Sitio Experimental Valle del Mayo
Diseño experimental y estadística aplicada
Durante la estancia, el/la estudiante se incorporará al diseño y ejecución de ensayos de campo orientados a preguntas concretas de investigación agronómica y ciencia de la maleza (p. ej., evaluación de mezclas de herbicidas, selectividad, eficacia y rentabilidad agronómica). Aprenderá a definir objetivos e hipótesis, seleccionar unidades experimentales, establecer tratamientos y controles, decidir el número de repeticiones, y estructurar el arreglo experimental (aleatorización, bloques, parcelas útiles y bordes), considerando restricciones operativas propias de un sitio experimental.
En el componente analítico, se trabajará con el razonamiento estadístico que sustenta la toma de decisiones en investigación aplicada: elección de variables respuesta, verificación de supuestos, análisis de varianza y comparaciones múltiples cuando corresponda, así como la interpretación de resultados con enfoque agronómico (no solo “significancia”, sino magnitud, consistencia y relevancia práctica). El énfasis será desarrollar criterio para defender metodológicamente el experimento y comunicar conclusiones sólidas.
Muestreo y análisis de datos
El/la estudiante aprenderá procedimientos de muestreo en campo para cuantificar variables clave del sistema cultivo–maleza: densidad y composición florística, cobertura, biomasa, fenología, daño y recuperación del cultivo, y parámetros agronómicos asociados. Se abordarán criterios para minimizar sesgos (elección de sitios, tamaño de cuadrantes, momento de muestreo, estandarización entre evaluadores) y para asegurar trazabilidad (bitácoras, formatos, evidencia fotográfica y georreferenciación).
Posteriormente, se consolidarán los datos en bases estructuradas y se realizarán análisis exploratorios y descriptivos que anteceden al análisis inferencial: distribución de datos, detección de valores atípicos, consistencia temporal, y construcción de indicadores útiles (por ejemplo, porcentajes de control o reducción relativa). El objetivo es que el/la estudiante domine el flujo completo: del dato en campo a un resultado interpretable.
Manejo de drones y procesamiento de imágenes
El/la estudiante tendrá formación práctica en la adquisición de imágenes con drones, desde la planeación del vuelo (altura, traslape, velocidad, horarios, condiciones de iluminación) hasta la obtención de productos utilizables para análisis agronómico (ortomosaicos y/o series de imágenes estandarizadas, según el objetivo).
En el procesamiento, aprenderá a transformar imágenes en información cuantitativa: cálculo de índices y métricas espectrales o basadas en RGB, segmentación básica (cultivo/suelo/maleza) y extracción de coberturas. Se discutirá el alcance y las limitaciones de estos enfoques (resolución, confusión entre especies, efectos de suelo húmedo o residuos), de modo que el/la estudiante comprenda cuándo una medición por imagen es válida y cómo respaldarla con muestreo de campo.
Gestión de referencias científicas
El/la estudiante se entrenará en búsqueda, selección y organización de literatura científica relevante (bases de datos, estrategias de palabras clave, criterios de inclusión/exclusión, lectura crítica). Aprenderá a construir una biblioteca de referencias con metadatos completos, etiquetas temáticas y vínculos a notas de lectura, con el propósito de sostener técnicamente decisiones del experimento (dosis, momentos de aplicación, metodologías de evaluación) y contextualizar resultados frente al estado del arte.
También se abordará la trazabilidad académica: cómo citar correctamente, cómo evitar errores comunes (citas irrelevantes, afirmaciones sin respaldo, interpretaciones fuera de contexto) y cómo convertir la literatura en insumos operativos.
Comunicación y divulgación científica
El/la estudiante participará en la redacción y estructuración de productos de comunicación científica y técnica: desde notas de bitácora y reportes internos hasta resúmenes ejecutivos, fichas técnicas o entradas de divulgación para público especializado (productores, técnicos, etc.). Se trabajará la construcción de un hilo lógico: objetivo → método → resultado → interpretación → implicación práctica, cuidando precisión conceptual y claridad.
Además, se ejercitará la comunicación basada en evidencia: cómo presentar resultados con tablas y figuras comprensibles, cómo describir limitaciones, y cómo responder preguntas técnicas de forma consistente con los datos. El enfoque es formar capacidad para comunicar ciencia aplicada sin perder rigor.
Identificación de maleza
El/la estudiante desarrollará habilidades para reconocer especies de maleza de importancia agrícola a partir de caracteres morfológicos, fenología, y rasgos diagnósticos en campo. Se trabajará con claves sencillas, comparación entre especies similares y registro fotográfico estandarizado para documentación.
De manera complementaria, aprenderá la relevancia de la identificación correcta en la toma de decisiones: implicaciones sobre momento oportuno de control, respuesta diferencial a ingredientes activos, y riesgo de fallas de control.
Aplicación de agroquímicos
El/la estudiante conocerá el proceso técnico para planificar aplicaciones en ensayos: preparación de tratamientos, cálculo de dosis y volúmenes, selección de boquillas, calibración del equipo, y control de variables operativas. Se enfatizará la estandarización, indispensable para que los resultados sean atribuibles al tratamiento y no a variaciones del aplicador.
El componente de seguridad será central: equipo de protección personal, manejo responsable, prevención de deriva, disposición de envases y cumplimiento de buenas prácticas. El objetivo no es solo “aplicar”, sino comprender cómo las decisiones de aplicación determinan el desempeño del tratamiento y la calidad del dato generado.
Fisiología y nutrición de cultivos
El/la estudiante aprenderá a observar y registrar respuestas del cultivo relacionadas con crecimiento, vigor, estrés y recuperación, interpretándolas en el contexto de manejo agronómico y tratamientos (por ejemplo, selectividad y fitotoxicidad). Se revisarán conceptos funcionales: etapas fenológicas críticas, y señales visibles de estrés hídrico, térmico o químico.
En nutrición, se abordará el fundamento de la fertilidad y su relación con el desempeño del cultivo y la competencia con maleza: lectura agronómica de síntomas, nociones de balance nutrimental y cómo el manejo de fertilización puede modificar la dinámica cultivo–maleza. La meta es que el/la estudiante conecte procesos fisiológicos con observaciones de campo y decisiones de manejo.
Métodos de riego
El/la estudiante conocerá los principios operativos del riego en un contexto experimental: programación, uniformidad, oportunidad y su efecto en la interpretación de resultados. Se trabajará cómo el riego influye en emergencia de maleza, eficacia de tratamientos, y respuestas del cultivo, y por qué es una variable crítica a documentar en ensayos de campo.
También se revisará la toma de datos asociados (fechas, láminas o eventos, condiciones del suelo) y cómo incorporar esta información en el análisis e interpretación. El enfoque será práctico: entender el riego como parte del “ambiente experimental” que debe controlarse o, al menos, describirse con precisión.
Participación en eventos demostrativos
El/la estudiante se integrará, cuando corresponda, a actividades de demostración y transferencia: recorridos, parcelas demostrativas, y comunicación de resultados con actores del sector. Aprenderá cómo se traduce un resultado experimental en un mensaje técnico útil: qué se puede afirmar con evidencia y qué requiere validación adicional.
Además, se ejercitarán habilidades de interacción profesional: preparación de materiales (fichas, infografías, presentaciones breves), explicación de metodología en lenguaje accesible y discusión técnica con productores y asesores. La finalidad es que el/la estudiante experimente el ciclo completo de la investigación aplicada: generar evidencia y contribuir a su adopción informada.
Programación científica y automatización de flujos de trabajo (R y Python)
Durante la estancia, el/la estudiante desarrollará competencias en programación orientada a investigación aplicada, con énfasis en reproducibilidad, trazabilidad y automatización.
En R, trabajará con el ciclo completo de análisis: importación y depuración de datos, transformación y estandarización de variables, análisis estadístico (descriptivo e inferencial según corresponda) y generación de salidas listas para reporte (tablas, figuras y resúmenes). Se priorizará que el código sea legible, modular y verificable, de modo que los análisis puedan repetirse, auditarse y mejorarse sin perder control metodológico.
En Python, el énfasis será el desarrollo de herramientas para operacionalizar procesos que normalmente se hacen de forma manual o dispersa: automatización de tareas, manejo estructurado de archivos y proyectos, y procesamiento de imágenes o datos en lotes.
Adicionalmente, se introducirá al/la estudiante a la construcción de aplicaciones ejecutables con enfoque de usuario final (p. ej., herramientas internas para el equipo). El objetivo será que comprenda cómo convertir código de análisis en una herramienta robusta y útil para investigación: consistente, mantenible y alineada con necesidades reales del trabajo experimental.
Cómo citar
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author = {García-Mendívil, Helio},
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date = {2025-12-13},
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