02637nam a2200277 a 4500003000500000005001700005007001500022008004100037035001100078040000900089100003700098245021000135264004200345300006200387336002700449337002900476338004100505502004900546520155400595650002902149650003402178650002902212650001202241700005302253856005302306CHAP20250129094008.0cr ||||||a|c|a110202s2011    mx      r     00010 spa d  a112062  cCHAP1 aVargas Sállago, José Manuel.10aSimulación de fotosintesis foliar en tomate bajo invernadero mediante modelos teóricos y mediciones de fitomonitoreoc/por José Manuel Vargas Sállago; director de tesis Irineo Lorenzo López Cruz. 1aChapingo, Méx.  :bEl autor,c2011.  a1 recurso en línea (174 páginas) :bcuadros, figuras.  2rdacontentatextobtxt  2rdamediaacomputadorabc  2rdacarrierarecursos en línea bcr  bMIAUIAcMecánicacIrrigaciónd2011.gMAE  aSe simuló la tasa de fotosíntesis foliar de plantas de tomate, cultivadas bajo invernadero, empleando el modelo mecanicista de Goudriaan y dos modelos de caja negra: Modelos Auto-regresivos de Variables Exógenas (ARX) y Redes Neuronales Artificiales (ANN). Las mediciones de las tasas de fotosíntesis foliar, se realizaron en tres diferentes invernaderos experimentales, uno localizado en la Universidad Autónoma de Querétaro, México y dos en la Universidad Humboldt de Berlín, Alemania. Se usó el Fitomonitor PTM-48M (Daletown Company Ltd.) para el registro del intercambio de dióxido de carbono (CO2 ) de las hojas. Además, se midieron también la temperatura del aire, humedad relativa, radiación fotosintéticamente activa (PAR), concentración de CO2 y déficit de presión de vapor (VPD). Estas variables meteorológicas fueron usadas como entradas de los modelos ARX y de los modelos de redes neuronales de retropropagación. El modelo mecanicista reportó errores de 6.7%, 12.6% y 13.7% entre los valores resultantes de las simulaciones contra los valores medidos, para los tres invernaderos respectivamente. Las Redes Neuronales tuvieron errores de 4.6%, 4.7% y 5.6%. Por el contrario, el mejor modelo ARX presentó una R2 apenas superior al 50%. Tomando los resultados de los mejores modelos (ANN) se realizó una optimización estática, relacionando dos variables climáticas con la tasa de fotosíntesis (mediante gráficas 3D) a fin de encontrar estrategias para maximizar esta última variable.14aCultivos en invernadero.14aFotosíntesisxSimulación.14aModelos de simulación.14aTomate.1 aLópez Cruz, Irineo LorenzoeDirector de tesis.  uhttp://10.13.5.2/tesis/112062.pdfzDESCARGAR PDF