Evaluation and improvement of empirical models of global solar irradiation: Case study northern Spain

This paper presents a new methodology to build parametric models to estimate global solar irradiation adjusted to specific on-site characteristics based on the evaluation of variable im- portance. Thus, those variables higly correlated to solar irradiation on a site are implemented in the model and therefore, different models might be proposed under different climates. This methodology is applied in a study case in La Rioja region (northern Spain). A new model is proposed and evaluated on stability and accuracy against a review of twenty-two already exist- ing parametric models based on temperatures and rainfall in seventeen meteorological stations in La Rioja. The methodology of model evaluation is based on bootstrapping, which leads to achieve a high level of confidence in model calibration and validation from short time series (in this case five years, from 2007 to 2011). The model proposed improves the estimates of the other twenty-two models with average mean absolute error (MAE) of 2.195 MJ/m2 day and average confidence interval width (95% C.I., n=100) of 0.261 MJ/m2 day. 41.65% of the daily residuals in the case of SIAR and 20.12% in that of SOS Rioja fall within the uncertainty tolerance of the pyranometers of the two networks (10% and 5%, respectively). Relative differences between measured and estimated irradiation on an annual cumulative basis are below 4.82%. Thus, the proposed model might be useful to estimate annual sums of global solar irradiation, reaching insignificant differences between measurements from pyranometers.

The determinants of the quality of Sales-Marketing Interface in a Multinational Customer Brand Focused Company: The Latin American Branches

Customer evolution and changes in consumers, determine the fact that the quality of the interface between marketing and sales may represent a true competitive advantage for the firm. Building on multidimensional theoretical and empirical models developed in Europe and on social network analysis, the organizational interface between the marketing and sales departments of a multinational high-growth company with operations in Argentina, Uruguay and Paraguay is studied. Both, attitudinal and social network measures of information exchange are used to make operational the nature and quality of the interface and its impact on performance. Results show the existence of a positive relationship of formalization, joint planning, teamwork, trust and information transfer on interface quality, as well as a positive relationship between interface quality and business performance. We conclude that efficient design and organizational management of the exchange network are essential for the successful performance of consumer goods companies that seek to develop distinctive capabilities to adapt to markets that experience vertiginous changes

Environmental variables modeling based on remote sensing data using time series analysis: forestry and agricultural applications

En la actualidad, el seguimiento de la dinámica de los procesos medio ambientales está considerado como un punto de gran interés en el campo medioambiental. La cobertura espacio temporal de los datos de teledetección proporciona información continua con una alta frecuencia temporal, permitiendo el análisis de la evolución de los ecosistemas desde diferentes escalas espacio-temporales. Aunque el valor de la teledetección ha sido ampliamente probado, en la actualidad solo existe un número reducido de metodologías que permiten su análisis de una forma cuantitativa. En la presente tesis se propone un esquema de trabajo para explotar las series temporales de datos de teledetección, basado en la combinación del análisis estadístico de series de tiempo y la fenometría. El objetivo principal es demostrar el uso de las series temporales de datos de teledetección para analizar la dinámica de variables medio ambientales de una forma cuantitativa. Los objetivos específicos son: (1) evaluar dichas variables medio ambientales y (2) desarrollar modelos empíricos para predecir su comportamiento futuro. Estos objetivos se materializan en cuatro aplicaciones cuyos objetivos específicos son: (1) evaluar y cartografiar estados fenológicos del cultivo del algodón mediante análisis espectral y fenometría, (2) evaluar y modelizar la estacionalidad de incendios forestales en dos regiones bioclimáticas mediante modelos dinámicos, (3) predecir el riesgo de incendios forestales a nivel pixel utilizando modelos dinámicos y (4) evaluar el funcionamiento de la vegetación en base a la autocorrelación temporal y la fenometría. Los resultados de esta tesis muestran la utilidad del ajuste de funciones para modelizar los índices espectrales AS1 y AS2. Los parámetros fenológicos derivados del ajuste de funciones permiten la identificación de distintos estados fenológicos del cultivo del algodón. El análisis espectral ha demostrado, de una forma cuantitativa, la presencia de un ciclo en el índice AS2 y de dos ciclos en el AS1 así como el comportamiento unimodal y bimodal de la estacionalidad de incendios en las regiones mediterránea y templada respectivamente. Modelos autorregresivos han sido utilizados para caracterizar la dinámica de la estacionalidad de incendios y para predecir de una forma muy precisa el riesgo de incendios forestales a nivel pixel. Ha sido demostrada la utilidad de la autocorrelación temporal para definir y caracterizar el funcionamiento de la vegetación a nivel pixel. Finalmente el concepto “Optical Functional Type” ha sido definido, donde se propone que los pixeles deberían ser considerados como unidades temporales y analizados en función de su dinámica temporal. ix SUMMARY A good understanding of land surface processes is considered as a key subject in environmental sciences. The spatial-temporal coverage of remote sensing data provides continuous observations with a high temporal frequency allowing the assessment of ecosystem evolution at different temporal and spatial scales. Although the value of remote sensing time series has been firmly proved, only few time series methods have been developed for analyzing this data in a quantitative and continuous manner. In the present dissertation a working framework to exploit Remote Sensing time series is proposed based on the combination of Time Series Analysis and phenometric approach. The main goal is to demonstrate the use of remote sensing time series to analyze quantitatively environmental variable dynamics. The specific objectives are (1) to assess environmental variables based on remote sensing time series and (2) to develop empirical models to forecast environmental variables. These objectives have been achieved in four applications which specific objectives are (1) assessing and mapping cotton crop phenological stages using spectral and phenometric analyses, (2) assessing and modeling fire seasonality in two different ecoregions by dynamic models, (3) forecasting forest fire risk on a pixel basis by dynamic models, and (4) assessing vegetation functioning based on temporal autocorrelation and phenometric analysis. The results of this dissertation show the usefulness of function fitting procedures to model AS1 and AS2. Phenometrics derived from function fitting procedure makes it possible to identify cotton crop phenological stages. Spectral analysis has demonstrated quantitatively the presence of one cycle in AS2 and two in AS1 and the unimodal and bimodal behaviour of fire seasonality in the Mediterranean and temperate ecoregions respectively. Autoregressive models has been used to characterize the dynamics of fire seasonality in two ecoregions and to forecasts accurately fire risk on a pixel basis. The usefulness of temporal autocorrelation to define and characterized land surface functioning has been demonstrated. And finally the “Optical Functional Types” concept has been proposed, in this approach pixels could be as temporal unities based on its temporal dynamics or functioning.

Diffuse illuminance availability on horizontal and vertical surfaces at Madrid, Spain

The overall objective of this work is to provide diffuse illuminance availability at Madrid (Spain) through a statistical analysis of illuminance values corresponding to a long-term data series. The illuminance values are obtained from irradiance measurements by means of different empirical models for luminous efficacy. The values of diffuse illuminance on a horizontal and on vertical surfaces facing the four cardinal points are estimated and the different aspects related to daylight availability in an area with specific climatic conditions are analyzed. The experimental data consist of global and diffuse irradiance measurements on a horizontal surface provided by the National Meteorological Agency in Spain (AEMET) for Madrid. These data consist of hourly values measured in the period of 1980–2005. The statistical results derived correspond to a daylight typical year for the five surfaces considered. This information will be useful to building experts to estimate natural illumination availability when daylighting techniques are applied in building design with the main aim of electric energy savings.

Bases metodológicas para un sistema de apoyo a la selección de especies en la restauración de la vegetación

RESUMEN El apoyo a la selección de especies a la restauración de la vegetación en España en los últimos 40 años se ha basado fundamentalmente en modelos de distribución de especies, también llamados modelos de nicho ecológico, que estiman la probabilidad de presencia de las especies en función de las condiciones del medio físico (clima, suelo, etc.). Con esta tesis se ha intentado contribuir a la mejora de la capacidad predictiva de los modelos introduciendo algunas propuestas metodológicas adaptadas a los datos disponibles actualmente en España y enfocadas al uso de los modelos en la selección de especies. No siempre se dispone de datos a una resolución espacial adecuada para la escala de los proyectos de restauración de la vegetación. Sin embrago es habitual contar con datos de baja resolución espacial para casi todas las especies vegetales presentes en España. Se propone un método de recalibración que actualiza un modelo de regresión logística de baja resolución espacial con una nueva muestra de alta resolución espacial. El método permite obtener predicciones de calidad aceptable con muestras relativamente pequeñas (25 presencias de la especie) frente a las muestras mucho mayores (más de 100 presencias) que requería una estrategia de modelización convencional que no usara el modelo previo. La selección del método estadístico puede influir decisivamente en la capacidad predictiva de los modelos y por esa razón la comparación de métodos ha recibido mucha atención en la última década. Los estudios previos consideraban a la regresión logística como un método inferior a técnicas más modernas como las de máxima entropía. Los resultados de la tesis demuestran que esa diferencia observada se debe a que los modelos de máxima entropía incluyen técnicas de regularización y la versión de la regresión logística usada en las comparaciones no. Una vez incorporada la regularización a la regresión logística usando penalización, las diferencias en cuanto a capacidad predictiva desaparecen. La regresión logística penalizada es, por tanto, una alternativa más para el ajuste de modelos de distribución de especies y está a la altura de los métodos modernos con mejor capacidad predictiva como los de máxima entropía. A menudo, los modelos de distribución de especies no incluyen variables relativas al suelo debido a que no es habitual que se disponga de mediciones directas de sus propiedades físicas o químicas. La incorporación de datos de baja resolución espacial proveniente de mapas de suelo nacionales o continentales podría ser una alternativa. Los resultados de esta tesis sugieren que los modelos de distribución de especies de alta resolución espacial mejoran de forma ligera pero estadísticamente significativa su capacidad predictiva cuando se incorporan variables relativas al suelo procedente de mapas de baja resolución espacial. La validación es una de las etapas fundamentales del desarrollo de cualquier modelo empírico como los modelos de distribución de especies. Lo habitual es validar los modelos evaluando su capacidad predictiva especie a especie, es decir, comparando en un conjunto de localidades la presencia o ausencia observada de la especie con las predicciones del modelo. Este tipo de evaluación no responde a una cuestión clave en la restauración de la vegetación ¿cuales son las n especies más idóneas para el lugar a restaurar? Se ha propuesto un método de evaluación de modelos adaptado a esta cuestión que consiste en estimar la capacidad de un conjunto de modelos para discriminar entre las especies presentes y ausentes de un lugar concreto. El método se ha aplicado con éxito a la validación de 188 modelos de distribución de especies leñosas orientados a la selección de especies para la restauración de la vegetación en España. Las mejoras metodológicas propuestas permiten mejorar la capacidad predictiva de los modelos de distribución de especies aplicados a la selección de especies en la restauración de la vegetación y también permiten ampliar el número de especies para las que se puede contar con un modelo que apoye la toma de decisiones. SUMMARY During the last 40 years, decision support tools for plant species selection in ecological restoration in Spain have been based on species distribution models (also called ecological niche models), that estimate the probability of occurrence of the species as a function of environmental predictors (e.g., climate, soil). In this Thesis some methodological improvements are proposed to contribute to a better predictive performance of such models, given the current data available in Spain and focusing in the application of the models to selection of species for ecological restoration. Fine grained species distribution data are required to train models to be used at the scale of the ecological restoration projects, but this kind of data are not always available for every species. On the other hand, coarse grained data are available for almost every species in Spain. A recalibration method is proposed that updates a coarse grained logistic regression model using a new fine grained updating sample. The method allows obtaining acceptable predictive performance with reasonably small updating sample (25 occurrences of the species), in contrast with the much larger samples (more than 100 occurrences) required for a conventional modeling approach that discards the coarse grained data. The choice of the statistical method may have a dramatic effect on model performance, therefore comparisons of methods have received much interest in the last decade. Previous studies have shown a poorer performance of the logistic regression compared to novel methods like maximum entropy models. The results of this Thesis show that the observed difference is caused by the fact that maximum entropy models include regularization techniques and the versions of logistic regression compared do not. Once regularization has been added to the logistic regression using a penalization procedure, the differences in model performance disappear. Therefore, penalized logistic regression may be considered one of the best performing methods to model species distributions. Usually, species distribution models do not consider soil related predictors because direct measurements of the chemical or physical properties are often lacking. The inclusion of coarse grained soil data from national or continental soil maps could be a reasonable alternative. The results of this Thesis suggest that the performance of the models slightly increase after including soil predictors form coarse grained soil maps. Model validation is a key stage of the development of empirical models, such as species distribution models. The usual way of validating is based on the evaluation of model performance for each species separately, i.e., comparing observed species presences or absence to predicted probabilities in a set of sites. This kind of evaluation is not informative for a common question in ecological restoration projects: which n species are the most suitable for the environment of the site to be restored? A method has been proposed to address this question that estimates the ability of a set of models to discriminate among present and absent species in a evaluation site. The method has been successfully applied to the validation of 188 species distribution models used to support decisions on species selection for ecological restoration in Spain. The proposed methodological approaches improve the predictive performance of the predictive models applied to species selection in ecological restoration and increase the number of species for which a model that supports decisions can be fitted.

Leakage-aware cooling management for improving server energy efficiency

The computational and cooling power demands of enterprise servers are increasing at an unsustainable rate. Understanding the relationship between computational power, temperature, leakage, and cooling power is crucial to enable energy-efficient operation at the server and data center levels. This paper develops empirical models to estimate the contributions of static and dynamic power consumption in enterprise servers for a wide range of workloads, and analyzes the interactions between temperature, leakage, and cooling power for various workload allocation policies. We propose a cooling management policy that minimizes the server energy consumption by setting the optimum fan speed during runtime. Our experimental results on a presently shipping enterprise server demonstrate that including leakage awareness in workload and cooling management provides additional energy savings without any impact on performance.

Predicción de tráfico de contenedores a corto plazo mediante técnicas de minería de datos : redes neuronales artificiales y redes bayesianas

El correcto pronóstico en el ámbito de la logística de transportes es de vital importancia para una adecuada planificación de medios y recursos, así como de su optimización. Hasta la fecha los estudios sobre planificación portuaria se basan principalmente en modelos empíricos; que se han utilizado para planificar nuevas terminales y desarrollar planes directores cuando no se dispone de datos iniciales, analíticos; más relacionados con la teoría de colas y tiempos de espera con formulaciones matemáticas complejas y necesitando simplificaciones de las mismas para hacer manejable y práctico el modelo o de simulación; que requieren de una inversión significativa como para poder obtener resultados aceptables invirtiendo en programas y desarrollos complejos. La Minería de Datos (MD) es un área moderna interdisciplinaria que engloba a aquellas técnicas que operan de forma automática (requieren de la mínima intervención humana) y, además, son eficientes para trabajar con las grandes cantidades de información disponible en las bases de datos de numerosos problemas prácticos. La aplicación práctica de estas disciplinas se extiende a numerosos ámbitos comerciales y de investigación en problemas de predicción, clasificación o diagnosis. Entre las diferentes técnicas disponibles en minería de datos las redes neuronales artificiales (RNA) y las redes probabilísticas o redes bayesianas (RB) permiten modelizar de forma conjunta toda la información relevante para un problema dado. En el presente trabajo se han analizado dos aplicaciones de estos casos al ámbito portuario y en concreto a contenedores. En la Tesis Doctoral se desarrollan las RNA como herramienta para obtener previsiones de tráfico y de recursos a futuro de diferentes puertos, a partir de variables de explotación, obteniéndose valores continuos. Para el caso de las redes bayesianas (RB), se realiza un trabajo similar que para el caso de las RNA, obteniéndose valores discretos (un intervalo). El principal resultado que se obtiene es la posibilidad de utilizar tanto las RNA como las RB para la estimación a futuro de parámetros físicos, así como la relación entre los mismos en una terminal para una correcta asignación de los medios a utilizar y por tanto aumentar la eficiencia productiva de la terminal. Como paso final se realiza un estudio de complementariedad de ambos modelos a corto plazo, donde se puede comprobar la buena aceptación de los resultados obtenidos. Por tanto, se puede concluir que estos métodos de predicción pueden ser de gran ayuda a la planificación portuaria. The correct assets’ forecast in the field of transportation logistics is a matter of vital importance for a suitable planning and optimization of the necessary means and resources. Up to this date, ports planning studies were basically using empirical models to deal with new terminals planning or master plans development when no initial data are available; analytical models, more connected to the queuing theory and the waiting times, and very complicated mathematical formulations requiring significant simplifications to acquire a practical and easy to handle model; or simulation models, that require a significant investment in computer codes and complex developments to produce acceptable results. The Data Mining (DM) is a modern interdisciplinary field that include those techniques that operate automatically (almost no human intervention is required) and are highly efficient when dealing with practical problems characterized by huge data bases containing significant amount of information. These disciplines’ practical application extends to many commercial or research fields, dealing with forecast, classification or diagnosis problems. Among the different techniques of the Data Mining, the Artificial Neuronal Networks (ANN) and the probabilistic – or Bayesian – networks (BN) allow the joint modeling of all the relevant information for a given problem. This PhD work analyses their application to two practical cases in the ports field, concretely to container terminals. This PhD work details how the ANN have been developed as a tool to produce traffic and resources forecasts for several ports, based on exploitation variables to obtain continuous values. For the Bayesian networks case (BN), a similar development has been carried out, obtaining discreet values (an interval). The main finding is the possibility to use ANN and BN to estimate future needs of the port’s or terminal’s physical parameters, as well as the relationship between them within a specific terminal, that allow a correct assignment of the necessary means and, thus, to increase the terminal’s productive efficiency. The final step is a short term complementarily study of both models, carried out in order to verify the obtained results. It can thus be stated that these prediction methods can be a very useful tool in ports’ planning.

Ajuste del modelo de Drucker Prager extendido para la simulación de la respuesta mecánica de un vertisol mediante el método de elementos finitos

La mecanización de las labores del suelo es la causa, por su consumo energético e impacto directo sobre el medio ambiente, que más afecta a la degradación y pérdida de productividad de los suelos. Entre los factores de disminución de la productividad se deben considerar la compactación, la erosión, el encostramiento y la pérdida de estructura. Todo esto obliga a cuidar el manejo agrícola de los suelos tratando de mejorar las condiciones del suelo y elevar sus rendimientos sin comprometer aspectos económicos, ecológicos y ambientales. En el presente trabajo se adecuan los parámetros constitutivos del modelo de Drucker Prager Extendido (DPE) que definen la fricción y la dilatancia del suelo en la fase de deformación plástica, para minimizar los errores en las predicciones durante la simulación de la respuesta mecánica de un Vertisol mediante el Método de Elementos Finitos. Para lo cual inicialmente se analizaron las bases teóricas que soportan este modelo, se determinaron las propiedades y parámetros físico-mecánicos del suelo requeridos como datos de entrada por el modelo, se determinó la exactitud de este modelo en las predicciones de la respuesta mecánica del suelo, se estimaron mediante el método de aproximación de funciones de Levenberg-Marquardt los parámetros constitutivos que definen la trayectoria de la curva esfuerzo-deformación plástica. Finalmente se comprobó la exactitud de las predicciones a partir de las adecuaciones realizadas al modelo. Los resultados permitieron determinar las propiedades y parámetros del suelo, requeridos como datos de entrada por el modelo, mostrando que su magnitud está en función su estado de humedad y densidad, además se obtuvieron los modelos empíricos de estas relaciones exhibiendo un R2>94%. Se definieron las variables que provocan las inexactitudes del modelo constitutivo (ángulo de fricción y dilatancia), mostrando que las mismas están relacionadas con la etapa de falla y deformación plástica. Finalmente se estimaron los valores óptimos de estos ángulos, disminuyendo los errores en las predicciones del modelo DPE por debajo del 4,35% haciéndelo adecuado para la simulación de la respuesta mecánica del suelo investigado. ABSTRACT The mechanization using farming techniques is one of the main factors that affects the most the soil, causing its degradation and loss of productivity, because of its energy consumption and direct impact on the environment. Compaction, erosion, crusting and loss of structure should be considered among the factors that decrease productivity. All this forces the necessity to take care of the agricultural-land management trying to improve soil conditions and increase yields without compromising economic, ecological and environmental aspects. The present study was aimed to adjust the parameters of the Drucker-Prager Extended Model (DPE), defining friction and dilation of soil in plastic deformation phase, in order to minimize the error of prediction when simulating the mechanical response of a Vertisol through the fine element method. First of all the theoretic fundamentals that withstand the model were analyzed. The properties and physical-mechanical parameters of the soil needed as input data to initialize the model, were established. And the precision of the predictions for the mechanical response of the soil was assessed. Then the constitutive parameters which define the path of the plastic stress-strain curve were estimated through Levenberg-Marquardt method of function approximations. Lastly the accuracy of the predictions from the adequacies made to the model was tested. The results permitted to determine those properties and parameters of the soil, needed in order to initialize the model. It showed that their magnitude is in function of density and humidity. Moreover, the empirical models from these relations were obtained: R2>94%. The variables producing inaccuracies in the constitutive model (angle of repose and dilation) were defined, and there was showed that they are linked with the plastic deformation and rupture point. Finally the optimal values of these angles were established, obtaining thereafter error values for the DPE model under 4, 35%, and making it suitable for the simulation of the mechanical response of the soil under study.

Impacto del entorno institucional en la financiación público-privada de infraestructuras de transporte

Actualmente el sector privado posee un papel relevante en la provisión y gestión de infraestructuras de transporte en los países de ingreso medio‐bajo, principalmente a través de los proyectos de participación público‐privada (PPPs). Muchos países han impulsado este tipo de proyectos con el fin de hacer frente a la gran demanda de infraestructuras de transporte existente, debido a la escasez de recursos públicos y a la falta de eficiencia en la provisión de los servicios públicos. Como resultado, las PPPs han experimentado un crecimiento importante en las últimas dos décadas a nivel mundial. A pesar de esta tendencia creciente, muchos países no han sido capaces de atraer la participación del sector privado para la provisión de sus infraestructuras o no han logrado el nivel de participación privada que habrían requerido para alcanzar sus objetivos. Según numerosos autores, el desarrollo y el éxito de los proyectos PPP de infraestructuras de transporte de cualquier país está condicionado por una diversidad de factores, siendo uno de ellos la calidad de su entorno institucional. La presente tesis tiene como objetivo principal analizar la influencia del entorno institucional en el volumen de inversión en proyectos de participación público‐privada de infraestructuras de transporte en los países de ingreso medio‐bajo. Para acometer dicho objetivo se ha realizado un análisis empírico de 81 países distribuidos en seis regiones del mundo, durante el periodo 1996‐2013. En el análisis se han desarrollado dos modelos empíricos aplicando principalmente dos metodologías: el contraste de hipótesis y los modelos de datos de panel Tobit. El desarrollo de estos modelos ha permitido analizar de una forma exhaustiva el tema de estudio. Los resultados obtenidos aportan evidencia de que la calidad del entorno institucional posee una influencia significativa en el volumen de inversión en los proyectos PPP de transporte. En general, en esta tesis se muestran evidencias empíricas de que el sector privado ha tendido a invertir en mayor medida en países con entornos institucionales fuertes, es decir, en aquellos países en los que ha existido un mayor nivel de Estado de derecho, estabilidad política y regulatoria, efectividad del gobierno, así como un mayor control de la corrupción. Además, aquellos países donde se ha registrado una mejora en el nivel de su calidad institucional también han experimentado un incremento en el volumen de inversión en PPP de transporte. The private sector has an important role in the provision and management of transport infrastructure in countries of medium‐low income, primarily through projects of public‐private partnerships (PPPs). Many countries have developed PPP projects to meet the high demand of transport infrastructure, due to the scarcity of public resources and the lack of efficiency in the provision of public services. As a result, PPPs have experienced a significant growth, worldwide, in the past two decades. Despite this growing trend, many countries have not been able to attract private sector participation in the provision of infrastructure or have not accomplished the level of private participation that would have required to achieve its objectives. According to various authors, the development of PPP projects for transport infrastructure is determined by a number of factors, one of them being the quality of the institutional environment. The main objective of this dissertation is to analyze the influence of the institutional environment on the volume of investment, in projects of public‐private partnerships for transport infrastructure in countries of medium‐low income. In order to meet this objective, we conducted an empirical analysis of 81 countries, in six regions of the world, during the period of 1996‐2013. The analysis used two empirical models, implementing different methodologies and various statistical techniques: hypothesis testing, and Tobit model using panel data. The development of these models allowed to carry out a more comprehensive analysis. The results show that the quality of the institutional environment has a significant influence on the volume of investment in PPP projects of transport. Overall, this dissertation shows that the private sector tends to invest more in countries with stronger institutional environments, i.e. countries where there has been a higher level of Rule of Law, political and regulatory stability, and an effective control of corruption. In addition, those that have improved the level of institutional quality have also experienced an increase in the volume of investment in PPP of transport.

University-industry technology transfer models: an empirical analysis

The aim of this paper is to contribute to the understanding of the underlying factors in the process of transferring technology from university to industry. Findings point to strategic importance of critical factors as the definition of common objectives, cooperation, motivation, and the elimination of technical and legal barriers. These challenges must have implications in the incorporation of cooperative aspects of research projects in the design of public innovation policies.

Implementation of safety based incentives in Public Private Partnerships (PPPs): an empirical analysis for the case of Spain

Public Private Partnerships (PPPs) are mostly implemented to circumvent budgetary constraints, and to encourage efficiency and quality in the provision of public infrastructure in order to reach social welfare. One of the ways of reaching the latter objective is by the introduction of performance based standards tied to bonuses and penalties to reward or punish the performance of the contractor. This paper focuses on the implementation of safety based incentives in PPPs in such a way that the better the safety outcome the greater larger will be the economic reward to the contractor. The main aim of this paper is to identify whether the incentives to improve road safety in PPPs are ultimately effective in improving safety ratios in Spain. To that end, Poisson and negative binomial regression models have been applied using information of motorways of the Spanish network of 2006. The findings indicate that even though road safety is highly influenced by variables that are not much controllable by the contractor such as the Average Annual Daily Traffic and the percentage of heavy vehicles, the implementation of safety incentives in PPPs has a positive influence in the reduction of fatalities, injuries and accidents.

An empirical mixed model to quantify climate influence on the growth of Pinus halepensis Mill. stands in South-Eastern Spain

The influence of climate on forest stand composition, development and growth is undeniable. Many studies have tried to quantify the effect of climatic variables on forest growth and yield. These works become especially important because there is a need to predict the effects of climate change on the development of forest ecosystems. One of the ways of facing this problem is the inclusion of climatic variables into the classic empirical growth models. The work has a double objective: (i) to identify the indicators which best describe the effect of climate on Pinus halepensis growth and (ii) to quantify such effect in several scenarios of rainfall decrease which are likely to occur in the Mediterranean area. A growth mixed model for P. halepensis including climatic variables is presented in this work. Growth estimates are based on data from the Spanish National Forest Inventory (SNFI). The best results are obtained for the indices including rainfall, or rainfall and temperature together, with annual precipitation, precipitation effectiveness, Emberger?s index or free bioclimatic intensity standing out among them. The final model includes Emberger?s index, free bioclimatic intensity and interactions between competition and climate indices. The results obtained show that a rainfall decrease about 5% leads to a decrease in volume growth of 5.5?7.5% depending on site quality.

On the generative equations of fractal self-similarity in granular media and the related PSD models

The physical appearance of granular media suggests the existence of geometrical scale invariance. The paper discuss how this physico-empirical property can be mathematically encoded leading to different generative models: a smooth one encoded by a differential equation and another encoded by an equation coming from a measure theoretical property.

An Empirical Analysis of the Spanish Gas Price Structure

We can say without hesitation that in energy markets a throughout data analysis is crucial when designing sophisticated models that are able to capture most of the critical market drivers. In this study we will attempt to investigate into Spanish natural gas prices structure to improve understanding of the role they play in the determination of electricity prices and decide in the future about price modelling aspects. To further understand the potential for modelling, this study will focus on the nature and characteristics of the different gas price data available. The fact that the existing gas market in Spain does not incorporate enough liquidity of trade makes it even more critical to analyze in detail available gas price data information that in the end will provide relevant information to understand how electricity prices are affected by natural gas markets. In this sense representative Spanish gas prices are typically difficult to explore given the fact that there is not a transparent gas market yet and all the gas imported in the country is negotiated and purchased by private companies at confidential terms.

Urban wind energy: empirical optimization of high-rise building roof shape for the wind energy exploitation

El programa Europeo HORIZON2020 en Futuras Ciudades Inteligentes establece como objetivo que el 20% de la energía eléctrica sea generada a partir de fuentes renovables. Este objetivo implica la necesidad de potenciar la generación de energía eólica en todos los ámbitos. La energía eólica reduce drásticamente las emisiones de gases de efecto invernadero y evita los riesgos geo-políticos asociados al suministro e infraestructuras energéticas, así como la dependencia energética de otras regiones. Además, la generación de energía distribuida (generación en el punto de consumo) presenta significativas ventajas en términos de elevada eficiencia energética y estimulación de la economía. El sector de la edificación representa el 40% del consumo energético total de la Unión Europea. La reducción del consumo energético en este área es, por tanto, una prioridad de acuerdo con los objetivos "20-20-20" en eficiencia energética. La Directiva 2010/31/EU del Parlamento Europeo y del Consejo de 19 de mayo de 2010 sobre el comportamiento energético de edificaciones contempla la instalación de sistemas de suministro energético a partir de fuentes renovables en las edificaciones de nuevo diseño. Actualmente existe una escasez de conocimiento científico y tecnológico acerca de la geometría óptima de las edificaciones para la explotación de la energía eólica en entornos urbanos. El campo tecnológico de estudio de la presente Tesis Doctoral es la generación de energía eólica en entornos urbanos. Específicamente, la optimization de la geometría de las cubiertas de edificaciones desde el punto de vista de la explotación del recurso energético eólico. Debido a que el flujo del viento alrededor de las edificaciones es exhaustivamente investigado en esta Tesis empleando herramientas de simulación numérica, la mecánica de fluidos computacional (CFD en inglés) y la aerodinámica de edificaciones son los campos científicos de estudio. El objetivo central de esta Tesis Doctoral es obtener una geometría de altas prestaciones (u óptima) para la explotación de la energía eólica en cubiertas de edificaciones de gran altura. Este objetivo es alcanzado mediante un análisis exhaustivo de la influencia de la forma de la cubierta del edificio en el flujo del viento desde el punto de vista de la explotación energética del recurso eólico empleando herramientas de simulación numérica (CFD). Adicionalmente, la geometría de la edificación convencional (edificio prismático) es estudiada, y el posicionamiento adecuado para los diferentes tipos de aerogeneradores es propuesto. La compatibilidad entre el aprovechamiento de las energías solar fotovoltaica y eólica también es analizado en este tipo de edificaciones. La investigación prosigue con la optimización de la geometría de la cubierta. La metodología con la que se obtiene la geometría óptima consta de las siguientes etapas: - Verificación de los resultados de las geometrías previamente estudiadas en la literatura. Las geometrías básicas que se someten a examen son: cubierta plana, a dos aguas, inclinada, abovedada y esférica. - Análisis de la influencia de la forma de las aristas de la cubierta sobre el flujo del viento. Esta tarea se lleva a cabo mediante la comparación de los resultados obtenidos para la arista convencional (esquina sencilla) con un parapeto, un voladizo y una esquina curva. - Análisis del acoplamiento entre la cubierta y los cerramientos verticales (paredes) mediante la comparación entre diferentes variaciones de una cubierta esférica en una edificación de gran altura: cubierta esférica estudiada en la literatura, cubierta esférica integrada geométricamente con las paredes (planta cuadrada en el suelo) y una cubierta esférica acoplada a una pared cilindrica. El comportamiento del flujo sobre la cubierta es estudiado también considerando la posibilidad de la variación en la dirección del viento incidente. - Análisis del efecto de las proporciones geométricas del edificio sobre el flujo en la cubierta. - Análisis del efecto de la presencia de edificaciones circundantes sobre el flujo del viento en la cubierta del edificio objetivo. Las contribuciones de la presente Tesis Doctoral pueden resumirse en: - Se demuestra que los modelos de turbulencia RANS obtienen mejores resultados para la simulación del viento alrededor de edificaciones empleando los coeficientes propuestos por Crespo y los propuestos por Bechmann y Sórensen que empleando los coeficientes estándar. - Se demuestra que la estimación de la energía cinética turbulenta del flujo empleando modelos de turbulencia RANS puede ser validada manteniendo el enfoque en la cubierta de la edificación. - Se presenta una nueva modificación del modelo de turbulencia Durbin k — e que reproduce mejor la distancia de recirculación del flujo de acuerdo con los resultados experimentales. - Se demuestra una relación lineal entre la distancia de recirculación en una cubierta plana y el factor constante involucrado en el cálculo de la escala de tiempo de la velocidad turbulenta. Este resultado puede ser empleado por la comunidad científica para la mejora del modelado de la turbulencia en diversas herramientas computacionales (OpenFOAM, Fluent, CFX, etc.). - La compatibilidad entre las energías solar fotovoltaica y eólica en cubiertas de edificaciones es analizada. Se demuestra que la presencia de los módulos solares provoca un descenso en la intensidad de turbulencia. - Se demuestran conflictos en el cambio de escala entre simulaciones de edificaciones a escala real y simulaciones de modelos a escala reducida (túnel de viento). Se demuestra que para respetar las limitaciones de similitud (número de Reynolds) son necesarias mediciones en edificaciones a escala real o experimentos en túneles de viento empleando agua como fluido, especialmente cuando se trata con geometrías complejas, como es el caso de los módulos solares. - Se determina el posicionamiento más adecuado para los diferentes tipos de aerogeneradores tomando en consideración la velocidad e intensidad de turbulencia del flujo. El posicionamiento de aerogeneradores es investigado en las geometrías de cubierta más habituales (plana, a dos aguas, inclinada, abovedada y esférica). - Las formas de aristas más habituales (esquina, parapeto, voladizo y curva) son analizadas, así como su efecto sobre el flujo del viento en la cubierta de un edificio de gran altura desde el punto de vista del aprovechamiento eólico. - Se propone una geometría óptima (o de altas prestaciones) para el aprovechamiento de la energía eólica urbana. Esta optimización incluye: verificación de las geometrías estudiadas en el estado del arte, análisis de la influencia de las aristas de la cubierta en el flujo del viento, estudio del acoplamiento entre la cubierta y las paredes, análisis de sensibilidad del grosor de la cubierta, exploración de la influencia de las proporciones geométricas de la cubierta y el edificio, e investigación del efecto de las edificaciones circundantes (considerando diferentes alturas de los alrededores) sobre el flujo del viento en la cubierta del edificio objetivo. Las investigaciones comprenden el análisis de la velocidad, la energía cinética turbulenta y la intensidad de turbulencia en todos los casos. ABSTRACT The HORIZON2020 European program in Future Smart Cities aims to have 20% of electricity produced by renewable sources. This goal implies the necessity to enhance the wind energy generation, both with large and small wind turbines. Wind energy drastically reduces carbon emissions and avoids geo-political risks associated with supply and infrastructure constraints, as well as energy dependence from other regions. Additionally, distributed energy generation (generation at the consumption site) offers significant benefits in terms of high energy efficiency and stimulation of the economy. The buildings sector represents 40% of the European Union total energy consumption. Reducing energy consumption in this area is therefore a priority under the "20-20-20" objectives on energy efficiency. The Directive 2010/31/EU of the European Parliament and of the Council of 19 May 2010 on the energy performance of buildings aims to consider the installation of renewable energy supply systems in new designed buildings. Nowadays, there is a lack of knowledge about the optimum building shape for urban wind energy exploitation. The technological field of study of the present Thesis is the wind energy generation in urban environments. Specifically, the improvement of the building-roof shape with a focus on the wind energy resource exploitation. Since the wind flow around buildings is exhaustively investigated in this Thesis using numerical simulation tools, both computational fluid dynamics (CFD) and building aerodynamics are the scientific fields of study. The main objective of this Thesis is to obtain an improved (or optimum) shape of a high-rise building for the wind energy exploitation on the roof. To achieve this objective, an analysis of the influence of the building shape on the behaviour of the wind flow on the roof from the point of view of the wind energy exploitation is carried out using numerical simulation tools (CFD). Additionally, the conventional building shape (prismatic) is analysed, and the adequate positions for different kinds of wind turbines are proposed. The compatibility of both photovoltaic-solar and wind energies is also analysed for this kind of buildings. The investigation continues with the buildingroof optimization. The methodology for obtaining the optimum high-rise building roof shape involves the following stages: - Verification of the results of previous building-roof shapes studied in the literature. The basic shapes that are compared are: flat, pitched, shed, vaulted and spheric. - Analysis of the influence of the roof-edge shape on the wind flow. This task is carried out by comparing the results obtained for the conventional edge shape (simple corner) with a railing, a cantilever and a curved edge. - Analysis of the roof-wall coupling by testing different variations of a spherical roof on a high-rise building: spherical roof studied in the litera ture, spherical roof geometrically integrated with the walls (squared-plant) and spherical roof with a cylindrical wall. The flow behaviour on the roof according to the variation of the incident wind direction is commented. - Analysis of the effect of the building aspect ratio on the flow. - Analysis of the surrounding buildings effect on the wind flow on the target building roof. The contributions of the present Thesis can be summarized as follows: - It is demonstrated that RANS turbulence models obtain better results for the wind flow around buildings using the coefficients proposed by Crespo and those proposed by Bechmann and S0rensen than by using the standard ones. - It is demonstrated that RANS turbulence models can be validated for turbulent kinetic energy focusing on building roofs. - A new modification of the Durbin k — e turbulence model is proposed in order to obtain a better agreement of the recirculation distance between CFD simulations and experimental results. - A linear relationship between the recirculation distance on a flat roof and the constant factor involved in the calculation of the turbulence velocity time scale is demonstrated. This discovery can be used by the research community in order to improve the turbulence modeling in different solvers (OpenFOAM, Fluent, CFX, etc.). - The compatibility of both photovoltaic-solar and wind energies on building roofs is demonstrated. A decrease of turbulence intensity due to the presence of the solar panels is demonstrated. - Scaling issues are demonstrated between full-scale buildings and windtunnel reduced-scale models. The necessity of respecting the similitude constraints is demonstrated. Either full-scale measurements or wind-tunnel experiments using water as a medium are needed in order to accurately reproduce the wind flow around buildings, specially when dealing with complex shapes (as solar panels, etc.). - The most adequate position (most adequate roof region) for the different kinds of wind turbines is highlighted attending to both velocity and turbulence intensity. The wind turbine positioning was investigated for the most habitual kind of building-roof shapes (flat, pitched, shed, vaulted and spherical). - The most habitual roof-edge shapes (simple edge, railing, cantilever and curved) were investigated, and their effect on the wind flow on a highrise building roof were analysed from the point of view of the wind energy exploitation. - An optimum building-roof shape is proposed for the urban wind energy exploitation. Such optimization includes: state-of-the-art roof shapes test, analysis of the influence of the roof-edge shape on the wind flow, study of the roof-wall coupling, sensitivity analysis of the roof width, exploration of the aspect ratio of the building-roof shape and investigation of the effect of the neighbouring buildings (considering different surrounding heights) on the wind now on the target building roof. The investigations comprise analysis of velocity, turbulent kinetic energy and turbulence intensity for all the cases.