pluviómetros en dicha estación meteorológica. La validación estadística de los valores estimados muestra la estrecha relación entre los datos medidos y estimados. Este resultado permitirá generar sets de datos históricos de precipitación para la cuenca del Arroyo Las Conchas para utilizarse en modelos hidrológicos. Esta metodología puede aplicarse a regiones de difícil acceso o a cuencas extensas y poco pobladas del territorio Argentino en escenarios de cambio climático.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Operational methodology to obtain historical rainfall data from the satellite Tropical Rainfall Measuring Mission. Validation of results with rain gauge data

La información de precipitación es crítica para la comprensión del equilibrio hidrológico a escala global. La lluvia, junto con otras variables ambientales tales como evapotranspiración, temperatura, humedad relativa, entre otras, representa un factor de interés para la producción agrícola. Debido a esto, surge la necesidad de llevar adelante estudios que posibiliten comprender mejor la variabilidad espacial y temporal de las mismas. En este trabajo se presenta una metodología que permite automatizar la descarga de series temporales de datos de precipitación de la Misión de Medición de la Lluvia Tropical (Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)) desde la plataforma Google Earth Engine (GEE) y validar los datos obtenidos con una serie de datos históricos de una estación meteorológica. Con este fin se desarrolló un sistema bajo la plataforma GEE para la generación y descarga de datos TRMM. Como caso de estudio se fijó la cuenca del Arroyo Las Conchas de la Provincia de Entre Ríos, Argentina. Para la validación de los resultados, se generó un set de datos con la información de precipitaciones desde el 1 de enero del 2000 al 31 de diciembre del 2015, medida por pluviómetros, para el área de influencia de la estación meteorológica de la Estación Experimental Agropecuaria del INTA de Oro Verde, departamento de Paraná, provincia de Entre Ríos, Argentina. Los resultados obtenidos mediante el proceso de evaluación muestran que existe una estrecha relación entre ambas fuentes de información. La metodología propuesta permitirá generar sets de datos históricos de precipitación para estudiar el régimen hídrico en regiones de difícil acceso o en cuencas extensas y poco pobladas.Precipitation information is critical for understanding the hydrological equilibrium on a global scale. Rain, with other conditions, represents a factor of interest for agricultural production. Therefore, the need of carrying out studies that make possible to understand spatial and temporal variability of rain becomes evident. This paper presents a methodology that allows the automatic downloading of time series of precipitation data from the Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) from the Google Earth Engine (GEE) platform and validate it with a series of meteorological data. The system was developed under the GEE platform for downloading the TRMM data. As a case of study, the Arroyo Las Conchas basin in the Entre Ríos province, in Argentina was established. To validate the results, a set of data was generated with rainfall information in 16 year period, by measuring the rain gauges for the area of influence at the meteorological station in the Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) Station at Oro Verde, Paraná, Entre Ríos, Argentina. The results through the evaluation process show a close relationship between both sources of information. The proposed methodology will allow generating sets of historical rainfall data to study the hydrological regime of the Las Conchas Stream basin.Facultad de Ciencias Agrarias y Forestale

Metodología operativa para la generación de datos históricos de precipitación a partir de la misión satelital Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) y validación de los resultados

La información de precipitación es crítica para la comprensión del equilibrio hidrológico a escala global. En este trabajo se propone presentar una metodología para generar, visualizar y descargar datos históricos de precipitación a partir de la misión satelital TRMM y validar sus resultados. Para ello, se generó un set de datos de 15 años de precipitación para el área de influencia de la estación meteorológica de la Estación Experimental Agropecuaria del INTA Paraná. Los datos satelitales fueron validados con datos medidos con pluviómetros en dicha estación meteorológica. La validación estadística de los valores estimados muestra la estrecha relación entre los datos medidos y estimados. Este resultado permitirá generar sets de datos históricos de precipitación para la cuenca del Arroyo Las Conchas para utilizarse en modelos hidrológicos. Esta metodología puede aplicarse a regiones de difícil acceso o a cuencas extensas y poco pobladas del territorio Argentino en escenarios de cambio climático.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Operational methodology to obtain historical rainfall data from the satellite Tropical Rainfall Measuring Mission. Validation of results with rain gauge data

La información de precipitación es crítica para la comprensión del equilibrio hidrológico a escala global. La lluvia, junto con otras variables ambientales tales como evapotranspiración, temperatura, humedad relativa, entre otras, representa un factor de interés para la producción agrícola. Debido a esto, surge la necesidad de llevar adelante estudios que posibiliten comprender mejor la variabilidad espacial y temporal de las mismas. En este trabajo se presenta una metodología que permite automatizar la descarga de series temporales de datos de precipitación de la Misión de Medición de la Lluvia Tropical (Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)) desde la plataforma Google Earth Engine (GEE) y validar los datos obtenidos con una serie de datos históricos de una estación meteorológica. Con este fin se desarrolló un sistema bajo la plataforma GEE para la generación y descarga de datos TRMM. Como caso de estudio se fijó la cuenca del Arroyo Las Conchas de la Provincia de Entre Ríos, Argentina. Para la validación de los resultados, se generó un set de datos con la información de precipitaciones desde el 1 de enero del 2000 al 31 de diciembre del 2015, medida por pluviómetros, para el área de influencia de la estación meteorológica de la Estación Experimental Agropecuaria del INTA de Oro Verde, departamento de Paraná, provincia de Entre Ríos, Argentina. Los resultados obtenidos mediante el proceso de evaluación muestran que existe una estrecha relación entre ambas fuentes de información. La metodología propuesta permitirá generar sets de datos históricos de precipitación para estudiar el régimen hídrico en regiones de difícil acceso o en cuencas extensas y poco pobladas.Precipitation information is critical for understanding the hydrological equilibrium on a global scale. Rain, with other conditions, represents a factor of interest for agricultural production. Therefore, the need of carrying out studies that make possible to understand spatial and temporal variability of rain becomes evident. This paper presents a methodology that allows the automatic downloading of time series of precipitation data from the Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) from the Google Earth Engine (GEE) platform and validate it with a series of meteorological data. The system was developed under the GEE platform for downloading the TRMM data. As a case of study, the Arroyo Las Conchas basin in the Entre Ríos province, in Argentina was established. To validate the results, a set of data was generated with rainfall information in 16 year period, by measuring the rain gauges for the area of influence at the meteorological station in the Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) Station at Oro Verde, Paraná, Entre Ríos, Argentina. The results through the evaluation process show a close relationship between both sources of information. The proposed methodology will allow generating sets of historical rainfall data to study the hydrological regime of the Las Conchas Stream basin.Facultad de Ciencias Agrarias y Forestale

Operational methodology to obtain historical rainfall data from the satellite Tropical Rainfall Measuring Mission. Validation of results with rain gauge data

La información de precipitación es crítica para la comprensión del equilibrio hidrológico a escala global. La lluvia, junto con otras variables ambientales tales como evapotranspiración, temperatura, humedad relativa, entre otras, representa un factor de interés para la producción agrícola. Debido a esto, surge la necesidad de llevar adelante estudios que posibiliten comprender mejor la variabilidad espacial y temporal de las mismas. En este trabajo se presenta una metodología que permite automatizar la descarga de series temporales de datos de precipitación de la Misión de Medición de la Lluvia Tropical (Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)) desde la plataforma Google Earth Engine (GEE) y validar los datos obtenidos con una serie de datos históricos de una estación meteorológica. Con este fin se desarrolló un sistema bajo la plataforma GEE para la generación y descarga de datos TRMM. Como caso de estudio se fijó la cuenca del Arroyo Las Conchas de la Provincia de Entre Ríos, Argentina. Para la validación de los resultados, se generó un set de datos con la información de precipitaciones desde el 1 de enero del 2000 al 31 de diciembre del 2015, medida por pluviómetros, para el área de influencia de la estación meteorológica de la Estación Experimental Agropecuaria del INTA de Oro Verde, departamento de Paraná, provincia de Entre Ríos, Argentina. Los resultados obtenidos mediante el proceso de evaluación muestran que existe una estrecha relación entre ambas fuentes de información. La metodología propuesta permitirá generar sets de datos históricos de precipitación para estudiar el régimen hídrico en regiones de difícil acceso o en cuencas extensas y poco pobladas.Precipitation information is critical for understanding the hydrological equilibrium on a global scale. Rain, with other conditions, represents a factor of interest for agricultural production. Therefore, the need of carrying out studies that make possible to understand spatial and temporal variability of rain becomes evident. This paper presents a methodology that allows the automatic downloading of time series of precipitation data from the Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) from the Google Earth Engine (GEE) platform and validate it with a series of meteorological data. The system was developed under the GEE platform for downloading the TRMM data. As a case of study, the Arroyo Las Conchas basin in the Entre Ríos province, in Argentina was established. To validate the results, a set of data was generated with rainfall information in 16 year period, by measuring the rain gauges for the area of influence at the meteorological station in the Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) Station at Oro Verde, Paraná, Entre Ríos, Argentina. The results through the evaluation process show a close relationship between both sources of information. The proposed methodology will allow generating sets of historical rainfall data to study the hydrological regime of the Las Conchas Stream basin.Facultad de Ciencias Agrarias y Forestale