Producto 1 SCOPE

Producto 1 Introducción

3

SISTEMA COORDINADO DE OPERACIONES PARA EL MANEJO DE PLAGAS REGLAMENTADAS Y SU EPIDEMIOLOGÍAIntroducción

El principio fundamental a partir del cual fue posible configurar las plataformas informáticas, además de la tecnología mencionada, es la interfaz de trabajo, constituida por un sitio Web. Esto no es más que un docu-mento escrito como hipertexto el cual es “…una manera de vincular y acceder a información de diverso tipo a través de nodos de red…” (Berners-Lee y Cailliau, 1990). Sin embargo, previo a la codificación de la World Wide Web, Berners-Lee ya hablaba de administrar la información, en su famosa propuesta para la primera plataforma informática creada para administrar la “información general acerca de los aceleradores y experi-mentos del CERN” (Berners-Lee, 1989). Por otro lado, Hendley et al. (1993) advierten, en los inicios de la web, que uno de los temas más importantes para cumplir es la calidad de sus contenidos y la facilidad de uso.

Otra característica de una interfaz Web es la ubicuidad para acceder a la plataforma de trabajo. Aunque todavía no existe un sistema ubicuo inteligente total como lo plantean Tai-Jong and Min-Cheol (2008), los sistemas de telecomunicación actuales cubren la mayor parte del territorio urbano del planeta y porciones de comunidades rurales, incluso con servicios inalámbricos de Internet que ofrecen oportunidades de trabajo a escala de las nuevas micro-computadoras o smartphones. Aunque González Morán et al. (2008) hablan de la información en tiempo real para la vigilancia epidemiológica, es importante hacer notar que, más bien, se puede lograr un tiempo cuasi-real, es decir, lo más cercano a la inmediatez. Las tecnologías de la información reducen considerable-mente los tiempos o retrasos en la diseminación de la información. Los límites físicos y el tiempo de captación, codificación, transmisión y decodificación de los datos impiden el tiempo real en el estricto sentido de la palabra.

Los casos más importantes que demuestran las ventajas de los sistemas de vigilancia epidemiológi-ca son los implementados en salud humana, las cuales han mostrado un buen avance en la Comunidad Económica Europea (CEE) y han logrado una respuesta más oportuna en el manejo de las enferme-dades. Uno de los primeros ejemplos de plataformas de este tipo fue la del Instituto Nacional de Salud Pública de Holanda, quien comenzó a desarrollar en 1994 su sistema denominado ISIS para la difusión oportuna de los resultados de los laboratorios microbiológicos hacia los departamentos de salud.

Otro factor fundamental de una plataforma informática para la vigilancia epidemiológica es el monitoreo, paso intermedio entre el diagnóstico y el pronóstico. Para Busch y Trexler (2003) el monitoreo a largo plazo es imprescindible para mejorar la gestión de recursos naturales debido a que sirve para comprender la resilien-cia del medio en estudio y su capacidad adaptativa, lo cual requiere, además del monitoreo de las variables, aprender a confrontar la incertidumbre en un medio dinámico (Gunderson, 2003).

La necesidad de una plataforma informática para el monitoreo es primero inmediata: la tecnología ofrece el tiempo cuasi-real de difusión de la información; después se convierte en el medio cuasi-ubicuo para robust-ecer la investigación. Comúnmente se han separado los elementos monitoreo e investigación debido a la naturaleza descriptiva del monitoreo. Sin embargo, debido a que la búsqueda de la causa es el objetivo de la investigación, el monitoreo la alimenta, y está a su vez devuelve resultados para redirigir el monitoreo (Busch y Trexler, 2003). Debe ser un proceso iterativo de hipótesis y prueba.

El Sistema Coordinado de Operaciones para el manejo de Plagas Reglamentadas y su Epidemiología (SCOPE) fue descrita en el Informe SINAVEF 2009 a detalle. A continuación se muestra un resumen de la estructura de la plataforma y algunos ejemplos de su trabajo y estadísticas de uso durante 2010.

Informe SINAVEF 2010

Producto 1 SCOPE4

Plataforma SCOPE

Es una plataforma informática mexicana con base tecnológica y científica para el pronóstico, seguimiento, modelado y predicción de plagas y enfermedades que afectan o que podrían afectar al país. Además, incluye elementos de comunicación entre modeladores y tomadores de decisiones, que desemboca en una interfaz pública.SCOPE es además una base de datos donde se almacenan y estandarizan los datos de muestreo de plagas y sus productos, principalmente mapas de modelado. La ciber-infraestructura, propuesta por la National Sci-ence Foundation de los Estados Unidos (US NSF, 2003) responde a la implementación de las tecnologías de la información en el concepto de plataforma informática, antes descrito.

Un parte indispensable de la plataforma SCOPE es su capacidad como sistema de información geográ-fico, que permite la interacción de distintos productos cartográficos, derivados de modelados espaciales con variables tan diversas como muestreos de campo, características climáticas, modelos biológicos. Su complemento es la interacción de los participantes del sistema para la revisión y validación de los procesos y resultados.

La creación de SCOPE, proyecto liderado por la Dirección General de Sanidad Vegetal del SENASICA y la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, se realizó bajo el desarrollo técnico de ZedX, Inc., empresa es-tadounidense de tecnologías de la información. Además se tuvo el apoyo de entidades académicas como la Universidad Estatal de Carolina del Norte y la Universidad Estatal de Pensilvania, y entidades oficiales como la Animal and Plant Health Inspection Service – APHIS (ámbito gubernamental).

La plataforma informática SCOPE, además de la integración de las tecnologías de la información, incorpora el manejo espacial de la información de campo, modelado biológico y de dispersión de plagas, publicación interna de comentarios y difusión pública de mapas y recomendaciones sobre las plagas reglamentadas bajo vigilancia. Esto se logra bajo una estructura de nodos de análisis que consta de 5 niveles de organización que se aprecia en la Figura 1 y se compone de:

1. Fuentes de información: es la base principal, ya que en esta parte se introduce cualquier fuente de información referente a la plaga estudiada, desde datos de programa de vigilancia y campañas fitosanitarias (muestreos), registros meteorológicos, datos de hospedantes, imágenes de satélite y cualquier información que describa el comportamiento de las plagas.2. Modelos: la información introducida en la plataforma generará modelos de acuerdo a la temática que se solicite, dichos modelos se estructuran dependiendo de la calidad y cantidad de las fuentes de infor-mación.3. Integración: los modelos generados en el programa serán sobrepuestos en diferentes capas, resalt-ando los elementos más importantes de cada variable, la visualización será a través de mapas, gráficas y tablas.4. Interpretación: los productos resultantes de la integración de los modelos ayudan a establecer inter-pretaciones del comportamiento actual de cada plaga, a través diferentes ángulos de especialización.5. Difusión: los modelos generados por el programa y la interpretación que se genere por los científi-cos y expertos, es diseminado al público interesado en aspectos fitosanitarios, que van desde instituciones gubernamentales y privadas, hasta productores y público en general. Los primeros 4 niveles corresponden al sitio privado, es decir, a la interfaz interna donde la captura de datos (muestreo de plagas, registros meteo-rológicos, información biológica, etc), el modelado y análisis se realizan por el personal asignado para estas tareas antes de proceder a la publicación de los resultados a través del sitio público.

Producto 1 SCOPE

Producto 1 Introducción

5

Figura 1 Diagrama de la plataforma informática SCOPE (Russo, 2009).

Informe SINAVEF 2010

Producto 1 SCOPE6

La estructura SCOPE la encabeza el Servicio Nacional de Sanidad, Inocuidad y Calidad Agroalimentaria (SENASICA), que depende directamente de la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA). Al mismo tiempo, la SENASICA trabaja en conjunto con el SINAVEF con infor-mación de campo e información técnica para el desarrollo científico de los procesos de análisis para la vigi-lancia epidemiológica fitosanitaria. Por otro lado, el trabajo científico y tecnológico del SINAVEF está a cargo de la Coordinación para la Innovación y Aplicación de la Ciencia y la Tecnología de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí.

El Comité Nacional de Vigilancia Epidemiológica Fitosanitaria de México (CONAVEF) y el Consejo Nacional Consultivo Fitosanitario (CONACOFI) asesoran y apoyan este proyecto nacional. Los principales beneficia-rios de la plataforma SCOPE son la Dirección General de Sanidad Vegetal (DGSV), del SENASICA y los Co-mités Estatales de Sanidad Vegetal (CESV), así como los productores agrícolas. En la Figura 2 se muestra la estructura SCOPE.

Figura 2 Estructura del Sistema Coordinado de Operaciones para el Manejo de Plagas Reglamentadas y su Epidemiología.

Producto 1 SCOPE

Producto 1 Introducción

7

La plataforma SCOPE está integrada por la interfaz la pública (Figura 3) y privada (Figura 4). La primera cuenta con una estructura de roles y privilegios para las diferentes herramientas que cada usuario puede uti-lizar. Los usuarios de esta interfaz pueden ingresar información de campo y/o laboratorio, consultar registros históricos y mapas de distribución actual, se generan modelos predictivos y de riesgo, se da seguimiento a modelos meteorológicos al tiempo de ingresar recomendaciones y comentarios. En el caso del sitio público, los usuarios pueden consultar todos los modelos que se hayan desarrollado en la interfase privada (http://scope.zedxinc.com/cgi-bin/public.cgi).

El alcance del modelado SCOPE es global, ya que permite la vigilancia, además de plagas internas, de pla-gas externas, a través de la disponibilidad de la base de datos climáticos mundial y de la aplicación de los modelos a cualquier parte del mundo.

Figura 3 Pantalla principal pública de SCOPE.

Informe SINAVEF 2010

Producto 1 SCOPE8

Se han subido distintos mapas de modelado realizados por SINAVEF-UASLP para las distintas plagas regla-mentadas bajo vigilancia. Estos corresponden a modelos biológicos de grados día de desarrollo, días favo-rables de desarrollo y mapas de riesgo. Esto gracias a la funcionalidad de SCOPE para la carga de mapas generados fuera de la plataforma. En total se han subido 37 mapas de riesgo y de modelos biológicos. Además, se visualiza en esta parte pública, los municipios con vigilancia y el estatus de los muestreos.

Figura 4 Herramienta de visualización espacial de SCOPE en sitio privado

El modelado SCOPE funciona a partir de modelos matemáticos de predicción, alimentada con información biológica, condiciones de confort térmico y hospederos potenciales de de-sarrollo de la plaga. A partir de estas fuentes, los modelos simulan espacialmente, dentro de la plataforma, áreas de posible riesgo a ser afectados, visualizados principalmente a través de mapas y gráficas.

Producto 1 SCOPE

Producto 1 Introducción

9

La plataforma está basada en el concepto de ciber-infraestructura que se refiere a una organización virtual de información que fluye a través de equipos de cómputo mediante software y protocolos de comunicación.

Los modelos que realiza SCOPE son:

• Modelado biológico: Grados día de desarrollo para insectos: temperatura base de desarrollo y las características de las etapas biológicas de la plaga. Infección para enfermedades: calcula el tiempo transcurrido con las condicio-nes óptimas de temperatura y de humedad en la hoja en las cuales una enferme-dad se desarrolla. Modelo genérico: modelo empírico y lógico utilizado cuando la información de cierta plaga es escasa y cuando se conocen algunos valores climáticos de afec-tación de su desarrollo Hysplit: modelo aerobiológico de dispersión. Calcula la trayectoria y concen-tración del aire a través de un modelo de Lagrange: utiliza registros meteorológi-cos, cálculos de advección, dispersión y deposición (Figura 5).

Informe SINAVEF 2010

Producto 1 SCOPE10

Figura 5 Modelo Hysplit para Roya anaranjada de la caña de azúcar.

Los mapas producto derivados de los modelos son:

Históricos: modelo para una fecha específica. Probabilidad: distribución espacial de la frecuencia de ocurrencia de un evento es-pecífico a través de un período de tiempo. Normal histórica: estos mapas muestran el número de veces que las condiciones de un cierto evento ocurrieron.

En la Figura 6 se muestra un ejemplo del resultado del modelo biológico. En este caso para el modelo de grados día de desarrollo para la Cochinilla rosada del hibisco.

Producto 1 SCOPE

Producto 1 Introducción

11

Figura 6 Modelo biológico de grados día de desarrollo para Cochinilla rosada del hibisco.

El respaldo para el modelado biológico lo da la base de datos meteorológica mundial con que cuentan y la calidad de del dato climático que incluye varios controles. Además, se respaldan en los modelos mundiales:

Global Forecast Model (GFS) o Modelo de Predicción Global: modelo nu-mérico de predicción del clima utilizado por los National Centers for Environmen-tal Prediction (NCEP) del Servicio Nacional del Clima de Estados Unidos. Realiza predicciones a 7 días en alta resolución o a 16 días en baja resolución para: pre-cipitación, humedad relativa y viento. North American Mesoscale Model (NAM) o Modelo a Mesoescala para Norteamérica: realiza predicciones a distintas resoluciones espaciales para las mismas variables que el modelo GFS. Es el equivalente al modelo del Weather and Research Forecasting Model (WRF): corre cuatro veces al día para precipit-ación, humedad relativa y vientos

1.1 Mantenimiento y actualización

Producto 1 SCOPE

Producto 1.1 Mantenimiento y Actualización

15

A principios de 2010 se comenzó a utilizar SCOPE por parte del personal del SINAVEF-UASLP. Se comenzó a trabajar con las 7 plagas del convenio 2009. Este período fue importante para comenzar a utilizar el poten-cial para modelos biológicos, aerobiológico Hysplit y su visualización espacial para la toma de decisiones. Durante 2010 se establecieron 38 plagas bajo vigilancia, las cuales son operativas en SCOPE.Las principales estadísticas de uso SCOPE que se tienen a la fecha son las siguientes:1. Muestreos cargados: > 210,000 muestreos individuales2. Uso de las herramientas: 38,480 veces

• Mapas 25,605• Entrada datos 16,699• Mi cuenta 6,453• Descarga muestreos 4,541• Hysplit 4,058

3. Uso de los navegadores:• Internet explorer: 2156• Firefox: 444• Chrome: 264• Otros: 2• BlackBerry: 2• Safari: 2

Los usuarios de los programas de vigilancia de sanidad vegetal en México que utilizan SCOPE ascienden a 190. Además, se realizaron diversos trabajos de adaptación y mejora de la plataforma SCOPE durante 2010, con respecto a lo convenido inicialmente:• Modificación de los formatos de muestreo durante el primer semestre 2010.

Figura 7 Formato de muestreo durante enero 2010 para palomilla del nopal.

Los primeros formatos correspondían a la manera de reportarlos muestreos por parte de los comités estatales. Se comenzó a trabajar con un formato genérico, flexible, que contuviera todas las variables posibles de los distintos grupos epidemiológicos bajo el esquema de menús desplegables con las opciones correspondientes dentro de la plataforma SCOPE. La Figura 8 es la propuesta de campos para la creación de las bitácoras de campo oficiales.

Figura 8 Trabajo de propuesta de plantilla genérica para los programas fitosanitarios.

Informe SINAVEF 2010

Producto 1 SCOPE16

Subsistemas Variable

Organismo Auxiliar Se indicaran todos los Comités Estatales de Sanidad Vegetal

Tipo de observación

FechaParcela centinelaHuerta CentinelaRuta de VigilanciaRuta de trampeo

Exploración

Ubicación Geográfica

LatitudLongitudEstado

Municipio

Localidad

Altitud

Estatus de la Plaga

Grupo de plaga

Síntomas y daños

Insidencia/Infestación

Severidad

Fase biológica

Índice de extensión (% de árboles o plantas afectadas)

Índicce de intensidad (Escala de valoración)

Hospedante

Tipo de plantación

Edad de la Plantación o Cultivo

Especie

Variedad

Fase fenológica

Planta u órgano afectado

Área sembrada

Cultivos circundantes

Cultivos anteriores

Porcentaje de parcelas o predios con prescencia de individuos en parte vegetativa

Observaciones

Diagnóstico

Tipo de muestra (vegetal o signo o fase biológica)

Evaluación preliminar (sopechoso ó postivo ó negativo)

Técnica de diagnóstico (PCR tiempo real, PCR punto final, Elisa, visual, etc.)

Producto 1 SCOPE

Producto 1.1 Mantenimiento y Actualización

17

Subsistemas Variable

Muestreo

Sitio de muestreo

Técnica de muestreo (evaluación directa: colección en planta, colección en suelo, colección en aires, etc. Y evaluación indirecta)

Tipo de muestreo (al azar, sistematico, estratificado,etc.)

Nivel tecnológico (manejo)

Alta tecnologíaMediana tecnologíaBaja tecnología

Clima

TemperaturaPrecipitación

Humedad Relativa

• Modificación de los formatos de muestreo a finales de 2010, de acuerdo a las necesidades propias de los programas fitosanitarios.Luego de la implementación de los programas fitosanitarios y el trabajo de carga de datos a SCOPE du-rante octubre 2010, se trabajó en la adecuación de dichos formatos de acuerdo a la experiencia de campo (Figura 9).• Modificación de distintas herramientas para un trabajo más eficiente y sencillo.

• Alta de 190 usuarios durante octubre, noviembre y diciembre 2010. A partir del curso SCOPE durante octubre 2010, se comenzaron a dar de alta a todo el personal de los programas de vigilancia fitosanitaria: profesionales fitosanitarios, coordinadores estatales y coordinadores nacionales.Por otro lado, el trabajo de actualizaciones SCOPE fue acompañado de reportes del análisis de funciona-miento y de una reunión en Pensilvania, además de un curso de capacitación de modelado Hysplit en Was-shington. Al final de este producto se anexan los 4 reportes técnicos de avance SCOPE, y los dos informes de trabajo en Estados Unidos.Debido a la respuesta favorable para el uso de esta plataforma y a la necesidad de mejorar aún más la vigi-lancia epidemiológica fitosanitaria en México, se propuso implementar el Sistema Inteligente de Muestreo en base a la tecnología de Smartphone que se presenta en el apartado de Productos adicionales de este informe y el cual es un complemento de la plataforma SCOPE.

Informe SINAVEF 2010

Producto 1 SCOPE18

Figura 9 Entrada de datos individual de muestreo del trabajo de campo de los Comités Estatales de Sani-dad Vegetal. Diciembre 2010.

Producto 1 SCOPE

Producto 1.1 Mantenimiento y Actualización

19

Figura 10 Modificaciones al formato o plantilla genérica de muestreo del trabajo de campo de los Comités Estatales de Sanidad Vegetal. Diciembre 2010.

Fecha Semana OASV Latitud Longitud Estado Municipio LocalidadPredio o nombre del productor

Tipo de observa-ción

Grupo epidemio-lógico

Plaga

10/11/2010 41 Nuevo León 25.2569 -100.6347Nuevo León Galeana

18 de Marzo

Joel Salazar Padilla

parcela centinela Hongos

tilletia indica

10/11/2010 41 Nuevo León 25.4093 -100.4627Nuevo León Galeana

18 de Marzo

Gerardo Sánchez de la Peña

parcela centinela Hongos

tilletia indica

10/11/2010 41 Nuevo León 25.2086 -100.6213Nuevo León Galeana El Castillo

Catarino Mtz. Valdez

parcela centinela Hongos

tilletia indica

Fase biologica

de la plaga

Sin-tomas

Presencia / Ausencia Signos

Hospe-dero Variedad Especie

Fase feno-logica

Edad del hospedero

Area del hospe-dero

Numero de brotes por predio

Tecnica de muestreo

Ausencia trigo Lerma Rojo S61 gramineasfructi-ficacion 4 meses 13

evaluacion directa

Ausencia trigo Rayón F89 gramineasfructi-ficacion 4 meses 10

evaluacion directa

Ausencia trigo Rayón F89 gramineasfructi-ficacion 4 meses 14

evaluacion directa

Sistema de

muestreo# Plantas inspeccionadas

Plantas enfermas / danadas

Severidad / Dano

Numero de individuos por brote

Numero de muestras enviadas

Laboratorio Destino

cinco de oros 0

cinco de oros 0

cinco de oros 0

Manejo del sistema y producción de escenarios mapas de riesgo a nivel nacional, regional y mundial.

1.2

Producto 1 SCOPE

Producto 1.2 Manejo del Sistema y Produccion de Escenarios y Mapas de Riesgo

23

El trabajo de manejo del sistema comprende dos grandes bloques: el trabajo de los Comités Estatales de Sanidad Vegetal y el trabajo de los coordinadores nacionales y de modelado por parte de SINAVEF-UASLP.

Los comités realizan la carga de los muestreos de campo a SCOPE de manera sistemática de acuerdo a su plan de trabajo y realizan comentarios internos. Esto se complementa con el análisis de los coordinadores estatales y nacionales para cada programa, a través de los cuales se publican los comentarios con respecto al estatus de cada programa. La Figura 11 es un ejemplo de observaciones puntuales en el sitio privado, resultado de la carga de las bitácoras de campo, mientras que la Figura 12 muestra el estatus de cada programa fitosanitario por municipio en el sitio público y la Figura 13 es el detalle de estatus municipal.

Los mapas a nivel regional y mundial se describen en el Producto 4. Estos han sido utilizados para la gen-eración de reportes epidemiológicos en el portal SINAVEF.

Luego del trabajo de campo de los comités y la publicación de los detalles de estatus nacional, el equipo de modelado SINAVEF-UASLP realiza los modelos biológicos y mapas de riesgo para cada plaga. En 2010 se realizaron 37 modelos biológicos de acuerdo a la información técnica de cada plaga sobre grados día de desarrollo y días favorables (Figura 14). Esta información permitió la realización de los mapas de riesgo mediante análisis multivariado y multicriterio según se detalla en el Producto 4 sobre modelos de riesgo (Figura 15). Estos modelos se suben a SCOPE para ser publicados como complemento a los mapas de estatus fitosanitario.Figura 11 Observaciones de campo del programa de Ácaro rojo de las palmas 2010, sitio privado.

Informe SINAVEF 2010

Producto 1 SCOPE24

Figura 12 Estatus de programas de vigilancia y sus comentarios, sitio público.

Figura 13 Estatus de programas de vigilancia y sus comentarios a nivel municipal, sitio público.

Producto 1 SCOPE

Producto 1.2 Manejo del Sistema y Produccion de Escenarios y Mapas de Riesgo

25

Figura 14 Modelo biológico de días óptimos de desarrollo para Ácaro rojo de las palmas publicado a través del SCOPE público.

Figura 14 Modelo biológico de días óptimos de desarrollo para Ácaro rojo de las palmas publicado a través del SCOPE público.

Capacitación constante a usuarios por niveles1.3

Producto 1 SCOPE

Producto 1.3 Capacitación constante por niveles

29

El Centro Nacional de Referencia Fitosanitaria convocó a la Primera reunión de Comités Estatales de Sanidad Vegetal del 6 al 8 de julio de 2010. En este evento fue la primera vez donde los Coordinadores Nacionales fueron capacitados para el uso de SCOPE. La capacitación formal de la plataforma SCOPE se realizó del 18 al 20 de octubre 2010 en las instalaciones del SINAVEF-UASLP y se tuvo la presencia del personal SINAVEF-CNRF y representantes de todos los comités estatales (Figuras 16 y 17). Se realizó un curso exhaustivo de las herramientas que el Profesional Fitosanitario y el Coordinador Nacional tienen a su disposición para la captura de las bitácoras de campo, su consulta visual y la descarga en formato Excel.

Figura 16 Curso SCOPE. 18 – 20 octubre 2010, SINAVEF-UASLP.

Informe SINAVEF 2010

Producto 1 SCOPE30

Los asistentes realizaron ejercicios reales con información de las bitácoras de campo de sus respectivos programas fitosanitarios. A partir de este momento, el personal de vigilancia comenzó su trabajo en la plata-forma SCOPE de manera sistemática.

El proceso de capacitación debe ser continuo, ya sea por las modificaciones a la plataforma, a las actualiza-ciones en los procedimientos de trabajo de los programas de vigilancia y por la rotación de personal. Para este fin, están disponibles 2 videos para la carga de observaciones de campo en:

• Entrada de datos: http://www.youtube.com/watch?v=K8jV9tZnkEE• Visaulización espacial: http://www.youtube.com/watch?v=1hgQIa02vXk• Subir datos: http://www.youtube.com/watch?v=FLKHO7vs3ZI • Descargar hysplit: http://www.youtube.com/watch?v=gzzOXMlfiek

Además de esto, se realizó la 4ª Reunión del CONAVEF en la Ciudad de México los días 23 y 24 de sep-tiembre 2010 donde se expuso el SCOPE en una conferencia-taller para revisar la funcionalidad SCOPE (Figura 18).

Figura 17 Agenda de trabajo del curso SCOPE. 18 – 20 octubre 2010, SINAVEF-UASLP.

Producto 1 SCOPE

Producto 1.3 Capacitación constante por niveles

31

Figura 18 Programa 4ª Reunión CONAVEF.

Producto 1 SCOPE

Producto 1 Bibliografía

33

Bibliografía

Berners-Lee, T. 1989. Information Management: A proposal. Disponible en: http://www.w3.org/History/1989/proposal.html.

Berners-Lee, T. y R. Cailliau. 1990. WorldWideWeb: Proposal for a HyperText Project. Carta electrónica de los autores donde proponen la red mundial WWW.

Busch, D. E. y Trexler, J. C. 2003. The importance of monitoring in regional ecosystem initiatives. En Moni-toring Ecosystems. Interdisciplinary approaches for evaluating ecoregional initiatives. Editado por Busch, D. E. y Trexler, J. C. Island Press.

Gunderson, L. H. 2003. Learning to monitor or monitoring to learn. En Monitoring Ecosystems. Interdisciplin-ary approaches for evaluating ecoregional initiatives. Editado por Busch, D. E. y Trexler, J. C. Island Press.

Bruni, M., Calabrese, D. y Santucci, F. M. 2008. Comunicación estratégica para el desarrollo agrícola. El caso del Programa Nacional de Tecnología y Formación Técnica Agropecuaria en Nicaragua. Documento de trabajo del Banco Mundial No. 133. Washington, DC. EUA.

Caffaro Rovira, M., García Pérez, J., Varela Santos, C., Herrera Guibert, D. y Ontañón, S de M. 2006. Las páginas web de los servicios de vigilancia epidemiológica como instrumento de difusión de la información en 2006. Revista Española Salud Pública. 2006; 80:717:726.

Casas, R. (Coord.). 2001. La formación de redes de conocimientos. Una perspectiva regional desde Méxi-co. Edición Anthropos, IISUNAN, México.

Draxler, R. R. y A. D. Taylor. 1982. Horizontal dispersion parameters for long-rate transport modeling. Jour-nal of Applied Meteorology. 21:367-372.

Draxler, R. R., y Hess, G. D. 2004. Description of the Hysplit_4 Modeling System, Revisión del original de 1997. NOAA Technical Memorandum ERL ARL-224, Air Resources Laboratory, Silver Spring, Maryland.

FAO. 2009. NIMF. No. 5 Glosario de Términos Fitosanitarios. Normas Internacional para Medidas Fitosani-tarias. Convención Internacional de Protección Fitosanitaria. FAO.González Morán, F., Muñoz Criado, I. y Vanaclocha, H. 2008. La información en tiempo real. Una herra-mienta necesaria en vigilancia epidemiológica. Gaceta Santiaria. 2008, 22(2):162-167.

Hendley, R. J., Whittington, C. D. y Jurascheck, J. 1993. Hypermedia generation from domain representa-tions. Computers & Education, Febrero 1993, 20(1)127-132.

Lado, C. 1998. The transfer of agricultural technology and the development of small-scale farming in rural Africa: case studies from Ghana, Sudan, Uganda, Zambia and South Africa. GeoJournal. 45:165-176.

Lapointe, S., Borchert, D. y Hall, D. 2006. Effect of low temperatures on mortality and oviposition in conjunc-tion with climate mapping to predict spread of the root weevil Diaprepes abbreviatus and introduced natural enemies. Environmental Entomology. 36:73-82.

Lopera, H. 2000. Integración de redes de conocimiento: una responsabilidad de la biblioteca universitaria. Ponencia presentada en el Sexto Congreso Nacional de Bibliotecología y Documentación, ASCOLBI Bo-gotá, Julio 4-7 de 2000.

Informe SINAVEF 2010

Producto 1 SCOPE34

López Padrón, A. 2007. Metodología para la asimilación de las tecnologías de la información y las comuni-caciones en el proceso de enseñanza aprendizaje de las ciencias técnicas agropecuarias. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias. 16(2):63-68.

Magarey, R.D., Borchert, D.M., Fowler, G.L, Sutton, T.G., Colunga-Garcia, M., and Simpson, J.A. 2007. NAPPFAST, an Internet System for the Weather-based Mapping of Plant Pathogens. Plant Disease 91:336-445

Magarey, R.D., Sutton, T.B. and Thayer, C.L. 2005. A Simple Generic Infection Model for Foliar Fungal Plant Pathogens. Phytopathology 95:92-100.

Magarey, R. D., J. W. Travis, J. M. Russo, R. W. Seem, R.W., and R. D. Magarey. 2002. Decision Support Systems: quenching the thirst. Plant Disease. 86:4-13.

Magarey, R.D., R. C. Seem, J. M. Russo, J. W. Zack, K. T. Waight, J . W. Travis, and P. V. Oudemans. 2001. Site-specific weather information without on-site sensors. Plant Disease 85:1216-1226.

Maradei G., María F., F. Espinel C. y L. R. Díaz A. 2008. Diseño de una plataforma informática para el al-macenamiento y análisis de datos antropométricos Ántropos 2.0, Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas, UIS Ingeniería, 7(1), pp. 41-51.

Mena Díaz, Néstor. 2008. Plataforma informática para la gestión en red de información multimedia y geoespacial orientada a grupos sociales que trabajan en entornos virtuales distribuidos. ACIMED, La Ha-bana, Cuba. ISSN 1024-9435.

Nietshcke, B., D. M. Borchert, R. D Magarey, and M. A. Ciomperlik. 2008. Climatological potential for Scirto-thrips dorsalis (Thysanoptera:thripidae) establishment in the United States. Florida Entomologist. 9:79-86.

base to support insect phenology models. Crop Protection. 26:1444-1448.

Prada Madrid, E. 2005. Las redes de conocimiento y las organizaciones. Revista Bibliotecas y tecnologías de la información, 2(4):16-25.

Rivas, E., Y. Díaz, G. Borruel, J. Perován. 2009. Principios y componentes de un sistema de vigilancia fito-sanitaria. Temas de Ciencia y Tecnología. 13(38):39-48.

Rodríguez, A., Araujo, A, Estanislao, Y., 2003, Redes virtuales para la gestión del conocimiento: El caso de las universidades. En: Revista del Centro para la gestión del conocimiento en la universidad, Universidad del País Vasco, pp. 427-439

Rolfhamre, P., Jansson, A., Arneborn, M. y Ekdahl, K. 2006. Sminet-2: Description of an internet-based surveillance systema for communicable disease in Sweden. Eurosurveillance. Mayo 1, 2006. 11(5)626. Dis-ponible web: http://www.eurosurveillance.org/ViewArticle.aspx?ArticleId=626.

Royero, J. 2003. Gestión de sistemas de investigación en América Latina. Revista Iberoamericana de Edu-cación.

Producto 1 SCOPE

Producto 1 Bibliografía

35

Russo, J. 2009. Epidemiology in a Cyberinfrastructure World. 10th International Epidemiology Workshop. Ginebra, Suiza.

Seufert, T., 2003, Supporting coherence formation in learning from multiple representations. Learning In-struction. Germany.13:227-237.

Sitios web oficiales

Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú: www.senamhi.gob.pe

Sistema Nacional Argentino de Vigilancia y Monitoreo de Plagas: www.sinavimo.gov.ar Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria de Argentina: www.inta.gov.ar

Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias de México: http://clima.inifap.gob.mx/redclima/

Fruticultura de Precisión de Argentina: www.frutic.org.ar

Sistema de Alerta Fitosanitaria del Estado de Sonora: www.siafeson.com

Sistema de Alerta Fitosanitaria del Estado de Guanajuato: www.siafeg.com

Locust Watch: www.fao.org/ag/locusts/en

National Electronic Disease Surveillance System de Estados Unidos de Norteamérica: http://www.cdc.gov/nedss/

NCSU Aphis Plant Pest Forecasting System: www.nappfast.org

Integrated Pest Management – Pest Information Platform for Extension and Education: http://sbr.ipmpipe.org

Robert Koch Institut, Alemania. SurvNet@RKI software. Sitio web: http://www.rki.de/DE/Content/Infekt/IfSG/Software/software__inhalt.html

Health Protection Surveillance Centre, Irlanda. CIDR. Sitio web: http://www.hpsc.ie/hpsc/CIDR/

European and Mediterranean Plant Protection Organization: http://www.eppo.org/

Northamerican Organization for Plant Protection: http://www.nappo.org/

NCSU APHIS Plant Pest Forecasting System: http://www.nappfast.org/

Sistema de Diagnóstico Digital de Plagas Cuarentenarias: http://www.senasica.gob.mx/?search=didi