El cultivo de la vid llegó a América con los españoles. Se atribuye a los jesuitas el inicio del cultivo de la vid para la elaboración de vinos, hace aproximadamente 400 años, quienes plantaron cepas de la variedad Mission grape en Estados Unidos. En diferentes regiones del Nuevo Continente empezó a fabricarse vino para oficios religiosos; esto causó alarma en España, pues América podría ser autosuficiente en la producción de vino, por lo cual Felipe II restringió la introducción de nuevas cepas y el cultivo de la vid. No obstante lo anterior, en muchas regiones americanas persistió el cultivo de viñedos (California, en Estados Unidos, por ejemplo; hacia el sur del Continente se destacan las plantaciones vinícolas de Chile y Argentina). Hacia 1925 (aproximadamente) se inició en Colombia el cultivo de uva de mesa en el norte de Valle del Cauca; en 1976 se fundó la Casa Grajales en La Unión (Valle), que inició la fabricación de vinos de mesa y continuó la comercialización del fruto.

Agricultura sostenibles imitar la naturaleza. Sostenible indica que el agricultor se sostiene en lo económico, sin agotar el suelo. Deja la tierra a sus hijos con igual o mejor fertilidad y logra una vida digna. preservando el medio ambiente. Es una lástima que graves carencias de cultura de mecanización, en centros educativos, de extensión tecnológica y capacitación, contribuyan a las realidades la agricultura insostenible y a la crisis actual del campo.

Abstract: The consequences of converting tropical rainforest to oil palm are well-documented, but the impacts of oil palm conversion on natural savanna landscapes remain little-known. Natural savannas in South America have been identified as fertile grounds for future oil palm expansion, partly due to perceived low biodiversity impacts relative to forest systems. We quantify the impacts of oil palm conversion for bird communities inhabiting natural savannas in the Colombian Llanos. Bird species richness and abundance were significantly reduced at sampling points in oil palm relative to adjacent natural savannas, with marked concomitant shifts in community composition. Aquatic, forest and grassland specialists all showed significantly lower abundances in oil palm habitat relative to savanna, as did migratory species and carnivorous/insectivorous dietary guilds. In both habitats, point-level species richness and total bird abundance increased with proximity to remnant forest patches. Within savanna, total bird abundance also decreased with proximity to adjacent oil palm, though species richness was not significantly affected. Within oil palm, point-level abundance increased with proximity to savanna, suggesting that communities in both habitats may be impacted by reciprocal edge or spill-over effects. Point-level abundance in oil palm also increased significantly with the presence of an invasive vine ‘kudzu’, a species introduced in some plantations as a soil protection measure, although species richness was not affected. Our work underlines the need for careful monitoring of further large-scale agro-industrial conversion in the Llanos. In particular, we suggest greater efforts to direct oil palm expansion towards already degraded lands (e.g. improved grassland areas currently used for intensive cattle grazing) to ensure remaining natural savannas are spared.

Abstract: Soil available water capacity (AWC) is a key function for human survival and well-being. However, its direct measurement is laborious and spatial interpretation is complex. Digital soil mapping (DSM) techniques emerge as an alternative to spatial modeling of soil properties. DSM techniques commonly apply machine learning (ML) models, with a high level of complexity. In this context, we aimed to perform a digital mapping of soil AWC and interpret the results of the Random Forest (RF) algorithm and, in a case study, to show that digital AWC maps can support agricultural planning in response to the local effects of climate change. To do so, we divided this research into two approaches: In the first approach, we showed a DSM using 1857 sample points in a southeastern region of Brazil with laboratory-determined soil attributes, together with a pedotransfer function (PTF), remote sensing and DSM techniques. In the second approach, the constructed AWC digital soil map and weather station data were used to calculate climatological soil water balances for the periods between 1917–1946 and 1991–2020. The result showed the selection of covariates using Shapley values as a criterion contributed to the parsimony of the model, obtaining goodness-of-fit metrics of R2 0.72, RMSE 16.72 mm m?1, CCC 0.83, and Bias of 0.53 over the validation set. The highest contributing covariates for soil AWC prediction were the Landsat multitemporal images with bare soil pixels, mean diurnal, and annual temperature range. Under the current climate conditions, soil available water content (AW) increased during the dry period (April to August). May had the highest increase in AW (?17 mm m?1) and decrease in September (?14 mm m?1). The used methodology provides support for AWC modeling at 30 m resolution, as well as insight into the adaptation of crop growth periods to the effects of climate change.

Abstract: This thesis revolves around Metarhizium, fungi well-known for their entomopathogenic nature but recently discovered to have multifaceted lifestyles. They thrive in soil as saprophytes and engage in plant rhizospheres, positively impacting plant health. However, the mechanisms underlying these interactions remain elusive. The thesis examines Metarhizium brunneum's connections with plants, insects, and pathogens through five distinct chapters. These chapters entail: 1) identifying fungal isolates' differences and their efficacy as biocontrol agents, 2) exploring their association with crops, particularly oilseed rape and potatoes, and understanding their effects on insect pests and plant diseases, 3) studying the impact on herbivores like Psylliodes chrysocephala, Myzus persicae, and Brevicoryne brassicae feeding on Brassica napus plants, 4) evaluating their influence on the cabbage root fly (Delia radicum) and the mechanisms involved in plant defense pathways, and 5) examining their ability to protect oilseed rape plants against Verticillium longisporum, dissecting the mechanisms through in vitro and greenhouse experiments. These research aspects collectively elucidate the potential applications of Metarhizium brunneum and contribute to a deeper understanding of its role in agricultural systems. Resumen: Esta tesis gira en torno a Metarhizium, hongos bien conocidos por su naturaleza entomopatógena, pero de los que recientemente se ha descubierto que tienen estilos de vida polifacéticos. Prosperan en el suelo como saprofitos y se introducen en las rizosferas de las plantas, influyendo positivamente en su salud. Sin embargo, los mecanismos que subyacen a estas interacciones siguen siendo elusivos. La tesis examina las conexiones de Metarhizium brunneum con plantas, insectos y patógenos a través de cinco capítulos distintos. Estos capítulos comprenden: 1) identificar las diferencias de los aislados fúngicos y su eficacia como agentes de biocontrol, 2) explorar su asociación con los cultivos, en particular la colza y la patata, y comprender sus efectos sobre las plagas de insectos y las enfermedades de las plantas, 3) estudiar el impacto sobre herbívoros como Psylliodes chrysocephala, Myzus persicae, y Brevicoryne brassicae que se alimentan de plantas de Brassica napus, 4) evaluar su influencia en la mosca de la raíz de la col (Delia radicum) y los mecanismos implicados en las vías de defensa de las plantas, y 5) examinar su capacidad para proteger las plantas de colza oleaginosa contra Verticillium longisporum, diseccionando los mecanismos mediante experimentos in vitro y en invernadero. Estos aspectos de la investigación dilucidan colectivamente las aplicaciones potenciales de Metarhizium brunneum y contribuyen a una comprensión más profunda de su papel en los sistemas agrícolas.

Abstract: Metarhizium brunneum is a soil-borne fungal entomopathogen that can associate with plant roots. Previous studies have demonstrated that root colonization by beneficial fungi can directly affect soilborne pathogens through competition and antibiosis, and can activate a systemic response in plants, resulting in a primed state for a faster and/or stronger response to stressors. However, the mechanisms by which Metarhizium inoculation ameliorates symptoms caused by plant pathogens are not well known. This study evaluated the ability of M. brunneum to protect oilseed rape (Brassica napus L.) plants against the soil-borne pathogen Verticillium longisporum, and investigated whether the observed effects are a result of direct interaction and/or plant-mediated effects. In vitro and greenhouse experiments were conducted to measure fungal colonization of the rhizosphere and plant tissues, and targeted gene expression analysis was used to evaluate the plant response. The results show that M. brunneum delayed pathogen colonization of plant root tissues, resulting in decreased disease symptoms. Direct competition and antibiosis were found to be part of the mechanisms, as M. brunneum growth was stimulated by the pathogen and inhibited the in vitro growth of V. longisporum. Additionally, M. brunneum changed the plant response to the pathogen by locally activating key defence hormones in the salicylic acid (SA) and abscisic acid (ABA) pathways. Using a split-root setup, it was demonstrated that there is a plant-mediated effect, as improved plant growth and decreased disease symptoms were observed when M. brunneum was in the systemic compartment. Moreover, a stronger systemic induction of the gene PR1 suggested a priming effect, involving the SA pathway. Overall, this study sheds light on the mechanisms underlying the protective effects of M. brunneum against soil-borne pathogens in oilseed rape plants, highlighting the potential of this fungal entomopathogen as a biocontrol agent in sustainable agriculture Metarhizium brunneum es un hongo entomopatógeno del suelo que puede asociarse con las raíces de las plantas. Resumen: Estudios previos han demostrado que la colonización de raíces por hongos beneficiosos puede afectar a patógenos del suelo a través de la competencia, antibiosis, y activar respuesta sistémica en las plants. Sin embargo, los mecanismos por los cuales este hongo atenúa los síntomas causados por fitopatógenos no son bien conocidos. Este estudio evaluó la capacidad de M. brunneum para proteger las plantas de colza (Brassica napus L.) contra Verticillium longisporum, e investigó si los efectos observados son el resultado de una interacción directa y/o efectos mediados por la planta. Se realizaron experimentos in vitro y en invernadero para medir la colonización fúngica de la rizosfera y los tejidos de la planta, y se midió la expresión de genes específicos relacionados con la respuesta de la planta a patógenos. Los resultados muestran que M. brunneum retrasó la colonización del patógeno en las raíces de la planta, y disminuyo los síntomas de la enfermedad. La competencia directa y la antibiosis son parte de los mecanismos, ya que el crecimiento de M. brunneum fue estimulado por el patógeno e inhibió el crecimiento in vitro de V. longisporum. Además, M. brunneum cambió la respuesta de la planta hacia el patógeno al activar localmente genes de defensa mediadas por el ácido salicílico (SA) y del ácido abscísico. Mediante un experimento de raíces divididas, se demostró que existe un efecto mediado por la planta, ya que se observó un mejor crecimiento de la planta y una disminución de los síntomas de la enfermedad cuando M. brunneum estaba en el compartimento sistémico. Además, una mayor inducción sistémica del gen PR1 sugirió un efecto de ""priming"", mediado por SA.

Abstract: The egg weight (EW) increases as the hen ages, but unfortunately, eggshell quality does not improve with increasing EW. Dietary changes can help control the increase EW, resulting in improved eggshell quality. This experiment aimed to deterMomine the effect of different digestive lysine (dLYS) levels on the production performance and eggshell quality of 82-87-week-old Lohmann Brown hens and identify the optimal level of dLYS intake to achieve an optimal production performance and the level of dLYS that can improve eggshell quality by modifying EW. A total of 240 Lohmann Brown hens were selected for the experiment (79-87 weeks). These were distributed in individual cages and 6 treatments with 40 replicates per treatment. The cages were divided into 40 blocks of 6 consecutive cages. In each block, the treatments were randomly distributed in the room. The treatments were 6 different diets with different dLYS levels (6.72, 6.40 (control diet (CON)), 6.08, 5.76, 5.44, 5.12 g/kg). The production performance and eggshell quality were evaluated, and the ideal dLYS was calculated by linear broken-line regression. Modifying dLYS levels from 6.08 to 5.12 g/kg decreased a hen day egg production (HDEP) by 4.4%, and reduced egg mass (EM) by 3.2 g/d. Adjusting dLYS levels from 5.44 to 5.12 g/kg reduced 2.2 g the egg weight (EW). Changing dLYS levels from 6.40 to 5.44 g/kg increased the average feed daily intake (ADFI) by 5 g. The different dLYS levels did not affect the feed conversion ratio (FCR), but it showed a tendency (P = 0.074). Eggshell quality attributes were not affected by different dLYS levels. The optimal dLYS intake requirement was 713, 646, 626, and 627 mg/b/d to achieve an optimal HDEP, EW, EM, and FCR respectively. In conclusion, the results of this experiment can help the laying hen industry to determine the optimal dLYS for managing EW increase, keeping a good HDEP, EM, FCR, and maintaining eggshell quality in long-life laying hens.

Abstract: The use of computer vision, deep learning, and drones has revolutionized agriculture by enabling efficient crop monitoring and disease detection. Still, many challenges need to be overcome due to the vast diversity of plant species and their unique regional characteristics. Olive trees, which have been cultivated for thousands of years, present a particularly complex case for leaf-based disease diagnosis as disease symptoms can vary widely, both between different plant variations and even within individual leaves on the same plant. This complexity, coupled with the susceptibility of olive groves to various pathogens, including bacterial blight, olive knot, aculus olearius, and olive peacock spot, has hindered the development of effective disease detection algorithms. To address this challenge, we have devised a novel approach that combines deep learning techniques, leveraging convolutional neural networks, vision transformers, and cloud computing-based models. Aiming to detect and classify olive tree diseases the experimental results of our study have been highly promising, demonstrating the effectiveness of the combined transformer and cloud-based machine learning models, achieving an impressive accuracy of approximately 99.6% for multiclass classification cases including healthy, aculus olearius, and peacock spot infected leaves. These results highlight the potential of deep learning models in tackling the complex-ities of olive leaf disease detection and the need for further research in the field. Resumen: El uso de visión por computadora, aprendizaje profundo y drones ha revolucionado la agricultura al permitir un monitoreo eficiente de cultivos y la detección de enfermedades. Sin embargo, aún existen muchos desafíos debido a la vasta diversidad de especies vegetales y sus características regionales únicas. Los olivos, que han sido cultivados durante miles de años, presentan un caso especialmente complejo para el diagnóstico de enfermedades basado en las hojas, ya que los síntomas pueden variar ampliamente, tanto entre diferentes variaciones de plantas como incluso dentro de hojas individuales en la misma planta. Esta complejidad, junto con la susceptibilidad de los olivares a varios patógenos, como la bacteriosis, el nudo del olivo, el aculo olearius y la mancha de pavo real del olivo, ha dificultado el desarrollo de algoritmos efectivos de detección de enfermedades. Para abordar este desafío, hemos ideado un enfoque novedoso que combina técnicas de aprendizaje profundo, aprovechando redes neuronales convolucionales, transformadores de visión y modelos basados en computación en la nube. Con el objetivo de detectar y clasificar enfermedades de los olivos, los resultados experimentales de nuestro estudio han sido muy prometedores, demostrando la efectividad de los modelos combinados de transformadores y aprendizaje automático basado en la nube, logrando una impresionante precisión de aproximadamente el 99.6% para casos de clasificación multiclase, que incluyen hojas sanas, infectadas con aculo olearius y mancha de pavo real. Estos resultados destacan el potencial de los modelos de aprendizaje profundo para abordar las complejidades de la detección de enfermedades en las hojas de olivo y la necesidad de más investigaciones en este campo.

El presente trabajo se orientó a analizar la promoción del riego y el drenaje en Colombia, particularmente en el siglo XX, a través de las reformas agrarias que se materializaron en el país en ese periodo de tiempo y de un análisis de la génesis de las políticas públicas y/o programas e instrumentos relacionados con este sub sector del sector agrícola colombiano para responder a las siguientes preguntas de investigación: ¿Cuáles fueron los objetivos de la inclusión de la promoción del riego y el drenaje con fines agrícolas dentro del marco normativo del país en el periodo comprendido entre 1936 y 1999? y ¿cuál ha sido la dinámica que esta promoción ha seguido en el país hasta la actualidad? Este trabajo concluye que el desarrollo del riego y el drenaje en Colombia ha evolucionado de forma lenta y que este debe ser considerado como un instrumento poderoso de política pública para propiciar el desarrollo del sector agrícola en términos de eficiencia y productividad, teniendo un efecto importante sobre la disminución de la prevalencia de la pobreza rural eventualmente.

Los distintos cultivares de alfalfa se diferencian principalmente por el grado de reposo. El objetivo del trabajo fue determinar las diferencias de producción de forraje y el estado fenológicos de variedades de distinto grado de reposo.