En los últimos dos años, se ha dado una fuerte caída de los precios del café a nivel internacional, cuyo impacto inmediato recae sobre las economías locales que están sustentadas en el cultivo de este producto. Existe una fuerte relación entre región, desarrollo y actividad productora de café, la cual determina una correlación entre indicadores de marginación, producción agrícola de café y condición de pobreza en general. Para el caso de la zona Otomí-Tepehua, en el estado de Hidalgo, que está compuesta por tres municipios, este proceso se ha derivado en cambios locales en las economías familiares y las costumbres del cultivo. Al mantenerse a un peso el kilo de café cereza, el productor está utilizando estrategias de sobrevivencia familiar, trasladando el cultivo de café hacia otros más rentables, de maíz y frijol. Los proyectos gubernamentales en torno a la actividad se han enfocado al mejoramiento de la calidad del producto y apoyos complementarios sobre la producción, pero dejando de lado la comercialización y su participación sobre el mercado. Así, mientras el precio internacional del café se determina en un mercado libre, esto no sucede en la economía local. En este espacio de la economía se establecen contradicciones, puesto que no aplican las mismas reglas del mercado para determinar los precios del café; la intervención estatal actúa sobre la producción y no sobre el mercado; el traslado hacia cultivos más rentables es temporal de corto plazo y a costa del deterioro del medio ambiente. Se intenta el equilibrio de la economía familiar mediante la compensación del consumo con recursos públicos, creciendo la demanda agregada pero drenando los recursos hacia los sectores dominantes tradicionales.

Las alteraciones en los ecosistemas debido al cambio climático han ocasionado que se hagan estudios globales sobre la temperatura promedio del planeta. Se desarrolla un modelo probabilístico de series de tiempo para observar la dinámica de la temperatura en el tiempo y determinar el calentamiento global. Se analiza un periodo de 165 años, desde 1850 a 2015, con base en los reportes de temperatura global de la APA de Estados Unidos, y se observa que desde 1963 esta se ha incrementado en 0.29º C. Sin embargo, es hasta 1996 cuando los efectos negativos sobre el planeta se hacen presentes, ya que la temperatura promedio oscila por arriba de los intervalos establecidos por el modelo. Por otro lado, se realiza una proyección al año 2030, producto de lo cual se obtiene un parámetro entre 14.55 y 16.33° C.

Abstract-

In the present research work the essential elements are given to build the Economic Competitiveness Index (ICE) of Mexico in 2015, for which, the technique of factorial analysis of multivariable statistics is used. Of the construction of this indicator, we start with the report presented at the World Economic Forum (WEF) in 2016, in which the variables that must be considered to increase the economic competitiveness of the countries captured. With the development of this indicator, it was possible to predict the effects that technological innovation has on the competitiveness of the country. Added to this, it identifies the limitations that each federal entity has in relation to said concept. The development of this factorial model was done through the programming language R.

La seguridad alimentaria juega un papel crucial para la supervivencia humana, hoy en día se ve amenazada mundialmente por la variabilidad climática y por los efectos adversos que este fenómeno ha ocasionado sobre los cultivos de maíz, que, conjuntamente con el arroz y el trigo conforman el alimento más importante del mundo. Siendo el maíz uno de los cultivos más dañados por el cambio climático, es prioritario monitorear su desarrollo de manera precisa y con mayor frecuencia que la actual. Al respecto, la revisión de la literatura expresa la ausencia de herramientas computacionales de alta precisión y bajo costo que apoyen al agricultor en esta tarea, por ello, se construyó una red neuronal artificial de aprendizaje hibrido capaz de monitorear el desarrollo del cultivo e identificar posibles deficiencias de forma oportuna con una precisión del 98%; de esta forma la propuesta contribuye a reducir pérdidas y apoya la seguridad alimentaria. Food security plays a crucial role for human survival, today it is threatened globally by climate variability and the adverse effects that this phenomenon has caused corn crops, which, together with rice and Wheat make up the most important food in the world. Corn being one of the crops most damaged by climate change, it is a priority to monitor their development of precise way and more frequently than the current one. In this regard, the literature review expresses the absence of high precision and low cost computational tools that support the farmer in this task, therefore, an artificial neural network of hybrid learning capable of monitoring crop development and identifying possible deficiencies in a timely manner with an accuracy of 98%; in this way the proposal contributes to reducing losses and supports food security.