Knowing the total Nitrogen content (Nt) of forage maize (Zea mays) is important so that decisions can be made quickly and efficiently to adjust the timing and amount of both irrigation and fertilizer. In 2017 and 2018 during three growing cycles in two study plots, leaf samples were collected and the Dumas method was used to estimate Nt. During the same growing seasons and on the same sampling plots, a Parrot Sequoia camera mounted on an unmanned aerial vehicle (UAV) was used to collect high resolution images of forage maize study plots. Thirteen multispectral indices were generated and, from these, a Random Forest (RF) algorithm was used to estimate Nt. RF is a machine-learning technique and is designed to work with extremely large datasets. Overall analysis showed five of the 13 indices as the most important. One of these five, the Transformed Chlorophyll Absorption in Reflectance Index/Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index, was found to be the most important for estimation of Nt in forage maize (R² = 0.76). RF handled the complex dataset in a time-efficient manner and Nt did not differ significantly when compared between traditional methods of evaluating Nt at the canopy level and using UAVs and RF to estimate Nt in forage maize. This result is an opportunity to explore many new research options in precision farming and digital agriculture.

Climate defines the hydrological cycle of each region and climate change will undoubtedly affect the recharge processes of the world’s water tables and the water resources currently available at the basin and microbasin scale. The objective of the present paper is to evaluate future changes in evapotranspiration and flows from the Sardinas River basin in North Durango, Mexico. The Rural Genius Model (GR2M) is an aggregated monthly hydrological model, which is used to reconstruct flows from precipitation and evapotranspiration by applying two functions: a production function and a transfer function. A transfer function has been used under four shared socioeconomic pathway scenarios (126, 245, 370, and 585). Pettitt and Mann–Kendall statistical tests were used to determine trends, which were identified by the breakpoint in the evapotranspiration and flow time series. Results showed that under climate change scenarios, evapotranspiration shows an increase over time. Under the climate scenario, SSP 126, and the application of the statistical test in the flow series show an increasing trend with a break in May for 2090, with a mean of 1658 mm before and 2238 mm after the break, with an excess of 34.98%. The flow under the SSP 245 climate scenario predicts a mean flow of 1703.11 mm and a break in May of the 2090 horizon, with a mean before and after the break of 1624 mm and 2168 mm, respectively, with an excess of 33.49%. Under the SSP 370 scenario, the mean is expected to be 1710.81 mm, with a break in May 2090, before and after means of 1633 mm and 2166 mm, respectively, with an excess of 32.63%. Under climate change scenario SSP 585, the mean expected will be 1701.43 mm and the break in the flow series will occur in May of the 2090 horizon, with a mean of 1628 mm before the break and 2132 mm after, with a flow excess of 30.95%. The results of this study can be a basis for decision-makers for better management and protection of water resources in northern Durango, Mexico.

El Bosque La Primavera (BLP) constituye una reserva de importancia ecoturística y proveedora de servicios ambientales para la metrópoli de Guadalajara. Sin embargo, las actividades humanas han alterado la estabilidad de sus ecosistemas. El objetivo del estudio fue analizar la variabilidad hidroclimática de la especie dominante Pinus oocarpa de alta sensibilidad climática. Cronologías de madera temprana (EWI), tardía (LWI) y de anillo total (RWI), con 165 años de extensión (1850-2014), se generaron para la especie en BLP. La serie residual EWI se correlacionó significativamente con la precipitación acumulada octubre-mayo (r = 0.775, p < 0.000), de estaciones climáticas aledañas a la reserva y se utilizó para una reconstrucción de precipitación; asimismo, se encontró una asociación negativa, pero significativa, entre temperatura máxima promedio en enero-junio y la serie EWI (r = -0.622, p < 0.000).La sequía más prolongada en la reconstrucción se detectó de 1909 a 1925, otras más como las de las décadas 1850, 1890, 1950, 1990 y 2000 se encuentran presentes en otras reconstrucciones climáticas para Jalisco, lo que es indicativo de la influencia de fenómenos de circulación general como El Niño Oscilación del Sur (ENSO). El incremento en la temperatura máxima en las últimas tres décadas en el BLP ha afectado el crecimiento de la especie con una tendencia a reducirlo, situación que pone en riesgo la estabilidad de esta y de otras especies asociadas y, por ende, la provisión de servicios ecosistémicos a la metrópoli.

Antecedentes: Los modelos para determinar la idoneidad de hábitat de especies arbóreas es actualmente una herramienta geoespacial relevante en la toma de decisiones. Hipótesis: La idoneidad de hábitat actual y futura permite identificar zonas potenciales para conservación del ahuehuete en México. Especie de estudio: Taxodium mucronatum Ten. Sitio de estudio: México. Métodos: Se emplearon registros de ahuehuete y variables climáticas, edafológicas y topográficas, las cuales se procesaron a través del algoritmo MaxEnt; se estimaron superficies actuales y futuras para los escenarios 2050, 2070 con dos criterios de distribución, idoneidad de hábitat y ecosistema actual o ripario y se identificaron áreas potenciales para conservación. Resultados: Se estimó una superficie de 11,217,706.2 y 48,958.5 ha como áreas de idoneidad de hábitat, bajo los dos criterios, respectivamente. La variable más importante en el modelo fue la temperatura promedio del trimestre más frío. El modelo predice una reducción en superficie potencial de 2,989,580.9 ha y de 7,158,9829.96 ha para 2050 y 2070, respectivamente. La reducción estimada en la superficie actual es de 12,415.3 ha y 32,037.1 ha, para 2050 y 2070, respectivamente. Se identificaron diversas zonas para conservación en los estados de Puebla, Guanajuato, Estado de México y Chiapas. Conclusiones: En el presente estudio, se generó una propuesta para selección de sitios y desarrollo de actividades de conservación y restauración del ahuehuete en México, mediante el algoritmo MaxEnt.