Reference evapotranspiration (ET₀) is the first step in calculating crop irrigation demand, and numerous methods have been proposed to estimate this parameter. FAO-56 Penman–Monteith (PM) is the only standard method for defining and calculating ET₀. However, it requires radiation, air temperature, atmospheric humidity, and wind speed data, limiting its application in regions where these data are unavailable; therefore, new alternatives are required. This study compared the accuracy of ET₀ calculated with the Blaney–Criddle (BC) and Hargreaves–Samani (HS) methods versus PM using information from an automated weather station (AWS) and the NASA-POWER platform (NP) for different periods. The information collected corresponds to Module XII of the Lagunera Region Irrigation District 017, a semi-arid region in the North of Mexico. The HS method underestimated the reference evapotranspiration (ET₀) by 5.5% compared to the PM method considering the total ET₀ of the study period (26 February to 9 August 2021) and yielded the best fit in the different evaluation periods (daily, 5-day mean, and 5-day cumulative); the latter showed the best values of inferential parameters. The information about maximum and minimum temperatures from the NP platform was suitable for estimating ET₀ using the HS equation. This data source is a suitable alternative, particularly in semi-arid regions with limited climatological data from weather stations.

Assessing the impact of climate change is essential for developing water resource management plans, especially in areas facing severe issues regarding ecosystem service degradation. This study assessed the effects of climate change on the hydrological balance using the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) hydrological model in the Mixteco River Basin (MRB), Oaxaca, Mexico. Temperature and precipitation were predicted with the projections of global climate models (GCMs) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6); the bias was corrected using CMhyd software, and then the best performing GCM was selected for use in the SWAT model. According to the GCM MPI-ESM1-2-LR, precipitation might decrease by between 83.71 mm and 225.83 mm, while temperature might increase by between 2.57 °C and 4.77 °C, causing a greater atmospheric evaporation demand that might modify the hydrological balance of the MRB. Water yield might decrease by 47.40% and 61.01% under the climate scenarios SP245 and SSP585, respectively. Therefore, adaptation and mitigation measures are needed to offset the adverse impact of climate change in the MRB.

El estrés hídrico total al que se someten los cultivos, agravado por los impactos del cambio climático global, puede ser evaluado mediante índices cuantitativos relativos. Por ello, el objetivo es crear y proponer el Índice de Estrés Hídrico (IEH) y el Índice de Servicio del Riego (ISR) en función de la huella hídrica de los cultivos. El estudio de caso se desarrolló en el módulo de riego III-4 del Distrito de Riego 025 Bajo Río Bravo, Tamaulipas; en el cual los cultivos agrícolas han sufrido escasez de agua de forma cíclica. Se estableció la Línea Base para el escenario sin estrés hídrico y luego se calculó la Condición Real para el escenario con estrés hídrico del patrón de cultivos; para los cuales se determinó la evapotranspiración, los volúmenes de agua aplicados y las huellas hídricas; luego se normalizaron las variables. Se obtuvieron cuatro expresiones matemáticas multidimensionales para calcular el IEH y el ISR. El IEH promedio calculado en función de las huellas hídricas totales de los cultivos fue de 61.66 %, en tanto el ISR promedio del fue de 38.34 %. Los índices propuestos permiten evaluar el estrés hídrico total en forma oportuna, contribuyendo al uso sostenible de este recurso.

La calidad del forraje se determina mediante un análisis bromatológico, el cual mide variables como: peso seco (PS), proteína bruta (PB), fibra detergente ácido (FDA), fibra detergente neutro (FDN) y cenizas. La calidad es importante, ya que interviene en aspectos relacionados con la nutrición animal y su productividad; y en efectos ambientales como la generación de metano (CH4). Este estudio tuvo como objetivo evaluar el efecto del agua potable y dos soluciones nutritivas, con diferente relación nitrato/amonio (NO3-/NH3+); en el peso fresco (PF) y la calidad bromatológica del forraje verde hidropónico (FVH) de avena (Avena sativa) y cebada (Hordeum vulgare), muestreado a los 5, 10 15, 20, 25 y 30 días después de la siembra. Se midieron las variables PF, PS, PB, FDN, FDA y cenizas. Para el análisis estadístico se utilizó un modelo factorial 3×2 (tres soluciones nutritivas y dos especies de semilla) con medidas repetidas en el tiempo; y la comparación de medias de Tukey (P ≤ 0.05). De acuerdo con el análisis de varianza (P ≤ 0.05), se observó que: i) el tiempo tuvo un efecto significativo en todas las variables estudiadas; ii) las soluciones nutritivas solo afectaron a la PB, y iii) la especie utilizada tuvo efecto en la PB, FDN, FDA y cenizas. Acorde con la comparación de medias se observó que: i) existió un incremento en el valor de todas las variables conforme avanzó el tiempo de muestreo; ii) el porcentaje de PB fue mayor con las soluciones nutritivas que con el agua potable, pero no se observó diferencia entre las soluciones; y iii) el FVH de avena tuvo mayores valores de PB, FDN, FDA y cenizas; por lo cual se concluyó que dicho FVH posee mejores características nutritivas para el ganado que el FVH de cebada.

La eficiencia del uso de nitrógeno en la agricultura es muy baja, provocando problemas ambientales y baja productividad de los cultivos, por lo que conocer la distribución espacial y temporal de variables biofísicas que estimen su crecimiento, como la fracción de cobertura vegetal (FCV), y el contenido de nitrógeno del dosel (CND) aportará información valiosa para mejorar esta condición. El uso de imágenes satelitales de libre acceso, como las imágenes del satélite Sentinel-2 (S‑2), puede facilitar esta tarea. Con base en lo anterior, se realizó un estudio en seis parcelas de maíz, cultivadas por productores de la zona de Texcoco de Mora, Estado de México, cuyo primer objetivo fue investigar la relación entre índices espectrales, estimados a partir de la reflectancia, medida con un radiómetro multiespectral a nivel de superficie y de imágenes S-2; con la FCV, estimada mediante fotografías digitales a través de la aplicación para celulares Canopeo. El segundo objetivo fue obtener un modelo lineal para estimar el CND a partir del análisis de diferentes índices espectrales. Se generaron dos modelos para estimar la FCV, a partir de la información radiométrica a nivel de superficie, la validación de estos arrojó un valor alto de R2 = 0.92 y un CME = 7.3% entre datos de FCV medidos y estimados; sin embargo, en el caso de los datos estimados con imágenes S-2 se obtuvieron valores más bajos de R2 = 0.67 y CME = 17.6%, lo cual se atribuyó a un posible efecto de la atmósfera, ya que el periodo de estudio coincidió con la temporada de lluvias. Finalmente, en el caso del CND, los mejores resultados se obtuvieron con el modelo generado a partir del ClGreen, con el cual se obtuvo un R2 de 0.91 y un CME de 0.63 g m-2, al comparar el CND medido con relación al estimado.

When it comes to specialty or high-quality coffees, sensory qualities are crucial because coffee marketers use samples to assess bean and cup quality, which is then used to create a score based on the Specialty Coffee Association (SCA) protocol. This score is then used to determine the purchase and price. This study provides a descriptive analysis of the processes developed during training for high-quality coffee production with three shade-grown organic coffee-producing organizations in the state of Chiapas. The goal was to improve harvest and post-harvest practices in order to increase the sensory quality of the coffee. Each training session used the washed, natural, and honey methods to process the coffee. Statistically significant differences were found in the different types of post-harvest processing for each organization. In the sensory analyses, washed coffees were classified as excellent (between 85 and 86 points). In general, the coffees obtained scored between 80 and 86 points, which, according to the SCA protocol, are classified as very good to excellent. The washed processes obtained the highest score; however, the natural and honey processes are a good alternative for producers who lack water during harvesting. Selective harvesting and monitoring of the fermentation processes help to increase the sensory quality of the coffee, improving its opportunity to access specialty markets in order to obtain better prices and greater stability in the medium term.