COLEGIO DE POSTGRADUADOS CAMPUS VERACRUZ AGROECOSISTEMAS TROPICALES

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1 COLEGIO DE POSTGRADUADOS CAMPUS VERACRUZ AGROECOSISTEMAS TROPICALES PROGRAMA ANALÍTICO DEL CURSO Identificación del Curso: Fundamentación del Curso Curso: Problema Especial Introducción a la Simulación de Sistemas Biológicos Clave: CTH-670 Cuatrimestre: Otoño 2006 Créditos: 1 Horas Clase por Semana: 1 Total de Horas: 16 Profesores Responsables: Dr. José López Collado Requisitos: Conocimientos de Fortran, SAS, Statistica, Excel. Introducción a la Estadística. Una necesidad en la investigación agrícola y otras áreas es el análisis integrado de sistemas biológicos. Los estudios especializados permiten adquirir información valiosa de los elementos y procesos que componen un sistema, sin embargo, en ocasiones no es posible realizar experimentos reales o bien es necesario estudiar un fenómeno complejo, lo cual no es apropiado hacerlo mediante experimentación física o un enfoque atómico. Para estos problemas una alternativa es la construcción y análisis de modelos de. La de sistemas tiene amplias y diversas aplicaciones; en este problema especial, el enfoque es hacia el análisis de agroecosistemas pero también se abordan temas importantes como la aplicación de en el análisis de riesgo. El propósito del curso es proporcionar al estudiante herramientas para describir, sintetizar y analizar poblaciones biológicas a partir de la construcción de modelos de. El objeto primordial de estudio es la complejidad de sistemas físicos-biológicos, es decir, su descripción, cuantificación y análisis. El curso se dirige a estudiantes de postgrado (maestría, doctorado) de las áreas de Agroecosistemas Tropicales y de Protección Vegetal. Relación con Otros Cursos del Programa Se relaciona con varios cursos en el programa de Agroecosistemas Tropicales, puesto que ofrece las bases para describir y analizar poblaciones biológicas de manera cuantitativa lo cual se requiere en diversas etapas del estudio de los agroecosistemas tropicales. En particular, tiene relación directa con:? CTH-615 Metodología de la Investigación. El curso proporciona las herramientas básicas para el análisis de

2 datos mediante Monte Carlo, que es una parte alternativa importante en el proceso de investigación científica.? CTH-616 Métodos de Investigación en Ecología de Poblaciones. El curso introduce al estudiante a la representación y análisis de poblaciones mediante su. El objetivo general del curso es que el estudiante aprenda los conceptos y técnicas más importantes en la de sistemas biológicos. Contenido Temático Introducción Reconocer la importancia de la de sistemas biológicos Conceptos importantes Aprender los conceptos que se manejan en el área de, así como las herramientas y técnicas más comunes Integración numérica Reconocer los métodos para resolver modelos de Elementos matemáticos usados en Identificar los componentes matemáticos usados en Generación de números aleatorios Conocer los métodos y usos de la generación de números aleatorios Elementos de modelos de Reconocer los conceptos básicos empleados en la de sistemas. Construcción de modelos de Reconocer las etapas para construir modelos de Verificación de modelos de Reconocer la importancia de verificar modelos de Validación de modelos de Conocer los métodos y la importancia de la validación de modelos de

3 Análisis de sensibilidad Identificar los componentes del análisis de sensibilidad Análisis de Sistemas Reconocer el proceso del análisis de sistemas Análisis de riesgo Identificar los conceptos básicos del análisis probabilístico de riesgo Proyecto de Clase Aplicar los conocimientos adquiridos en el curso para la construcción de un modelo de Actividades de Aprendizaje El curso se presentara en la modalidad presencial. El profesor fungirá como director de la clase, los estudiantes presentaran los temas previstos y se discutirán los conceptos, contenido y aplicaciones, con base en la lectura de reportes y documentos asignados previamente. Este enfoque requiere iniciativa y liderazgo por parte del estudiante, el profesor asume el papel de tutor y asesor. El aprendizaje de los temas se refuerza por el desarrollo colaborativo entre los estudiantes del curso, es decir, se promueve la participación en grupos para el desarrollo de temas y resolución de ejercicios. Las actividades en el curso corresponden a lecturas y solución de problemas. Los problemas provienen de experimentos o investigaciones reales o bien aplicando Monte Carlo. Para realizar los análisis de datos, se dispone de herramientas estadísticas disponibles en internet o desarrollados por el titular del curso. Criterios y Procedimientos de Evaluación y Acreditación El curso se evalúa con ejercicios, desarrollo de prácticas de cómputo vía Monte Carlo y con el planteamiento y solución de problemas de investigación. Asimismo, otra parte de la evaluación consiste en el desarrollo y presentación de un proyecto de clase. Para cada unidad, se revisaran los temas correspondientes, los ejercicios corresponden al planteamiento y resolución de problemas de naturaleza agrícola. Todos los trabajos serán entregados en un reporte con un formato previamente establecido. En cuanto al proyecto de clase, este consiste en el planteamiento y solución de un modelo de

4 ; este trabajo también será entregado en un formato especial y será expuesto de manera oral al final del curso. Los porcentajes de calificación de cada actividad se muestran en el Cuadro 2, es importante notar que la aprobación del curso requiere de la aprobación de cada una de las unidades. Lo mismo se aplica al proyecto de clase. La evaluación subjetiva que aparece en este Cuadro corresponde a la apreciación personal del desempeño del estudiante y se relaciona con atributos cualitativos del mismo, como son: iniciativa, actitud crítica, liderazgo, y participación colaborativa. Actividad % Ejercicios, prácticas, planteamiento y solución de problemas 50 Examen parcial (2) 20 Proyecto de Clase Reporte escrito 10 Presentación oral 10 Evaluación subjetiva 10 Total 100 Bibliografía y Otras Fuentes de Información Bedford, T., and R. Cooke Probabilistic risk analysis. Cambridge University Press. United Kingdom. Brown, D., and P. Rothery, Models in Biology: Mathematics, Statistics and Computing. Wiley & Sons. New York. Buck, S.P Applying probabilistic risk assessment to agricultural nonpoint source pollution. M.Sc. Thesis. Virginia Tech. Blacksburg, Va. Deaton, M. L, and J. J. Winebraker Dynamic modeling of environmental systems. Springer. New York. Forrester, J Principles of Systems. Productivity Press. Cambridge, MA. Goodenough, J.L., and J.M. Mckinion (eds.) Basic of insect modeling. ASAE Monograph No. 10. American Society of Agricultural Engineers. Minnesota.

5 Law, A. M., and W. D. Kelton Simulation Modeling and Analysis. McGraw-Hill, Inc. New York, NY. Legaspi, B. C., R. I. Carruthers, and J. A. Morales-Ramos Simulation Modelling of Biological Control Systems. Vedalia. México 2: López-Collado, J., A. Sánchez-Arévalo y J.A. Villanueva-Jiménez SIMBIO: simulador de sistemas biológicos. Colegio de Postgraduados. Veracruz. Peck, S. L A tutorial for understanding ecological modeling papers for the nonmodeler Amer. Entomol. 46: Press, W. H., B. P. Flannery, S. A. Teukolsky, and W. T. Vetterling Numerical Recipes in Pascal. Cambridge University Press. Cambridge, MA. Rabbinge, R., S. A. Ward, and H. H. van Laar (eds.) Simulation and System Management in Crop Protection. PUDOC. Wageningen, Netherlands. Sánchez-Arévalo, A Análisis e implementación de un simulador de sistemas biológicos. Tesis de Licenciatura. Instituto Tecnológico de Veracruz. Veracruz. Vesely, W.E., F.F. Goldberg, N.H. Roberts and D.F. Haasl Fault tree handbook. Systems and Reliability Research Office of Nuclear Regulatory Research. U.S. Nuclear Regulatory Comission. NUREG Washington D.C.