Matemática I - Polimodal : proyecto pedagógico con modalidad a distancia para la terminalidad de estudios de ECB3 y Educación Polimodal EDITEP

Este libro busca que el lector identifique e interprete conocimientos referidos a números reales y a sus operaciones, reconociendo los algoritmos y los procedimientos relacionados vinculándolos al cálculo de distintas medidas; que comprenda y sepa resolver problemas, seleccionando el tipo de razonamiento o argumentación que requiera la situación; que emplee sistemas de ecuaciones e inecuaciones para modelizar y resolver situaciones reales del entorno cotidiano; y que identifique, defina, grafique, describe e interprete distintos tipos de funciones asociándolas a situaciones reales. Se editó como material de aprendizaje destinado al personal de seguridad pública de la Provincia de Mendoza en el marco del proyecto pedagógico con modalidad a distancia para la terminalidad de estudios de EGB3 y Educación Polimodal –EDITEP–, implementado a partir de la firma del Convenio entre la Universidad Nacional de Cuyo y el Gobierno de la Provincia de Mendoza, en octubre de 2003.

Matemática II-EGB 3 : proyecto pedagógico con modalidad a distancia para la terminalidad de estudios de EGB3 y Educación Polimodal EDITEP

El presente libro propone profundizar lo aprendido anteriormente en el área de Matemática y avanzar en el aprendizaje de nuevos conceptos y procedimientos. Al final de este curso esperamos que el alumno pueda identificar, interpretar y utilizar, en la resolución de problemas, algunos conceptos matemáticos relacionados con: los números racionales, sus cálculos y operaciones, figuras planas y tridimensionales, las medidas y la medición, los gráficos y los distintos lenguajes matemáticos. Se editó como material de aprendizaje destinado al personal de seguridad pública de la Provincia de Mendoza en el marco del proyecto pedagógico con modalidad a distancia para la terminalidad de estudios de EGB3 y Educación Polimodal –EDITEP–, implementado a partir de la firma del Convenio entre la Universidad Nacional de Cuyo y el Gobierno de la Provincia de Mendoza, en octubre de 2003.

Desempeño del riego por superficie en el área de riego del Río Mendoza

El sector riego representa en Argentina el 70% de todas las extracciones para uso del agua y tiene una eficiencia promedio del 40%, que resulta baja. Entre otros motivos, esto se debe principalmente al predominio de los métodos de riego por escurrimiento superficial sobre aquellos más modernos. Un síntoma de esta ineficiencia generalizada se manifiesta en el hecho de que de los 1,6 millones de hectáreas bajo riego que hay en el país, un tercio tiene problemas de salinización de suelo y/o de drenaje. El área regadía del río Mendoza es -sin dudas- la más importante de la provincia y sobre ella está asentada gran parte de la población provincial. Cuenta con un gran desarrollo industrial y con actividades que involucran a los distintos usos del agua. La reciente construcción sobre el río Mendoza, del dique Potrerillos, permitirá la regulación del mismo posibilitando una entrega programada a los usuarios a través de las 6 zonas de riego que la operan. El objetivo general del estudio es conocer el grado de aprovechamiento del agua de riego en el interior de las propiedades agrícolas pertenecientes al área de influencia del río Mendoza y estimar las eficiencias potenciales factibles de alcanzar considerando los posibles cambios operativos y el balance salino asegurando así un adecuado nivel productivo. Se plantean como objetivos específicos: conocer las láminas de riego, las eficiencias actuales y potenciales, la salinidad del suelo en la rizósfera y del agua de riego superficial, conocer los parámetros físicos (velocidad de infiltración, ecuaciones de avance del frente de agua y caracterizar la geometría de los surcos de la zona) y operativos (caudal de manejo y unitario). La unidad de análisis es la propiedad o finca. El tamaño de la muestra fue de 101 propiedades. La selección de las fincas fue realizada teniendo en cuenta principalmente dos criterios: primero, que las mismas se distribuyeran aproximadamente en igual cantidad en las 6 zonas de riego y sobre los canales más representativos de cada una de ellas para que las comparaciones fueran equivalentes y segundo, evaluar aquella propiedad, con derecho de riego superficial, que estuviera recibiendo el turno de riego habitual. Dentro de estos grupos las propiedades se seleccionaron en forma aleatoria. Para el estudio de la eficiencia de riego se ha utilizado la metodología de Chambouleyron y Morábito (1982) al tratar los casos de riego sin desagüe al pie y la metodología de Walker & Skogerboe (1987) para los casos de riego con desagüe al pie. El equipamiento utilizado comprendió aforadores portátiles, minimolinetes, anillos infiltrómetros, cintas métricas, nivel óptico, etc. Para conocer la salinidad de los suelos se extrajeron en cada propiedad evaluada seis muestras de suelo en los surcos o melgas (cabeza, medio y pie) a dos profundidades por cada ubicación (cultivos perennes: 0 a 50 y 50 a 100 cm y cultivos hortícolas: 0 a 25 y 25 a 50 cm) y en laboratorio se midió la conductividad eléctrica del extracto de saturación (CEes) expresándola en dS m-1 a 25ºC. También se realizaron los análisis de salinidad del agua en muestras tomadas en la bocatoma de la propiedad, expresada en dS m-1 a 25ºC. Se evaluó la respuesta de la salinidad del suelo a diferentes factores mediante un análisis de varianza unifactorial. Se consideraron los siguientes factores: zona de riego, cultivo, ubicación dentro de la parcela (cabeza, medio y pie), estrato de suelo (primero y segundo) y método de riego (surcos con/sin desagüe y melgas sin desagüe). La comparación de medias de los niveles de cada uno de los factores se realizó utilizando la prueba de Scheffé. Como la producción está vinculada a la disponibilidad de agua y al nivel de salinidad del suelo, se analizó también la relación que existe entre la salinidad del suelo (CEes) y las eficiencias de riego, para ello se consideró el coeficiente de variación (CV) de la CEes de los dos estratos de suelo (primer y segundo) y las tres ubicaciones dentro de cada parcela respecto de las eficiencias de distribución (EDI) y de almacenaje (EAL), según cultivos y método de riego. Para la relación EAL y CEes del perfil del suelo se realizó una discriminación de datos en tres estratos: EAL = 100%, 80% < EAL < 100% y EAL < 80%. Se analizó además la variación de la salinidad del agua de riego superficial en las distintas zonas. El estudio incluyó la estimación del valor de la Eficiencia de riego potencial (EAPp) utilizando dos metodologías: (a) una según el manejo del método de riego (EAPM) definida como aquella factible de alcanzar cuando se han optimizado las variables de riego (caudal unitario, tiempo de aplicación, pendiente, oportunidad de riego, etc.) y que indica el grado de eficiencia que puede alcanzar el método si el manejo es óptimo. Los valores EAPM fueron obtenidos con el modelo matemático SIRMOD (Walker, 1993); (b) otra considerando el balance salino del suelo (EAPS) y la relación entre la lámina media infiltrada y almacenada en la zona radical y la lámina media aplicada en el riego, considerando el requerimiento de lixiviación. Los componentes del balance salino que afectan la eficiencia de aplicación potencial utilizados fueron: evapotranspiración de los cultivos; probabilidad de ocurrencia de Etr; zona de riego y textura del suelo. Se realizó también un análisis de sensibilidad de las variables mencionadas, a fin de ordenarlas por su importancia. En todos los casos se calcularon las medidas de posición y dispersión de los parámetros sobre todas las combinaciones posibles entre niveles de todas las variables. La lámina percolada que asegure la EAPS se calculó con la ecuación de van der Molen (1983). Se utilizaron tres niveles diferentes del factor conductividad eléctrica del extracto de saturación final “CEesf" (después de un ciclo de riego), que fueron combinados con todos los demás niveles de los otros factores. Los resultados muestran que las láminas brutas de riego aplicadas con surcos s/D (76 mm) son significativamente menores (α = 0,05) que las registradas con surcos c/D (152 mm) y que ambas láminas anteriores no difieren significativamente de las aplicadas con melgas (117 mm). Con respecto a las láminas infiltradas (dinf) el resultado indica que hay diferencias significativas (α = 0,05) en las láminas infiltradas con los diferentes métodos: surcos c/D (36 mm), surcos s/D (76 mm) y melgas (113 mm) y que las melgas producen las mayores láminas percoladas: 47 mm respecto a 34 mm en los surcos s/D y a 8 mm en los surcos c/D, solo hay diferencias significativas (α = 0,05) entre melgas y surcos c/D. Con respecto a las velocidades de infiltración representativas de las series de suelos del río Mendoza se observa que son bajas con valores extremos de infiltración básica de 1,3 y 7,3 mm/h. Se han obtenido ecuaciones de avance del frente de agua que caracterizan los tres métodos de riego evaluados, ya sea en función del tiempo como en función del tiempo y el caudal unitario. Se ha caracterizado la geometría de los distintos tamaños o categorías de surcos locales disponiendo de información para mejorar el diseño. Hay diferencias significativas (α = 0,05) entre los caudales de manejo de surcos c/D (19 L s-1) y melgas (114 L s-1). Este último valor resulta alto -pero dentro de valores razonables- no obstante ello debería reducirse la variabilidad observada para mejorar las eficiencias. Con respecto a los caudales unitarios hay diferencias significativas (α = 0,05) entre surcos c/D (0,50 L s-1) respecto de surcos s/D (2,22 L s-1) y melgas (1,99 L s-1 m-1). La eficiencia de aplicación (EAP) media del área es de 59% correspondiéndole la calificación de desempeño “Mala". Dicho valor no es significativamente diferente en las distintas zonas de riego ni en las distintos estaciones del año. Hay diferencias significativas (α = 0,05) cuando se comparan: los métodos de riego s/D (surcos: 67% y melgas: 69%) respecto a aquellos métodos c/D (39%) y los cultivos: frutales (62%) y hortalizas (47%). Con respecto a EAL hay diferencias significativas (α = 0,05) de la zona 4 respecto a las zonas 1, 2 y 3; también son significativamente diferentes (α =0,05) los valores de EAL entre surcos c/D (71%) respecto a los métodos sin desagüe (86%). Para la eficiencia de distribución (EDI) resultan diferencias significativas (α = 0,05) entre melgas s/D (79%) y los surcos que presentan valores más altos (88 y 96%). Se observa que para el tamaño de muestra utilizado (n =101) corresponde una precisión en porcentaje respecto a la media para EAP = 10%, EAL = 6% y EDI = 5 %, para una confiabilidad del 95%. En cuanto a la salinidad del suelo en la rizósfera, la 4ta. zona de riego presenta los valores más altos (3,8 dS m-1), con diferencias significativas (α=0,05) del resto. Si bien la zona 3 tiene una salinidad media (2,1 dS m-1) más alta que el resto, las diferencias no son significativas. También se observa -sólo en el caso de los métodos de riego s/D- mayor salinidad (α=0,05) en la cabecera de la unidad de riego respecto al medio y al pie por alteración del patrón de infiltración y mayor cantidad de sales acumuladas (α=0,05) en el estrato superior (primero) que en el estrato inferior (segundo). La precisión del muestreo realizado para determinar la salinidad del suelo alcanza un valor de 6% del valor de la media para el tamaño de muestra utilizado (n = 537) y para una confiabilidad del 95%. El agua de riego posee un nivel de sales significativamente mayor en las zonas 4 (α = 0,05) y 5 (α = 0,1), resultando la zona 4 con una conductividad eléctrica 75% mayor (1,624 dS.m-1) y la zona 5 con una CE 25% mayor (1,161 dS.m-1) que la zona 2 (0,926 dS.m-1). Se observa que para el tamaño de muestra utilizado (n = 20 en zona 1 y n = 16 en zona 4) corresponde una precisión para CEagua menor al 5% del valor de la media (zona 1) y menor al 13% del valor de la media (zona 4) para una confiabilidad del 95%. El factor que más influye en la variación de la EAPS es la “zona de riego" definida por las variables “salinidad del suelo" y “salinidad del agua". Para el oasis del río Mendoza la eficiencia de aplicación factible de alcanzar en la parcela (considerando la salinidad medida en el agua de riego) si se propone como objetivo mantener el nivel salino actual del suelo, es del 61%. Este valor resulta muy próximo al medido a campo (59%) y al que asegura obtener el máximo rendimiento de los cultivos (según Maas-Hoffman) del 58%. Si -en cambio- se planteara como objetivo un 90% de la producción máxima debida a la salinidad del suelo, sería factible aumentar la eficiencia de aplicación al 71%, mientras que aquella factible de alcanzar optimizando los factores de manejo del riego sería del 79%. Las recomendaciones para mejorar las actuales eficiencias de riego se presentan en función del método de riego. Para el caso de riego con desagüe -cuya causa de ineficiencia es consecuencia de las excesivas pérdidas por escurrimiento al pie- se aconseja disminuir el volumen de agua escurrido al pie y asegurar el mojado del suelo en la rizósfera. Con respecto a los métodos de riego sin desagüe, las causas de ineficiencia más importantes son la excesiva percolación y los problemas de pendiente longitudinal que afecta la uniformidad de distribución del agua. Por ello, la estrategia deberá ser reducir las láminas de riego y corregir la pendiente de la unidad de riego.

Calibración del modelo de Hargreaves para la estimación de la evapotranspiración de referencia en Coronel Dorrego, Argentina

La Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación FAO propone el uso de la ecuación de Penman-Monteith (PM) como el estándar para la estimación de la evapotranspiración de referencia y para la calibración de otras ecuaciones. El principal inconveniente del uso de esta ecuación es que requiere datos que no se tienen en la mayoría de las estaciones. El uso de métodos de cálculos alternativos es usual en la bibliografía. El método de Hargreaves (HG), recomendado por la FAO, es el más usado en la bibliografía cuando sólo se dispone de los datos de temperaturas. El principal objetivo de este trabajo es analizar la posibilidad de calibración y ajuste del método HG en la estación de Coronel Dorrego. Se han comparado los métodos PM y HG, encontrándose una buena correlación entre ambos. Se concluye que el modelo HG es una metodología adecuada, para la zona de Coronel Dorrego y se sugiere la fórmula siguiente: ETo HG = 0,00206⋅Ra⋅(Tmáx-- T mín) 0,49⋅(tm+17,8) mm/día

La determiación de los salarios en el mercado de trabajo

El objetivo de este trabajo es el de estimar ecuaciones de salarios individuales, según lo que postula la teoría de la reacción en cadena, para Islandia y Noruega con el objeto de establecer cuáles son los determinantes de los salarios en estos dos países nórdicos. Se espera que el presente trabajo brinde resultados que expliquen las causas de las variaciones mostradas por los salarios de ambos países en los últimos años, a partir de su relación directa con otras variables. A tal efecto, primero observaremos la evolución de los principales indicadores macroeconómicos de Islandia y Noruega y su posible relación directa con la tasa de desempleo y luego se analizarán detalladamente las distintas instituciones que componen sus mercados de trabajo, lo cual nos permitirá tener una visión general del funcionamiento macroeconómico de estos dos países y en particular, de sus respectivos mercados de trabajo. Asimismo, se examinarán las teorías económicas más relevantes que analizan el funcionamiento del mercado de trabajo desde una perspectiva macroeconómica, lo cual nos permitirá justificar nuestra elección para el posterior análisis empírico. Finalmente, se estimará una ecuación de salarios para cada país utilizando datos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OECD por sus siglas en inglés) para el período 1960-2010 con el objetivo de identificar los determinantes de los salarios y calcular el impacto de éstos sobre los salarios a través del cálculo de elasticidades de corto y largo plazo.

Análisis macroeconómico del mercado de los países nórdicos

Las economías nórdicas son de especial interés por el buen desempeño en sus variables macroeconómicas, este éxito puede ser atribuido a factores como el conocimiento e instrucción, el espíritu empresarial, la cooperación, solidaridad y el modelo nórdico de estado benefactor. Estos países lideran a nivel mundial la mayoría de los indicadores de bienestar. El objetivo de este trabajo es el de estimar las ofertas de trabajo y las tasas de desempleo de Islandia y Noruega a través de un modelo de mercado de trabajo basado en la teoría de la reacción en cadena. Para estimar las tasas de desempleo se utilizará un sistema de tres ecuaciones para cada uno de los países, donde la ecuación de demanda de trabajo y ecuación de salario provienen de dos trabajos de investigaciones previos. Estimaremos las ofertas individuales para Islandia y Noruega para completar el sistema de ecuaciones y así luego estimaremos las tasas de desempleo, lo cual nos permitirá establecer cuáles son los determinantes de la oferta de trabajo en cada uno de estos dos países. Se espera que el presente trabajo brinde resultados que expliquen las causas de las variaciones mostradas por la fuerza de trabajo de ambos países en los últimos años a partir de su relación directa con otras variables y nos permita hacer comparaciones con el resto de los países nórdicos (Dinamarca, Finlandia y Suecia). A tal efecto, primero se observará la evolución del desempleo en los cinco países nórdicos y luego se analizarán detalladamente las distintas instituciones que componen sus mercados de trabajo, lo cual nos permitirá tener una visión más profunda de su funcionamiento y estructura. Asimismo, se hará un desarrollo teórico sobre la teoría de la reacción en cadena por ser el enfoque elegido para nuestro análisis empírico. Seguido, utilizando datos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OECD por sus siglas en inglés) se procederá a estimar las ecuaciones por el método de mínimos cuadrados ordinarios, tomando como periodo muestral 1981-2010 para Islandia y 1976-2010 para Noruega, y se calculará el impacto de las variables explicativas sobre la oferta de trabajo a través del cálculo de elasticidades de corto y largo plazo. Finalmente se presentarán las ecuaciones que compondrán el sistema que resolveremos para estimar las tasas de desempleo de Islandia y Noruega.