Examinando por Autor "Cruz Luis, Juancarlos Alejandro"

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Analyzing urban expansion and land use dynamics in Bagua Grande and Chachapoyas using cloud computing and predictive modeling
(Springer Nature, 2024-09-26) Barboza, Elgar; Turpo, Efrain Y.; Salas Lopez, Rolando; Silva López, Jhonsy O.; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Vásquez, Héctor V.; Purohit, Sanju; Aslam, Muhammad; Tariq, Aqil
Urban growth and Land Use/Land Cover (LULC) changes have increased in recent decades due to anthropogenic activities. This study explored past and projected future LULC changes and urban growth patterns in the Bagua Grande and Chachapoyas districts using Landsat imagery, cloud computing, and predictive models for 1990 to 2031. The analysis of satellite images was grouped into four time periods (1990–2000, 2000–2011, 2011–2021 and 2021–2031). The Google Earth Engine (GEE) cloud-based system facilitated the classification of Landsat 5 ETM (1990, 2000, and 2011) and Landsat 8 OLI (2021) images using the Random Forest (RF) model. A simulation model integrating Cellular Automata (CA) and an Artificial Neural Network (ANN) Multilayer Perceptron (MLP) in the MOLUSCE plugin of QGIS was used to forecast urban sprawl to 2031. The resulting maps showed an overall accuracy (OA) of over 92%. A decrease in forested area was observed, from 20,807.97 ha in 1990 to 14,629.44 ha in 2021 in Bagua Grande and from 7,796.08 ha to 3,598.19 ha in Chachapoyas. In contrast, urban areas experienced a significant increase, from 287.49 to 1,128.77 ha in Bagua Grande and from 185.65 to 924.50 ha in Chachapoyas between 1990 and 2021. By 2031, the urban area of Bagua Grande is expected to increase from 1,128.77 to 1,459.25 ha (29%) in a southeast, south, southwest, west, and northwest direction. Chachapoyas expanded from 924.50 to 1138.05 ha (23%) in the southwest, north, northeast, and southeast directions. The study presents an analytical method integrating cloud processing, GIS, and change simulation modeling to evaluate urban growth spatio-temporal patterns and LULC changes. This approach effectively identified the main LULC changes and trends in the study area. In addition, potential urbanization areas are highlighted where there are still opportunities for developing planned and managed urban settlements.
Atlas de las Estaciones Experimentales Agrarias del INIA
(Instituto Nacional de Innovación Agraria, 2023-10-30) Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Ortiz Morera, Narda Cecilia; Quispe Torres, Diego Rafael; Lobato Gálvez, Roiser Honorio; Ramirez Rojas, Max Augusto; Toledo Choquehuanca, José Jesús Martín; Bautista Reynoso, Ayrton Edwin; Macavilca Villar, Pedro Miguel; Ascoy Cancino, José Ricardo; Casaretto Castagnino, Duilio Casaretto; Servan Montalvo, Henry Eduardo; Hernández Apari, Karla Guadalupe
El presente Atlas contiene información de los aspectos relevantes de las Estaciones Experimentales Agrarias, tales como: creación, Centros Experimentales, ubicación y ámbito de intervención. Asimismo, presenta una colección de mapas que contribuye al conocimiento geográfico de éstas, así como de las actividades de conservación y puesta en valor de recursos genéticos, investigación, desarrollo tecnológico, producción de material genético de calidad, transferencia de tecnología, extensión agraria y servicios tecnológicos agrarios que se desarrollan a nivel nacional.
Characterization and typology of goat production systems in the Southern Highlands of Peru
(Veterinary World, 2025-01-29) Sessarego Dávila, Emmanuel Alexander; Trillo Zarate, Fritz Carlos; Godoy Padilla, David José; Palomino Guerrera, Walter; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro
Background and Aim: Characterizing local animal production systems is crucial for sustainable livestock development. This study aimed to characterize the diversity of goat production systems in the Highlands of Chincha province, Ica, Peru. Materials and Methods: A structured questionnaire was used to gather data from 82 goat breeders in three districts: San Juan de Yanac, San Pedro de Huacarpana, and Chavín. Factor analysis of mixed data and hierarchical classification analysis were conducted to identify typologies of goat production systems using R version 4.4.2. Results: Four distinct goat production types were identified, primarily differentiated by feeding location and deworming frequency. Type 2 (41.5%) was the most prevalent, characterized by grazing on breeders own land, minimal milk production (<1 liter/day, 91.2%), and a focus on cheese and goat kid sales (70.6%). Breeders were predominantly women, with limited resources and extensive management systems. Across all types, mixed breeding was common, and economic reliance on livestock and agriculture prevailed. Conclusion: Despite their diversity, all goat production systems shared extensive management practices and resource constraints, resulting in low productivity. These findings highlight the need for targeted public policies to improve productivity and sustainability in goat farming within the Ica region.
Characterization of Goat Production Systems in the Northern Dry Forest of Peru Using a Multivariate Analysis
(MDPI, 2025-02-16) Temoche Socola , Victor Alexander; Acosta Granados , Irene Carol; Gonzales, Pablo; Godoy Padilla, David; Jibaja, Omar; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Corredor Arizapana, Flor Anita
Goat production in the dry forest of northern Peru is essential for rural livelihoods but remains poorly characterized regarding its productivity and sustainability. This study used multivariate techniques—a multiple correspondence analysis (MCA), principal component analysis (PCA), factor analysis of mixed data (FAMD), and hierarchical cluster analysis (HCA)—to analyze data from 284 producers in Tumbes, Piura, and Lambayeque. Surveys captured 48 variables (41 qualitative, seven quantitative) on productivity, socioeconomics, and management. The MCA explained 22.07% of the variability in two dimensions, while the PCA accounted for 63.9%, focusing on productivity and diversification. The FAMD integrated these variables, explaining 51.12% of variability across five dimensions, emphasizing socioeconomic and management differences. The HCA identified three clusters: cluster 1 featured intensive systems with advanced management and commercial focus, cluster 2 included extensive systems limited by water scarcity, and cluster 3 reflected semi-intensive systems with irrigation and diversified production. These findings provide a detailed understanding of goat systems in northern Peru, identifying opportunities to improve resource use and tailor strategies to enhance sustainability. The multivariate analysis proved effective in capturing the complexity of these systems, supporting productivity and improving livelihoods in rural areas.
Characterization of the complete mitochondrial genome of the black Alpaca breed of Vicugna pacos (Mammalia, Artiodactyla, Camelidae) from Puno, Peru
(Taylor & Francis Group, 2020-03-09) Bustamante, Danilo E.; Yalta Macedo, Claudia Esther; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Maicelo Quintana, Jorge Luis; Guerrero Abad, Juan Carlos; Gutiérrez Reynoso, Dina Lida
The domestic South American camelid Vicugna pacos L. is distributed along Peru, Chile, Bolivia, and Argentina. Here, we contribute to the bioinformatics and evolutionary systematics of the Camelidae by performing high-throughput sequencing analysis on the black Huacaya breed of V. pacos from Puno, Peru. The black Huacaya breed mitogenome is 16,664 base pairs (bp) in length and contains 37 genes (GenBank accession MT044302). The mitogenome shares a high-level of gene synteny to other Camelidae (Camelops, Camelus, Lama, and Vicugna). The mitogenome of the black Huacaya breed of V. pacos situates it in a clade with V. vicugna Molina, sister to Lama. We anticipate that further mitogenome sequencing of different breeds from Vicugna pacos will improve our understanding of the evolutionary history of this taxon.
Comprehensive spatial mapping of metals and metalloids in the Peruvian Mantaro Valley using advanced geospatial data Integration
(Elsevier, 2024-12-12) Pizarro Carcausto, Samuel Edwin; Pricope , Narcisa G.; Vera Vilchez, Jesús Emilio; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Lastra Paucar, Sphyros Roomel; Solórzano Acosta, Richard Andi; Verástegui Martínez, Patricia
The quality and safety of soil are crucial for ensuring social and economic development and providing contaminant-free food. The availability and quality of soil data, particularly for multiple metals and metalloids, are often insufficient for comprehensive analysis. Soil formation and the distribution of metals are shaped by various factors such as geology, climate, topography, and human activities, making accurate modeling highly challenging. Additionally, agricultural intensification, urban expansion, road construction, and mining activities frequently result in soil pollution, posing serious risks to ecosystems and human health. This study aims to integrate diverse geospatial datasets with machine learning for high resolution soil contamination mapping (10 m spatial resolution) in a major agricultural region of Peruvian highlands. This study mapped 25 elements (Ca, Mg, Sr, Ba, Be, K, Na, As, Sb, Se, Tl, Cd, Zn, Al, Pb, Hg, Cr, Ni, Cu, Mo, Ag, Fe, Co, Mn, V) in the Peruvian Mantaro Valley using a training dataset of 109 topsoil samples combined with various geospatial datasets (remote sensing, climate, topography, soil data, and distance). The model provided satisfactory results in predicting the spatial distribution of the selected elements, with R² values ranging from 0.6 to 0.9 for most elements. Edaphic, climate, and topographic covariates were the most significant predictors, particularly for croplands near rivers, whereas spectral variables were less important. The results reveal As, Pb, and Cd concentrations significantly above permissible limits, highlighting urgent health risks. These findings suggest that it is feasible to identify polluted soils and improve regulations based on widely available geospatial datasets with minimal training data. The study contributes to the development of models to assess the impact of pollutants on environmental and human health in the short-to-medium term, emphasizing the need for further research on the translocation of toxic metals into food crops and the implications for public health.
Cover crops associated with quinoa (Chenopodium quinoa Willd) in the Peruvian Altiplano: Erosion reduction, improved soil health and agricultural yield
(Universidad Nacional de Trujillo, 2022-09-21) Salcedo Mayta, Selima Milagros; Canihua Rojas, Jorge; Samaniego Vivanco, Tomás Daniel; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Pérez Porras, Wendy Elizabeth; Cosme de la Cruz, Roberto Carlos
El Altiplano peruano presenta pérdidas crecientes de fertilidad, siendo a su vez susceptible a una erosión natural. Durante muchos años, un manejo agrícola convencional ha generado pérdidas de la capa superficial del suelo y deterioro de sus propiedades, teniendo gran impacto en el rendimiento de los cultivos y profundizando la degradación de este ecosistema vulnerable. El propósito de esta investigación fue evaluar el uso de cultivos de cobertura frente a la erosión, salud del suelo y rendimiento del cultivo de quinua. El ensayo se realizó en las localidades Huancarani y Cahualla, distrito Mañazo, provincia y región Puno. Se utilizó un diseño experimental de bloques completos al azar (DBCA) con cuatro tratamientos: sin cobertura y con coberturas de trébol (Medicago hispida G.), vicia (Vicia villosa) y mulch. Los resultados mostraron que la quinua asociada con coberturas de trébol, mulch y vicia redujeron la erosión del suelo en 59,61%, 51,87% y 49,50%, respectivamente. Asimismo, el uso de coberturas de trébol y vicia aumentó el carbono orgánico (+29,71% y 31,16%) y nitrógeno (+36,94% y 48,65%), y con el trébol, el fósforo disponible (+26,11%). Finalmente, la cobertura de trébol aumentó en 17% el rendimiento de la quinua en grano y redujo significativamente la erosión del suelo. Estos resultados muestran que los cultivos de cobertura presentan gran potencial para el restablecimiento de la salud del suelo y mejora en el rendimiento.
Estudio comparativo de la densidad de siembra y su efecto sobre la producción de forraje y calidad nutricional de pastos perennes asociados, en condiciones alto andinas del Perú
(Universidad Nacional de Ucayali, 2021-06-30) Arias Arredondo, Alberto Gilmer; Pantoja Aliaga, César Enrique; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Atanacio Carvajal, Alfonso; Candela Barra, Christian Miguel; López Rodríguez, Melina
El estudio se llevó a cabo en la en la sierra central del Perú a 3 900 m.s.n.m, en el centro experimental de Casaracra de la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión, donde el objetivo fue la de determinar y analizar el rendimiento forrajero y la calidad nutricional de los pastos asociadas en distintas densidades de siembra. En la producción forrajera se determinó los valores de materia verde y materia seca y el porcentaje de materia seca; en la calidad nutricional se analizó las variables nutricionales %PT, %FDN, %FDA, %Ca y %P. se utilizó un diseño completamente al azar. Los resultados para rendimiento forrajero para el tratamiento 1 en MV fue 3.54 kg/m2 y MS 0.68 kg/m2, en el tratamiento 2 en MV fue 2.61 kg/m2 y MS 0.72 kg/m2, para el tratamiento 3 en MV fue 3.07 kg/m2 y MS 0.98 kg/m2 y finalmente en el tratamiento 4 la MV fue 2.48 kg/m2 y MS 0.93 kg/m2. La calidad nutricional para los tratamientos1, 2, 3 y 4 en %PT (15.56, 15.21, 6.81 y 5.37), %FDN (48.85, 43.82, 43.34 y 41.89), %FDA (28.82, 26.31, 27.27 y 24.43), %Ca (0.86, 0.80, 0.33 y 0.17), %P (0.25, 0.24, 0.18 y 0.07) respectivamente. Donde se concluye que el tratamiento 4 mostro contenidos aceptables de fibras en la alimentación de ovinos.
Estudio comparativo de la producción de forraje y calidad nutricional de variedades de cultivo de alfalfa (Medicago sativa), en la puna húmeda y seca del Perú
(Universidad Nacional de Asunción, Facultad de Ciencias Veterinarias, Departamento de Investigación Científica y TecnológicaAlberto, A. A.; Juancarlos, C. L.; Cesar, P. A.; Melina, L. R.; Walter, B. A.; & Enos, M. S. (2021). Estudio comparativo de la producción de forraje y calidad nutricional de variedades de cultivo de alfalfa (Medicago sativa), en la puna húmeda y seca del Perú. Compendio de Ciencias Veterinarias, 11(2), 7-12. doi: 10.18004/compend.cienc.vet.2021.11.02.7, 2021-12-30) Arias Arredondo, Alberto Gilmer; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Pantoja A., Cesar; Lopez R., Melina; Bermúdez A., Walter; Morales S., Enos
El estudio se realizó en el centro experimental de Casaracra, a una altitud de 3 819 msnm, perteneciente a la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión. Se utilizaron tres tratamientos: alfalfa WL 350 (T1), alfalfa W 440 (T2) y alfalfa Brown 6 (T3). La producción forrajera se determinó en materia verde (MV), materia seca (MS) y el porcentaje de contenido de materia seca. En la calidad nutricional se analizaron cinco variables: proteína total, fibra detergente neutra, fibra detergente ácida, calcio y fósforo. Los datos obtenidos fueron analizados utilizando el diseño completamente al azar, así como la prueba de Tukey de significancia (p<0.05). Los resultados de producción forrajera en MV y MS no mostraron diferencias significativas (p<0.05) entre los tratamientos T2 y T3, así como en el porcentaje de materia seca entre los tratamientos T1 y T3. En la calidad nutricional, las variables proteína total, fibras y minerales no mostraron diferencias significativas (p<0.05) entre los tres tratamientos. Se concluye que los tratamientos T2 y T3 mostraron mejor producción de forraje verde y seco, siendo recomendables para sembrar en las zonas húmedas y secas de la puna del Perú. Por tanto, para la calidad nutricional, todos los tratamientos resultaron adecuados para la alimentación del ganado.
Evaluación de la calidad nutricional del heno de avena (Avena sativa), ensilado (Avena sativa asociada con Vicia sativa) y pasto natural en la cuenca Mantaro del Perú
(2024-04-01) Arias Arredondo, Alberto; Pantoja Aliaga, Cesar; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Contreras Paco, Jose; Sanchez Villanueva, Humberto; Solorzano Acosta, Richard Andi; Lopez Rodriguez, Melina
Los pastos cultivados, así como los pastos naturales son importantes para el desarrollo de la ganadería en los andes del Perú, así como su conservación mediante el heno y ensilado. Sin embargo, en la práctica al ser el recurso alimenticio limitado se debe optar por todas estas opciones en la medida que se garantice el equilibrio de la dieta del animal, pero cada tipo tiene su propia calidad nutricional y esta información debe conocerse para planificar las acciones que maximicen la crianza. Por ello el objetivo de la investigación fue comparar la calidad nutricional del heno de avena, ensilado de avena asociada con vicia y pasto natural. En cuanto a la calidad nutricional, se evaluaron proteína total (PT), grasa (EE), fibra cruda (FC), ceniza (CZ), extracto libre de nitrógeno (ELN), calcio (Ca), fósforo (P), fibra detergente neutra (FDN) y ácida (FDA) y energía bruta (EB). Se utilizó el Diseño Completamente al Azar (DCA) para el análisis de varianza y para comparar las medias entre tratamientos la prueba de diferencia límite de significancia. Las medias de valores nutricionales en PT fueron de 6.26% en el ensilado respecto al heno y pasto natural. El pasto natural obtuvo un valor de 386.92 kcal /100 g MS en energía bruta у 22.24% en FC siendo superior al resto de tratamientos. La FDN y FDA, expresaron valores de 35.64% у 21.70% menores en el ensilado considerados óptimos. El Ca y P tuvieron variaciones de forma estadística y numérica que permite clasificar al ensilado, heno y pasto natural como alimentos de alta calidad nutricional para los rumiantes.
Guía técnica de alternativas de alimentación para el ganado caprino durante la época seca
(Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), 2024-12-10) Godoy Padilla, David; Escobar Robledo, Héctor Manuel; Domínguez Peña, Jose Edilberto; Ramírez Vergara, Raúl Omar; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Barrantes Bravo, Christian Alfredo
El Ministerio de Desarrollo Agrario y Riego (MIDAGRI), a través del Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), pone a disposición de los productores, técnicos, profesionales e investigadores, la presente guía en el marco del Proyecto “Mejoramiento de los servicios de investigación y transferencia de tecnologías para el manejo sostenible de la ganadería caprina”; para explicar de manera sencilla y didáctica las fuentes alternativas y suplementos de alimentación para el ganado caprino del Perú, utilizando insumos tradicionales y no tradicionales para mejorar la nutrición del ganado caprino.
Guía técnica de cultivos hidropónicos
(Instituto Nacional de Innovación Agraria, 2023-11-30) Ingar de la Cruz, Luis Martín; Toledo Choquehuanca, José Jesús Martin; Quispe Condori, Adolfo; Andrés Orizano, Juan Álvaro; Ortiz Morera, Narda Cecilia; Ramírez Rojas, Max Augusto; Macavilca Villar, Pedro Miguel; Solórzano Acosta, Richard Andi; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro
El Ministerio de Desarrollo Agrario y Riego (MIDAGRI), a través del Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), pone a disposición de los productores, técnicos, conservacionistas, profesionales e investigadores, la presente guía "Guía técnica de cultivos hidropónicos". El documento tiene como finalidad orientar de una manera práctica a la población peruana en el uso de la hidroponía como una técnica de producción agrícola para contribuir con la seguridad alimentaria; además de promoverla como una alternativa de emprendimiento.
Holistic sustainability in cattle ranching: A tri-dimensional framework for social, economic, and environmental resilience
(2025-01-08) Tafur Culqui, Josue; Gomez Fernandez, Darwin; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Taboada Mitma, Victor H.; Quichua Baldeon, Rosalia; Arce Inga, Marielita; Anchayhua, Janella; Rabanal Oyarse, Raul; Goñas Goñas, Malluri; Tineo Flores, Daniel
Sustainability is a multidisciplinary concept that integrates social, economic, and environmental dimensions. To assess sustainability in production systems, this study employed a multidimensional approach, using indicators that reflect these three dimensions. The research focused on understanding the current dynamics of livestock farming by surveying 120 livestock farmers who provided prior consent. Indicators were quantified using a weighted scale, where values close to 10 represented the most desirable conditions, and values near 0 indicated the least desirable. The findings revealed key insights across the three dimensions. Social dimension: The age of the farmer emerged as a significant factor, with agricultural training playing a secondary role. Economic dimension: Annual yield and economic dependency on livestock farming were identified as critical factors y, Environmental dimension: Farm specialization, water availability, and soil erosion were highlighted as essential indicators for sustainable development. Additionally, a positive correlation was observed between these indicators. More experienced producers tended to rely more heavily on livestock farming for their income, achieving higher yields but often at the cost of intensive land use. These results underscore the need for balanced actions to promote sustainability, such as reducing social inequalities, diversifying animal production, supporting ongoing training for farmers, improving water management practices. In conclusion, achieving sustainability in livestock farming requires a holistic approach that balances social, economic, and environmental factors. Addressing these areas can enhance both the sustainability of production systems and the quality of life for livestock farmers.
Impact of Green Manuring and Nitrogen Fertilization on Rice Cultivation: A Peruvian Amazon Forest Study in San Martín Province
(Scielo Preprint, 2024-03-12) Arevalo Aranda, Yuri Gandhi; Rodriguez Toribio, Elmer; Rosillo, Leodan; Diaz Chuqizuta, Henry; Torres Chávez, Edson Esmith; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Siqueira Bahia, Rita de Cassia; Perez Porras, Wendy Elizabeth
Green manuring is an environmentally friendly technology aimed at providing nutrients to plants, enhancing soil fertility, mitigating soil degradation, controlling weeds and pests, and decreasing reliance on inorganic fertilizers. However, it requires dissemination and support to be adopted, especially in the poorest agricultural communities in Latin America. The study was conducted at the El Porvenir INIA in San Martín, Perú; it assessed two treatment sets: (1) green manure Crotalaria juncea (CroJ), Canavalia ensiforme (CanE), no green manure; and (2) nitrogen fertilizer dose (FN75, FN100). It was arranged in a split-plot design with four replications. During the experiment we detected an important fluctuation in soil parameters, however, it is the diminished levels of soil carbon and nitrogen, which were presumably the outcomes of microorganism processes. Otherwise, we observed that CanE significantly reduced the diseased tillers by "White Leaf Virus" (RHBV) by 2.82% compared to the control. The superior outcomes were achieved through CanE, and the highest yield was 8.36 t.ha¯¹ with the CanE - FN100 treatment. Additionally, the nutritional quality of rice was not altered by green manures or chemical nitrogen fertilization doses tested.
Implementing cloud computing for the digital mapping of agricultural soil properties from high resolution UAV multispectral imagery
(MDPI, 2023-06-20) Pizarro Carcausto, Samuel Edwin; Pricope, Narcisa G.; Figueroa Venegas, Deyanira Antonella; Carbajal Llosa, Carlos Miguel; Quispe Huincho, Miriam Rocío; Vera Vilchez, Jesús Emilio; Alejandro Méndez, Lidiana Rene; Achallma Mendoza, Lino; González Tovar, Izamar Estrella; Salazar Coronel, Wilian; Loayza, Hildo; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Arbizu Berrocal, Carlos Irvin
The spatial heterogeneity of soil properties has a significant impact on crop growth, making it difficult to adopt site-specific crop management practices. Traditional laboratory-based analyses are costly, and data extrapolation for mapping soil properties using high-resolution imagery becomes a computationally expensive procedure, taking days or weeks to obtain accurate results using a desktop workstation. To overcome these challenges, cloud-based solutions such as Google Earth Engine (GEE) have been used to analyze complex data with machine learning algorithms. In this study, we explored the feasibility of designing and implementing a digital soil mapping approach in the GEE platform using high-resolution reflectance imagery derived from a thermal infrared and multispectral camera Altum (MicaSense, Seattle, WA, USA). We compared a suite of multispectral-derived soil and vegetation indices with in situ measurements of physical-chemical soil properties in agricultural lands in the Peruvian Mantaro Valley. The prediction ability of several machine learning algorithms (CART, XGBoost, and Random Forest) was evaluated using R2, to select the best predicted maps (R2 > 0.80), for ten soil properties, including Lime, Clay, Sand, N, P, K, OM, Al, EC, and pH, using multispectral imagery and derived products such as spectral indices and a digital surface model (DSM). Our results indicate that the predictions based on spectral indices, most notably, SRI, GNDWI, NDWI, and ExG, in combination with CART and RF algorithms are superior to those based on individual spectral bands. Additionally, the DSM improves the model prediction accuracy, especially for K and Al. We demonstrate that high-resolution multispectral imagery processed in the GEE platform has the potential to develop soil properties prediction models essential in establishing adaptive soil monitoring programs for agricultural regions.
Módulos hidropónicos en fitotoldos para la producción de hortalizas
(Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), 2023-10-25) Ingar de la Cruz, Luis Martín; Toledo Choquehuanca, José Jesús Martín; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Ortiz Morera, Narda Cecilia; Ramirez Rojas, Max Augusto; Quispe Condori, Adolfo; Andrés Orizano, Juan Alvaro
El presente documento informa sobre los materiales, las etapas de producción, los tipos de módulos y beneficios de los "Módulos hidropónicos en fitotoldos para la producción de hortalizas".
Morphological and phaneroptic traits of Creole goats reared in an extensive system in the dry forest of Tumbes, Peru
(The Community of Indonesian Biodiversity Society, 2024-11-12) Temoche Socola, Victor Alexander; Godoy Padilla, David Jose; Trillo Zarate, Fritz Carlos; Ortiz Morera, Narda Cecilia; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro
Multicriteria evaluation and remote sensing approach to identifying degraded soil areas in northwest Peru
(Taylor & Francis Group, 2024-12-23) Arce Inga, Marielita; Atalaya Marin, Nilton; Barboza Castillo, Elgar; Tarrillo Julca, Ever; Chuquibala Checan, Beimer; Tineo Flores, Daniel; Fernandez Zarate, Franklin Hitler; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Goñas Goñas, Malluri; Gómez Fernández, Darwin
Soil is a vital nonrenewable resource characterized by rapid degradation and slow regeneration processes. In this study, soil degradation in Jaén and San Ignacio was assessed via a multicriteria evaluation approach combined with remote sensing (RS) data. Nine factors were analyzed classified three categories: environmental, topographic, and edaphological factors. The results revealed that the slope (59.07%) was the main influencing factor, followed by land use and land cover (LULC) (56.36%). The degradation map revealed that 83.48% of the area exhibited moderate degradation, 14.49% low degradation, and 1.56% high degradation. The districts of Pomahuaca and San José de Lourdes demonstrated the largest areas of moderate degradation, accounting for 13.71% and 22.54%, respectively. Bellavista and Huarango exhibited the largest areas of very high degradation, accounting for 0.27% and 0.08%, respectively. The (AHP) method and RS data were employed to assess soil degradation, highlighting the need for sustainable soil restoration and conservation strategies.
Rendimiento forrajero y valor nutritivo de dos variedades de Avena sativa (Criolla y Mantaro-15), en la sierra central del Perú
(Universidad Mayor de San Andrés, 2021-08-28) Arias Arredondo, Alberto Gilmer; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Pantoja Aliaga, César Enrique; Yali Rupay, Felipe; Bermúdez Alvarado, Walter Simeón; Morales Sebastian, Enos Rudi
La baja productividad animal (carne, lana y leche) durante la época seca los productores buscan alternativas para mejorar esta deficiencia con la instalación de pastos permanentes y anuales, los cuales dispone de mejores rendimientos de forraje y calidad nutritiva. El objetivo del estudio fue de determinar el rendimiento forrajero y valor nutritivo de dos variedades de Avena sativa (Criolla y Mantaro-15) en la sierra central del Perú. El estudio se condujo en las regiones de Pasco y Junín, cuyo objetivo fue determinar el rendimiento forrajero y valor nutritivo de dos variedades de avena sativa en la sierra central del Perú. Para ello, se estudiaron los rendimientos forrajeros (MV, MS y %MS) y se analizaron el valor nutritivo (%PT, %FDN, %FDA, %DIVMO, %Ca, %P y EM) de las avenas. Para el análisis estadístico se utilizó el diseño de bloques completamente al azar. Los resultados de rendimiento forrajero para la avena Criolla en MV (14 456.0 kg ha-1), MS (2 423.4 kg ha-1) y %MS (16.8), en la avena Mantaro-15 en MV (21 067.0 kg ha-1) y MS (3 215.0 kg ha-1) y %MS (15.5). El valor nutritivo para la avena Criolla y Mantaro-15 en %PT (7.10 y 6.80), %FDN (42.90 y 34.80), %FDA (19.90 y 16.10), %DIVMO (87.80 y 78.90), %Ca (0.21 y 0.20), %P (0.24 y 0.21) y EM (14.00 y 12.60) respectivamente. Se concluye que la avena Mantaro-15 tiene mejores rendimientos forrajeros y una mejor calidad de fibra y en ambos casos cubren los requerimientos de los ovinos mostrando un balance positivo.
Rendimiento y calidad de Avena sativa asociada con Vicia sativa en la región puna del Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021-10-27) Arias Arredondo, Alberto Gilmer; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro; Pantoja Aliaga, César Enrique; Contreras P., José; López Rodríguez, Melina
El estudio se realizó en el Centro Experimental Alpaicayán, Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión, Pasco, Perú, con el objetivo fue determinar la producción forrajera y calidad nutricional de la avena asociada con vicia. Se determinó la producción forrajera en contenidos de materia verde (MV), materia seca (MS) y el porcentaje de materia seca (%MS). Para el valor nutricional se determinaron la proteína cruda (%PC), fibra detergente neutro (%FDN), fibra detergente ácido (%FDA), calcio (%Ca) y fósforo (%P). Los tratamientos fueron T-1 (avena criolla, 150 kg/ha), T-2 (avena Mantaro 15, 110 kg/ha), T- 3 (avena Mantaro 15 más vicia, 110 y 30 kg/ha) y T-4 (avena criolla más vicia, 150 y 30 kg/ha). La producción de MV indicó que T-1 y T-4 fue similar, pero significativamente superior a T-2 y T-3 (p<0.05); sin embargo, sin diferencias significativas en producción de MS entre tratamientos. T-4 obtuvo mayor contenido de %PC, T-2 y T-4 presentaron los mayores rendimientos de %FDN y %FDA. T-4 presentó el mayor contenido de %P, en tanto que no hubo diferencias entre tratamientos para el contenido de %Ca. Se concluye que el tratamiento Mantaro 15 +vicia tiene una mejor producción forrajera y es de mejor calidad nutricional en referencia a los otros tratamientos.