Cuantificación y evaluación de la aplicación de riego en el cultivo de palma de aceite como medida adaptativa al cambio climático para condiciones del Pacífico Central de Costa Rica.
Tesis
Materias > Ingeniería
Materias > Alimentación
Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster
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Español
El cambio climático presenta escenarios contraproducentes para la producción agrícola. Generando especial interés en el estudio de medidas de adaptación que eviten establecer prácticas erróneas, debido a que sus efectos podrán ser más contraproducentes que los beneficios generados (Naciones Unidas 2017). El presente estudio evalúa el efecto de la aplicación de riego el cultivo de palma de aceite como medida adaptativa al cambio climático por medio de la utilización de modelos de simulación de producción agrícola calibrados para condiciones del Pacifico Central de Costa Rica.Para poder realizar lo planteado, se realizó un análisis clúster sobre el conjunto de unidad de producción, permitiendo identificar un grupo de lotes de trabajo representativos. Sobre este grupo se generaron simulaciones de sistemas de producción calibradas en el software APSIM. En estos modelos calibrados se corrieron tres escenarios; una Línea base para el periodo 2000-2019, un escenario de cambio climático para mediados de siglo del 2040 al 2059 (ECC1) y otro para finales de siglo del 2080 al 2099 (ECC2). La comparación de las corridas de Línea base contra ECC1 y ECC2 permitió cuantificar los efectos del cambio climático sobre el rendimiento del cultivo de palma de aceite. Finalmente, en las simulaciones los ECC 1 y 2 se aplicó irrigación como medida adaptativa. Determinando los valores de agua disponible en el suelo que mantenga los rendimientos generados en la Línea base.Se establece que para el ECC1 se tendrá una disminución de las lluvias acumuladas anuales del 5.55% y un aumento en la temperatura promedio de 1.73°C, variaciones que generan una disminuirá del rendimiento de la producción del cultivo de un 7.86%. Para el ECC2 las variaciones son mayores con una disminución de la precipitación del 18.06% y un aumento de la temperatura de 3.31°C, afectando el rendimiento en un 37.86% respecto de la producción media de la Línea Base (21.63 t/ha/año). Se concluye que, según las simulaciones realizadas, el riego permite adaptar las condiciones de agua disponible en el suelo, al punto que mantener los rendimientos de la Línea base del cultivo de palma para los escenarios de cambio climático propuestos (ECC1 y ECC2). En ambos casos, en el análisis interanual mostro un incremento en los requerimientos hídricos del cultivo de palma de aceite conforme se establece la época seca. Además, que conforme el ECC se vuelva más intenso el agua disponible en el suelo disminuye aumentando los requerimientos de riego del cultivo de palma de aceite.
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Watson Hernandez, Fernando
mail
fwatson@itcr.ac.cr
(2022)
Cuantificación y evaluación de la aplicación de riego en el cultivo de palma de aceite como medida adaptativa al cambio climático para condiciones del Pacífico Central de Costa Rica.
Masters thesis, SIN ESPECIFICAR.
Resumen
El cambio climático presenta escenarios contraproducentes para la producción agrícola. Generando especial interés en el estudio de medidas de adaptación que eviten establecer prácticas erróneas, debido a que sus efectos podrán ser más contraproducentes que los beneficios generados (Naciones Unidas 2017). El presente estudio evalúa el efecto de la aplicación de riego el cultivo de palma de aceite como medida adaptativa al cambio climático por medio de la utilización de modelos de simulación de producción agrícola calibrados para condiciones del Pacifico Central de Costa Rica.Para poder realizar lo planteado, se realizó un análisis clúster sobre el conjunto de unidad de producción, permitiendo identificar un grupo de lotes de trabajo representativos. Sobre este grupo se generaron simulaciones de sistemas de producción calibradas en el software APSIM. En estos modelos calibrados se corrieron tres escenarios; una Línea base para el periodo 2000-2019, un escenario de cambio climático para mediados de siglo del 2040 al 2059 (ECC1) y otro para finales de siglo del 2080 al 2099 (ECC2). La comparación de las corridas de Línea base contra ECC1 y ECC2 permitió cuantificar los efectos del cambio climático sobre el rendimiento del cultivo de palma de aceite. Finalmente, en las simulaciones los ECC 1 y 2 se aplicó irrigación como medida adaptativa. Determinando los valores de agua disponible en el suelo que mantenga los rendimientos generados en la Línea base.Se establece que para el ECC1 se tendrá una disminución de las lluvias acumuladas anuales del 5.55% y un aumento en la temperatura promedio de 1.73°C, variaciones que generan una disminuirá del rendimiento de la producción del cultivo de un 7.86%. Para el ECC2 las variaciones son mayores con una disminución de la precipitación del 18.06% y un aumento de la temperatura de 3.31°C, afectando el rendimiento en un 37.86% respecto de la producción media de la Línea Base (21.63 t/ha/año). Se concluye que, según las simulaciones realizadas, el riego permite adaptar las condiciones de agua disponible en el suelo, al punto que mantener los rendimientos de la Línea base del cultivo de palma para los escenarios de cambio climático propuestos (ECC1 y ECC2). En ambos casos, en el análisis interanual mostro un incremento en los requerimientos hídricos del cultivo de palma de aceite conforme se establece la época seca. Además, que conforme el ECC se vuelva más intenso el agua disponible en el suelo disminuye aumentando los requerimientos de riego del cultivo de palma de aceite.
| Tipo de Documento: | Tesis (Masters) |
|---|---|
| Palabras Clave: | Cambio climático, Medidas de adaptación, Irrigación; APSIM, Palma de aceite. |
| Clasificación temática: | Materias > Ingeniería Materias > Alimentación |
| Divisiones: | Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster |
| Depositado: | 23 Abr 2024 23:30 |
| Ultima Modificación: | 23 Abr 2024 23:30 |
| URI: | https://repositorio.uneatlantico.es/id/eprint/2892 |
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Enzymatic treatment shapes in vitro digestion pattern of phenolic compounds in mulberry juice
The health benefits of mulberry fruit are closely associated with its phenolic compounds. However, the effects of enzymatic treatments on the digestion patterns of these compounds in mulberry juice remain largely unknown. This study investigated the impact of pectinase (PE), pectin lyase (PL), and cellulase (CE) on the release of phenolic compounds in whole mulberry juice. The digestion patterns were further evaluated using an in vitro simulated digestion model. The results revealed that PE significantly increased chlorogenic acid content by 77.8 %, PL enhanced cyanidin-3-O-glucoside by 20.5 %, and CE boosted quercetin by 44.5 %. Following in vitro digestion, the phenolic compound levels decreased differently depending on the treatment, while cyanidin-3-O-rutinoside content increased across all groups. In conclusion, the selected enzymes effectively promoted the release of phenolic compounds in mulberry juice. However, during gastrointestinal digestion, the degradation of phenolic compounds surpassed their enhanced release, with effects varying based on the compound's structure.
Peihuan Luo mail , Jian Ai mail , Qiongyao Wang mail , Yihang Lou mail , Zhiwei Liao mail , Francesca Giampieri mail francesca.giampieri@uneatlantico.es, Maurizio Battino mail maurizio.battino@uneatlantico.es, Elwira Sieniawska mail , Weibin Bai mail , Lingmin Tian mail ,
Luo
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What works in financial education? Experimental evidence on program impact
Financial education is increasingly essential for safeguarding both individual and corporate well-being. This study systematically reviews global financial education experiments using a dual-method framework that integrates a deep learning classifier with advanced multivariate statistical techniques. Our analysis indicates that while short-term improvements in financial literacy are common, such gains tend to diminish over time without ongoing reinforcement. Moreover, the limited impact of digital innovations and monetary incentives suggests that successful financial education depends on more than simply deploying technological solutions or extrinsic rewards. Overall, this review provides valuable insights into the evolving landscape of financial education in a dynamic economic context and underscores the need for sustainable strategies that secure lasting improvements in financial literacy.
Gonzalo Llamosas García mail , Cristina Mazas Pérez-Oleaga mail cristina.mazas@uneatlantico.es,
García
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Epigallocatechin gallate (EGCG) is the most abundant polyphenol in tea. Owing to the different fermentation degrees, differences in polyphenol composition of water extracts of green tea, white tea, oolong tea, and black tea occur, and affect health value. This study revealed that the content of EGCG decreases with the increase in the degree of fermentation. In tea with a high fermentation degree, EGCG was stably present in the form of ammoniation to yield nitrogen-containing EGCG derivative (N-EGCG). The content of N-EGCG in tea was negatively correlated with the content of EGCG. Furthermore, the content of l-serine and L-threonine in tea was positively and negatively correlated with N-EGCG and EGCG levels, respectively, suggesting that they may participate in the formation of N-EGCG as nitrogen sources. This study proposes a new fermentation-induced polyphenol-amino acid synergistic mechanism, which provides a theoretical basis for the study of the biotransformation reaction mechanism of tea polyphenols.
Yuxuan Zhao mail , Jingyimei Liang mail , Wanning Ma mail , Mohamed A. Farag mail , Chunlin Li mail , Jianbo Xiao mail ,
Zhao
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Detection and classification of brain tumor using a hybrid learning model in CT scan images
Accurate diagnosis of brain tumors is critical in understanding the prognosis in terms of the type, growth rate, location, removal strategy, and overall well-being of the patients. Among different modalities used for the detection and classification of brain tumors, a computed tomography (CT) scan is often performed as an early-stage procedure for minor symptoms like headaches. Automated procedures based on artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods are used to detect and classify brain tumors in Computed Tomography (CT) scan images. However, the key challenges in achieving the desired outcome are associated with the model’s complexity and generalization. To address these issues, we propose a hybrid model that extracts features from CT images using classical machine learning. Additionally, although MRI is a common modality for brain tumor diagnosis, its high cost and longer acquisition time make CT scans a more practical choice for early-stage screening and widespread clinical use. The proposed framework has different stages, including image acquisition, pre-processing, feature extraction, feature selection, and classification. The hybrid architecture combines features from ResNet50, AlexNet, LBP, HOG, and median intensity, classified using a multilayer perceptron. The selection of the relevant features in our proposed hybrid model was extracted using the SelectKBest algorithm. Thus, it optimizes the proposed model performance. In addition, the proposed model incorporates data augmentation to handle the imbalanced datasets. We employed a scoring function to extract the features. The Classification is ensured using a multilayer perceptron neural network (MLP). Unlike most existing hybrid approaches, which primarily target MRI-based brain tumor classification, our method is specifically designed for CT scan images, addressing their unique noise patterns and lower soft-tissue contrast. To the best of our knowledge, this is the first work to integrate LBP, HOG, median intensity, and deep features from both ResNet50 and AlexNet in a structured fusion pipeline for CT brain tumor classification. The proposed hybrid model is tested on data from numerous sources and achieved an accuracy of 94.82%, precision of 94.52%, specificity of 98.35%, and sensitivity of 94.76% compared to state-of-the-art models. While MRI-based models often report higher accuracies, the proposed model achieves 94.82% on CT scans, within 3–4% of leading MRI-based approaches, demonstrating strong generalization despite the modality difference. The proposed hybrid model, combining hand-crafted and deep learning features, effectively improves brain tumor detection and classification accuracy in CT scans. It has the potential for clinical application, aiding in early and accurate diagnosis. Unlike MRI, which is often time-intensive and costly, CT scans are more accessible and faster to acquire, making them suitable for early-stage screening and emergency diagnostics. This reinforces the practical and clinical value of the proposed model in real-world healthcare settings.
Roja Ghasemi mail , Naveed Islam mail , Samin Bayat mail , Muhammad Shabir mail , Shahid Rahman mail , Farhan Amin mail , Isabel de la Torre mail , Ángel Gabriel Kuc Castilla mail angel.kuc@uneatlantico.es, Debora L. Ramírez-Vargas mail debora.ramirez@unini.edu.mx,
Ghasemi
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Evidence suggests that first- and second-generation mindfulness-based interventions (MBIs) can improve body image concerns in adolescents and adults. However, a systematic review of such interventions is lacking. The aim of this study is to synthesize evidence from randomized controlled trials evaluating the efficacy of both first- and second-generation MBIs in reducing negative body image and enhancing positive body image. Database searches were conducted in PubMed, CoChrane, Proquest Thesis & Dissertations and ScienceDirect up to August 2025, identifying 3394 records. After screening, 43 studies met eligibility criteria (n = 7979) and were evaluated for methodological quality following PRISMA guidelines. Of them, 16 (37.2 %) evaluated first-generation MBIs, while the remaining 27 studies (55.8 %) examined second-generation MBIs, with self-compassion being the most commonly used intervention. Only one study used both generations. Both first- and second-generation interventions demonstrated moderate to large effect sizes in most studies, with 94 % reporting significant improvements in at least one body image outcome. The methodological quality, assessed using the JBI tool, was rated as having either low risk of bias or some concerns in nearly 70 % of the studies. These findings highlight the global efficacy of MBIs for reducing negative body image and improving positive body image, while also underscoring the need for future research to employ more methodologically rigorous designs, multidimensional outcome measures, and greater inclusion of diverse sex, gender, and ethnic groups.
Alba Gutiérrez Cabrero mail , Marian González-García mail marian.gonzalez@uneatlantico.es,
Gutiérrez Cabrero