994 resultados para Modelos meteorológicos


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El objetivo de este estudio de caso es analizar los procesos de gestión del riesgo de desastres por inundación en el municipio de Campo de la Cruz, al sur del Atlántico, en el contexto de la ola invernal 2010-2011. La ruptura del Canal del Dique, el 30 de diciembre de 2010, implicó la entrada de una gran cantidad de agua al departamento del Atlántico, afectando el 100% del municipio. La normativa colombiana en materia de gestión del riesgo de desastres es reciente, de ahí que su aplicación se haya producido efectivamente con el fenómeno a estudiar en este trabajo. Así, se identifican aquellas características del ordenamiento municipal y de la ola invernal para después analizar sus efectos sobre el municipio. Las inundaciones afectaron tanto a la población como al territorio, especialmente porque éste no estaba preparado ni contaba con las suficientes herramientas para mitigar los riesgos. En este sentido, el presente trabajo identifica los instrumentos de planificación y gestión que permiten consolidar la gestión del riesgo de desastres como una política de estado ligada a lo territorial, pero al mismo tiempo desde una perspectiva integral en la que predomine el enfoque preventivo más que el reactivo.

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Este trabalho visa avaliar a aplicação de parâmetros convectivos (PC) para um caso de linha de instabilidade (LI) ocorrida sobre a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), com o intuito de demonstrar como o uso da modelagem numérica, utilizando o modelo BRAMS (Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System), pode contribuir principalmente com a obtenção de perfis atmosféricos, necessários para uma boa previsão das tempestades.

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Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

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La predicción de energía eólica ha desempeñado en la última década un papel fundamental en el aprovechamiento de este recurso renovable, ya que permite reducir el impacto que tiene la naturaleza fluctuante del viento en la actividad de diversos agentes implicados en su integración, tales como el operador del sistema o los agentes del mercado eléctrico. Los altos niveles de penetración eólica alcanzados recientemente por algunos países han puesto de manifiesto la necesidad de mejorar las predicciones durante eventos en los que se experimenta una variación importante de la potencia generada por un parque o un conjunto de ellos en un tiempo relativamente corto (del orden de unas pocas horas). Estos eventos, conocidos como rampas, no tienen una única causa, ya que pueden estar motivados por procesos meteorológicos que se dan en muy diferentes escalas espacio-temporales, desde el paso de grandes frentes en la macroescala a procesos convectivos locales como tormentas. Además, el propio proceso de conversión del viento en energía eléctrica juega un papel relevante en la ocurrencia de rampas debido, entre otros factores, a la relación no lineal que impone la curva de potencia del aerogenerador, la desalineación de la máquina con respecto al viento y la interacción aerodinámica entre aerogeneradores. En este trabajo se aborda la aplicación de modelos estadísticos a la predicción de rampas a muy corto plazo. Además, se investiga la relación de este tipo de eventos con procesos atmosféricos en la macroescala. Los modelos se emplean para generar predicciones de punto a partir del modelado estocástico de una serie temporal de potencia generada por un parque eólico. Los horizontes de predicción considerados van de una a seis horas. Como primer paso, se ha elaborado una metodología para caracterizar rampas en series temporales. La denominada función-rampa está basada en la transformada wavelet y proporciona un índice en cada paso temporal. Este índice caracteriza la intensidad de rampa en base a los gradientes de potencia experimentados en un rango determinado de escalas temporales. Se han implementado tres tipos de modelos predictivos de cara a evaluar el papel que juega la complejidad de un modelo en su desempeño: modelos lineales autorregresivos (AR), modelos de coeficientes variables (VCMs) y modelos basado en redes neuronales (ANNs). Los modelos se han entrenado en base a la minimización del error cuadrático medio y la configuración de cada uno de ellos se ha determinado mediante validación cruzada. De cara a analizar la contribución del estado macroescalar de la atmósfera en la predicción de rampas, se ha propuesto una metodología que permite extraer, a partir de las salidas de modelos meteorológicos, información relevante para explicar la ocurrencia de estos eventos. La metodología se basa en el análisis de componentes principales (PCA) para la síntesis de la datos de la atmósfera y en el uso de la información mutua (MI) para estimar la dependencia no lineal entre dos señales. Esta metodología se ha aplicado a datos de reanálisis generados con un modelo de circulación general (GCM) de cara a generar variables exógenas que posteriormente se han introducido en los modelos predictivos. Los casos de estudio considerados corresponden a dos parques eólicos ubicados en España. Los resultados muestran que el modelado de la serie de potencias permitió una mejora notable con respecto al modelo predictivo de referencia (la persistencia) y que al añadir información de la macroescala se obtuvieron mejoras adicionales del mismo orden. Estas mejoras resultaron mayores para el caso de rampas de bajada. Los resultados también indican distintos grados de conexión entre la macroescala y la ocurrencia de rampas en los dos parques considerados. Abstract One of the main drawbacks of wind energy is that it exhibits intermittent generation greatly depending on environmental conditions. Wind power forecasting has proven to be an effective tool for facilitating wind power integration from both the technical and the economical perspective. Indeed, system operators and energy traders benefit from the use of forecasting techniques, because the reduction of the inherent uncertainty of wind power allows them the adoption of optimal decisions. Wind power integration imposes new challenges as higher wind penetration levels are attained. Wind power ramp forecasting is an example of such a recent topic of interest. The term ramp makes reference to a large and rapid variation (1-4 hours) observed in the wind power output of a wind farm or portfolio. Ramp events can be motivated by a broad number of meteorological processes that occur at different time/spatial scales, from the passage of large-scale frontal systems to local processes such as thunderstorms and thermally-driven flows. Ramp events may also be conditioned by features related to the wind-to-power conversion process, such as yaw misalignment, the wind turbine shut-down and the aerodynamic interaction between wind turbines of a wind farm (wake effect). This work is devoted to wind power ramp forecasting, with special focus on the connection between the global scale and ramp events observed at the wind farm level. The framework of this study is the point-forecasting approach. Time series based models were implemented for very short-term prediction, this being characterised by prediction horizons up to six hours ahead. As a first step, a methodology to characterise ramps within a wind power time series was proposed. The so-called ramp function is based on the wavelet transform and it provides a continuous index related to the ramp intensity at each time step. The underlying idea is that ramps are characterised by high power output gradients evaluated under different time scales. A number of state-of-the-art time series based models were considered, namely linear autoregressive (AR) models, varying-coefficient models (VCMs) and artificial neural networks (ANNs). This allowed us to gain insights into how the complexity of the model contributes to the accuracy of the wind power time series modelling. The models were trained in base of a mean squared error criterion and the final set-up of each model was determined through cross-validation techniques. In order to investigate the contribution of the global scale into wind power ramp forecasting, a methodological proposal to identify features in atmospheric raw data that are relevant for explaining wind power ramp events was presented. The proposed methodology is based on two techniques: principal component analysis (PCA) for atmospheric data compression and mutual information (MI) for assessing non-linear dependence between variables. The methodology was applied to reanalysis data generated with a general circulation model (GCM). This allowed for the elaboration of explanatory variables meaningful for ramp forecasting that were utilized as exogenous variables by the forecasting models. The study covered two wind farms located in Spain. All the models outperformed the reference model (the persistence) during both ramp and non-ramp situations. Adding atmospheric information had a noticeable impact on the forecasting performance, specially during ramp-down events. Results also suggested different levels of connection between the ramp occurrence at the wind farm level and the global scale.

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La gestión del tráfico aéreo (Air Traffic Management, ATM) está experimentando un cambio de paradigma hacia las denominadas operaciones basadas trayectoria. Bajo dicho paradigma se modifica el papel de los controladores de tráfico aéreo desde una operativa basada su intervención táctica continuada hacia una labor de supervisión a más largo plazo. Esto se apoya en la creciente confianza en las soluciones aportadas por las herramientas automatizadas de soporte a la decisión más modernas. Para dar soporte a este concepto, se precisa una importante inversión para el desarrollo, junto con la adquisición de nuevos equipos en tierra y embarcados, que permitan la sincronización precisa de la visión de la trayectoria, basada en el intercambio de información entre ambos actores. Durante los últimos 30 a 40 años las aerolíneas han generado uno de los menores retornos de la inversión de entre todas las industrias. Sin beneficios tangibles, la industria aérea tiene dificultades para atraer el capital requerido para su modernización, lo que retrasa la implantación de dichas mejoras. Esta tesis tiene como objetivo responder a la pregunta de si las capacidades actualmente instaladas en las aeronaves comerciales se pueden aplicar para lograr la sincronización de la trayectoria con el nivel de calidad requerido. Además, se analiza en ella si, conjuntamente con mejoras en las herramientas de predicción trayectorias instaladas en tierra en para facilitar la gestión de las arribadas, dichas capacidades permiten obtener los beneficios esperados en el marco de las operaciones basadas en trayectoria. Esto podría proporcionar un incentivo para futuras actualizaciones de la aviónica que podrían llevar a mejoras adicionales. El concepto operacional propuesto en esta tesis tiene como objetivo permitir que los aviones sean pilotados de una manera consistente con las técnicas actuales de vuelo optimizado. Se permite a las aeronaves que desciendan en el denominado “modo de ángulo de descenso gestionado” (path-managed mode), que es el preferido por la mayoría de las compañías aéreas, debido a que conlleva un reducido consumo de combustible. El problema de este modo es que en él no se controla de forma activa el tiempo de llegada al punto de interés. En nuestro concepto operacional, la incertidumbre temporal se gestiona en mediante de la medición del tiempo en puntos estratégicamente escogidos a lo largo de la trayectoria de la aeronave, y permitiendo la modificación por el control de tierra de la velocidad de la aeronave. Aunque la base del concepto es la gestión de las ordenes de velocidad que se proporcionan al piloto, para ser capaces de operar con los niveles de equipamiento típicos actualmente, dicho concepto también constituye un marco en el que la aviónica más avanzada (por ejemplo, que permita el control por el FMS del tiempo de llegada) puede integrarse de forma natural, una vez que esta tecnología este instalada. Además de gestionar la incertidumbre temporal a través de la medición en múltiples puntos, se intenta reducir dicha incertidumbre al mínimo mediante la mejora de las herramienta de predicción de la trayectoria en tierra. En esta tesis se presenta una novedosa descomposición del proceso de predicción de trayectorias en dos etapas. Dicha descomposición permite integrar adecuadamente los datos de la trayectoria de referencia calculada por el Flight Management System (FMS), disponibles usando Futuro Sistema de Navegación Aérea (FANS), en el sistema de predicción de trayectorias en tierra. FANS es un equipo presente en los aviones comerciales de fuselaje ancho actualmente en la producción, e incluso algunos aviones de fuselaje estrecho pueden tener instalada avionica FANS. Además de informar automáticamente de la posición de la aeronave, FANS permite proporcionar (parte de) la trayectoria de referencia en poder de los FMS, pero la explotación de esta capacidad para la mejora de la predicción de trayectorias no se ha estudiado en profundidad en el pasado. La predicción en dos etapas proporciona una solución adecuada al problema de sincronización de trayectorias aire-tierra dado que permite la sincronización de las dimensiones controladas por el sistema de guiado utilizando la información de la trayectoria de referencia proporcionada mediante FANS, y también facilita la mejora en la predicción de las dimensiones abiertas restantes usado un modelo del guiado que explota los modelos meteorológicos mejorados disponibles en tierra. Este proceso de predicción de la trayectoria de dos etapas se aplicó a una muestra de 438 vuelos reales que realizaron un descenso continuo (sin intervención del controlador) con destino Melbourne. Dichos vuelos son de aeronaves del modelo Boeing 737-800, si bien la metodología descrita es extrapolable a otros tipos de aeronave. El método propuesto de predicción de trayectorias permite una mejora en la desviación estándar del error de la estimación del tiempo de llegada al punto de interés, que es un 30% menor que la que obtiene el FMS. Dicha trayectoria prevista mejorada se puede utilizar para establecer la secuencia de arribadas y para la asignación de las franjas horarias para cada aterrizaje (slots). Sobre la base del slot asignado, se determina un perfil de velocidades que permita cumplir con dicho slot con un impacto mínimo en la eficiencia del vuelo. En la tesis se propone un nuevo algoritmo que determina las velocidades requeridas sin necesidad de un proceso iterativo de búsqueda sobre el sistema de predicción de trayectorias. El algoritmo se basa en una parametrización inteligente del proceso de predicción de la trayectoria, que permite relacionar el tiempo estimado de llegada con una función polinómica. Resolviendo dicho polinomio para el tiempo de llegada deseado, se obtiene de forma natural el perfil de velocidades optimo para cumplir con dicho tiempo de llegada sin comprometer la eficiencia. El diseño de los sistemas de gestión de arribadas propuesto en esta tesis aprovecha la aviónica y los sistemas de comunicación instalados de un modo mucho más eficiente, proporcionando valor añadido para la industria. Por tanto, la solución es compatible con la transición hacia los sistemas de aviónica avanzados que están desarrollándose actualmente. Los beneficios que se obtengan a lo largo de dicha transición son un incentivo para inversiones subsiguientes en la aviónica y en los sistemas de control de tráfico en tierra. ABSTRACT Air traffic management (ATM) is undergoing a paradigm shift towards trajectory based operations where the role of an air traffic controller evolves from that of continuous intervention towards supervision, as decision making is improved based on increased confidence in the solutions provided by advanced automation. To support this concept, significant investment for the development and acquisition of new equipment is required on the ground as well as in the air, to facilitate the high degree of trajectory synchronisation and information exchange required. Over the past 30-40 years the airline industry has generated one of the lowest returns on invested capital among all industries. Without tangible benefits realised, the airline industry may find it difficult to attract the required investment capital and delay acquiring equipment needed to realise the concept of trajectory based operations. In response to these challenges facing the modernisation of ATM, this thesis aims to answer the question whether existing aircraft capabilities can be applied to achieve sufficient trajectory synchronisation and improvements to ground-based trajectory prediction in support of the arrival management process, to realise some of the benefits envisioned under trajectory based operations, and to provide an incentive for further avionics upgrades. The proposed operational concept aims to permit aircraft to operate in a manner consistent with current optimal aircraft operating techniques. It allows aircraft to descend in the fuel efficient path managed mode as preferred by a majority of airlines, with arrival time not actively controlled by the airborne automation. The temporal uncertainty is managed through metering at strategically chosen points along the aircraft’s trajectory with primary use of speed advisories. While the focus is on speed advisories to support all aircraft and different levels of equipage, the concept also constitutes a framework in which advanced avionics as airborne time-of-arrival control can be integrated once this technology is widely available. In addition to managing temporal uncertainty through metering at multiple points, this temporal uncertainty is minimised by improving the supporting trajectory prediction capability. A novel two-stage trajectory prediction process is presented to adequately integrate aircraft trajectory data available through Future Air Navigation Systems (FANS) into the ground-based trajectory predictor. FANS is standard equipment on any wide-body aircraft in production today, and some single-aisle aircraft are easily capable of being fitted with FANS. In addition to automatic position reporting, FANS provides the ability to provide (part of) the reference trajectory held by the aircraft’s Flight Management System (FMS), but this capability has yet been widely overlooked. The two-stage process provides a ‘best of both world’s’ solution to the air-ground synchronisation problem by synchronising with the FMS reference trajectory those dimensions controlled by the guidance mode, and improving on the prediction of the remaining open dimensions by exploiting the high resolution meteorological forecast available to a ground-based system. The two-stage trajectory prediction process was applied to a sample of 438 FANS-equipped Boeing 737-800 flights into Melbourne conducting a continuous descent free from ATC intervention, and can be extrapolated to other types of aircraft. Trajectories predicted through the two-stage approach provided estimated time of arrivals with a 30% reduction in standard deviation of the error compared to estimated time of arrival calculated by the FMS. This improved predicted trajectory can subsequently be used to set the sequence and allocate landing slots. Based on the allocated landing slot, the proposed system calculates a speed schedule for the aircraft to meet this landing slot at minimal flight efficiency impact. A novel algorithm is presented that determines this speed schedule without requiring an iterative process in which multiple calls to a trajectory predictor need to be made. The algorithm is based on parameterisation of the trajectory prediction process, allowing the estimate time of arrival to be represented by a polynomial function of the speed schedule, providing an analytical solution to the speed schedule required to meet a set arrival time. The arrival management solution proposed in this thesis leverages the use of existing avionics and communications systems resulting in new value for industry for current investment. The solution therefore supports a transition concept from mixed equipage towards advanced avionics currently under development. Benefits realised under this transition may provide an incentive for ongoing investment in avionics.

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A Sigatoka-negra (Mycosphaerella fijiensis) ameaça os bananais comerciais em todas as áreas produtoras do mundo e provoca danos quantitativos e qualitativos na produção, acarretando sérios prejuízos financeiros. Faz-se necessário o estudo da vulnerabilidade das plantas em diversos estádios de desenvolvimento e das condições climáticas favoráveis à ocorrência da doença. Objetivou-se com este trabalho desenvolver um modelo probabilístico baseado em funções polinomiais que represente o risco de ocorrência da Sigatokanegra em função da vulnerabilidade decorrente de fatores intrínsecos à planta e ao ambiente. Realizou-se um estudo de caso, em bananal comercial localizado em Jacupiranga, Vale do Ribeira, SP, considerando o monitoramento semanal do estado da evolução da doença, séries temporais de dados meteorológicos e dados de sensoriamento remoto. Foram gerados mapas georreferenciados do risco da Sigatoka-negra em diferentes épocas do ano. Um modelo para estimar a evolução da doença a partir de imagens de satélite foi obtido com coeficiente de determinação R² igual a 0,9. A metodologia foi desenvolvida para a detecção de épocas e locais que reúnem condições favoráveis à ocorrência da Sigatoka-negra e pode ser aplicada, com os devidos ajustes, em diferentes localidades, para avaliar o risco da ocorrência da doença em polos produtores de banana.

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This work aims viewing weather information, by building isosurfaces enabling enjoy the advantages of three-dimensional geometric models, to communicate the meaning of the data used in a clear and efficient way. The evolving technology of data processing makes possible the interpretation of masses of data increasing, through robust algorithms. In meteorology, in particular, we can benefit from this fact, due to the large amount of data required for analysis and statistics. The manipulation of data, by users from other areas, is facilitated by the choice of algorithm and the tools involved in this work. The project was further developed into distinct modules, increasing their flexibility and reusability for future studies

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Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Las cargas de origen térmico causadas por las acciones medioambientales generan esfuerzos apreciables en estructuras hiperestáticas masivas, como es el caso de las presas bóvedas. Ciertas investigaciones apuntan que la variación de la temperatura ambiental es la segunda causa de reparaciones en las presas del hormigón en servicio. Del mismo modo, es una causa de fisuración en un porcentaje apreciable de casos. Las presas son infraestructuras singulares por sus dimensiones, su vida útil, su impacto sobre el territorio y por el riesgo que implica su presencia. La evaluación de ese riesgo requiere, entre otras herramientas, de modelos matemáticos de predicción del comportamiento. Los modelos han de reproducir la realidad del modo más fidedigno posible. Además, en un escenario de posible cambio climático en el que se prevé un aumento de las temperaturas medias, la sociedad ha de conocer cuál será el comportamiento estructural de las infraestructuras sensibles en los futuros escenarios climáticos. No obstante, existen escasos estudios enfocados a determinar el campo de temperaturas de las presas de hormigón. Así, en esta investigación se han mejorado los modelos de cálculo térmico existentes con la incorporación de nuevos fenómenos físicos de transferencia de calor entre la estructura y el medio ambiente que la rodea. También se han propuesto nuevas metodologías más eficientes para cuantificar otros mecanismos de transferencia de calor. La nueva metodología se ha aplicado a un caso de estudio donde se disponía de un amplio registro de temperaturas de su hormigón. Se ha comprobado la calidad de las predicciones realizadas por los diversos modelos térmicos en el caso piloto. También se han comparado los resultados de los diversos modelos entre sí. Finalmente, se ha determinado las consecuencias de las predicciones de las temperaturas por algunos de los modelos térmicos sobre la respuesta estructural del caso de estudio. Los modelos térmicos se han empleado para caracterizar térmicamente las presas bóveda. Se ha estudiado el efecto de ciertas variables atmosféricas y determinados aspectos geométricos de las presas sobre su respuesta térmica. También se ha propuesto una metodología para evaluar la respuesta térmica y estructural de las infraestructuras frente a los posibles cambios meteorológicos inducidos por el cambio climático. La metodología se ha aplicado a un caso de estudio, una presa bóveda, y se ha obtenido su futura respuesta térmica y estructural frente a diversos escenarios climáticos. Frente a este posible cambio de las variables meteorológicas, se han detallado diversas medidas de adaptación y se ha propuesto una modificación de la normativa española de proyecto de presas en el punto acerca del cálculo de la distribución de temperaturas de diseño. Finalmente, se han extraído una serie de conclusiones y se han sugerido posibles futuras líneas de investigación para ampliar el conocimiento del fenómeno de la distribución de temperaturas en el interior de las presas y las consecuencias sobre su respuesta estructural. También se han propuesto futuras investigaciones para desarrollar nuevos procedimiento para definir las cargas térmicas de diseño, así como posibles medidas de adaptación frente al cambio climático. Thermal loads produced by external temperature variations may cause stresses in massive hyperstatic structures, such as arch dams. External temperature changes are pointed out as the second most major repairs in dams during operation. Moreover, cracking is caused by thermal loads in a quite number of cases. Dams are unique infrastructures given their dimensions, lifetime, spatial impacts and the risks involve by their presence. The risks are assessed by means of mathematical models which compute the behavior of the structure. The behavior has to be reproduced as reliable as possible. Moreover, since mean temperature on Earth is expected to increase, society has to know the structural behavior of sensitive structures to climate change. However, few studies have addressed the assessment of the thermal field in concrete dams. Thermal models are improved in this research. New heat transfer phenomena have been accounted for. Moreover, new and more efficient methodologies for computing other heat transfer phenomena have been proposed. The methodology has been applied to a case study where observations from thermometers embedded in the concrete were available. Recorded data were predicted by several thermal models and the quality of the predictions was assessed. Furthermore, predictions were compared between them. Finally, the consequences on the stress calculations were analyzed. Thermal models have been used to characterize arch dams from a thermal point of view. The effect of some meteorological and geometrical variables on the thermal response of the dam has been analyzed. Moreover, a methodology for assessing the impacts of global warming on the thermal and structural behavior of infrastructures has been proposed. The methodology was applied to a case study, an arch dam, and its thermal and structural response to several future climatic scenarios was computed. In addition, several adaptation strategies has been outlined and a new formulation for computing design thermal loads in concrete dams has been proposed. Finally, some conclusions have been reported and some future research works have been outlined. Future research works will increase the knowledge of the concrete thermal field and its consequences on the structural response of the infrastructures. Moreover, research works will develope a new procedure for computing the design thermal loads and will study some adaptation strategies against the climate change.

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In this thesis used four different methods in order to diagnose the precipitation extremes on Northeastern Brazil (NEB): Generalized Linear Model s via logistic regression and Poisson, extreme value theory analysis via generalized extre me value (GEV) and generalized Pareto (GPD) distributions and Vectorial Generalized Linea r Models via GEV (MVLG GEV). The logistic regression and Poisson models were used to identify the interactions between the precipitation extremes and other variables based on the odds ratios and relative risks. It was found that the outgoing longwave radiation was the indicator variable for the occurrence of extreme precipitation on eastern, northern and semi arid NEB, and the relative humidity was verified on southern NEB. The GEV and GPD distribut ions (based on the 95th percentile) showed that the location and scale parameters were presented the maximum on the eastern and northern coast NEB, the GEV verified a maximum core on western of Pernambuco influenced by weather systems and topography. The GEV and GPD shape parameter, for most regions the data fitted by Weibull negative an d Beta distributions (ξ < 0) , respectively. The levels and return periods of GEV (GPD) on north ern Maranhão (centerrn of Bahia) may occur at least an extreme precipitation event excee ding over of 160.9 mm /day (192.3 mm / day) on next 30 years. The MVLG GEV model found tha t the zonal and meridional wind components, evaporation and Atlantic and Pacific se a surface temperature boost the precipitation extremes. The GEV parameters show the following results: a) location ( ), the highest value was 88.26 ± 6.42 mm on northern Maran hão; b) scale ( σ ), most regions showed positive values, except on southern of Maranhão; an d c) shape ( ξ ), most of the selected regions were adjusted by the Weibull negative distr ibution ( ξ < 0 ). The southern Maranhão and southern Bahia have greater accuracy. The level period, it was estimated that the centern of Bahia may occur at least an extreme precipitatio n event equal to or exceeding over 571.2 mm/day on next 30 years.

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Estudiar los medios de comunicación significa estudiar al hombre, la sociedad en la que vive, su evolución y las perspectivas de desarrollo futuro. Después de haber puntualizado brevemente los avances tecnológicos salientes en la historia del hombre y de haber identificado las características más relevantes de las diversas redefiniciones antropológicas que siguieron a la introducción de algunos nuevos medios, nos detendremos principalmente en el estudio de las peculiaridades de los instrumentos de comunicación de masa más modernos, de la fotografía al cine, de la televisión a Internet. El objetivo principal de este aporte, lejos de querer proveer sistemas teóricos definitivos, es trazar un conjunto coherente de temáticas capaces de suscitar nuevas y proficuas cuestiones y de promover un debate abierto a los más diversos aportes, con particular atención a los avances de las comunicaciones telemáticas.

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Resumen: Luego de la crisis financiera global de 2008, el blindaje conceptual del paradigma neoclásico, edificado sobre un atractivo formalismo matemático, ha dejado entrever sus falencias. En ese contexto, este artículo plantea la necesidad de revisar sus fundamentos, en especial la concepción antropológica y la metodología que subyace detrás del modelo. El autor analiza al mainstream como un modelo reduccionista de la naturaleza humana, y postula la necesidad de modificar el rumbo de la ciencia económica hacia una dirección personalista, enfocada en el bienestar social de las personas, que considere la importancia de la moral en la toma de decisiones. Asimismo, el economista debería desarrollar su trabajo desde una perspectiva reflexiva y de diálogo con el resto de las ciencias sociales.