Estimación de la evapotranspiración real regional a partir de datos satelitales

El objetivo del presente trabajo fue determinar la Evapotranspiración real (ETR) a nivel regional utilizando la información del satélite meteorológico NOAA-AVHRR y comparar los resultados obtenidos con los calculados a partir de un modelo de simulación de balance hídrico. Para la estimación de la ETR se analizaron 30 imágenes que abarcan el oasis Norte de Mendoza. Con la información de los canales C1 (Visible) y C2 (IRC) se obtuvo el índice verde normalizado (NDVI), a través del cual se siguió la evolución anual de la vegetación y con la correspondiente al Infrarrojo térmico (C4 y C5) se calculó la Temperatura de superficie (Ts) por el método Split - Windows Luego se vinculó la Ts calculada por teledetección con la temperatura del aire (Ta), para finalmente calcular la suma acumulada de las diferencias entre Ts y Ta, conocida como SDD (stress degree day) que permite estimar globalmente las características de stress hídrico a nivel regional. Conociendo (Ts-Ta) se estimó la ETR a partir de la radiación neta y de los coeficientes A y B que se estimaron según las características de la cobertura vegetal, aplicando una relación simplificada a partir del balance de energía, desarrollado por Jackson (1977) y Seguin (1983) según la ecuación: ETR = Rn + A -B ( Ts - Ta ) Posteriormente, se incluyó en los cálculos los valores de Emisividad y se hizo variar el coeficiente B de acuerdo a la ocupación del suelo en cada uno de los polígonos en que fue dividida el área de estudio. En la etapa final se compararon estadísticamente los datos de ETR estimados por los distintos métodos con los simulados por el modelo y se obtuvo como conclusión final que: la estimación de la ETR a nivel regional mediante datos satelitales, se adapta muy bien a la mayoría de los casos y es sencilla de calcular, por lo que la metodología desarrollada es fácilmente extrapolable a otros oasis de la región.

La imagen de los datos : una metodología de aplicación en la investigación artística

Fil: Césari, Ricardo Manuel. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Artes y Diseño

Modelos digitales de elevación generados por captura directa e indirecta de datos fuente : evaluación de su calidad

La información básica sobre el relieve de una cuenca hidrográfica, mediante metodologías analítico-descriptivas, permite a quienes evalúan proyectos relacionados con el uso de los recursos naturales, tales como el manejo integrado de cuencas, estudios sobre impacto ambiental, degradación de suelos, deforestación, conservación de los recursos hídricos, entre otros, contar para su análisis con los parámetros físicos necesarios. Estos procesos mencionados tienen un fuerte componente espacial y el empleo de Sistemas de Información Geográfica (SIG) son de suma utilidad, siendo los Modelos Digitales de Elevación (DEM) y sus derivados un componente relevante de esta base de datos. Los productos derivados de estos modelos, como pendiente, orientación o curvatura, resultarán tan precisos como el DEM usado para derivarlos. Por otra parte, es fundamental maximizar la habilidad del modelo para representar las variaciones del terreno; para ello se debe seleccionar una adecuada resolución (grilla) de acuerdo con los datos disponibles para su generación. En este trabajo se evalúa la calidad altimétrica de seis DEMs generados a partir de dos sistemas diferentes de captura de datos fuente y de distintas resoluciones de grilla. Para determinar la exactitud de los DEMs habitualmente se utiliza un grupo de puntos de control considerados como "verdad de campo" que se comparan con los generados por el modelo en la misma posición geográfica. El área seleccionada para realizar el estudio está ubicada en la localidad de Arrecifes, provincia de Buenos Aires (Argentina) y tiene una superficie de aproximadamente 120 ha. Los resultados obtenidos para los dos algoritmos y para los tres tamaños de grilla analizados presentaron los siguientes resultados: el algoritmo DEM from contourn, un RMSE (Root Mean Squared Error) de ± 0,11 m (para grilla de 1 m), ± 0,11 m (para grilla de 5 m) y de ± 0,15 m (para grilla de 10 m). Para el algoritmo DEM from vector/points, un RMSE de ± 0,09 m (para grilla de 1 m), ± 0,11 m (para grilla de 5 m) y de ± 0,11 m (para grilla de 10 m). Los resultados permiten concluir que el DEM generado a partir de puntos acotados del terreno como datos fuente y con el menor tamaño de grilla es el único que satisface los valores enumerados en la bibliografía, tanto nacional como internacional, lo que lo hace apto para proyectos relacionados con recursos naturales a nivel de ecotopo (predial). El resto de los DEMs generados presentan un RMSE que permite asegurar su aptitud para la evaluación de proyectos relacionados con el uso de los recursos naturales a nivel de unidad de paisaje (conjunto de ecotopos).

Reseña sobre las metodologías de campo, analíticas y estadísticas empleadas en la determinación y manejo de datos de los elementos de tierras raras en el sistema suelo-planta

El presente artículo es una revisión detallada de estudios científicos publicados que tratan el tema relacionado con la determinación de los elementos de las tierras raras (REEs) en el sistema suelo-planta. Los estudios han sido llevados a cabo principalmente en países europeos y asiáticos. Cabe señalar que la investigación en los países latinoamericanos es muy escasa; sin embargo, es creciente el interés de analizar la aportación de estos elementos al suelo y la planta, lo cual se debe a la aplicación de fertilizantes que contienen dosis elevadas de estos elementos en su composición. Diversas técnicas de muestreo, experimentación y análisis han sido empleadas para la determinación de los REEs. No obstante, se considera que el manejo de los datos ha sido incorrecto estadísticamente. El contenido del presente artículo aborda: (i) las generalidades de los REEs; (ii) el análisis de la bibliografía disponible con el fin de conocer las metodologías de muestreo y análisis más utilizadas en 37 artículos en total, señalando algunos puntos que se consideran todavía deficientes; (iii) dos ejemplos de la aplicación de técnicas estadísticas (intervalo de confianza de la media y pruebas de significancia de la relación F de Fisher y t de Student) utilizando datos reportados en dos artículos. Los resultados mostraron, con los datos del primer artículo analizado, que: a) no se aplicó una metodología estadística para evaluar la calidad de datos; b) al aplicar estadística se encontró que existen diferencias sistemáticas entre los datos determinados en el laboratorio y los certificados. En el segundo artículo analizado se demostró, mediante pruebas de significancia, que existen diferencias significativas en las medias de Ce y Eu (los dos elementos tomados como ejemplos) en las plantas de un sitio a otro.

Análisis de componentes principales con datos georreferenciados : una aplicación en agricultura de precisión

La utilización de nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permite capturar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. Las covariaciones espaciales de las propiedades del suelo y el rendimiento del cultivo pueden evaluarse a través del análisis de componentes principales clásico (PCA). No obstante, como otros métodos multivariados descriptivos, el PCA no ha sido desarrollado explícitamente para datos espaciales. Nuevas versiones de análisis multivariado permiten contemplar la autocorrelación espacial entre datos de sitios vecinos. En este trabajo se aplican y comparan los resultados de dos técnicas multivariadas, el PCA y MULTISPATI-PCA. Este último incorpora la información espacial a través del cálculo del índice de Moran entre los datos de un sitio y el dato promedio de sus vecinos. Los resultados mostraron que utilizando MULTISPATI-PCA se detectaron correlaciones entre variables que no fueron detectadas con el PCA. Los mapas de variabilidad espacial construidos a partir de la primera componente de ambas técnicas fueron similares; no así los de la segunda componente debido a cambios en la estructura de co-variación identificada, al corregir la variabilidad por la autocorrelación espacial de los datos. El método MULTISPATI-PCA constituye una herramienta importante para el mapeo de la variabilidad espacial y la identificación de zonas homogéneas dentro de lotes.

Jonathan Culler. Breve introducción a la teoría literaria. Barcelona, Crítica, 2000. 185 p. Datos del original. Literary theory: a very short introduction. Oxford University Press, 1997. Traducción castellana de Gonzalo García

Fil: Israel, Daniel.

Análisis bibliométrico de las publicaciones científicas argentinas en la categoría Agriculture, Multidisciplinary de la base de datos Web of Science (1997-2009)

El propósito del trabajo ha sido caracterizar el área de Agriculture, Multidisciplinary en Argentina, revisándose a nivel institucional, a través de la base de datos Web of Science, los trabajos realizados por investigadores en Instituciones argentinas y publicados en revistas internacionales con factor de impacto entre 1997 y 2009. En el contexto de América Latina, se han publicado 7795 trabajos de todos los tipos documentales y 7622 del tipo artículo o revisión en 49 revistas, y a nivel de Argentina se han encontrado 531 artículos o revisiones publicados en 31 revistas, la mayoría en inglés (80,23%), pero también en español (15,25%) y en portugués (4,33%). Por otro lado, se han analizado las Instituciones desde el punto de vista cuantitativo y cualitativo mediante diversos indicadores bibliométricos, como el Factor de Impacto Ponderado, el Factor de Impacto Relativo y la ratio número de citas frente a número de documentos, encontrándose que entre las instituciones más productivas destacan el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas por el número de documentos y el Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos por el Factor de Impacto Ponderado y por la ratio citas frente a documentos. Se observa una escasa colaboración internacional.