Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Estrategias de monitorización de CO2 y otros gases en los estudios de análogos naturales

La Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y la Università degli Studi di Firenze (UniFi), bajo la coordinación técnica de AMPHOS21, participan desde 2009 en el proyecto de investigación “Estrategias de Monitorización de CO2 y otros gases en el estudio de Análogos Naturales”, financiado por la Fundación Ciudad de la Energía (CIUDEN) en el marco del Proyecto Compostilla OXYCFB300 (http://www.compostillaproject.eu), del Programa “European Energy Program for Recovery - EEPR”. El objetivo principal del proyecto fue el desarrollo y puesta a punto de metodologías de monitorización superficiales para su aplicación en el seguimiento y control de los emplazamientos donde se realice el almacenamiento geológico de CO2, analizando técnicas que permitan detectar y cuantificar las posibles fugas de CO2 a la atmósfera. Los trabajos se realizaron tanto en análogos naturales (españoles e italianos) como en la Planta de Desarrollo Tecnológico de Almacenamiento de CO2 de Hontomín. Las técnicas analizadas se centran en la medición de gases y aguas superficiales (de escorrentía y manantiales). En cuanto a la medición de gases se analizó el flujo de CO2 que emana desde el suelo a la atmósfera y la aplicabilidad de trazadores naturales (como el radón) para la detección e identificación de las fugas de CO2. En cuanto al análisis químico de las aguas se analizaron los datos geoquímicos e isotópicos y los gases disueltos en las aguas de los alrededores de la PDT de Hontomín, con objeto de determinar qué parámetros son los más apropiados para la detección de una posible migración del CO2 inyectado, o de la salmuera, a los ambientes superficiales. Las medidas de flujo de CO2 se realizaron con la técnica de la cámara de acúmulo. A pesar de ser una técnica desarrollada y aplicada en diferentes ámbitos científicos se estimó necesario adaptar un protocolo de medida y de análisis de datos a las características específicas de los proyectos de captura y almacenamiento de CO2 (CAC). Donde los flujos de CO2 esperados son bajos y en caso de producirse una fuga habrá que detectar pequeñas variaciones en los valores flujo con un “ruido” en la señal alto, debido a actividad biológica en el suelo. La medida de flujo de CO2 mediante la técnica de la cámara de acúmulo se puede realizar sin limpiar la superficie donde se coloca la cámara o limpiando y esperando al reequilibrio del flujo después de la distorsión al sistema. Sin embargo, los resultados obtenidos después de limpiar y esperar muestran menor dispersión, lo que nos indica que este procedimiento es el mejor para la monitorización de los complejos de almacenamiento geológico de CO2. El protocolo de medida resultante, utilizado para la obtención de la línea base de flujo de CO2 en Hontomín, sigue los siguiente pasos: a) con una espátula se prepara el punto de medición limpiando y retirando el recubrimiento vegetal o la primera capa compacta de suelo, b) se espera un tiempo para la realización de la medida de flujo, facilitando el reequilibrio del flujo del gas tras la alteración provocada en el suelo y c) se realiza la medida de flujo de CO2. Una vez realizada la medición de flujo de CO2, y detectada si existen zonas de anomalías, se debe estimar la cantidad de CO2 que se está escapando a la atmósfera (emanación total), con el objetivo de cuantificar la posible fuga. Existen un amplio rango de metodologías para realizar dicha estimación, siendo necesario entender cuáles son las más apropiadas para obtener el valor más representativo del sistema. En esta tesis se comparan seis técnicas estadísticas: media aritmética, estimador insegado de la media (aplicando la función de Sichel), remuestreo con reemplazamiento (bootstrap), separación en diferentes poblaciones mediante métodos gráficos y métodos basados en criterios de máxima verosimilitud, y la simulación Gaussiana secuencial. Para este análisis se realizaron ocho campañas de muestreo, tanto en la Planta de Desarrollo Tecnológico de Hontomón como en análogos naturales (italianos y españoles). Los resultados muestran que la simulación Gaussiana secuencial suele ser el método más preciso para realizar el cálculo, sin embargo, existen ocasiones donde otros métodos son más apropiados. Como consecuencia, se desarrolla un procedimiento de actuación para seleccionar el método que proporcione el mejor estimador. Este procedimiento consiste, en primer lugar, en realizar un análisis variográfico. Si existe una autocorrelación entre los datos, modelizada mediante el variograma, la mejor técnica para calcular la emanación total y su intervalo de confianza es la simulación Gaussiana secuencial (sGs). Si los datos son independientes se debe comprobar la distribución muestral, aplicando la media aritmética o el estimador insesgado de la media (Sichel) para datos normales o lognormales respectivamente. Cuando los datos no son normales o corresponden a una mezcla de poblaciones la mejor técnica de estimación es la de remuestreo con reemplazamiento (bootstrap). Siguiendo este procedimiento el máximo valor del intervalo de confianza estuvo en el orden del ±20/25%, con la mayoría de valores comprendidos entre ±3,5% y ±8%. La identificación de las diferentes poblaciones muestrales en los datos de flujo de CO2 puede ayudar a interpretar los resultados obtenidos, toda vez que esta distribución se ve afectada por la presencia de varios procesos geoquímicos como, por ejemplo, una fuente geológica o biológica del CO2. Así pues, este análisis puede ser una herramienta útil en el programa de monitorización, donde el principal objetivo es demostrar que no hay fugas desde el reservorio a la atmósfera y, si ocurren, detectarlas y cuantificarlas. Los resultados obtenidos muestran que el mejor proceso para realizar la separación de poblaciones está basado en criterios de máxima verosimilitud. Los procedimientos gráficos, aunque existen pautas para realizarlos, tienen un cierto grado de subjetividad en la interpretación de manera que los resultados son menos reproducibles. Durante el desarrollo de la tesis se analizó, en análogos naturales, la relación existente entre el CO2 y los isótopos del radón (222Rn y 220Rn), detectándose en todas las zonas de emisión de CO2 una relación positiva entre los valores de concentración de 222Rn en aire del suelo y el flujo de CO2. Comparando la concentración de 220Rn con el flujo de CO2 la relación no es tan clara, mientras que en algunos casos aumenta en otros se detecta una disminución, hecho que parece estar relacionado con la profundidad de origen del radón. Estos resultados confirmarían la posible aplicación de los isótopos del radón como trazadores del origen de los gases y su aplicación en la detección de fugas. Con respecto a la determinación de la línea base de flujo CO2 en la PDT de Hontomín, se realizaron mediciones con la cámara de acúmulo en las proximidades de los sondeos petrolíferos, perforados en los ochenta y denominados H-1, H-2, H-3 y H-4, en la zona donde se instalarán el sondeo de inyección (H-I) y el de monitorización (H-A) y en las proximidades de la falla sur. Desde noviembre de 2009 a abril de 2011 se realizaron siete campañas de muestreo, adquiriéndose más de 4.000 registros de flujo de CO2 con los que se determinó la línea base y su variación estacional. Los valores obtenidos fueron bajos (valores medios entre 5 y 13 g•m-2•d-1), detectándose pocos valores anómalos, principalmente en las proximidades del sondeo H-2. Sin embargo, estos valores no se pudieron asociar a una fuente profunda del CO2 y seguramente estuvieran más relacionados con procesos biológicos, como la respiración del suelo. No se detectaron valores anómalos cerca del sistema de fracturación (falla Ubierna), toda vez que en esta zona los valores de flujo son tan bajos como en el resto de puntos de muestreo. En este sentido, los valores de flujo de CO2 aparentemente están controlados por la actividad biológica, corroborado al obtenerse los menores valores durante los meses de otoño-invierno e ir aumentando en los periodos cálidos. Se calcularon dos grupos de valores de referencia, el primer grupo (UCL50) es 5 g•m-2•d-1 en las zonas no aradas en los meses de otoño-invierno y 3,5 y 12 g•m-2•d-1 en primavera-verano para zonas aradas y no aradas, respectivamente. El segundo grupo (UCL99) corresponde a 26 g•m-2•d- 1 durante los meses de otoño-invierno en las zonas no aradas y 34 y 42 g•m-2•d-1 para los meses de primavera-verano en zonas aradas y no aradas, respectivamente. Flujos mayores a estos valores de referencia podrían ser indicativos de una posible fuga durante la inyección y posterior a la misma. Los primeros datos geoquímicos e isotópicos de las aguas superficiales (de escorrentía y de manantiales) en el área de Hontomín–Huermeces fueron analizados. Los datos sugieren que las aguas estudiadas están relacionadas con aguas meteóricas con un circuito hidrogeológico superficial, caracterizadas por valores de TDS relativamente bajos (menor a 800 mg/L) y una fácie hidrogeoquímica de Ca2+(Mg2+)-HCO3 −. Algunas aguas de manantiales se caracterizan por concentraciones elevadas de NO3 − (concentraciones de hasta 123 mg/l), lo que sugiere una contaminación antropogénica. Se obtuvieron concentraciones anómalas de of Cl−, SO4 2−, As, B y Ba en dos manantiales cercanos a los sondeos petrolíferos y en el rio Ubierna, estos componentes son probablemente indicadores de una posible mezcla entre los acuíferos profundos y superficiales. El estudio de los gases disueltos en las aguas también evidencia el circuito superficial de las aguas. Estando, por lo general, dominado por la componente atmosférica (N2, O2 y Ar). Sin embargo, en algunos casos el gas predominante fue el CO2 (con concentraciones que llegan al 63% v/v), aunque los valores isotópicos del carbono (<-17,7 ‰) muestran que lo más probable es que esté relacionado con un origen biológico. Los datos geoquímicos e isotópicos de las aguas superficiales obtenidos en la zona de Hontomín se pueden considerar como el valor de fondo con el que comparar durante la fase operacional, la clausura y posterior a la clausura. En este sentido, la composición de los elementos mayoritarios y traza, la composición isotópica del carbono del CO2 disuelto y del TDIC (Carbono inorgánico disuelto) y algunos elementos traza se pueden considerar como parámetros adecuados para detectar la migración del CO2 a los ambientes superficiales. ABSTRACT Since 2009, a group made up of Universidad Politécnica de Madrid (UPM; Spain) and Università degli Studi Firenze (UniFi; Italy) has been taking part in a joint project called “Strategies for Monitoring CO2 and other Gases in Natural analogues”. The group was coordinated by AMPHOS XXI, a private company established in Barcelona. The Project was financially supported by Fundación Ciudad de la Energía (CIUDEN; Spain) as a part of the EC-funded OXYCFB300 project (European Energy Program for Recovery -EEPR-; www.compostillaproject.eu). The main objectives of the project were aimed to develop and optimize analytical methodologies to be applied at the surface to Monitor and Verify the feasibility of geologically stored carbon dioxide. These techniques were oriented to detect and quantify possible CO2 leakages to the atmosphere. Several investigations were made in natural analogues from Spain and Italy and in the Tecnchnological Development Plant for CO2 injection al Hontomín (Burgos, Spain). The studying techniques were mainly focused on the measurements of diffuse soil gases and surface and shallow waters. The soil-gas measurements included the determination of CO2 flux and the application to natural trace gases (e.g. radon) that may help to detect any CO2 leakage. As far as the water chemistry is concerned, geochemical and isotopic data related to surface and spring waters and dissolved gases in the area of the PDT of Hontomín were analyzed to determine the most suitable parameters to trace the migration of the injected CO2 into the near-surface environments. The accumulation chamber method was used to measure the diffuse emission of CO2 at the soil-atmosphere interface. Although this technique has widely been applied in different scientific areas, it was considered of the utmost importance to adapt the optimum methodology for measuring the CO2 soil flux and estimating the total CO2 output to the specific features of the site where CO2 is to be stored shortly. During the pre-injection phase CO2 fluxes are expected to be relatively low where in the intra- and post-injection phases, if leakages are to be occurring, small variation in CO2 flux might be detected when the CO2 “noise” is overcoming the biological activity of the soil (soil respiration). CO2 flux measurements by the accumulation chamber method could be performed without vegetation clearance or after vegetation clearance. However, the results obtained after clearance show less dispersion and this suggests that this procedure appears to be more suitable for monitoring CO2 Storage sites. The measurement protocol, applied for the determination of the CO2 flux baseline at Hontomín, has included the following steps: a) cleaning and removal of both the vegetal cover and top 2 cm of soil, b) waiting to reduce flux perturbation due to the soil removal and c) measuring the CO2 flux. Once completing the CO2 flux measurements and detected whether there were anomalies zones, the total CO2 output was estimated to quantify the amount of CO2 released to the atmosphere in each of the studied areas. There is a wide range of methodologies for the estimation of the CO2 output, which were applied to understand which one was the most representative. In this study six statistical methods are presented: arithmetic mean, minimum variances unbiased estimator, bootstrap resample, partitioning of data into different populations with a graphical and a maximum likelihood procedures, and sequential Gaussian simulation. Eight campaigns were carried out in the Hontomín CO2 Storage Technology Development Plant and in natural CO2 analogues. The results show that sequential Gaussian simulation is the most accurate method to estimate the total CO2 output and the confidential interval. Nevertheless, a variety of statistic methods were also used. As a consequence, an application procedure for selecting the most realistic method was developed. The first step to estimate the total emanation rate was the variogram analysis. If the relation among the data can be explained with the variogram, the best technique to calculate the total CO2 output and its confidence interval is the sequential Gaussian simulation method (sGs). If the data are independent, their distribution is to be analyzed. For normal and log-normal distribution the proper methods are the arithmetic mean and minimum variances unbiased estimator, respectively. If the data are not normal (log-normal) or are a mixture of different populations the best approach is the bootstrap resampling. According to these steps, the maximum confidence interval was about ±20/25%, with most of values between ±3.5% and ±8%. Partitioning of CO2 flux data into different populations may help to interpret the data as their distribution can be affected by different geochemical processes, e.g. geological or biological sources of CO2. Consequently, it may be an important tool in a monitoring CCS program, where the main goal is to demonstrate that there are not leakages from the reservoir to the atmosphere and, if occurring, to be able to detect and quantify it. Results show that the partitioning of populations is better performed by maximum likelihood criteria, since graphical procedures have a degree of subjectivity in the interpretation and results may not be reproducible. The relationship between CO2 flux and radon isotopes (222Rn and 220Rn) was studied in natural analogues. In all emissions zones, a positive relation between 222Rn and CO2 was observed. However, the relationship between activity of 220Rn and CO2 flux is not clear. In some cases the 220Rn activity indeed increased with the CO2 flux in other measurements a decrease was recognized. We can speculate that this effect was possibly related to the route (deep or shallow) of the radon source. These results may confirm the possible use of the radon isotopes as tracers for the gas origin and their application in the detection of leakages. With respect to the CO2 flux baseline at the TDP of Hontomín, soil flux measurements in the vicinity of oil boreholes, drilled in the eighties and named H-1 to H-4, and injection and monitoring wells were performed using an accumulation chamber. Seven surveys were carried out from November 2009 to summer 2011. More than 4,000 measurements were used to determine the baseline flux of CO2 and its seasonal variations. The measured values were relatively low (from 5 to 13 g•m-2•day-1) and few outliers were identified, mainly located close to the H-2 oil well. Nevertheless, these values cannot be associated to a deep source of CO2, being more likely related to biological processes, i.e. soil respiration. No anomalies were recognized close to the deep fault system (Ubierna Fault) detected by geophysical investigations. There, the CO2 flux is indeed as low as other measurement stations. CO2 fluxes appear to be controlled by the biological activity since the lowest values were recorded during autumn-winter seasons and they tend to increase in warm periods. Two reference CO2 flux values (UCL50 of 5 g•m-2•d-1 for non-ploughed areas in autumn-winter seasons and 3.5 and 12 g•m-2•d-1 for in ploughed and non-ploughed areas, respectively, in spring-summer time, and UCL99 of 26 g•m-2•d-1 for autumn-winter in not-ploughed areas and 34 and 42 g•m-2•d-1 for spring-summer in ploughed and not-ploughed areas, respectively, were calculated. Fluxes higher than these reference values could be indicative of possible leakage during the operational and post-closure stages of the storage project. The first geochemical and isotopic data related to surface and spring waters and dissolved gases in the area of Hontomín–Huermeces (Burgos, Spain) are presented and discussed. The chemical and features of the spring waters suggest that they are related to a shallow hydrogeological system as the concentration of the Total Dissolved Solids approaches 800 mg/L with a Ca2+(Mg2+)-HCO3 − composition, similar to that of the surface waters. Some spring waters are characterized by relatively high concentrations of NO3 − (up to 123 mg/L), unequivocally suggesting an anthropogenic source. Anomalous concentrations of Cl−, SO4 2−, As, B and Ba were measured in two springs, discharging a few hundred meters from the oil wells, and in the Rio Ubierna. These contents are possibly indicative of mixing processes between deep and shallow aquifers. The chemistry of the dissolved gases also evidences the shallow circuits of the Hontomín– Huermeces, mainly characterized by an atmospheric source as highlighted by the contents of N2, O2, Ar and their relative ratios. Nevertheless, significant concentrations (up to 63% by vol.) of isotopically negative CO2 (<−17.7‰ V-PDB) were found in some water samples, likely related to a biogenic source. The geochemical and isotopic data of the surface and spring waters in the surroundings of Hontomín can be considered as background values when intra- and post-injection monitoring programs will be carried out. In this respect, main and minor solutes, the isotopic carbon of dissolved CO2 and TDIC (Total Dissolved Inorganic Carbon) and selected trace elements can be considered as useful parameters to trace the migration of the injected CO2 into near-surface environments.

Diseño de un modelo de sistema inteligente como soporte de decisión para la gestión empresarial en las Pymes

La tesis contiene un modelo dirigido a servir de soporte a la toma de decisiones para la mejora de la gestión empresarial en las pymes. Para la construcción del modelo, se dividió la gestión empresarial en doce (12) subsistemas de gestión, a saber: Gestión Estratégica, Mercadeo, Gestión Productiva, Recursos Humanos, Gestión Financiera, Logística, Mantenimiento, Gestión de la Calidad, Seguridad y Salud Laboral, Gestión de la Información y la Comunicación, Innovación y Gestión Ambiental. El enfoque teórico utilizado es que en cada uno de estos subsistemas está contenido el ciclo formado por los procesos Planificar/Hacer/Verificar/Actuar (PHVA); la hipótesis de partida es que existe una correlación positiva significativa entre los procesos o variables exógenas Planificar, Hacer, Verificar, Actuar y el proceso o variable endógena Gestión. Cualquier mejora que se introduzca en los procesos del ciclo tendrá un efecto positivo en la gestión y por ende, en los resultados de la organización. Para la determinación de los factores o ítems que conforman cada uno de los procesos del ciclo PHVA, se llevó a cabo una revisión del estado del arte para cada subsistema de gestión; posteriormente, los ítems seleccionados (335 en total) fueron validados por un equipo de expertos en el tema. Para recopilar los datos necesarios que soportan estadísticamente al modelo, se llevó a cabo un estudio empírico, mediante la aplicación de cuestionarios y entrevistas no estructuradas al personal perteneciente a un grupo de ciento veinticinco (125) pymes del sector industrial, en el Estado Bolívar, Venezuela. El estudio empírico, de tipo transversal, abarcó un período de tres años, en el cual se entrevistaron a 4.500 individuos; la información obtenida se utilizó además, para caracterizar la gestión de las pymes industriales. El análisis de datos comprendió el análisis descriptivo de los mismos, estimación de fiabilidad, análisis factorial exploratorio y confirmatorio, análisis de coeficientes de correlación y de regresión, a través del software SPSS v.20. Para examinar las relaciones causales entre los procesos P/H/V/A y cada uno de los subsistemas de gestión, se utilizó la técnica del análisis de senderos (path analysis), con el uso de AMOS v.20. Los resultados del análisis estadístico señalan que los procesos de ejecución y planificación (y por ende las variables que contienen) tienen el mayor impacto significativo sobre la gestión, respecto a los procesos de verificación y mejora continua, en el sector industrial estudiado. El prototipo de modelo de sistema inteligente diseñado cuenta con una base de conocimientos, construida a partir de la experiencia de los expertos y la revisión del estado del arte; una base de hechos representada por los resultados de la evaluación aplicada a cada empresa, y un motor de inferencia, el cual identifica las áreas de mejora y propone las soluciones para resolver los problemas de mayor impacto. El aporte de esta investigación puede ser valorado de dos maneras: desde el punto de vista empresarial, en el sentido de proveer a las pymes de una herramienta para evaluar y mejorar su gestión, y académico, al proporcionar una guía para comprender mejor la interrelación de las variables envueltas en los diversos procesos de gestión de una empresa.

1RM prediction: a data mining case study

In the last few years there has been a heightened interest in data treatment and analysis with the aim of discovering hidden knowledge and eliciting relationships and patterns within this data. Data mining techniques (also known as Knowledge Discovery in Databases) have been applied over a wide range of fields such as marketing, investment, fraud detection, manufacturing, telecommunications and health. In this study, well-known data mining techniques such as artificial neural networks (ANN), genetic programming (GP), forward selection linear regression (LR) and k-means clustering techniques, are proposed to the health and sports community in order to aid with resistance training prescription. Appropriate resistance training prescription is effective for developing fitness, health and for enhancing general quality of life. Resistance exercise intensity is commonly prescribed as a percent of the one repetition maximum. 1RM, dynamic muscular strength, one repetition maximum or one execution maximum, is operationally defined as the heaviest load that can be moved over a specific range of motion, one time and with correct performance. The safety of the 1RM assessment has been questioned as such an enormous effort may lead to muscular injury. Prediction equations could help to tackle the problem of predicting the 1RM from submaximal loads, in order to avoid or at least, reduce the associated risks. We built different models from data on 30 men who performed up to 5 sets to exhaustion at different percentages of the 1RM in the bench press action, until reaching their actual 1RM. Also, a comparison of different existing prediction equations is carried out. The LR model seems to outperform the ANN and GP models for the 1RM prediction in the range between 1 and 10 repetitions. At 75% of the 1RM some subjects (n = 5) could perform 13 repetitions with proper technique in the bench press action, whilst other subjects (n = 20) performed statistically significant (p < 0:05) more repetitions at 70% than at 75% of their actual 1RM in the bench press action. Rate of perceived exertion (RPE) seems not to be a good predictor for 1RM when all the sets are performed until exhaustion, as no significant differences (p < 0:05) were found in the RPE at 75%, 80% and 90% of the 1RM. Also, years of experience and weekly hours of strength training are better correlated to 1RM (p < 0:05) than body weight. O'Connor et al. 1RM prediction equation seems to arise from the data gathered and seems to be the most accurate 1RM prediction equation from those proposed in literature and used in this study. Epley's 1RM prediction equation is reproduced by means of data simulation from 1RM literature equations. Finally, future lines of research are proposed related to the problem of the 1RM prediction by means of genetic algorithms, neural networks and clustering techniques. RESUMEN En los últimos años ha habido un creciente interés en el tratamiento y análisis de datos con el propósito de descubrir relaciones, patrones y conocimiento oculto en los mismos. Las técnicas de data mining (también llamadas de \Descubrimiento de conocimiento en bases de datos\) se han aplicado consistentemente a lo gran de un gran espectro de áreas como el marketing, inversiones, detección de fraude, producción industrial, telecomunicaciones y salud. En este estudio, técnicas bien conocidas de data mining como las redes neuronales artificiales (ANN), programación genética (GP), regresión lineal con selección hacia adelante (LR) y la técnica de clustering k-means, se proponen a la comunidad del deporte y la salud con el objetivo de ayudar con la prescripción del entrenamiento de fuerza. Una apropiada prescripción de entrenamiento de fuerza es efectiva no solo para mejorar el estado de forma general, sino para mejorar la salud e incrementar la calidad de vida. La intensidad en un ejercicio de fuerza se prescribe generalmente como un porcentaje de la repetición máxima. 1RM, fuerza muscular dinámica, una repetición máxima o una ejecución máxima, se define operacionalmente como la carga máxima que puede ser movida en un rango de movimiento específico, una vez y con una técnica correcta. La seguridad de las pruebas de 1RM ha sido cuestionada debido a que el gran esfuerzo requerido para llevarlas a cabo puede derivar en serias lesiones musculares. Las ecuaciones predictivas pueden ayudar a atajar el problema de la predicción de la 1RM con cargas sub-máximas y son empleadas con el propósito de eliminar o al menos, reducir los riesgos asociados. En este estudio, se construyeron distintos modelos a partir de los datos recogidos de 30 hombres que realizaron hasta 5 series al fallo en el ejercicio press de banca a distintos porcentajes de la 1RM, hasta llegar a su 1RM real. También se muestra una comparación de algunas de las distintas ecuaciones de predicción propuestas con anterioridad. El modelo LR parece superar a los modelos ANN y GP para la predicción de la 1RM entre 1 y 10 repeticiones. Al 75% de la 1RM algunos sujetos (n = 5) pudieron realizar 13 repeticiones con una técnica apropiada en el ejercicio press de banca, mientras que otros (n = 20) realizaron significativamente (p < 0:05) más repeticiones al 70% que al 75% de su 1RM en el press de banca. El ínndice de esfuerzo percibido (RPE) parece no ser un buen predictor del 1RM cuando todas las series se realizan al fallo, puesto que no existen diferencias signifiativas (p < 0:05) en el RPE al 75%, 80% y el 90% de la 1RM. Además, los años de experiencia y las horas semanales dedicadas al entrenamiento de fuerza están más correlacionadas con la 1RM (p < 0:05) que el peso corporal. La ecuación de O'Connor et al. parece surgir de los datos recogidos y parece ser la ecuación de predicción de 1RM más precisa de aquellas propuestas en la literatura y empleadas en este estudio. La ecuación de predicción de la 1RM de Epley es reproducida mediante simulación de datos a partir de algunas ecuaciones de predicción de la 1RM propuestas con anterioridad. Finalmente, se proponen futuras líneas de investigación relacionadas con el problema de la predicción de la 1RM mediante algoritmos genéticos, redes neuronales y técnicas de clustering.

A visual framework to accelerate knowledge discovery based on dimensionality reduction minimizing degradation of quality

Tradicionalmente, el uso de técnicas de análisis de datos ha sido una de las principales vías para el descubrimiento de conocimiento oculto en grandes cantidades de datos, recopilados por expertos en diferentes dominios. Por otra parte, las técnicas de visualización también se han usado para mejorar y facilitar este proceso. Sin embargo, existen limitaciones serias en la obtención de conocimiento, ya que suele ser un proceso lento, tedioso y en muchas ocasiones infructífero, debido a la dificultad de las personas para comprender conjuntos de datos de grandes dimensiones. Otro gran inconveniente, pocas veces tenido en cuenta por los expertos que analizan grandes conjuntos de datos, es la degradación involuntaria a la que someten a los datos durante las tareas de análisis, previas a la obtención final de conclusiones. Por degradación quiere decirse que los datos pueden perder sus propiedades originales, y suele producirse por una reducción inapropiada de los datos, alterando así su naturaleza original y llevando en muchos casos a interpretaciones y conclusiones erróneas que podrían tener serias implicaciones. Además, este hecho adquiere una importancia trascendental cuando los datos pertenecen al dominio médico o biológico, y la vida de diferentes personas depende de esta toma final de decisiones, en algunas ocasiones llevada a cabo de forma inapropiada. Ésta es la motivación de la presente tesis, la cual propone un nuevo framework visual, llamado MedVir, que combina la potencia de técnicas avanzadas de visualización y minería de datos para tratar de dar solución a estos grandes inconvenientes existentes en el proceso de descubrimiento de información válida. El objetivo principal es hacer más fácil, comprensible, intuitivo y rápido el proceso de adquisición de conocimiento al que se enfrentan los expertos cuando trabajan con grandes conjuntos de datos en diferentes dominios. Para ello, en primer lugar, se lleva a cabo una fuerte disminución en el tamaño de los datos con el objetivo de facilitar al experto su manejo, y a la vez preservando intactas, en la medida de lo posible, sus propiedades originales. Después, se hace uso de efectivas técnicas de visualización para representar los datos obtenidos, permitiendo al experto interactuar de forma sencilla e intuitiva con los datos, llevar a cabo diferentes tareas de análisis de datos y así estimular visualmente su capacidad de comprensión. De este modo, el objetivo subyacente se basa en abstraer al experto, en la medida de lo posible, de la complejidad de sus datos originales para presentarle una versión más comprensible, que facilite y acelere la tarea final de descubrimiento de conocimiento. MedVir se ha aplicado satisfactoriamente, entre otros, al campo de la magnetoencefalografía (MEG), que consiste en la predicción en la rehabilitación de lesiones cerebrales traumáticas (Traumatic Brain Injury (TBI) rehabilitation prediction). Los resultados obtenidos demuestran la efectividad del framework a la hora de acelerar y facilitar el proceso de descubrimiento de conocimiento sobre conjuntos de datos reales. ABSTRACT Traditionally, the use of data analysis techniques has been one of the main ways of discovering knowledge hidden in large amounts of data, collected by experts in different domains. Moreover, visualization techniques have also been used to enhance and facilitate this process. However, there are serious limitations in the process of knowledge acquisition, as it is often a slow, tedious and many times fruitless process, due to the difficulty for human beings to understand large datasets. Another major drawback, rarely considered by experts that analyze large datasets, is the involuntary degradation to which they subject the data during analysis tasks, prior to obtaining the final conclusions. Degradation means that data can lose part of their original properties, and it is usually caused by improper data reduction, thereby altering their original nature and often leading to erroneous interpretations and conclusions that could have serious implications. Furthermore, this fact gains a trascendental importance when the data belong to medical or biological domain, and the lives of people depends on the final decision-making, which is sometimes conducted improperly. This is the motivation of this thesis, which proposes a new visual framework, called MedVir, which combines the power of advanced visualization techniques and data mining to try to solve these major problems existing in the process of discovery of valid information. Thus, the main objective is to facilitate and to make more understandable, intuitive and fast the process of knowledge acquisition that experts face when working with large datasets in different domains. To achieve this, first, a strong reduction in the size of the data is carried out in order to make the management of the data easier to the expert, while preserving intact, as far as possible, the original properties of the data. Then, effective visualization techniques are used to represent the obtained data, allowing the expert to interact easily and intuitively with the data, to carry out different data analysis tasks, and so visually stimulating their comprehension capacity. Therefore, the underlying objective is based on abstracting the expert, as far as possible, from the complexity of the original data to present him a more understandable version, thus facilitating and accelerating the task of knowledge discovery. MedVir has been succesfully applied to, among others, the field of magnetoencephalography (MEG), which consists in predicting the rehabilitation of Traumatic Brain Injury (TBI). The results obtained successfully demonstrate the effectiveness of the framework to accelerate and facilitate the process of knowledge discovery on real world datasets.

Implications of agricultural production, policy and land use changes on water resource assessment

Una gestión más eficiente y equitativa del agua a escala de cuenca no se puede centrar exclusivamente en el recurso hídrico en sí, sino también en otras políticas y disciplinas científicas. Existe un consenso creciente de que, además de la consideración de las cambiantes condiciones climáticas, es necesaria una integración de ámbitos de investigación tales como la agronomía, planificación del territorio y ciencias políticas y económicas a fin de satisfacer de manera sostenible las demandas de agua por parte de la sociedad y del medio natural. La Política Agrícola Común (PAC) es el principal motor de cambio en las tendencias de paisajes rurales y sistemas agrícolas, pero el deterioro del medio ambiente es ahora una de las principales preocupaciones. Uno de los cambios más relevantes se ha producido con la expansión e intensificación del olivar en España, principalmente con nuevas zonas de regadío o la conversión de olivares de secano a sistemas en regadío. Por otra parte, el cambio de las condiciones climáticas podría ejercer un papel importante en las tendencias negativas de las aportaciones a los ríos, pero no queda claro el papel que podrían estar jugando los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal sobre las tendencias negativas de caudal observadas. Esta tesis tiene como objetivo mejorar el conocimiento de los efectos de la producción agrícola, política agraria y cambios de uso de suelo y cobertura vegetal sobre las condiciones de calidad del agua, respuesta hidrológica y apropiación del agua por parte de la sociedad. En primer lugar, el estudio determina las tendencias existentes de nitratos y sólidos en suspensión en las aguas superficiales de la cuenca del río Guadalquivir durante el periodo de 1998 a 2009. Desde una perspectiva de política agraria, la investigación trata de evaluar mediante un análisis de datos de panel las principales variables, incluyendo la reforma de la PAC de 2003, que están teniendo una influencia en ambos indicadores de calidad. En segundo lugar, la apropiación del agua y el nivel de contaminación por nitratos debido a la producción del aceite de oliva en España se determinan con una evaluación de la huella hídrica (HH), teniendo en cuenta una variabilidad espacial y temporal a largo de las provincias españolas y entre 1997 y 2008. Por último, la tesis analiza los efectos de los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal sobre las tendencias negativas observadas en la zona alta del Turia, cabecera de la cuenca del río Júcar, durante el periodo 1973-2008 mediante una modelización ecohidrológica. En la cuenca del Guadalquivir cerca del 20% de las estaciones de monitoreo muestran tendencias significativas, lineales o cuadráticas, para cada indicador de calidad de agua. La mayoría de las tendencias significativas en nitratos están aumentando, y la mayoría de tendencias cuadráticas muestran un patrón en forma de U. Los modelos de regresión de datos de panel muestran que las variables más importantes que empeoran ambos indicadores de calidad del agua son la intensificación de biomasa y las exportaciones de ambos indicadores de calidad procedentes de aguas arriba. En regiones en las que el abandono agrícola y/o desintensificación han tenido lugar han mejorado las condiciones de calidad del agua. Para los nitratos, el desacoplamiento de las subvenciones a la agricultura y la reducción de la cuantía de las subvenciones a tierras de regadío subyacen en la reducción observada de la concentración de nitratos. Las medidas de modernización de regadíos y el establecimiento de zonas vulnerables a nitratos reducen la concentración en subcuencas que muestran una tendencia creciente de nitratos. Sin embargo, el efecto de las exportaciones de nitratos procedente de aguas arriba, la intensificación de la biomasa y los precios de los cultivos presentan un mayor peso, explicando la tendencia creciente observada de nitratos. Para los sólidos en suspensión, no queda de forma evidente si el proceso de desacoplamiento ha influido negativa o positivamente. Sin embargo, los mayores valores de las ayudas agrarias aún ligadas a la producción, en particular en zonas de regadío, conllevan un aumento de las tasas de erosión. Aunque la cuenca del Guadalquivir ha aumentado la producción agrícola y la eficiencia del uso del agua, el problema de las altas tasas de erosión aún no ha sido mitigado adecuadamente. El estudio de la huella hídrica (HH) revela que en 1 L de aceite de oliva español más del 99,5% de la HH está relacionado con la producción de la aceituna, mientras que menos del 0,5% se debe a otros componentes, es decir, a la botella, tapón y etiqueta. Durante el período estudiado, la HH verde en secano y en regadío representa alrededor del 72% y 12%, respectivamente, del total de la HH. Las HHs azul y gris representan 6% y 10%, respectivamente. La producción de aceitunas se concentra en regiones con una HH menor por unidad de producto. La producción de aceite de oliva ha aumentado su productividad del agua durante 1997-2008, incentivado por los crecientes precios del aceite, como también lo ha hecho la cantidad de exportaciones de agua virtual. De hecho, las mayores zonas productoras presentan una eficiencia alta del uso y de productividad del agua, así como un menor potencial de contaminación por nitratos. Pero en estas zonas se ve a la vez reflejado un aumento de presión sobre los recursos hídricos locales. El aumento de extracciones de agua subterránea relacionadas con las exportaciones de aceite de oliva podría añadir una mayor presión a la ya estresada cuenca del Guadalquivir, mostrando la necesidad de equilibrar las fuerzas del mercado con los recursos locales disponibles. Los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal juegan un papel importante en el balance del agua de la cuenca alta del Turia, pero no son el principal motor que sustenta la reducción observada de caudal. El aumento de la temperatura es el principal factor que explica las mayores tasas de evapotranspiración y la reducción de caudales. Sin embargo, los cambios de uso de suelo y el cambio climático han tenido un efecto compensatorio en la respuesta hidrológica. Por un lado, el caudal se ha visto afectado negativamente por el aumento de la temperatura, mientras que los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal han compensado positivamente con una reducción de las tasas de evapotranspiración, gracias a los procesos de disminución de la densidad de matorral y de degradación forestal. El estudio proporciona una visión que fortalece la interdisciplinariedad entre la planificación hidrológica y territorial, destacando la necesidad de incluir las implicaciones de los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal en futuros planes hidrológicos. Estos hallazgos son valiosos para la gestión de la cuenca del río Turia, y el enfoque empleado es útil para la determinación del peso de los cambios de uso de suelo y cobertura vegetal en la respuesta hidrológica en otras regiones. ABSTRACT Achieving a more efficient and equitable water management at catchment scale does not only rely on the water resource itself, but also on other policies and scientific knowledge. There is a growing consensus that, in addition to consideration of changing climate conditions, integration with research areas such as agronomy, land use planning and economics and political science is required to meet sustainably the societal and environmental water demands. The Common Agricultural Policy (CAP) is a main driver for trends in rural landscapes and agricultural systems, but environmental deterioration is now a principal concern. One of the most relevant changes has occurred with the expansion and intensification of olive orchards in Spain, taking place mainly with new irrigated areas or with the conversion from rainfed to irrigated systems. Moreover, changing climate conditions might exert a major role on water yield trends, but it remains unclear the role that ongoing land use and land cover changes (LULCC) might have on observed river flow trends. This thesis aims to improve the understanding of the effects of agricultural production, policies and LULCC on water quality conditions, hydrological response and human water appropriation. Firstly, the study determines the existing trends for nitrates and suspended solids in the Guadalquivir river basin’s surface waters (south Spain) during the period from 1998 to 2009. From a policy perspective, the research tries to assess with panel data analysis the main drivers, including the 2003 CAP reform, which are having an influence on both water quality indicators. Secondly, water appropriation and nitrate pollution level originating from the production of olive oil in Spain is determined with a water footprint (WF) assessment, considering a spatial temporal variability across the Spanish provinces and from 1997 to 2008 years. Finally, the thesis analyzes the effects of the LULCC on the observed negative trends over the period 1973-2008 in the Upper Turia basin, headwaters of the Júcar river demarcation (east Spain), with ecohydrological modeling. In the Guadalquivir river basin about 20% of monitoring stations show significant trends, linear or quadratic, for each water quality indicator. Most significant trends of nitrates are augmenting than decreasing, and most significant quadratic terms of both indicators exhibit U-shaped patterns. The panel data models show that the most important drivers that are worsening nitrates and suspended solids in the basin are biomass intensification and exports of both water quality indicators from upland regions. In regions that agricultural abandonment and/or de-intensification have taken place the water quality conditions have improved. For nitrates, the decoupling of agricultural subsidies and the reduction of the amount of subsidies to irrigated land underlie the observed reduction of nitrates concentration. Measures of irrigation modernization and establishment of vulnerable zones to nitrates ameliorate the concentration of nitrates in subbasins showing an increasing trend. However, the effect of nitrates load from upland areas, intensification of biomass and crop prices present a greater weight leading to the final increasing trend in this subbasins group, where annual crops dominate. For suspended solids, there is no clear evidence that decoupling process have influenced negatively or positively. Nevertheless, greater values of subsidies still linked to production, particularly in irrigated regions, lead to increasing erosion rates. Although agricultural production has augmented in the basin and water efficiency in the agricultural sector has improved, the issue of high erosion rates has not yet been properly faced. The water footprint (WF) assessment reveals that for 1 L Spanish olive oil more than 99.5% of the WF is related to the olive fruit production, whereas less than 0.5% is due to other components i.e. bottle, cap and label. Over the studied period, the green WF in rainfed and irrigated systems represents about 72% and 12%, respectively, of the total WF. Blue and grey WFs represent 6% and 10%, respectively. The olive production is concentrated in regions with the smallest WF per unit of product. The olive oil production has increased its apparent water productivity from 1997 to 2008 incentivized by growing trade prices, but also did the amount of virtual water exports. In fact, the largest producing areas present high water use efficiency per product and apparent water productivity as well as less nitrates pollution potential, but this enhances the pressure on the available water resources. Increasing groundwater abstractions related to olive oil exports may add further pressure to the already stressed Guadalquivir basin. This shows the need to balance the market forces with the available local resources. Concerning the effects of LULCC on the Upper Turia basin’s streamflow, LULCC play a significant role on the water balance, but it is not the main driver underpinning the observed reduction on Turia's streamflow. Increasing mean temperature is the main factor supporting larger evapotranspiration rates and streamflow reduction. In fact, LULCC and climate change have had an offsetting effect on the streamflow generation during the study period. While streamflow has been negatively affected by increasing temperature, ongoing LULCC have positively compensated with reduced evapotranspiration rates, thanks to mainly shrubland clearing and forest degradation processes. The research provides insight for strengthening the interdisciplinarity between hydrological and spatial planning, highlighting the need to include the implications of LULCC in future hydrological plans. These findings are valuable for the management of the Turia river basin, as well as a useful approach for the determination of the weight of LULCC on the hydrological response in other regions.

Drivers in adopting adaptation strategies to face increased water scarcity in agriculture. A case study in Doñana (Spain) and Makueni (Kenya)

La agricultura es uno de los sectores más afectados por el cambio climático. A pesar de haber demostrado a lo largo de la historia una gran capacidad para adaptarse a nuevas situaciones, hoy en día la agricultura se enfrenta a nuevos retos tales como satisfacer un elevado crecimiento en la demanda de alimentos, desarrollar una agricultura sostenible con el medio ambiente y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. El potencial de adaptación debe ser definido en un contexto que incluya el comportamiento humano, ya que éste juega un papel decisivo en la implementación final de las medidas. Por este motivo, y para desarrollar correctamente políticas que busquen influir en el comportamiento de los agricultores para fomentar la adaptación a estas nuevas condiciones, es necesario entender previamente los procesos de toma de decisiones a nivel individual o de explotación, así como los efectos de los factores que determinan las barreras o motivaciones de la implementación de medidas. Esta Tesis doctoral trata de profundizar en el análisis de factores que influyen en la toma de decisiones de los agricultores para adoptar estrategias de adaptación al cambio climático. Este trabajo revisa la literatura actual y desarrolla un marco metodológico a nivel local y regional. Dos casos de estudio a nivel local (Doñana, España y Makueni, Kenia) han sido llevados a cabo con el fin de explorar el comportamiento de los agricultores hacia la adaptación. Estos casos de estudio representan regiones con notables diferencias en climatología, impactos del cambio climático, barreras para la adaptación y niveles de desarrollo e influencia de las instituciones públicas y privadas en la agricultura. Mientras el caso de estudio de Doñana representa un ejemplo de problemas asociados al uso y escasez del agua donde se espera que se agraven en el futuro, el caso de estudio de Makueni ejemplifica una zona fuertemente amenazada por las predicciones de cambio climático, donde adicionalmente la falta de infraestructura y la tecnología juegan un papel crucial para la implementación de la adaptación. El caso de estudio a nivel regional trata de generalizar en África el comportamiento de los agricultores sobre la implementación de medidas. El marco metodológico que se ha seguido en este trabajo abarca una amplia gama de enfoques y métodos para la recolección y análisis de datos. Los métodos utilizados para la toma de datos incluyen la implementación de encuestas, entrevistas, talleres con grupos de interés, grupos focales de discusión, revisión de estudios previos y bases de datos públicas. Los métodos analíticos incluyen métodos estadísticos, análisis multi‐criterio para la toma de decisiones, modelos de optimización de uso del suelo y un índice compuesto calculado a través de indicadores. Los métodos estadísticos se han utilizado con el fin de evaluar la influencia de los factores socio‐económicos y psicológicos sobre la adopción de medidas de adaptación. Dentro de estos métodos se incluyen regresiones logísticas, análisis de componentes principales y modelos de ecuaciones estructurales. Mientras que el análisis multi‐criterio se ha utilizado con el fin de evaluar las opciones de adaptación de acuerdo a las opiniones de las diferentes partes interesadas, el modelo de optimización ha tenido como fin analizar la combinación óptima de medidas de adaptación. El índice compuesto se ha utilizado para evaluar a nivel regional la implementación de medidas de adaptación en África. En general, los resultados del estudio ponen de relieve la gran importancia de considerar diferentes escalas espaciales a la hora de evaluar la implementación de medidas de adaptación al cambio climático. El comportamiento de los agricultores es diferente entre lugares considerados a una escala local relativamente pequeña, por lo que la generalización de los patrones del comportamiento a escalas regionales o globales resulta relativamente compleja. Los resultados obtenidos han permitido identificar factores determinantes tanto socioeconómicos como psicológicos y calcular su efecto sobre la adopción de medidas de adaptación. Además han proporcionado una mejor comprensión del distinto papel que desempeñan los cinco tipos de capital (natural, físico, financiero, social y humano) en la implementación de estrategias de adaptación. Con este trabajo se proporciona información de gran interés en los procesos de desarrollo de políticas destinadas a mejorar el apoyo de la sociedad a tomar medidas contra el cambio climático. Por último, en el análisis a nivel regional se desarrolla un índice compuesto que muestra la probabilidad de adoptar medidas de adaptación en las regiones de África y se analizan las causas que determinan dicha probabilidad de adopción de medidas. ABSTRACT Agriculture is and will continue to be one of the sectors most affected by climate change. Despite having demonstrated throughout history a great ability to adapt, agriculture today faces new challenges such as meeting growing food demands, developing sustainable agriculture and reducing greenhouse gas emissions. Adaptation policies planned on global, regional or local scales are ultimately implemented in decision‐making processes at the farm or individual level so adaptation potentials have to be set within the context of individual behaviour and regional institutions. Policy instruments can play a formative role in the adoption of such policies by addressing incentives/disincentives that influence farmer’s behaviour. Hence understanding farm‐level decision‐making processes and the influence of determinants of adoption is crucial when designing policies aimed at fostering adoption. This thesis seeks to analyse the factors that influence decision‐making by farmers in relation to the uptake of adaptation options. This work reviews the current knowledge and develops a methodological framework at local and regional level. Whilst the case studies at the local level are conducted with the purpose of exploring farmer’s behaviour towards adaptation the case study at the regional level attempts to up‐scale and generalise theory on adoption of farmlevel adaptation options. The two case studies at the local level (Doñana, Spain and Makueni, Kenya) encompass areas with different; climates, impacts of climate change, adaptation constraints and limits, levels of development, institutional support for agriculture and influence from public and private institutions. Whilst the Doñana Case Study represents an area plagued with water‐usage issues, set to be aggravated further by climate change, Makueni Case study exemplifies an area decidedly threatened by climate change where a lack of infrastructure and technology plays a crucial role in the uptake of adaptation options. The proposed framework is based on a wide range of approaches for collecting and analysing data. The approaches used for data collection include the implementation of surveys, interviews, stakeholder workshops, focus group discussions, a review of previous case studies, and public databases. The analytical methods include statistical approaches, multi criteria analysis for decision‐making, land use optimisation models, and a composite index based on public databases. Statistical approaches are used to assess the influence of socio‐economic and psychological factors on the adoption or support for adaptation measures. The statistical approaches used are logistic regressions, principal component analysis and structural equation modelling. Whilst a multi criteria analysis approach is used to evaluate adaptation options according to the different perspectives of stakeholders, the optimisation model analyses the optimal combination of adaptation options. The composite index is developed to assess adoption of adaptation measures in Africa. Overall, the results of the study highlight the importance of considering various scales when assessing adoption of adaptation measures to climate change. As farmer’s behaviour varies at a local scale there is elevated complexity when generalising behavioural patterns for farmers at regional or global scales. The results identify and estimate the effect of most relevant socioeconomic and psychological factors that influence adoption of adaptation measures to climate change. They also provide a better understanding of the role of the five types of capital (natural, physical, financial, social, and human) on the uptake of farm‐level adaptation options. These assessments of determinants help to explain adoption of climate change measures and provide helpful information in order to design polices aimed at enhancing societal support for adaptation policies. Finally the analysis at the regional level develops a composite index which suggests the likelihood of the regions in Africa to adopt farm‐level adaptation measures and analyses the main causes of this likelihood of adoption.

Crowdsourcing de información geográfica: proyectos Open Source y desarrollo de una plataforma móvil para mantenimiento de infraestructura urbana.

El presente trabajo se centra en la investigación del modelo de crowdsourcing y su relación con la Información Geográfica Voluntaria y otras actividades participativas para la creación de conocimiento geográfico de forma colaborativa. Primero se expone una introducción al concepto y distintos ámbitos de aplicación y uso en la adquisición,visualización y análisis de datos geográficos, presentándose las herramientas, tecnologías web y móviles que han hecho posible su implementación. Después se hace una breve revisión de algunas plataformas de código abierto que faciliten la creación de contenido geolocalizado por el usuario y proporcionen funcionalidades para el análisis básico y manipulación de información mediante la implementación de estrategias de crowdsourcing. En los apartados siguientes, se hace un breve análisis de requisitos para el caso de uso específico de una aplicación móvil de crowdsourcing para el mantenimiento urbano, sirviendo este, como base en el desarrollo de una plataforma Web-móvil que facilite la gestión de este tipo de infraestructura. El diseño de la plataforma propuesta permite consultar y actualizar información por medio de etiquetas NFC (Near Field Communications o comunicación de campo cercano) utilizadas en el mobiliario urbano inventariado y empleando dispositivos inteligentes habilitados con la misma tecnología y conexión a Internet, para dar seguimiento y reportar el estado de la infraestructura. También, es posible generar reportes geolocalizados sobre problemas en instalaciones urbanas no inventariadas, así como crear eventos geolocalizados que convoquen a tareas participativas para la mejora de la ciudad. Además, integra entradas de conversación de redes sociales para contribuir a la participación activa de los ciudadanos en la vigilancia y mantenimiento urbano. Por último, el trabajo presenta algunas conclusiones y líneas futuras.

Monitorización y optimización de terapias de tele-neurorrehabilitación cognitiva

El Daño Cerebral Adquirido (DCA) se define como una lesión cerebral que ocurre después del nacimiento y que no guarda relación con defectos congénitos o enfermedades degenerativas. En el cerebro, se llevan a cabo las funciones mentales superiores como la atención, la memoria, las funciones ejecutivas y el lenguaje, consideradas pre-requisitos básicos de la inteligencia. Sea cual sea su causa, todo daño cerebral puede afectar a una o varias de estas funciones, de ahí la gravedad del problema. A pesar de los avances en nuevas técnicas de intervención precoz y el desarrollo de los cuidados intensivos, las afectaciones cerebrales aún no tienen tratamiento ni quirúrgico ni farmacológico que permita una restitución de las funciones perdidas. Los tratamientos de neurorrehabilitación cognitiva y funcional pretenden, por tanto, la minimización o compensación de las alteraciones ocasionadas por una lesión en el sistema nervioso. En concreto, la rehabilitación cognitiva se define como el proceso en el que personas que han sufrido un daño cerebral trabajan de manera conjunta con profesionales de la salud para remediar o aliviar los déficits cognitivos surgidos como consecuencia de un episodio neurológico. Esto se consigue gracias a la naturaleza plástica del sistema nervioso, donde el cerebro es capaz de reconfigurar sus conexiones neuronales, tanto creando nuevas como modificando las ya existentes. Durante los últimos años hemos visto una transformación de la sociedad, en lo que se ha denominado "sociedad de la información", cuyo pilar básico son las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC). La aplicación de estas tecnologías en medicina ha revolucionado la manera en que se proveen los servicios sanitarios. Así, donde tecnología y medicina se mezclan, la telerrehabilitación se define como la rehabilitación a distancia, ayudando a extender los servicios de rehabilitación más allá de los centros hospitalarios, rompiendo las barreras geográficas, mejorando la eficiencia de los procesos y monitorizando en todo momento el estado y evolución del paciente. En este contexto, el objetivo general de la presente tesis es mejorar la rehabilitación neuropsicológica de pacientes que sufren alteraciones cognitivas, mediante el diseño, desarrollo y validación de un sistema de telemedicina que incorpora las TIC para avanzar hacia un nuevo paradigma personalizado, ubicuo y ecológico. Para conseguirlo, se han definido los siguientes objetivos específicos: • Analizar y modelar un sistema de telerrehabilitación, mediante la definición de objetivos y requisitos de usuario para diseñar las diferentes funcionalidades necesarias. • Definir una arquitectura de telerrehabilitación escalable para la prestación de diferentes servicios que agrupe las funcionalidades necesarias en módulos. • Diseñar y desarrollar la plataforma de telerrehabilitación, incluida la interfaz de usuario, creando diferentes roles de usuario con sus propias funcionalidades. • Desarrollar de un módulo de análisis de datos para extraer conocimiento basado en los resultados históricos de las sesiones de rehabilitación almacenadas en el sistema. • Evaluación de los resultados obtenidos por los pacientes después del programa de rehabilitación, obteniendo conclusiones sobre los beneficios del servicio implementado. • Evaluación técnica de la plataforma de telerrehabilitación, así como su usabilidad y la relación coste/beneficio. • Integración de un dispositivo de eye-tracking que permita la monitorización de la atención visual mientras los pacientes ejecutan tareas de neurorrehabilitación. •Diseño y desarrollo de un entorno de monitorización que permita obtener patrones de atención visual. Como resumen de los resultados obtenidos, se ha desarrollado y validado técnicamente la plataforma de telerrehabilitación cognitiva, demostrando la mejora en la eficiencia de los procesos, sin que esto resulte en una reducción de la eficacia del tratamiento. Además, se ha llevado a cabo una evaluación de la usabilidad del sistema, con muy buenos resultados. Respecto al módulo de análisis de datos, se ha diseñado y desarrollado un algoritmo que configura y planifica sesiones de rehabilitación para los pacientes, de manera automática, teniendo en cuenta las características específicas de cada paciente. Este algoritmo se ha denominado Intelligent Therapy Assistant (ITA). Los resultados obtenidos por el asistente muestran una mejora tanto en la eficiencia como en la eficacia de los procesos, comparado los resultados obtenidos con los de la planificación manual llevada a cabo por los terapeutas. Por último, se ha integrado con éxito el dispositivo de eye-tracking en la plataforma de telerrehabilitación, llevando a cabo una prueba con pacientes y sujetos control que ha demostrado la viabilidad técnica de la solución, así como la existencia de diferencias en los patrones de atención visual en pacientes con daño cerebral. ABSTRACT Acquired Brain Injury (ABI) is defined as brain damage that suddenly and unexpectedly appears in people’s life, being the main cause of disability in developed countries. The brain is responsible of the higher cognitive functions such as attention, memory, executive functions or language, which are considered basic requirements of the intelligence. Whatever its cause is, every ABI may affects one or several functions, highlighting the severity of the problem. New techniques of early intervention and the development of intensive ABI care have noticeably improved the survival rate. However, despite these advances, brain injuries still have no surgical or pharmacological treatment to re-establish lost functions. Cognitive rehabilitation is defined as a process whereby people with brain injury work together with health service professionals and others to remediate or alleviate cognitive deficits arising from a neurological insult. This is achieved by taking advantage of the plastic nature of the nervous system, where the brain can reconfigure its connections, both creating new ones, and modifying the previously existing. Neuro-rehabilitation aims to optimize the plastic nature by inducing a reorganization of the neural network, based on specific experiences. Personalized interventions from individual impairment profile will be necessary to optimize the remaining resources by potentiating adaptive responses and inhibiting maladaptive changes. In the last years, some applications and software programs have been developed to train or stimulate cognitive functions of different neuropsychological disorders, such as ABI, Alzheimer, psychiatric disorders, attention deficit or hyperactivity disorder (ADHD). The application of technologies into medicine has changed the paradigm. Telemedicine allows improving the quality of clinical services, providing better access to them and helping to break geographical barriers. Moreover, one of the main advantages of telemedicine is the possibility to extend the therapeutic processes beyond the hospital (e.g. patient's home). As a consequence, a reduction of unnecessary costs and a better costs/benefits ratio are achieved, making possible a more efficient use of the available resources In this context, the main objective of this work is to improve neuro-rehabilitation of patients suffering cognitive deficits, by designing, developing and validating a telemedicine system that incorporates ICTs to change this paradigm, making it more personalized, ubiquitous and ecologic. The following specific objectives have been defined: • To analyse and model a tele-rehabilitation system, defining objectives and user requirements to design the different needed functionalities. • To define a scalable tele-rehabilitation architecture to offer different services grouping functionalities into modules. • To design and develop the tele-rehabilitation platform, including the graphic user interface, creating different user roles and permissions. • To develop a data analysis module to extract knowledge based on the historic results from the rehabilitation sessions stored in the system. • To evaluate the obtained results by patients after the rehabilitation program, arising conclusions about the benefits of the implemented service. • To technically evaluate the tele-rehabilitation platform, and its usability and the costs/benefit ratio. • To integrate an eye-tracking device allowing the monitoring of the visual attention while patients execute rehabilitation tasks. •To design and develop a monitoring environment that allows to obtain visual attention patterns. Summarizing the obtained results, the cognitive tele-rehabilitation platform has been developed and evaluated technically, demonstrating the improvements on the efficiency without worsening the efficacy of the process. Besides, a usability evaluation has been carried out, with very good results. Regarding the data analysis module, an algorithm has been designed and developed to automatically select and configure rehabilitation sessions, taking into account the specific characteristics of each patient. This algorithm is called Intelligent Therapy Assistant (ITA). The obtained results show an improvement both in the efficiency and the efficacy of the process, comparing the results obtained by patients when they receive treatments scheduled manually by therapists. Finally, an eye-tracking device has been integrated in the tele-rehabilitation platform, carrying out a study with patients and control subjects demonstrating the technical viability of the developed monitoring environment. First results also show that there are differences between the visual attention patterns between ABI patients and control subjects.

Termoquímica de las calderas domésticas de condensación: un caso de aprendizaje contextualizado por indagación dirigida

Se proponen cuestiones para que los alumnos indaguen sobre aspectos relacionados con las calderas de conden· sación, que producen agua líquida en vez de vapor. Los objetivos son los siguientes: favorecer el aprendizaje de conceptos (termoquímica, combustión, gas natural, etc.); promover la motivación de alumnos y profesores; fomentar enfoques ciencia?tecnología?sociedad, y colaborar en la formación de competencias (indagación, reso· lución de problemas, análisis de datos, trabajo en equipo, etc.). Se promueve el pensamiento crítico y la forma· ción en «química del consumidor», tratando aspectos como los motivos de la ayuda pública para la instalación de estas calderas y el empleo de la factura del gas como fuente de información

Estudio acústico y electroacústico de la sala 5 de los cines Kinépolis de Madrid

En el proyecto se realiza el estudio del comportamiento acústico y electroacústico de la sala 5 de los cines Kinépolis de Madrid. El objetivo es determinar las características acústicas de la sala mediante la realización de las medidas in-situ para después analizar y simular la misma con EASE4.4, realizar una sonorización apropiada para reproducción de cine, valorar la sala actual y proponer algunas mejoras. El desarrollo del proyecto se ha dividido en tres partes. En primer lugar, se realizan las medidas espaciales y acústicas in-situ con el programa de toma de medidas Dirac 5.5. En este paso, se obtienen las medidas reales (usadas en la simulación 3D posterior) y los dos parámetros acústicos importantes inherentes a la sala, el tiempo de reverberación y el ruido de fondo. Además, se estudia el conexionado de altavoces y de los equipos instalados en sala. En segundo lugar, se hace la simulación de la sala, para ello se realiza su diseño con el programa de simulación acústica EASE 4.4, con el que se ajustan las condiciones de campo a las existentes en Kinépolis, asegurando que el comportamiento acústico de la sala simulada sea similar al real. También se distribuirá el sistema electroacústico con la descripción del conexionado y la configuración de los altavoces. En la simulación, durante el estudio acústico, además de desarrollar el dimensionado del recinto, se ajustan los materiales de tal manera que el tiempo de reverberación sea el de la sala de estudio considerando también el ruido de fondo. En cuanto al estudio electroacústico, se distribuyen los altavoces en las posiciones medidas in-situ de la instalación y se detalla su conexionado. De esta manera, se realizan los cálculos para ajustar sus respuestas para proporcionar un recubrimiento sonoro uniforme y el efecto precedencia desde la zona frontal al oyente deseado. Finalmente, y a partir de los datos obtenidos en la simulación, se hace una valoración a través de diversos criterios de inteligibilidad, se extraen las conclusiones del estudio y se proponen una serie de mejoras en la sala real para obtener unas prestaciones sonoras óptimas. Se consigue con el proyecto, tras el aprendizaje de las herramientas específicas utilizadas, la recopilación de documentación y el análisis de datos de la sala, aplicar los conceptos teóricos de manera práctica a un caso real. ABSTRACT. During the project is carried out the acoustic and electroacoustic study of the room cinema 5 of the Kinépolis group in Madrid. The objective is to determine the acoustic characteristics of the room by performing the in-situ measurements in order to analyze and simulate it with the software EASE 4.4 making an appropriate sound for movie playback, assess the current room, and propose some improvements. Development of the project is composed of three parts. First, the performing of the spatial and acoustic in-situ measurements with the program Dirac 5.5. On this step, the real measures are obtained (that will be used on the next 3D simulation) and the two important parameters inherent to the room, the reverberation time and the noise level. In addition, the speaker connections and the installations of the cinema’s equipment are studied. Secondly, the simulation of the room cinema is performed. This simulation is done with the acoustic simulation program EASE 4.4 in which its field conditions conform to the conditions of Kinépolis, ensuring that the acoustic behavior of the simulated room is similar to the real room. Also, the electroacustic system is distributed with the wiring and the speaker setup. During the acoustic study of the simulation, in addition to do the dimensions of the cinema room, the materials are adjusted in order to synchronize reverberation time to that of the real room. The noise level is taking in account too. For the electroacustic studio, the speakers will be distributed in the positions measured in-situ to do the installation and its detailed connection. By this way, the calculations are done to adjust to the responses in a way to give a sound uniform coating with the precedence effect desired on the front area of the listeners. Lastly, and from the data obtained in the simulation, an assessment is done through the various criteria of intelligibility, conclusions are drawn from the study and a number of improvements are proposed in the actual room for obtain optimal sound benefits. With this project is achieved, after gain learning of the specific tolls used, the documentation collected and the data analysis of the room, to apply theoretical concepts in a practical way for a real case.

Caracterización Avanzada de Tanques de Fermentación de Café medinate una Red Multidistribuida de Sensores RFID

Las hortalizas mínimamente procesadas (MP) son productos frescos, higienizados, que sufren alteraciones físicas durante el proceso de elaboración que afectan a su metabolismo, determinando incrementos en la tasa respiratoria y producción de etileno. Los daños que se originan por las operaciones físicas, vuelven a estos productos más susceptibles a la colonización de microorganismos, inducen procesos de cicatrización de heridas y afectan su calidad organoléptica y funcional. Por ello en estos productos es especialmente crítico el aseguramiento de las condiciones de refrigeración desde el productor hasta el consumidor. En este estudio se presenta el análisis de las temperaturas registradas en Santiago (Chile) durante la cadena de producción y distribución de lechugas baby leaf MP tipo Salanova®, monitorizadas mediante sensores de temperatura y humedad relativa (I-Buttons®) y tarjetas RFID con sensor de temperatura (TurboTag®), colocados en el interior de las bolsas de lechuga y en el exterior de las cajas de agrupación. El objetivo del presente trabajo es generar información sobre el historial térmico de estos productos desde la huerta a la nevera del consumidor, así como optimizar los protocolos de colocación de dispositivos y sistematizar procedimientos de análisis de datos espacio-temporales. Con los datos registrados, se simuló la cadena de producción, distribución y venta, realizando un seguimiento de la calidad comercial del producto, evaluándose la tasa respiratoria y las características sensoriales sin degustación. Se observó que no solo se producen saltos térmicos discretos, sino que las lechugas estuvieron durante gran parte de su vida útil en condiciones sub-óptimas de temperatura, comprometiéndose su calidad sensorial.

Transformada Wavelet Compleja de Doble Árbol (DT-CWT) y su aplicación en Teledetección. Nuevos modelos y aplicaciones

La teledetección o percepción remota (remote sensing) es la ciencia que abarca la obtención de información (espectral, espacial, temporal) sobre un objeto, área o fenómeno a través del análisis de datos adquiridos por un dispositivo que no está en contacto con el elemento estudiado. Los datos obtenidos a partir de la teledetección para la observación de la superficie terrestre comúnmente son imágenes, que se caracterizan por contar con un sinnúmero de aplicaciones que están en continua evolución, por lo cual para solventar los constantes requerimientos de nuevas aplicaciones a menudo se proponen nuevos algoritmos que mejoran o facilitan algún proceso en particular. Para el desarrollo de dichos algoritmos, es preciso hacer uso de métodos matemáticos que permitan la manipulación de la información con algún fin específico. Dentro de estos métodos, el análisis multi-resolución se caracteriza por permitir analizar una señal en diferentes escalas, lo que facilita trabajar con datos que puedan tener resoluciones diferentes, tal es el caso de las imágenes obtenidas mediante teledetección. Una de las alternativas para la implementación de análisis multi-resolución es la Transformada Wavelet Compleja de Doble Árbol (DT-CWT). Esta transformada se implementa a partir de dos filtros reales y se caracteriza por presentar invariancia a traslaciones, precio a pagar por su característica de no ser críticamente muestreada. A partir de las características de la DT-CWT se propone su uso en el diseño de algoritmos de procesamiento de imagen, particularmente imágenes de teledetección. Estos nuevos algoritmos de procesamiento digital de imágenes de teledetección corresponden particularmente a fusión y detección de cambios. En este contexto esta tesis presenta tres algoritmos principales aplicados a fusión, evaluación de fusión y detección de cambios en imágenes. Para el caso de fusión de imágenes, se presenta un esquema general que puede ser utilizado con cualquier algoritmo de análisis multi-resolución; este algoritmo parte de la implementación mediante DT-CWT para luego extenderlo a un método alternativo, el filtro bilateral. En cualquiera de los dos casos la metodología implica que la inyección de componentes pueda realizarse mediante diferentes alternativas. En el caso del algoritmo de evaluación de fusión se presenta un nuevo esquema que hace uso de procesos de clasificación, lo que permite evaluar los resultados del proceso de fusión de forma individual para cada tipo de cobertura de uso de suelo que se defina en el proceso de evaluación. Esta metodología permite complementar los procesos de evaluación tradicionales y puede facilitar el análisis del impacto de la fusión sobre determinadas clases de suelo. Finalmente, los algoritmos de detección de cambios propuestos abarcan dos enfoques. El primero está orientado a la obtención de mapas de sequía en datos multi-temporales a partir de índices espectrales. El segundo enfoque propone la utilización de un índice global de calidad espectral como filtro espacial. La utilización de dicho filtro facilita la comparación espectral global entre dos imágenes, esto unido a la utilización de umbrales, conlleva a la obtención de imágenes diferencia que contienen la información de cambio. ABSTRACT Remote sensing is a science relates to information gathering (spectral, spatial, temporal) about an object, area or phenomenon, through the analysis of data acquired by a device that is not in contact with the studied item. In general, data obtained from remote sensing to observe the earth’s surface are images, which are characterized by having a number of applications that are constantly evolving. Therefore, to solve the constant requirements of applications, new algorithms are proposed to improve or facilitate a particular process. With the purpose of developing these algorithms, each application needs mathematical methods, such as the multiresolution analysis which allows to analyze a signal at different scales. One of the options is the Dual Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT) which is implemented from two real filters and is characterized by invariance to translations. Among the advantages of this transform is its successful application in image fusion and change detection areas. In this regard, this thesis presents three algorithms applied to image fusion, assessment for image fusion and change detection in multitemporal images. For image fusion, it is presented a general outline that can be used with any multiresolution analysis technique; this algorithm is proposed at first with DT-CWT and then extends to an alternative method, the bilateral filter. In either case the method involves injection of components by various means. For fusion assessment, the proposal is focused on a scheme that uses classification processes, which allows evaluating merger results individually for each type of land use coverage that is defined in evaluation process. This methodology allows complementing traditional assessment processes and can facilitate impact analysis of the merger on certain kinds of soil. Finally, two approaches of change detection algorithms are included. The first is aimed at obtaining drought maps in multitemporal data from spectral indices. The second one takes a global index of spectral quality as a spatial filter. The use of this filter facilitates global spectral comparison between two images and by means of thresholding, allows imaging containing change information.

Diseño y aplicación de un programa integral de intervención psicológica en un equipo de futbol profesional

El desarrollo de la psicología del deporte y su inserción en el fútbol, requiere de un trabajo exhaustivo y riguroso en los aspectos principales de su intervención. El psicólogo deportivo aplicado al fútbol profesional debe poner en marcha muchos modelos óptimos de trabajo, que en la práctica diaria debe modificar para buscar soluciones óptimas a cada situación que se le presenta. La finalidad de esta investigación fue diseñar y aplicar un programa integral de intervención psicológica en un equipo de fútbol profesional, desde la práctica profesional de un psicólogo deportivo. Para lograr este fin, se ha utilizado la metodología cualitativa. Para la recogida de datos se ha hecho uso de la observación, la entrevista, los test y las notas de campo. Para el análisis de datos se ha utilizado tanto el análisis cualitativo como el análisis cuantitativo. Participaron los 41 futbolistas profesionales que conformaron la primera plantilla de la A.D. Alcorcón, equipo que participó en la 2ª División “A” de la Liga Profesional de Fútbol de España en las temporadas 2010-2011, 2011-2012 y 2012-2013, con edades comprendidas entre 22 y 33 años (M=28.45; DT=2.91), 20 y 34 años (M=28.57; DT=3.41) y 21 y 36 años (M=27.29; DT= 4.55) respectivamente. También participaron: 7 integrantes del cuerpo técnico, 6 integrantes cuerpo médico y 18 integrantes de los “otros factores” (director deportivo, secretario técnico, directivos, trabajadores, etc.). Los resultados mostraron que el establecimiento de metas, el liderazgo y la cohesión entre los integrantes de la plantilla son aspectos fundamentales a tener en cuenta cuando se trabaja en un equipo de fútbol profesional. Asimismo, existen diferencias significativas (p<.01) de las expectativas de éxito en relación al rendimiento y los estados de ánimo no son predictores de rendimiento del equipo. Se concluye, que este modo de trabajar (con todos los miembros implicados en el equipo), puede aportar elementos de intervención importantes, los cuáles pueden ayudar a la búsqueda de un mejor rendimiento del equipo y que lleve a la obtención de óptimos resultados, en esta actividad tan compleja como es el fútbol. ABSTRACT The development of sport psychology and its insertion in football, requires a thorough and rigorous work on major aspects of their intervention. The sports psychologist applied to professional football should launch many optimal working models in daily practice must be modified to find optimal solutions to every situation that is presented. The purpose of this research was to design and implement a comprehensive program of psychological intervention in a professional football team from the professional practice of a sports psychologist. To this end, we used qualitative methodology. For data collection was done using observation, interviews, tests and field notes. For data analysis has been used both qualitative analysis and quantitative analysis. Participants included 41 professional players who formed the first group of the A.D. Alcorcon, a team that participated in the 2nd Division "A" Professional Football League of Spain in 2010-2011, 2011-2012 and 2012- 2013 seasons, aged between 22 and 33 years (M = 28.45, SD = 2.91), 20 and 34 years (M = 28.57, SD = 3.41) and 21 and 36 years (M = 27.29, SD = 4.55) respectively. Also participating: seven members of the coaching staff, 6 medical staff members and 18 members of the "other factors" (sport director, technical secretary, managers, workers, etc.). The results showed that goal setting, leadership and cohesion among members of the workforce are key aspects to consider when working on a professional football team. Furthermore, significant differences (p <.01) expectations regarding the performance success and the moods are not predictors of performance. It is concluded, that this way of working (with all members involved in the team) can contribute important elements of intervention, which can help the search for a better performance of the team and that leads to the obtaining of optimal results, in this activity as complex as it is football.

La coordinación motriz en la Adolescencia y su relación con el IMC, hábitos de práctica y motivación en E.F: Estudio transversal y longitudinal

En las últimas décadas, ha aumentado el interés de la investigación sobre el desarrollo de la coordinación motriz en la adolescencia por ser una etapa sensible, crítica y crucial para la adquisición de hábitos y conductas saludables de vida. Estos estudios han mostrado que la adquisición de unos niveles óptimos de coordinación y competencia motriz van a ser determinantes para el bienestar del adolescente y van a estar relacionados e influidos por otras dimensiones del desarrollo de la persona. Recientes investigaciones han sacado a la luz datos alarmantes sobre el aumento de problemas de coordinación motriz en la población infantil y adolescente (Cantell, Smyth y Ahonen, 1994; Gómez, 2004; Ruiz, Graupera, Gutiérrez y Miyahara, 2003; Sudgen y Chambers, 2005) donde abrocharse los botones de una camisa o correr de forma armónica puede ser todo un mundo lleno de dificultades y consecuencias sobre otras dimensiones del desarrollo (Ramón-Otero y Ruiz, 2015). Estos problemas han sido tratados por investigadores como una “dificultad oculta” (Gómez, Ruiz y Mata, 2006), cuya manifestación está presente en las actividades de la vida cotidiana, en contextos deportivos, en juegos y/o en la clase de Educación Física (Ruiz, 2004). La preocupación por estas dificultades se ha extendido a nivel internacional, creando todo un campo de investigación que estudia el diagnóstico de éstos problemas, conocido bajo las siglas DCD (Developmental Coordination Disorder). El presente estudio se centra en la etapa adolescente, periodo de transición entre la etapa infantil y adulta, caracterizada por numerosos cambios biológicos, cognitivos y socioemocionales (Santrock, 2005), que van a determinar la adaptación con el entorno (Gallahue, Ozmun y Goodway, 2011; Gómez, Ruiz, y Mata, 2006). El propósito principal del estudio es analizar el desarrollo de la coordinación motriz en la etapa adolescente investigando las diferencias de género y de edad en relación con variables psicosociales, los hábitos de práctica y las variables antropométricas. El diseño de la investigación se estructura en dos estudios. El primero de ellos, de carácter transversal, analizó una muestra representativa de 1.966 adolescentes de 1º a 4º de la ESO. El segundo, de naturaleza longitudinal, utilizó un grupo de 89 adolescentes del estudio transversal los cuales fueron estudiados durante 4 años, desde los 12 a los 15 años. Los mismos instrumentos fueron utilizados en ambos estudios: el Test Sportcomp para la evaluación de la coordinación motriz, el test AMPET4 para valorar la motivación de logro para el aprendizaje en Educación Física, el inventario HBSC para conocer los hábitos saludables sobre la práctica de actividad física y, por ultimo, se utilizó un estadiómetro para obtener el peso y la altura y así calcular el índice de masa corporal (IMC). La toma de datos del Estudio Transversal se realizó en 2 cursos académicos (2011/12 - 2012/13), en la cual se requirieron 3 sesiones coincidiendo con la clase de Educación Física. En la primera sesión, se evaluó la coordinación motriz. En la segunda se aplicaron los cuestionarios (AMPET4 y HBSC) y, en la última sesión se midió el peso y la altura en un espacio reservado al estadiómetro. El análisis de datos fue descriptivo y diferencial de cada una de las variables estudiadas: motoras, psicosociales, de hábitos de práctica de actividad física y antropométricas. Asimismo, se llevaron a cabo pruebas de análisis univariante y multivariante, calculando el valor-p y las pruebas de efecto. Respecto al Estudio Longitudinal, la toma de datos se llevó cabo durante 4 años desde el 2011 al 2014. La evaluación de la coordinación motriz se realizó en cada uno de los 4 años. Sin embargo, los 2 cuestionarios y las medidas antropométricas fueron evaluadas en el primer y cuarto año. Los análisis de datos fueron descriptivos y comparativos entre las variables analizadas. En el caso de la coordinación motriz, se realizaron las pruebas de medidas repetidas y, en el caso de las demás variables analizadas, se realizaron Prueba T para muestras relacionadas. Los resultados globales mostraron que el índice motor en el Estudio Transversal fue progresivo en el conjunto de chicos. Sin embargo, en las chicas, el rendimiento se estabiliza a partir de los 13 años. En el caso del Estudio Longitudinal, este índice se estabiliza en los 3 primeros años y a la edad de los 14, es cuando comienzan a acusarse las diferencias de género. En el caso de los hombres el rendimiento mejora y, por el contrario, en las mujeres empeora. En el Estudio Transversal, el análisis de varianza mostraron diferencias en función de la edad [F(7, 1958) = 220.70, p < .001; η2 = .101], del género [F(7, 1958) = 29.76, p < .001; η2 = .044], así como en la interacción entre ambos [F(7, 1958)= 11.90, p < .001; η2 = .018]. Únicamente aparecieron diferencias significativas con la edad en todos los grupos de hombres, excepto entre 14 y 15 años. En el Longitudinal, los contrastes multivariados mostraron que no hubo diferencias sgnificativas en el tiempo [F(3,85) = .05, p = .987, η2= .002] mostrando un nivel de coordinación estable a lo largo de los años, aunque existieron diferencias entre chicos y chicas [F(3,85) = 4.64 p = .005] con un tamaño de efecto destacable (η2 = .141). En cuanto a la motivación de logro para prender en Educación Física, en ambos estudios, los chicos fueron los que obtuvieron puntuaciones más elevadas en todas las dimensiones positivas del test (compromiso de aprendizaje, competencia autopercibida y comparada). Sin embargo, en la dimensión negativa del test, la referida a la ansiedad y al agobio ante el fracaso, fueron las chicas las que puntuaron más alto. En el Estudio Transversal, los resultados mostraron diferencias significativas en todas las dimensiones del AMPET4 en función del nivel de coordinación motriz: compromiso con el aprendizaje [F(2, 1644) = 8.66, p < .001; η2 = .010], competencia autopercibida [F(2, 1644) = 50.94, p < .001; η2 = .048], competencia comparada [F(2, 1644) = 41.56, p < .001, η2 = .020] y ansiedad [F(2, 1644) = 16.67, p < .001, η2 = .058]. En este sentido, los grupos de mejor nivel de coordinación motriz, fueron los que mayor puntuación obtuvieron en las dimensiones positivas y los que menor, en la negativa. En el Estudio Longitudinal, también se encontraron diferencias entre el primer y cuarto año de estudio en todas las dimensiones, excepto en competencia motriz autopercibida. Estas diferencias se tradujeron en una disminución en las 3 variables significativas del primer al cuarto año. Respecto al inventario HBSC, en el Estudio Longitudinal, la prueba T mostró únicamente la existencia de diferencias significativas entre el primer y cuarto año en 2 de los 11 ítems: percepción de la forma física (p = .006) y percepción de la salud (p = .047), los cuales disminuyeron en el intervalo de tiempo del estudio. En el Transversal, las diferencias se observaron en función del género (p < .001) y de la edad (p < .001). Asimismo, se mostraron diferencias significativas en todos los ítems respecto al nivel de coordinación motriz, excepto en 2 de ellos: frecuencia tiempo libre con los amigos fuera del colegio (p = .580) y facilidad para hacer amigos en el centro escolar (p = .098). Por último, en las variables antropométricas, los resultados del Estudio Transversal y Longitudinal coinciden tanto en la estatura como en el peso, apuntando, que en ambos estudios, se produce un aumento progresivo tanto en chicos como en chicas a medida que se avanza en edad. Concretamente en el Transversal, estas diferencias en la edad se encuentran en todos los grupos en ambos géneros, excepto en el conjunto de chicas entre los 14 y los 15 años. Asimismo, ambos estudios coincidieron en que tanto las ganancias en cm y kg, como las puntuaciones medias, fueron mayores en los chicos que en las chicas. Respecto al IMC, los 2 estudios coincidieron en que la evolución es paralela, y tal y como apuntan los resultados del Transversal, no se encontraron diferencias ni en la edad (p = 792) ni en el género (p = 284). No obstante, el Longitudinal apuntó únicamente diferencias significativas entre el primer y cuarto año en el conjunto de los hombres [t(41) = -4.01, p < .001]. Finalmente, y en relación con los niveles de coordinación motriz, hubo diferencias significativas en relación con el IMC (p = .012), mostrando como el grupo de peso normal coincide con puntuaciones óptimas de coordinación motriz. A modo de conclusiones, el presente estudio revela cómo la adquisición de un nivel de coordinación óptimo va a ser fundamental para el desarrollo psicosocial, para el desarrollo de hábitos saludables de práctica y para mantener un IMC dentro de la normalidad para el género y la edad. De esta manera, el desarrollo de la coordinación motriz será un aspecto fundamental para lograr un estado de bienestar físico y mental, y unos hábitos favorables para la práctica de actividad física. ABSTRACT In the past couple of decades, adolescence stage in motor coordination gained significant interest in research especially due to its sensitive and critical importance to achieving a healthy life style. These studies observed how to acquire optimum levels of coordination and motor competence, which proved crucial to the quality of the adolescent stage in addition to being influenced by other dimensions of development for each individual. Recent research shed light to an alarming set of data, which showed increased motor coordination problems in children and adolescents (Cantell, Smyth & Ahonen, 1994; Gómez, 2004; Ruiz, Graupera, Gutierrez & Miyahara, 2003; Sugden & Chambers, 2005). For instance, even to the extent that buttoning a shirt or running in a harmonic form can lead to a whole set of consequences and difficulties on the development stage. Researchers have addressed such problems in various studies such as “dificultad oculta” (Gomez, Ruiz & Mata, 2006), which literally translates as “hidden trouble”. The studies are evidently present in the activities of daily life, sporting contexts, games and/or Physical Education (Ruiz, 2004). Concern about these difficulties spread internationally, creating a whole framework research studying the diagnosis of these problems, known under the acronym DCD (Developmental Coordination Disorder). The study focuses on the adolescent stage, transition period between childhood and adulthood characterized by numerous biological, cognitive and socio-emotional changes (Santrock, 2005), which interestingly determines an individual´s adaptation to the environment (Gallahue, Ozmun & Goodway, 2011; Gomez, Ruiz & Mata, 2006). The main purpose of the study is to analyse the development of motor coordination in the adolescent stage investigating gender differences and age in relation to psychological variables, physical activity habits and anthropometric variables. The research design is structured in two studies. The first (transversal nature), analyses a representative sample of 1,966 adolescents from 1st to 4th of Secondary Education School. The second (longitudinal nature) used a group of 89 teenagers from cross-sectional study, which were studied for four years, from 12 to 15 years. The same instruments were used in both studies, namely; “Sportcomp Test” used to evaluate of motor coordination; “AMPET4 Test” which assesses the motivational achievement of learning Physical Education; “HBSC Inventory” to find out the healthy habits gained from physical activities; And finally a “stadiometer” was used to obtain the weight and height and thus calculate the body mass index (BMI). The data collection of the cross-sectional Study was conducted in two academic years (2011/12 - 2012/13), in which 3 sessions coinciding with the Physical Education level are required. In the first session, motor coordination was evaluated; questionnaires were applied in the second session (AMPET4 and HBSC); and in the last session the weight and height were measured in a reserved space for the “stadiometer”. Notably, data analysis was descriptive and differential in each of the variable studies: motor, psychological, practical and anthropometric habits of physical activity. Thus the tests were conducted in a univariate and multivariate analysis, calculating the p-value and effect tests. Regarding the Longitudinal Study, data collection was carried out during four years from 2011 to 2014 inclusively. The assessment of motor coordination was performed on each of the four years, however, the 2 questionnaires and anthropometric measures were evaluated in the first and fourth year. Data analyses were also descriptive and comparative among the variables that were put to the test. In the case of motor coordination tests, they were done on repeated measures, whilst, in the case of other variables analysed, they were accomplished through T Tests under comparable samples. The overall results showed that the engine Motor Index in Study 1 was progressive in all male gender studies, however in the females the performance remained constant after reaching 13 years of age. For the Longitudinal Study, this index is stabilized in the first 3 years and at the age of 14 is when the gender differences take place. In the case of males, the performance improves, however, in females worsens. The cross-sectional Study, analysis of variance showed differences in terms of age [F(7, 1958) = 220.70, p < .001; η2 = .101], gender [F(7, 1958) = 29.76, p <.001; η2 = .044], as well as their interaction [F(7, 1958) = 11.90, p <.001; η2 = .018]. They only show significant differences in respect to age in the male set sample, in all groups except between 14 and 15 years old. In the Longitudinal, the multivariate contrasts showed no significant differences in time [F(3,85) = 0.05, p = 0.987, η2 = 0.002] showing a stable level of coordination over the years, but if there were differences between both genders [F(3,85) = 4.64, p = .005] it took place with a noteworthy effect size (η2 = .141). In regards, to the Motivational Achievement for learning Physical Education, in both studies the male sample administered obtained higher scores on all the positive dimensions of the test (commitment to learning, self-assessed competence, and comparable competence). However, on the negative assessment side, namely, anxiety and fear of failure, the female sample scored higher than the male one. In Study 1, the multivariate analysis showed significant differences between the psychosocial dimensions and levels of motor coordination with moderate to significant effect [Lambada de Wilks = .931, F(8, 3282) = 14.99; p = <0.001; η2 = .035]. By the same token, the groups with the best level of motor coordination were the highest scoring ones in the positive dimensions, whilst the lower performing ones, performed better in the negative dimension. In the longitudinal study, there is also differences were also found between the first and fourth years of study in all dimensions, except in self-perceived motor competition. These differences resulted in a significant decrease in the 3 variables from first to fourth year. Regarding, the “HBSC Inventory”, the T test in the longitudinal study showed uniquely the existence of significant differences between the first and fourth year in 2 of the 11 items: perception of physical fitness (p = .006) and perceived health (p = 047), which diminished in the interval time of the study. In the Cross-sectional study, the se differences were also observed in gender (p < .001) and age (p < .001). Similarly, they showed significant differences in all items in respect to the motor coordination level, except in 2 of them; frequency of free time with friends outside of school (p = .580) and the ease to make friends at the educational centre (p = 098). And last but not least, the anthropometric variables, both the results of the Transversal and Longitudinal Study matched both height and weight, pointing out that in both studies a gradual increase in both genders, as they grow older. Notably in the Cross-sectional, these differences in age are found in all groups in both genders, except for the set of girls between 14 and 15 years. Thus both studies concluded that both gains in cm and kg and the mean scores were higher amongst males compared to females. Regarding BMI, the 2 studies concluded that the evolution is parallel, and as pointed cross-sectional study there isn’t differences found in age (p = 792) or in gender (p = 284). However, the Longitudinal study uniquely shows significant difference between the first and fourth year for male set sample [t (41) = -4.01, p < .001]. Finally, in relation to levels of motor coordination, there were significant differences in relation to BMI (p = .012), showing how the “normal weight group” matches the optimal scores of motor coordination. In conclusion, this study reveals how the acquisition of an optimal level of coordination is vital for psychological development, to develop and practice healthy habits, and to maintain a BMI within the normal range for age and gender. Therefore, the development of motor coordination is fundamental to achieving a state of physical and mental wellbeing, and preferable habits to pursuing physical activity.