Aplicaciones de interés forestal de las imágenes obtenidas con el sensor Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR)

Las aplicaciones de la teledetección al seguimiento de lo que ocurre en la superficie terrestre se han ido multiplicando y afinando con el lanzamiento de nuevos sensores por parte de las diferentes agencias espaciales. La necesidad de tener información actualizada cada poco tiempo y espacialmente homogénea, ha provocado el desarrollo de nuevos programas como el Earth Observing System (EOS) de la National Aeronautics and Space Administration (NASA). Uno de los sensores que incorpora el buque insignia de ese programa, el satélite TERRA, es el Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR), diseñado para capturar información multiangular de la superficie terrestre. Ya desde los años 1970, se conocía que la reflectancia de las diversas ocupaciones y usos del suelo variaba en función del ángulo de observación y de iluminación, es decir, que eran anisotrópicas. Tal variación estaba además relacionada con la estructura tridimensional de tales ocupaciones, por lo que se podía aprovechar tal relación para obtener información de esa estructura, más allá de la que pudiera proporcionar la información meramente espectral. El sensor MISR incorpora 9 cámaras a diferentes ángulos para capturar 9 imágenes casi simultáneas del mismo punto, lo que permite estimar con relativa fiabilidad la respuesta anisotrópica de la superficie terrestre. Varios trabajos han demostrado que se pueden estimar variables relacionadas con la estructura de la vegetación con la información que proporciona MISR. En esta Tesis se ha realizado una primera aplicación a la Península Ibérica, para comprobar su utilidad a la hora de estimar variables de interés forestal. En un primer paso se ha analizado la variabilidad temporal que se produce en los datos, debido a los cambios en la geometría de captación, es decir, debido a la posición relativa de sensores y fuente de iluminación, que en este caso es el Sol. Se ha comprobado cómo la anisotropía es mayor desde finales de otoño hasta principios de primavera debido a que la posición del Sol es más cercana al plano de los sensores. También se ha comprobado que los valores máximo y mínimo se van desplazando temporalmente entre el centro y el extremo angular. En la caracterización multiangular de ocupaciones del suelo de CORINE Land Cover que se ha realizado, se puede observar cómo la forma predominante en las imágenes con el Sol más alto es convexa con un máximo en la cámara más cercana a la fuente de iluminación. Sin embargo, cuando el Sol se encuentra mucho más bajo, ese máximo es muy externo. Por otra parte, los datos obtenidos en verano son mucho más variables para cada ocupación que los de noviembre, posiblemente debido al aumento proporcional de las zonas en sombra. Para comprobar si la información multiangular tiene algún efecto en la obtención de imágenes clasificadas según ocupación y usos del suelo, se han realizado una serie de clasificaciones variando la información utilizada, desde sólo multiespectral, a multiangular y multiespectral. Los resultados muestran que, mientras para las clasificaciones más genéricas la información multiangular proporciona los peores resultados, a medida que se amplían el número de clases a obtener tal información mejora a lo obtenido únicamente con información multiespectral. Por otra parte, se ha realizado una estimación de variables cuantitativas como la fracción de cabida cubierta (Fcc) y la altura de la vegetación a partir de información proporcionada por MISR a diferentes resoluciones. En el valle de Alcudia (Ciudad Real) se ha estimado la fracción de cabida cubierta del arbolado para un píxel de 275 m utilizando redes neuronales. Los resultados muestran que utilizar información multiespectral y multiangular puede mejorar casi un 20% las estimaciones realizadas sólo con datos multiespectrales. Además, las relaciones obtenidas llegan al 0,7 de R con errores inferiores a un 10% en Fcc, siendo éstos mucho mejores que los obtenidos con el producto elaborado a partir de datos multiespectrales del sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), también a bordo de Terra, para la misma variable. Por último, se ha estimado la fracción de cabida cubierta y la altura efectiva de la vegetación para 700.000 ha de la provincia de Murcia, con una resolución de 1.100 m. Los resultados muestran la relación existente entre los datos espectrales y los multiangulares, obteniéndose coeficientes de Spearman del orden de 0,8 en el caso de la fracción de cabida cubierta de la vegetación, y de 0,4 en el caso de la altura efectiva. Las estimaciones de ambas variables con redes neuronales y diversas combinaciones de datos, arrojan resultados con R superiores a 0,85 para el caso del grado de cubierta vegetal, y 0,6 para la altura efectiva. Los parámetros multiangulares proporcionados en los productos elaborados con MISR a 1.100 m, no obtienen buenos resultados por sí mismos pero producen cierta mejora al incorporarlos a la información espectral. Los errores cuadráticos medios obtenidos son inferiores a 0,016 para la Fcc de la vegetación en tanto por uno, y 0,7 m para la altura efectiva de la misma. Regresiones geográficamente ponderadas muestran además que localmente se pueden obtener mejores resultados aún mejores, especialmente cuando hay una mayor variabilidad espacial de las variables estimadas. En resumen, la utilización de los datos proporcionados por MISR ofrece una prometedora vía de mejora de resultados en la media-baja resolución, tanto para la clasificación de imágenes como para la obtención de variables cuantitativas de la estructura de la vegetación. ABSTRACT Applications of remote sensing for monitoring what is happening on the land surface have been multiplied and refined with the launch of new sensors by different Space Agencies. The need of having up to date and spatially homogeneous data, has led to the development of new programs such as the Earth Observing System (EOS) of the National Aeronautics and Space Administration (NASA). One of the sensors incorporating the flagship of that program, the TERRA satellite, is Multi-angle Imaging Spectroradiometer (MISR), designed to capture the multi-angle information of the Earth's surface. Since the 1970s, it was known that the reflectance of various land covers and land uses varied depending on the viewing and ilumination angles, so they are anisotropic. Such variation was also related to the three dimensional structure of such covers, so that one could take advantage of such a relationship to obtain information from that structure, beyond which spectral information could provide. The MISR sensor incorporates 9 cameras at different angles to capture 9 almost simultaneous images of the same point, allowing relatively reliable estimates of the anisotropic response of the Earth's surface. Several studies have shown that we can estimate variables related to the vegetation structure with the information provided by this sensor, so this thesis has made an initial application to the Iberian Peninsula, to check their usefulness in estimating forest variables of interest. In a first step we analyzed the temporal variability that occurs in the data, due to the changes in the acquisition geometry, i.e. the relative position of sensor and light source, which in this case is the Sun. It has been found that the anisotropy is greater from late fall through early spring due to the Sun's position closer to the plane of the sensors. It was also found that the maximum and minimum values are displaced temporarily between the center and the ends. In characterizing CORINE Land Covers that has been done, one could see how the predominant form in the images with the highest sun is convex with a maximum in the camera closer to the light source. However, when the sun is much lower, the maximum is external. Moreover, the data obtained for each land cover are much more variable in summer that in November, possibly due to the proportional increase in shadow areas. To check whether the information has any effect on multi-angle imaging classification of land cover and land use, a series of classifications have been produced changing the data used, from only multispectrally, to multi-angle and multispectral. The results show that while for the most generic classifications multi-angle information is the worst, as there are extended the number of classes to obtain such information it improves the results. On the other hand, an estimate was made of quantitative variables such as canopy cover and vegetation height using information provided by MISR at different resolutions. In the valley of Alcudia (Ciudad Real), we estimated the canopy cover of trees for a pixel of 275 m by using neural networks. The results showed that using multispectral and multiangle information can improve by almost 20% the estimates that only used multispectral data. Furthermore, the relationships obtained reached an R coefficient of 0.7 with errors below 10% in canopy cover, which is much better result than the one obtained using data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), also onboard Terra, for the same variable. Finally we estimated the canopy cover and the effective height of the vegetation for 700,000 hectares in the province of Murcia, with a spatial resolution of 1,100 m. The results show a relationship between the spectral and the multi-angle data, and provide estimates of the canopy cover with a Spearman’s coefficient of 0.8 in the case of the vegetation canopy cover, and 0.4 in the case of the effective height. The estimates of both variables using neural networks and various combinations of data, yield results with an R coefficient greater than 0.85 for the case of the canopy cover, and 0.6 for the effective height. Multi-angle parameters provided in the products made from MISR at 1,100 m pixel size, did not produce good results from themselves but improved the results when included to the spectral information. The mean square errors were less than 0.016 for the canopy cover, and 0.7 m for the effective height. Geographically weighted regressions also showed that locally we can have even better results, especially when there is high spatial variability of estimated variables. In summary, the use of the data provided by MISR offers a promising way of improving remote sensing performance in the low-medium spatial resolution, both for image classification and for the estimation of quantitative variables of the vegetation structure.

Inverse kinematics of a 6 DoF human upper limb using ANFIS and ANN for anticipatory actuation in ADL-based physical Neurorehabilitation

Objective: This research is focused in the creation and validation of a solution to the inverse kinematics problem for a 6 degrees of freedom human upper limb. This system is intended to work within a realtime dysfunctional motion prediction system that allows anticipatory actuation in physical Neurorehabilitation under the assisted-as-needed paradigm. For this purpose, a multilayer perceptron-based and an ANFIS-based solution to the inverse kinematics problem are evaluated. Materials and methods: Both the multilayer perceptron-based and the ANFIS-based inverse kinematics methods have been trained with three-dimensional Cartesian positions corresponding to the end-effector of healthy human upper limbs that execute two different activities of the daily life: "serving water from a jar" and "picking up a bottle". Validation of the proposed methodologies has been performed by a 10 fold cross-validation procedure. Results: Once trained, the systems are able to map 3D positions of the end-effector to the corresponding healthy biomechanical configurations. A high mean correlation coefficient and a low root mean squared error have been found for both the multilayer perceptron and ANFIS-based methods. Conclusions: The obtained results indicate that both systems effectively solve the inverse kinematics problem, but, due to its low computational load, crucial in real-time applications, along with its high performance, a multilayer perceptron-based solution, consisting in 3 input neurons, 1 hidden layer with 3 neurons and 6 output neurons has been considered the most appropriated for the target application.

Algoritmos para mineria de datos con redes de neuronas

Este trabajo propone una serie de algoritmos con el objetivo de extraer información de conjuntos de datos con redes de neuronas. Se estudian dichos algoritmos con redes de neuronas Enhenced Neural Networks (ENN), debido a que esta arquitectura tiene algunas ventajas cuando se aproximan funciones mediante redes neuronales. En la red ENN los pesos de la matriz principal varián con cada patrón, por lo que se comete un error menor en la aproximación. Las redes de neuronas ENN reúnen la información en los pesos de su red auxiliar, se propone un método para obtener información de la red a través de dichos pesos en formas de reglas y asignando un factor de certeza de dichas reglas. La red ENN obtiene un error cuadrático medio menor que el error teórico de una aproximación matemática por ejemplo mediante polinomios de Taylor. Se muestra como una red ENN, entrenada a partir un conjunto de patrones obtenido de una función de variables reales, sus pesos asociados tienen unas relaciones similares a las que se veri_can con las variables independientes con dicha función de variables reales. Las redes de neuronas ENN aproximan polinomios, se extrae conocimiento de un conjunto de datos de forma similar a la regresión estadística, resolviendo de forma más adecuada el problema de multicolionalidad en caso de existir. Las relaciones a partir de los pesos asociados de la matriz de la red auxiliar se obtienen similares a los coeficientes de una regresión para el mismo conjunto numérico. Una red ENN entrenada a partir de un conjunto de datos de una función boolena extrae el conocimiento a partir de los pesos asociados, y la influencia de las variables de la regla lógica de la función booleana, queda reejada en esos pesos asociados a la red auxiliar de la red ENN. Se plantea una red de base radial (RBF) para la clasificación y predicción en problemas forestales y agrícolas, obteniendo mejores resultados que con el modelo de regresión y otros métodos. Los resultados con una red RBF mejoran al método de regresión si existe colinealidad entre los datos que se dispone y no son muy numerosos. También se detecta que variables tienen más importancia en virtud de la variable pronóstico. Obteniendo el error cuadrático medio con redes RBF menor que con otros métodos, en particular que con el modelo de regresión. Abstract A series of algorithms is proposed in this study aiming at the goal of producing information about data groups with a neural network. These algorithms are studied with Enheced Neural Networks (ENN), owing to the fact that this structure shows sever advantages when the functions are approximated by neural networks. Main matrix weights in th ENN vary on each pattern; so, a smaller error is produced when approximating. The neural network ENN joins the weight information contained in their auxiliary network. Thus, a method to obtain information on the network through those weights is proposed by means of rules adding a certainty factor. The net ENN obtains a mean squared error smaller than the theorical one emerging from a mathematical aproximation such as, for example, by means of Taylor's polynomials. This study also shows how in a neural network ENN trained from a set of patterns obtained through a function of real variables, its associated weights have relationships similar to those ones tested by means of the independent variables connected with such functions of real variables. The neural network ENN approximates polynomials through it information about a set of data may be obtained in a similar way than through statistical regression, solving in this way possible problems of multicollinearity in a more suitable way. Relationships emerging from the associated weights in the auxiliary network matrix obtained are similar to the coeficients corresponding to a regression for the same numerical set. A net ENN trained from a boolean function data set obtains its information from its associated weights. The inuence of the variables of the boolean function logical rule are reected on those weights associated to the net auxiliar of the ENN. A radial basis neural networks (RBF) for the classification and prediction of forest and agricultural problems is proposed. This scheme obtains better results than the ones obtained by means of regression and other methods. The outputs with a net RBF better the regression method if the collineality with the available data and their amount is not very large. Detection of which variables are more important basing on the forecast variable can also be achieved, obtaining a mean squared error smaller that the ones obtained through other methods, in special the one produced by the regression pattern.

Statistical models for short-term wind power ramp forecasting

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

Comparison of Airborne Laser Scanning Methods for Estimating Forest Structure Indicators Based on Lorenz Curves

The purpose of this study was to compare a number of state-of-the-art methods in airborne laser scan- ning (ALS) remote sensing with regards to their capacity to describe tree size inequality and other indi- cators related to forest structure. The indicators chosen were based on the analysis of the Lorenz curve: Gini coefficient ( GC ), Lorenz asymmetry ( LA ), the proportions of basal area ( BALM ) and stem density ( NSLM ) stocked above the mean quadratic diameter. Each method belonged to one of these estimation strategies: (A) estimating indicators directly; (B) estimating the whole Lorenz curve; or (C) estimating a complete tree list. Across these strategies, the most popular statistical methods for area-based approach (ABA) were used: regression, random forest (RF), and nearest neighbour imputation. The latter included distance metrics based on either RF (NN–RF) or most similar neighbour (MSN). In the case of tree list esti- mation, methods based on individual tree detection (ITD) and semi-ITD, both combined with MSN impu- tation, were also studied. The most accurate method was direct estimation by best subset regression, which obtained the lowest cross-validated coefficients of variation of their root mean squared error CV(RMSE) for most indicators: GC (16.80%), LA (8.76%), BALM (8.80%) and NSLM (14.60%). Similar figures [CV(RMSE) 16.09%, 10.49%, 10.93% and 14.07%, respectively] were obtained by MSN imputation of tree lists by ABA, a method that also showed a number of additional advantages, such as better distributing the residual variance along the predictive range. In light of our results, ITD approaches may be clearly inferior to ABA with regards to describing the structural properties related to tree size inequality in for- ested areas.

Desarrollo de un método estadístico para la generación de escenarios climáticos de alta resolución a partir de simulaciones de baja resolución de Modelos de Circulación General: aplicación a España

Esta tesis doctoral presenta el desarrollo, verificación y aplicación de un método original de regionalización estadística para generar escenarios locales de clima futuro de temperatura y precipitación diarias, que combina dos pasos. El primer paso es un método de análogos: los "n" días cuya configuración atmosférica de baja resolución es más parecida a la del día problema, se seleccionan de un banco de datos de referencia del pasado. En el segundo paso, se realiza un análisis de regresión múltiple sobre los "n" días más análogos para la temperatura, mientras que para la precipitación se utiliza la distribución de probabilidad de esos "n" días análogos para obtener la estima de precipitación. La verificación de este método se ha llevado a cabo para la España peninsular y las Islas Baleares. Los resultados muestran unas buenas prestaciones para temperatura (BIAS cerca de 0.1ºC y media de errores absolutos alrededor de 1.9ºC); y unas prestaciones aceptables para la precipitación (BIAS razonablemente bajo con una media de -18%; error medio absoluto menor que para una simulación de referencia (la persistencia); y una distribución de probabilidad simulada similar a la observada según dos test no-paramétricos de similitud). Para mostrar la aplicabilidad de la metodología desarrollada, se ha aplicado en detalle en un caso de estudio. El método se aplicó a cuatro modelos climáticos bajo diferentes escenarios futuros de emisiones de gases de efecto invernadero, para la región de Aragón, produciendo así proyecciones futuras de precipitación y temperaturas máximas y mínimas diarias. La fiabilidad de la técnica de regionalización fue evaluada de nuevo para el caso de estudio mediante un proceso de verificación. Para determinar la capacidad de los modelos climáticos para simular el clima real, sus simulaciones del pasado (la denominada salida 20C3M) se regionalizaron y luego se compararon con el clima observado (los resultados son bastante robustos para la temperatura y menos concluyentes para la precipitación). Las proyecciones futuras a escala local presentan un aumento significativo durante todo el siglo XXI de las temperaturas máximas y mínimas para todos los futuros escenarios de emisiones considerados. Las simulaciones de precipitación presentan mayores incertidumbres. Además, la aplicabilidad práctica del método se demostró también mediante su utilización para producir escenarios climáticos futuros para otros casos de estudio en los distintos sectores y regiones del mundo. Se ha prestado especial atención a una aplicación en Centroamérica, una región que ya está sufriendo importantes impactos del cambio climático y que tiene un clima muy diferente. ABSTRACT This doctoral thesis presents the development, verification and application of an original downscaling method for daily temperature and precipitation, which combines two statistical approaches. The first step is an analogue approach: the “n” days most similar to the day to be downscaled are selected. In the second step, a multiple regression analysis using the “n” most analogous days is performed for temperature, whereas for precipitation the probability distribution of the “n” analogous days is used to obtain the amount of precipitation. Verification of this method has been carried out for the Spanish Iberian Peninsula and the Balearic Islands. Results show good performance for temperature (BIAS close to 0.1ºC and Mean Absolute Errors around 1.9ºC); and an acceptable skill for precipitation (reasonably low BIAS with a mean of - 18%, Mean Absolute Error lower than for a reference simulation, i.e. persistence, and a well-simulated probability distribution according to two non-parametric tests of similarity). To show the applicability of the method, a study case has been analyzed. The method was applied to four climate models under different future emission scenarios for the region of Aragón, thus producing future projections of daily precipitation and maximum and minimum temperatures. The reliability of the downscaling technique was re-assessed for the study case by a verification process. To determine the ability of the climate models to simulate the real climate, their simulations of the past (the 20C3M output) were downscaled and then compared with the observed climate – the results are quite robust for temperature and less conclusive for the precipitation. The downscaled future projections exhibit a significant increase during the entire 21st century of the maximum and minimum temperatures for all the considered future emission scenarios. Precipitation simulations exhibit greater uncertainties. Furthermore, the practical applicability of the method was demonstrated also by using it to produce future climate scenarios for some other study cases in different sectors and regions of the world. Special attention was paid to an application of the method in Central America, a region that is already suffering from significant climate change impacts and that has a very different climate from others where the method was previously applied.

New systems of management to improve the health and welfare of rabbits in farm conditions = Nuevos sistemas de cría y manejo para mejorar la salud y bienestar de conejos de granja

El objetivo general de esta Tesis Doctoral fue evaluar nuevos sistemas de alojamiento y cría de conejos de granja, estudiando tanto parámetros comportamentales (experimento 1) como productivos y reproductivos (experimento 3). Además, se evaluaron diferentes técnicas de muestreo con el fin de optimizar el tiempo empleado para el estudio del comportamiento animal (experimento 2). En el experimento 1, se estudió el comportamiento de conejas alojadas en dos tipos de jaulas (TJ), convencionales vs. alternativas con una plataforma elevada, en distintos estados fisiológicos (EF), lactantes y gestantes. Se observó el comportamiento de 12 conejas reproductoras con grabaciones de una duración de 24 h continuas. Independientemente del EF y TJ, las conejas pasaron gran parte de su tiempo sobre el reposapatas (57,7 %, de media). Sin embargo, debido al uso de la plataforma (23,0% del tiempo, de media), las conejas lactantes permanecieron un 36,6 % menos de tiempo (P<0,001) sobre el reposapatas y las gestantes un 27,0% menos (P<0,001) sobre el enrejillado en jaulas alternativas que en convencionales. En las jaulas alternativas, las conejas podían adoptar la postura “levantada”, sin embargo ésta fue observada solamente en conejas gestantes una media de 4,6 veces al día. Las conejas bebieron con mas frecuencia en jaulas convencionales que en alternativas (24,6 vs 19,1 veces al día; P<0,05). Se observó una mayor duración y frecuencia del comportamiento “interactuando con compañeras” en conejas gestantes alojadas en jaulas convencionales (276 s/d y 4,6 veces/d; P<0,05). La frecuencia de “interactuando con gazapos” fue menor en jaulas alternativas que en convencionales (2,4 vs 8,6 veces al día; P<0,01). La hora del día afectó al comportamiento de las conejas, teniendo un comportamiento menos activo durante las horas centrales del día. Durante las horas de oscuridad, las conejas estuvieron más inquietas realizando comportamientos como ‘encabritarse’ o amamantar, coincidiendo éstos en el tiempo en el cual las conejas pasaron más tiempo en la plataforma. Las conejas utilizaron frecuentemente la plataforma, independientemente del estado fisiológico. En la fase de lactación, las conejas utilizaron la plataforma para huir de los intentos de mamar por parte de los gazapos cuando éstas no estaban receptivas. El uso de la plataforma puede dar lugar a problemas higiénicos debidos tanto por la acumulación de heces sobre ella como por la caída de heces y orina sobre los animales que están en la parte inferior. La ausencia de estereotipias por parte de las conejas tanto en jaulas alternativas como en convencionales no sugiere una falta de bienestar debida al sistema de alojamiento. En el experimento 2, se compararon distintos métodos de observación simplificada con respecto un método de referencia usando grabaciones continuas de 24 h para la evaluación del comportamiento de conejas en distintos estados fisiológicos (gestantes y lactantes) alojadas en dos tipos de jaulas (convencionales y alternativas). Se analizaron un total de 576 h de grabaciones continuas de 24 h en 12 conejas reproductoras al final del periodo de lactación y en las mismas conejas después del destete. Los comportamientos observados se clasificaron en tres categorías independientes (localización en la jaula, postura y comportamientos funcionales). Se utilizaron grabaciones continuas de 24 h como método de referencia para validar otros cuatro métodos de observación simplificados, utilizando grabaciones de distinta duración y frecuencia a lo largo del día. Métodos regulares: corto y largo con 2.4 y 8 h de observación respectivamente, y métodos irregulares: corto y largo con 6 y 8 h de observación, respectivamente. Como resultado, se observó que independientemente del sistema de alojamiento, el mejor método para reducir el tiempo de observación necesario para evaluar el comportamiento de conejas reproductoras depende del tipo de variable a estudiar y del estado fisiológico de las conejas. En gestantes, los métodos irregulares no fueron adecuados para estimar comportamientos de larga duración tales como tumbada, sentada, descansando y acicalándose. Sin embargo, en ambos estados fisiológicos, los métodos regulares fueron precisos para los comportamientos de los grupos localización y postura y para comportamientos funcionales de larga duración. Por otro lado, los coeficientes de variación de los comportamientos poco frecuentes realizados principalmente durante el periodo de oscuridad fueron muy altos, y el método irregular largo obtuvo los menores errores de estimación para éstos comportamientos. En el experimento 3, se estudió el efecto de un uso combinado de lactaciones largas (hasta 46 días) con jaulas alternativas sobre los parámetros productivos y reproductivos de 104 conejas y sus camadas durante cinco ciclos reproductivos. La mitad de las conejas fueron alojadas en jaulas polivalentes convencionales (39 cm x 100 cm x 30 cm) y la otra mitad en jaulas polivalentes alternativas (39 cm x 100 cm x 60 cm), con una plataforma elevada. Dentro de cada grupo de alojamiento, la mitad de las conejas se destetaron a 32 días y la otra mitad a 46 días tras el parto. Las lactaciones más largas afectaron negativamente al peso (P<0,001), contenido en grasa y energía (P<0,05) de las conejas al final del periodo de lactación, pero éste efecto disminuyó con el número de partos. La fertilidad, prolificidad y la mortalidad de las conejas no fue afectada por la duración de la lactación. El destete tardío dio lugar a un mayor tamaño y peso de la camada al final del periodo de crecimiento (8,9 y 11,3 %, respectivamente) y a un menor índice de conversión por jaula durante el todo el periodo experimental (13,5 %) con respecto al destete convencional (P<0,001). Éstos resultados fueron paralelos a la menor mortalidad global (12,6 vs 17,6 %; P<0,05) observada en gazapos con destete tardío. Las diferencias en los parámetros productivos con las distintas edades al destete sólo fueron observadas en los ciclos con peor estado sanitario (tercer y quinto ciclo), en los cuales el destete tardío redujo la mortalidad. El tipo de jaula no afectó al peso de la coneja, condición corporal, mortalidad, fertilidad ni tamaño de camada durante los cinco primeros ciclos reproductivos. Sin embargo, el peso de la camada y el índice de conversión a los 21 días de edad fueron 4,2% mayor (P<0,001) y 5,0% menor (P<0,005) en animales alojados en jaulas alternativas que en jaulas convencionales. A día 59 las jaulas alternativas dieron lugar a camadas más pesadas (P<0,01); sin embargo, éste efecto fue influenciado por la densidad alcanzada en cada ciclo, ya que cuando la densidad de los animales fue menor que 40kg/m2 (tercer y quinto ciclo), el efecto del tipo de jaula sobre el peso de la camada no fue significativo. De los resultados obtenidos se puede concluir que el uso combinado de lactaciones más largas y jaulas con mayor superficie disponible con una plataforma elevada podría ser una alternativa para mejorar el bienestar animal en determinadas situaciones productivas. ABSTRACT The general aim of this PhD Thesis was to evaluate new housing and husbandry systems of farmed rabbits, studying behavioral (experiment 1), productive and reproductive (experiment 3) parameters. Moreover, different sampling techniques were evaluated in order to optimize the assessment of rabbit behaviour (experiment 2). In experiment 1, the behaviour of rabbit does housed in two different types of cage (TC), conventional vs. alternative with an elevated platform, at different physiological stages (PS), lactation and gestation was to study. Behavioural observations were carried out on 12 commercial rabbit does using continuous 24 hour video recording. Independently of PS and TC, rabbit does spent most of their time on foot mats (57.7 %, as average). However, due to the use of platforms (23.0% of time, as average), lactating does spent 36.6% less time (P<0.001) on foot mats and gestating does spent 27.0% less (P<0.001) time on wire mesh in alternative cages than in conventional cages. Alternative cages allowed for standing posture but this behaviour was only observed in gestating does (4.6 times a day, as average). Frequency of drinking was higher in conventional than in alternative cages (24.6 vs. 19.1 times a day; P<0.05). Gestating does housed in conventional cages reached the highest duration and frequency of interacting with neighbours (276 s/d and 4.6 times/d; P<0.05). The frequency of interacting with kits was lower in alternative than in conventional cages (2.4 vs. 8.6 times a day; P<0.01). Does’ behaviour was influenced by hour of day, being less active at the midday hours. During dark hours rabbit does more frequently performed restless behaviour such as hyperactivity or nursing, matching the time at which rabbit does spent more time on the platform. The platform was frequently used by rabbit does, independent of their physiological state, and during late lactation phase, when mothers were not receptive to nursing, does housed in alternative cages used the platform as a mean to flee from kids trying to suckle. The use of the platform might lead to hygienic problems due to retained faeces on the platform and faeces and urine falling onto animals located in the lower part of the cage. Stereotypies were not observed in any housing system, therefore conventional cages do not suggest lack of animal welfare. In experiment 2, it was compared the results of different simplified sampling methods of behavioural data with respect to reference records of 24-h in order to assess rabbit does behaviours at different physiological stages (gestation and lactation) in animals housed in two types of cages (conventional and alternative). A total of 576 h of continuous video of 12 rabbit does at the end of lactation and on the same females after weaning were analysed. The behavioural observations were studied using three independent categories of classification (location in the cage, posture and functional behaviours). Continuous behavioural recordings of 24 h were considered as the reference method to validate another 4 sampling methods of data collection by aggregated video recordings of different frequency and duration (regular short and long methods with 2.4 and 8 h of observation respectively, and irregular short and long methods with 6 and 8 h of observation, respectively). The current results showed that, independently of housing system, the best method to reduce the total observation time required to assess rabbit does behaviour depends on the trait studied and physiological stage of does. In gestating does, irregular methods were not suitable to estimate behaviours of long duration such as lying, sitting, resting and grooming. However, in both physiological stages, regular methods were accurate for location behaviours, postures and functional behaviours of long duration. Instead, for the study of infrequent behaviours performed mainly during dark period, where coefficients of variation were high, the irregular long method led to the lowest mean estimation errors. In experiment 3, the effects of the combined use of long lactation periods (46 days) with alternative cages on the reproductive and growth performance of 104 rabbit does and their litters during five consecutive reproductive cycles were studied. Half of does were housed in conventional polyvalent cages (39 cm x 100 cm x 30 cm) and the other half in alternative polyvalent cages (39 cm x 100 cm x 60 cm), with a raised platform. Half of the rabbit does in each type of cages were weaned at 32 and the other half at 46 days after parturition. Longer lactations affected negatively to body weight (P<0.001), fat and energy content (P<0.05) of rabbit does at the end of the lactation period, but this effect decreased with the number of parturitions. Fertility, prolificacy and doe mortality were not affected by lactation length. Late weaning led to higher litter size (by 8.9 %) and litter weight (by 11.3 %) at the end of growing period and lower feed conversion ratio per cage during the overall experimental period (13.5 %) than standard weaning (P<0.001). These results were parallels to a lower mortality (12.6 vs 17.6 %; P<0.05) of young rabbit weaned later during the overall experimental period. Differences in performances at different weaning ages were only observed during cycles with worst health status (third and fifth cycles) in which late weaning decreased mortality. Type of cage did not affect doe body weight and body condition, mortality, fertility, prolificacy and litter size during the five firsts reproductive cycles. Nevertheless, at day 21 litter weight and feed conversion ratio were 4.2 % higher (P<0.001) and 5.0 % lower (P<0.005) in animals housed in alternative than in conventional cages. Alternative cages also led to heavier litters at 59 days (P<0.01); however, this effect was influenced by density reached in each cycle, as when the density of animals was lower than 40 kg/m2 (cycles three and five), the difference of litter weight between alternative and conventional cages was not significant. From the results obtained it can be concluded that the combined use of longer lactations and cages with higher available surface with a raised platform could be an alternative to improve animal welfare in some productive situations.

Asymptotic analysis of vertical geothermal boreholes in the limit of slowly varyng heat injection rates

Theoretical models for the thermal response of vertical geothermal boreholes often assume that the characteristic time of variation of the heat injection rate is much larger than the characteristic diffusion time across the borehole. In this case, heat transfer inside the borehole and in its immediate surroundings is quasi-steady in the first approximation, while unsteady effects enter only in the far field. Previous studies have exploited this disparity of time scales, incorporating approximate matching conditions to couple the near-borehole region with the outer unsteady temperatura field. In the present work matched asymptotic expansion techniques are used to analyze the heat transfer problem, delivering a rigorous derivation of the true matching condition between the two regions and of the correct definition of the network of thermal resistances that represents the quasi-steady solution near the borehole. Additionally, an apparent temperature due to the unsteady far field is identified that needs to be taken into account by the near-borehole region for the correct computation of the heat injection rate. This temperature differs from the usual mean borehole temperature employed in the literatura.

Asymptotic Solution for the Two Body Problem with Radial Perturbing Acceleration

In this article, an approximate analytical solution for the two body problem perturbed by a radial, low acceleration is obtained, using a regularized formulation of the orbital motion and the method of multiple scales. The results reveal that the physics of the problem evolve in two fundamental scales of the true anomaly. The first one drives the oscillations of the orbital parameters along each orbit. The second one is responsible of the long-term variations in the amplitude and mean values of these oscillations. A good agreement is found with high precision numerical solutions.