Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Doctorado en Recursos Hídricos

El modelamiento estocástico de las descargas de un río es importante porque permite predecir su comportamiento a futuro, constituyéndose en una herramienta en la gestión de los recursos hídricos. En ese sentido, el objetivo del trabajo fue modelar las descargas medias anuales del río Pisco / Ica / Perú con el programa MAR1 (Modelo autorregresivo de orden 1), a través del análisis de su serie temporal, para simular y cuantificar su disponibilidad como parte del Servicio Ecosistémico Hidrológico (SEH) de provisión para distintos usos. Los estadísticos de la serie, parámetros del modelo y el ajuste a distribuciones de probabilidad teóricas, se obtuvieron con el uso del programa MAR1, que es un código computacional en MATLAB R2016a desarrollado específicamente para este trabajo, con el cual se tabularon y graficaron las salidas de descargas de las sucesivas simulaciones real...

Introducción. El cultivo de palto es susceptible al estrés hídrico durante la etapa de floración y el crecimiento inicial de los frutos. Este estrés puede ocasionar la caída prematura de los frutos y acentuar la alternancia en la producción. Objetivo. Determinar el índice de estrés hídrico del cultivo (IEHC) en tres cultivares de palto (Hass, Fuerte y Zutano) bajo diferentes condiciones de riego, mediante el empleo de termografía infrarroja. Materiales y métodos. El estudio se realizó en la temporada de otoño del 2023, en la Estación Experimental Agraria Canaán, Ayacucho, Perú. Se seleccionaron 170 árboles de palto de cuatro años en fase reproductiva. Se llevaron a cabo cinco evaluaciones bajo diferentes condiciones de riego, donde se recopiló información después de 14 y 7 días sin riego (SR-14d y SR-7d) y 12, 2 y 1 hora posterior al riego (DR-12h, DR-2h y DR-1h, r...