The Genera of Asteraceae Endemic to Mexico and Adjacent Regions

The flora of Mexico includes about 119 endemic or nearly endemic genera of Asteraceae. In this study, the genera are listed and their distribution patterns among the floristic provinces of Mexico analyzed. Results indicate strong affinities of the endemic genera for mountainous and arid or semiarid regions. Since its first appearance in Mexico, the Asteraceae diversified into these kinds of habitats, which were produced mostly by recurrent orogenic and climatic phenomena. The specialized tribes Heliantheae and Eupatorieae are richly represented, a fact that places Mexico as an important secondary center of diversification for the Asteraceae

A New Scandent Species of Bidens (Asteraceae) from the Balisas River Basin, Mexico

Bidens esmartinezii from the Balsas River Basin, Michoacan and Guerrero, Mexico, differs from B. reptans var. urbanii and B. squarrosa, the only other climbing species occurring in the area, by its entire, mostly linear leaf lobes and its larger, brown achenes

El sistema urbano rural del sureste de Coahuila, una región “ganadora” con políticas públicas permisivas ante la degradación ambiental: el caso de los CIMARI

El sistema urbano rural (SUR) del sureste de Coahuila ha sido catalogado como una región “ganadora” por su articulación a inversiones extranjeras alrededor de la industria automotriz. Esto debido a la ventaja competitiva que le da su localización respecto al Eje Tex-Mex (Texas y Nuevo León), y en el “corredor” de las ciudades de Saltillo y Ramos Arizpe. El objetivo de este artículo es mostrar cómo, en este SUR, se aplican políticas públicas por los tres órdenes de gobierno, que catalizan la degradación del entorno, con el riesgo de trastornar la salud, y el bienestar de poblaciones rurales, y la conservación de los ecosistemas locales. Aquí se están violando normas internacionales aceptadas formalmente por México, relativas a la realización de proyectos que implican graves riesgos para la salud de las poblaciones y la degradación de los ecosistemas regionales. Estas políticas son el resultado de la colusión de intereses de autoridades corruptas e individuos y empresas ambiciosos que tejen redes, usando procedimientos inmorales e ilegales. Llegan al grado de mentir y engañar a los pobladores rurales para que acepten la realización de proyectos perjudiciales para ellos, y además, en el entramado de intereses a nivel ayuntamientos, logran las autorizaciones para llevar a cabo sus propósitos. La precariedad de los habitantes rurales y de los ayuntamientos de municipios elegidos para ubicar basureros tóxicos, ha sido aprovechada para “legalizar” los trámites de estos proyectos. Tal es el caso de la autorización del Cabildo del municipio de General Cepeda, Coahuila para el establecimiento de uno de estos basureros, lo que ha levantado una ola de protestas que amenaza la gobernanza ambiental del SUR del sureste de Coahuila. El mismo procedimiento de engaños fue utilizado en el intento por apoderase del agua del subsuelo de ejidos de Saltillo, y por la minera Goldcorp en los vecinos municipios de Mazapil y Melchor Ocampo, Zacatecas

Deep learning phase picking of large-N experiments

The popularisation of the use of large-N arrays of seismometers has resulted in a significant increase of the size of the datasets recorded during these experiments. Therefore, new challenges have arisen on how to process all these data efficiently, and in an automated fashion. This is particularly true in the case of induced seismicity monitoring, where often a large number of number of events are recorded at high frequency sampling rates. Several methods of automatic picking have been developed during recent years, from triggering algorithms (e.g. STA/LTA) to higher order statistics or waveform similarity. Latest development in computational power and the popularization of GPUs have made possible to apply machine learning methods to several problems, from arrival picking and phase detection to earthquake location. We have developed a deep neural network to detect the arrivals of seismic body waves, using an architecture based on convolutional layers. This type of models are widely used in computer vision applications, which is the most similar case to the phase picking by an operator. Trained with the data of the Southern California Seismic Network, this network is able to differentiate P and S waves from background noise with a precision higher than 98%. We have applied this neural network to other large-N experiments in other regions (Europe and Asia) and found that the network localizes the events with a precision comparable or superior to an human operator, even in the case of low signal-noise ratio and superposition of earthquakes.This research has been funded by MICINN Project CGL2017-88864-

Biodiversidad de las plantas con flores (División Magnoliophyta) en México

ResumenMéxico es un país con una alta riqueza de especies de Magnoliophyta, quizá sólo después de Brasil y Colombia. El objetivo de este trabajo es presentar cifras reajustadas sobre el número de órdenes, familias, géneros y especies de las Magnoliophyta de México, especialmente a la luz de los nuevos enfoques de clasificación (APG III, 2009). Un recuento actualizado de las plantas con flores en México revela la existencia de 53 órdenes, 247 familias, 2 685 géneros y 21 841 especies; 11 001 de ellas endémicas. La forma de crecimiento más frecuente es la herbácea, seguida por la arbustiva y la arbórea; en tanto que las epífitas, las trepadoras y las parásitas son las menos frecuentes. La mayor diversidad se encuentra en los bosques templados, seguida por la de matorral xerófilo, bosque húmedo de montaña, bosque tropical estacionalmente seco y bosque tropical húmedo. Los 5 estados con mayor riqueza de especies son Oaxaca, Chiapas, Veracruz, Jalisco y Guerrero.AbstractMexico is a country with high floristic richness of Magnoliophyta, perhaps only surpassed by Brazil and Colombia. The goal of this paper is to present revised data about the numbers of orders, families, genera, and species of Magnoliophyta, taking into account the recently proposed classification of APG III (2009). This update indicates the presence in Mexico of 53 orders, 247 families, 2 685 genera, and 21 841 species; 11 001 species are endemic. The herbaceous growth form is the most common among the species, followed by shrubs and trees; the least common are the epiphytic, climbing and parasitic species. The greatest richness occurs in the temperate forests. The xerophytic scrubland possesses the second highest set of species, followed by humid mountain forest, tropical seasonally dry forests and lastly humid tropical forest. The 5 states with the greatest floristic diversity are Oaxaca, Chiapas, Veracruz, Jalisco, and Guerrero