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The study of environmental flow has garnered significant scientific interest due to the considerable degradation caused by human activities on aquatic ecosystem dynamics. Environmental flow is defined as the quantity, timing, and quality of water flow required to sustain freshwater and estuarine ecosystems while meeting human demands. Research in riverine ecosystems can generate the critical scientific knowledge needed to determine an adequate environmental flow that balances the requirements of both aquatic organisms and human populations. This study is part of a series of investigations aimed at field-testing different methodologies to determine appropriate environmental flow levels for rivers with specific characteristics. In particular, we adapted and validated a holistic methodology for calculating the environmental flow regime in the Tempisque River basin in Costa Rica. This research involved analyzing hydrological parameters, hydraulic conditions, the presence of flow bioindicators, and various anthropogenic uses of the river (such as human consumption, productive, recreational, and cultural activities) to estimate environmental flow requirements throughout the year. The findings indicate that the lower and upper limits of the environmental flow for the studied section of the Tempisque River correspond to the monthly excesses of 95.00% and 64.00%, respectively. These results provide a reliable annual flow regime that can inform decision-making by authorities in water resource management, particularly in regions where there is a high demand for water across different human activities.

La conservación del recurso suelo, representa una medida de prevención en el aprovechamiento adecuado para las poblaciones actuales y futuras, sin embargo, en los últimos años es cada vez más común el impacto del cambio climático; con daños tangibles y muchas veces difíciles de superar. Adicionalmente, los productores no siempre cuentan con las herramientas y el soporte técnico para hacer un uso combinado de la práctica productiva con la conservación suelo y esto impide las acciones preventivas ante la acelerada erosión del suelo por el agua. En este artículo, se presentan dos propuestas de diseño de obras de conservación de suelo que buscan mitigar los daños presentes en una finca en San Pedro de Tarrazú, Costa Rica, donde se encuentra la problemática de erosión de suelo de tipo cárcava. Se determinaron variables hidrológicas y características del suelo en estudio para hacer el cálculo de pérdida de suelo por medio de la ecuación universal de pérdida de suelo (RUSLE), dando como resultado, una pérdida de suelo en promedio de 20,54 Toneladas por hectárea al año. De ahí que la implementación de las obras de conservación diseñadas son la clave para reducir la pérdida de suelo significativamente. Estas obras consistieron en el diseño de terrazas, zanjas de infiltración tipo trampa, barreras vivas, cultivos a contorno y árboles para sombra y amarre de suelo.

Palm oil has become one of the most consumed vegetable oils in the world, and it is a key element in profitable global value chains. In Costa Rica, oil palm cultivation is one of the three crops with the largest occupied agricultural area. The objective of this study was to explain and predict yield in safe time lags for production management by using free-access satellite images. To this end, machine learning methods were performed to a 20-year data set of an oil palm plantation located in the Central Pacific Region of Costa Rica and the corresponding vegetation indices obtained from LANDSAT satellite images. Since the best correlations corresponded to a one-year time lag, the predictive models Random Forest (RF), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Recursive Partitioning and Regression Trees (RPART), and Neural Network (NN) were built for a Time-lag 1. These models were applied to all genetic material and to the predominant variety (AVROS) separately. While NN showed the best performance for multispecies information (r2 = 0.8139, NSE = 0.8131, RMSE = 0.3437, MAE = 0.2605), RF showed a better fit for AVROS (r2 = 0.8214, NSE = 0.8020, RMSE = 0.3452, MAE = 0.2669). The most relevant vegetation indices (NDMI, MSI) are related to water in the plant. The study also determined that data distribution must be considered for the prediction and evaluation of the oil palm yield in the area under study. The estimation methods of this study provide information on the identification of important variables (NDMI) to characterize palm oil yield. Additionally, it generates a scenario with acceptable uncertainties on the yield forecast one year in advance. This information is of direct interest to the oil palm industry.

El Plan Nacional para el Mejoramiento de la Productividad y la Sostenibilidad del Sector Agrícola pretende ser aplicado de forma escalonada a todo el país, bajo el nombre de AGRINNOVACION 4.0 para impulsar la recuperación económica y la generación de empleo posterior a la pandemia del COVID-19. El objetivo del presente trabajo es analizar información geoespacial de los productores del programa AGRINNOVACIÓN 4.0 utilizando la plataforma gratuita Google Earth Engine (GEE), con el fin de establecer la base del catastro digital agrícola de la Zona Norte de Cartago y contar con un sistema de información geográfica para la aplicación de tecnologías de alta precisión, como base del modelo de identificación de zonas productivas con cultivos de ciclo corto desarrollado en la Zona Norte de Cartago. Se generó una metodología de adquisición de datos utilizando sistemas de información geográfica y técnicas de aprendizaje automático (Random Forest), con buenos resultados de ajuste. Para la zona en estudio, es imperante que se reduzca la información afectada por nubosidad para hacer la clasificación de tierras de uso hortícola lo mas precisa posible. La herramienta es replicable y constituye un apoyo en el éxito del plan para las etapas posteriores.

Climate change is a variation in the normal behavior of the climate. These variations and their effects will be seen in the coming years, the most imminent being anomalous fluctuations in atmospheric temperature and precipitation. This scenario is counterproductive for agricultural production. This study evaluated the effect of climate change on oil palm production for conditions in the Central Pacific of Costa Rica, in three simulation scenarios: the baseline between the years 2000 and 2019, a first climate change scenario from 2040 to 2059 (CCS1), and a second one from 2080 to 2099 (CCS2), using the modeling framework APSIM, and the necessary water requirements were established as an adaptive measure for the crop with the irrigation module. A decrease in annual precipitation of 5.55% and 7.86% and an increase in the average temperature of 1.73 °C and 3.31 °C were identified, generating a decrease in production yields of 7.86% and 37.86%, concerning the Baseline, in CCS1 and CCS2, respectively. Irrigation made it possible to adapt the available water conditions in the soil to maintain the baseline yields of the oil palm crop for the proposed climate change scenarios.

En Costa Rica el caudal ambiental se calcula como un 10% del aforo caudal medio del río. Este porcentaje ha carecido de fundamento científico en relación con las condiciones fluviales aptas para preservar los ecosistemas presentes en los cauces. Las concesiones de agua para los diferentes usos han provocado un impacto ambiental que se ve reflejado en las condiciones de disponibilidad del recurso hídrico y en las condiciones fisicoquímicas y ecológicas de los cauces. Este estudio responde a la ruta de investigación que busca la selección y validación en campo de diferentes metodologías para obtener el caudal ambiental requerido en una fuente de agua superficial. En este caso, el estudio está centrado en la adaptación y validación de una metodología hidrobiológica de cálculo del régimen de caudal ambiental en la cuenca del río Pejibaye en Jiménez de Cartago. Se utilizaron series de datos históricas de variables hidrológicas para analizar la condición actual y proyectada a futuro, se seleccionaron especies de macroinvertebrados y peces que permitieran evaluar la calidad de los ecosistemas asociados, finalmente se establecieron los parámetros hidráulicos de preferencia de hábitat para definir el régimen de caudal ambiental actual, cuyos resultados revelan un comportamiento de estacionalidad, el cual se acentúa en la proyección a futuro. Se determinó que el género de insecto Anacroneuria y la especie de pez G. nudus, son los mejores para determinar caudales ambientales.

The consequences of climate change have challenged researchers to generate models and projections to understand climate behavior under different scenarios. In Costa Rica, as in other countries, climate-change (CC) models and projections are essential to make decisions about the management of natural resources, mainly water. To understand climate change’s impact on hydraulic parameters such as velocity, depth, and river surface area, we studied the Pejibaye river basin, located in Jiménez in Cartago, Costa Rica. This watershed is characterized by having more than 90% of its surface area covered by forest. We used the precipitation and temperature data from meteorological stations (2000 to 2009) and climate-change scenarios (2000–2099) to predict the response of the basin in different periods. First, we calibrated (NSE = 0.77) and validated (NSE = 0.81) the HBV hydrological model using ten years of daily data from 2000 to 2009. The climate-change data (2000–2099) were incorporated into the calibrated HBV model. This allowed us to determine the impact of CC on the basin water regime for the periods 2040–2059 (CCS1) and 2080–2099 (CCS2). The IBER mathematical model was used to determine the changes in the hydraulic variables of the river flow. For the CCS1, we determined a 10.9% decrease in mean velocity and a 0.1-meter decrease in depth, while for CCS2, the effect will be an 11.3% reduction in mean velocity and a 0.14-meter decrease in depth. The largest decreases in river surface area per kilometer will occur in May (1710 m2) for CCS1 and April (2250 m2) for CCS2.

When using numerical models for hydraulic simulations of rivers, calibration is key to be able to reflect accurately the interaction of water flow in the channel and to make it resemble what is observed. In this study, a calibrated two-dimensional hydraulic model was created for two control paths located in the Ahogados and Tempisquito rivers. Paths were analyzed morphologically from a grain-size analysis and the different roughness coefficients were calculated through a numerical model using the empirical equations known as “Strickler-type” as a first approximation and later adjustment by a factor obtained from comparing the observed and simulated data. It was identified that both paths are mountain rivers with beds of coarse material, mostly boulders (cobble gravel) and pebble gravel. Calibrated roughness coefficients were determined with an error percentage between the area of the pattern formed by the simulated and observed of less than 10%, and new empirical equations adjusted to the characteristics of the riverbeds were formulated.

La eficiencia de las labores agrícolas mecanizadas incide en el rendimiento general de los cultivos y en la uniformidad de la producción, variables determinantes en la definición adecuada de las zonas de manejo diferenciado. Las pruebas de uniformidad de los implementos repercuten en la toma de decisiones para adquirir implementos y la administración de ellos. El objetivo de este trabajo es promover el uso eficiente de la maquinaria agrícola en el campo y evaluar las operaciones agrícolas para el uso adecuado de los recursos de producción. Se determinaron coeficientes de uniformidad del trabajo realizado con cada uno de los implementos probados, además otras variables operativas que influyen en el desempeño de ellas. Las labores más uniformes son las realizadas con implementos de labranza vertical (CU > 80%), aunque se conoce que demandan mayor potencia para romper la estructura del suelo, la sembradora volumétrica es más uniforme a velocidades de avance bajas (CU = 86,73%) y la pulverizadora presentó aplicaciones más homogéneas a bajas presiones de operación (CU = 98%). Las mediciones de uniformidad y actividades de calibración de los implementos permitieron identificar puntos críticos en la maquinaria, y fundamentar la importancia de determinarlos para la mejora continua de las operaciones agrícolas tendientes a lograr rendimientos del cultivo homogéneos.