Análisis de la dinámica del agua en la zona no saturada en un suelo sujeto a prácticas de conservación: implicaciones en la gestión de acuíferos y adaptación al cambio climático
Bibliographic record
Abstract
Se estima que entre el 80 y el 85 % del agua que se extrae de los acuíferos en México se destina a producción agropecuaria y, en general, existe una gestión inadecuada que causa diferentes impactos al ambiente, destacando el abatimiento y contaminación del agua subterránea, entre otros. El propósito de este trabajo es cuantificar el balance y dinámica del agua en la zona no saturada por medio de mediciones diarias de diferentes parámetros meteorológicos y de los perfiles de humedad, en un lote permanente sujeto a prácticas de conservación, en el Acuífero de la Independencia (Cuenca Alta del Río La Laja tributaria de la Cuenca Lerma-Chapala). La estratigrafía del sitio se obtuvo por medio de registros continuos de conductividad eléctrica y granulometría en muestras inalteradas, a las que se determinaron propiedades físicas y contenido de materia orgánica, en sus primeros 2.5 m de profundidad; las variaciones del contenido de humedad a 0.15, 0.30, 0.60, 0.90 y 1.20 m se controlaron por Refractometría en el Dominio del Tiempo (RDT); la permeabilidad saturada se cuantificó con el Permeámetro de Guelph, complementadas con pruebas de infiltración. Se calibró un modelo numérico unidimensional para desarrollar herramientas predictivas. Los resultados indican la captura progresiva de carbón y que se ha alcanzado una conductividad hidráulica saturada de hasta Kfs=5 m∙d-1, en los primeros 0.60 m de profundidad, que contrasta hasta en dos órdenes de magnitud con suelos de manejo tradicional; esto permite infiltrar progresivamente una lámina total de agua de 6,753 mm durante tres días, que cubriría cualquier secuencia de eventos máximos de lluvia registrados en la región. Los sensores de RDT mostraron un rápido incremento en los contenidos de humedad a lo largo del perfil, indicando que las características logradas en el suelo, permiten el ingreso inmediato y almacenamiento del agua de lluvia, con una mínima proporción de evaporación y cero escurrimientos. El presente trabajo demuestra que es factible favorecer la infiltración de agua de lluvia suficiente para la producción de cultivos básicos y forrajeros y reducir impactos de siniestralidad ante el cambio climático. Esto se aplica a cultivos de riego, lo cual permitiría disminuir progresivamente la extracción de agua subterránea, en más de un 50%, a través de prácticas adecuadas de conservación, aspecto fundamental en la gestión del acuífero.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".