Generalización de variables medioambientales mediante interpolación GIS

La investigación de esta tesis se centra en el estudio de técnicas geoestadísticas y su contribución a una mayor caracterización del binomio factores climáticos-rendimiento de un cultivo agrícola. El inexorable vínculo entre la variabilidad climática y la producción agrícola cobra especial relevancia en estudios sobre el cambio climático o en la modelización de cultivos para dar respuesta a escenarios futuros de producción mundial. Es información especialmente valiosa en sistemas operacionales de monitoreo y predicción de rendimientos de cultivos Los cuales son actualmente uno de los pilares operacionales en los que se sustenta la agricultura y seguridad alimentaria mundial; ya que su objetivo final es el de proporcionar información imparcial y fiable para la regularización de mercados. Es en este contexto, donde se quiso dar un enfoque alternativo a estudios, que con distintos planteamientos, analizan la relación inter-anual clima vs producción. Así, se sustituyó la dimensión tiempo por la espacio, re-orientando el análisis estadístico de correlación interanual entre rendimiento y factores climáticos, por el estudio de la correlación inter-regional entre ambas variables. Se utilizó para ello una técnica estadística relativamente nueva y no muy aplicada en investigaciones similares, llamada regresión ponderada geográficamente (GWR, siglas en inglés de “Geographically weighted regression”). Se obtuvieron superficies continuas de las variables climáticas acumuladas en determinados periodos fenológicos, que fueron seleccionados por ser factores clave en el desarrollo vegetativo de un cultivo. Por ello, la primera parte de la tesis, consistió en un análisis exploratorio sobre comparación de Métodos de Interpolación Espacial (MIE). Partiendo de la hipótesis de que existe la variabilidad espacial de la relación entre factores climáticos y rendimiento, el objetivo principal de esta tesis, fue el de establecer en qué medida los MIE y otros métodos geoestadísticos de regresión local, pueden ayudar por un lado, a alcanzar un mayor entendimiento del binomio clima-rendimiento del trigo blando (Triticum aestivum L.) al incorporar en dicha relación el componente espacial; y por otro, a caracterizar la variación de los principales factores climáticos limitantes en el crecimiento del trigo blando, acumulados éstos en cuatro periodos fenológicos. Para lleva a cabo esto, una gran carga operacional en la investigación de la tesis consistió en homogeneizar y hacer los datos fenológicos, climáticos y estadísticas agrícolas comparables tanto a escala espacial como a escala temporal. Para España y los Bálticos se recolectaron y calcularon datos diarios de precipitación, temperatura máxima y mínima, evapotranspiración y radiación solar en las estaciones meteorológicas disponibles. Se dispuso de una serie temporal que coincidía con los mismos años recolectados en las estadísticas agrícolas, es decir, 14 años contados desde 2000 a 2013 (hasta 2011 en los Bálticos). Se superpuso la malla de información fenológica de cuadrícula 25 km con la ubicación de las estaciones meteorológicas con el fin de conocer los valores fenológicos en cada una de las estaciones disponibles. Hecho esto, para cada año de la serie temporal disponible se calcularon los valores climáticos diarios acumulados en cada uno de los cuatro periodos fenológicos seleccionados P1 (ciclo completo), P2 (emergencia-madurez), P3 (floración) y P4 (floraciónmadurez). Se calculó la superficie interpolada por el conjunto de métodos seleccionados en la comparación: técnicas deterministas convencionales, kriging ordinario y cokriging ordinario ponderado por la altitud. Seleccionados los métodos más eficaces, se calculó a nivel de provincias las variables climatológicas interpoladas. Y se realizaron las regresiones locales GWR para cuantificar, explorar y modelar las relaciones espaciales entre el rendimiento del trigo y las variables climáticas acumuladas en los cuatro periodos fenológicos. Al comparar la eficiencia de los MIE no destaca una técnica por encima del resto como la que proporcione el menor error en su predicción. Ahora bien, considerando los tres indicadores de calidad de los MIE estudiados se han identificado los métodos más efectivos. En el caso de la precipitación, es la técnica geoestadística cokriging la más idónea en la mayoría de los casos. De manera unánime, la interpolación determinista en función radial (spline regularizado) fue la técnica que mejor describía la superficie de precipitación acumulada en los cuatro periodos fenológicos. Los resultados son más heterogéneos para la evapotranspiración y radiación. Los métodos idóneos para estas se reparten entre el Inverse Distance Weighting (IDW), IDW ponderado por la altitud y el Ordinary Kriging (OK). También, se identificó que para la mayoría de los casos en que el error del Ordinary CoKriging (COK) era mayor que el del OK su eficacia es comparable a la del OK en términos de error y el requerimiento computacional de este último es mucho menor. Se pudo confirmar que existe la variabilidad espacial inter-regional entre factores climáticos y el rendimiento del trigo blando tanto en España como en los Bálticos. La herramienta estadística GWR fue capaz de reproducir esta variabilidad con un rendimiento lo suficientemente significativo como para considerarla una herramienta válida en futuros estudios. No obstante, se identificaron ciertas limitaciones en la misma respecto a la información que devuelve el programa a nivel local y que no permite desgranar todo el detalle sobre la ejecución del mismo. Los indicadores y periodos fenológicos que mejor pudieron reproducir la variabilidad espacial del rendimiento en España y Bálticos, arrojaron aún, una mayor credibilidad a los resultados obtenidos y a la eficacia del GWR, ya que estaban en línea con el conocimiento agronómico sobre el cultivo del trigo blando en sistemas agrícolas mediterráneos y norteuropeos. Así, en España, el indicador más robusto fue el balance climático hídrico Climatic Water Balance) acumulado éste, durante el periodo de crecimiento (entre la emergencia y madurez). Aunque se identificó la etapa clave de la floración como el periodo en el que las variables climáticas acumuladas proporcionaban un mayor poder explicativo del modelo GWR. Sin embargo, en los Bálticos, países donde el principal factor limitante en su agricultura es el bajo número de días de crecimiento efectivo, el indicador más efectivo fue la radiación acumulada a lo largo de todo el ciclo de crecimiento (entre la emergencia y madurez). Para el trigo en regadío no existe ninguna combinación que pueda explicar más allá del 30% de la variación del rendimiento en España. Poder demostrar que existe un comportamiento heterogéneo en la relación inter-regional entre el rendimiento y principales variables climáticas, podría contribuir a uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan, a día de hoy, los sistemas operacionales de monitoreo y predicción de rendimientos de cultivos, y éste es el de poder reducir la escala espacial de predicción, de un nivel nacional a otro regional. ABSTRACT This thesis explores geostatistical techniques and their contribution to a better characterization of the relationship between climate factors and agricultural crop yields. The crucial link between climate variability and crop production plays a key role in climate change research as well as in crops modelling towards the future global production scenarios. This information is particularly important for monitoring and forecasting operational crop systems. These geostatistical techniques are currently one of the most fundamental operational systems on which global agriculture and food security rely on; with the final aim of providing neutral and reliable information for food market controls, thus avoiding financial speculation of nourishments of primary necessity. Within this context the present thesis aims to provide an alternative approach to the existing body of research examining the relationship between inter-annual climate and production. Therefore, the temporal dimension was replaced for the spatial dimension, re-orienting the statistical analysis of the inter-annual relationship between crops yields and climate factors to an inter-regional correlation between these two variables. Geographically weighted regression, which is a relatively new statistical technique and which has rarely been used in previous research on this topic was used in the current study. Continuous surface values of the climate accumulated variables in specific phenological periods were obtained. These specific periods were selected because they are key factors in the development of vegetative crop. Therefore, the first part of this thesis presents an exploratory analysis regarding the comparability of spatial interpolation methods (SIM) among diverse SIMs and alternative geostatistical methodologies. Given the premise that spatial variability of the relationship between climate factors and crop production exists, the primary aim of this thesis was to examine the extent to which the SIM and other geostatistical methods of local regression (which are integrated tools of the GIS software) are useful in relating crop production and climate variables. The usefulness of these methods was examined in two ways; on one hand the way this information could help to achieve higher production of the white wheat binomial (Triticum aestivum L.) by incorporating the spatial component in the examination of the above-mentioned relationship. On the other hand, the way it helps with the characterization of the key limiting climate factors of soft wheat growth which were analysed in four phenological periods. To achieve this aim, an important operational workload of this thesis consisted in the homogenization and obtention of comparable phenological and climate data, as well as agricultural statistics, which made heavy operational demands. For Spain and the Baltic countries, data on precipitation, maximum and minimum temperature, evapotranspiration and solar radiation from the available meteorological stations were gathered and calculated. A temporal serial approach was taken. These temporal series aligned with the years that agriculture statistics had previously gathered, these being 14 years from 2000 to 2013 (until 2011 for the Baltic countries). This temporal series was mapped with a phenological 25 km grid that had the location of the meteorological stations with the objective of obtaining the phenological values in each of the available stations. Following this procedure, the daily accumulated climate values for each of the four selected phenological periods were calculated; namely P1 (complete cycle), P2 (emergency-maturity), P3 (flowering) and P4 (flowering- maturity). The interpolated surface was then calculated using the set of selected methodologies for the comparison: deterministic conventional techniques, ordinary kriging and ordinary cokriging weighted by height. Once the most effective methods had been selected, the level of the interpolated climate variables was calculated. Local GWR regressions were calculated to quantify, examine and model the spatial relationships between soft wheat production and the accumulated variables in each of the four selected phenological periods. Results from the comparison among the SIMs revealed that no particular technique seems more favourable in terms of accuracy of prediction. However, when the three quality indicators of the compared SIMs are considered, some methodologies appeared to be more efficient than others. Regarding precipitation results, cokriging was the most accurate geostatistical technique for the majority of the cases. Deterministic interpolation in its radial function (controlled spline) was the most accurate technique for describing the accumulated precipitation surface in all phenological periods. However, results are more heterogeneous for the evapotranspiration and radiation methodologies. The most appropriate technique for these forecasts are the Inverse Distance Weighting (IDW), weighted IDW by height and the Ordinary Kriging (OK). Furthermore, it was found that for the majority of the cases where the Ordinary CoKriging (COK) error was larger than that of the OK, its efficacy was comparable to that of the OK in terms of error while the computational demands of the latter was much lower. The existing spatial inter-regional variability between climate factors and soft wheat production was confirmed for both Spain and the Baltic countries. The GWR statistic tool reproduced this variability with an outcome significative enough as to be considered a valid tool for future studies. Nevertheless, this tool also had some limitations with regards to the information delivered by the programme because it did not allow for a detailed break-down of its procedure. The indicators and phenological periods that best reproduced the spatial variability of yields in Spain and the Baltic countries made the results and the efficiency of the GWR statistical tool even more reliable, despite the fact that these were already aligned with the agricultural knowledge about soft wheat crop under mediterranean and northeuropean agricultural systems. Thus, for Spain, the most robust indicator was the Climatic Water Balance outcome accumulated throughout the growing period (between emergency and maturity). Although the flowering period was the phase that best explained the accumulated climate variables in the GWR model. For the Baltic countries where the main limiting agricultural factor is the number of days of effective growth, the most effective indicator was the accumulated radiation throughout the entire growing cycle (between emergency and maturity). For the irrigated soft wheat there was no combination capable of explaining above the 30% of variation of the production in Spain. The fact that the pattern of the inter-regional relationship between the crop production and key climate variables is heterogeneous within a country could contribute to one is one of the greatest challenges that the monitoring and forecasting operational systems for crop production face nowadays. The present findings suggest that the solution may lay in downscaling the spatial target scale from a national to a regional level.

Diseño de una interfaz de representación gráfica de la base de datos de HRTF

El actual proyecto consiste en la creación de una interfaz gráfica de usuario (GUI) en entorno de MATLAB que realice una representación gráfica de la base de datos de HRTF (Head-Related Transfer Function). La función de transferencia de la cabeza es una herramienta muy útil en el estudio de la capacidad del ser humano para percibir su entorno sonoro, además de la habilidad de éste en la localización de fuentes sonoras en el espacio que le rodea. La HRTF biaural (terminología para referirse al conjunto de HRTF del oído izquierdo y del oído derecho) en sí misma, posee información de especial interés ya que las diferencias entre las HRTF de cada oído, conceden la información que nuestro sistema de audición utiliza en la percepción del campo sonoro. Por ello, la funcionalidad de la interfaz gráfica creada presenta gran provecho dentro del estudio de este campo. Las diferencias interaurales se caracterizan en amplitud y en tiempo, variando en función de la frecuencia. Mediante la transformada inversa de Fourier de la señal HRTF, se obtiene la repuesta al impulso de la cabeza, es decir, la HRIR (Head-Related Impulse Response). La cual, además de tener una gran utilidad en la creación de software o dispositivos de generación de sonido envolvente, se utiliza para obtener las diferencias ITD (Interaural Time Difference) e ILD (Interaural Time Difference), comúnmente denominados “parámetros de localización espacial”. La base de datos de HRTF contiene la información biaural de diferentes puntos de ubicación de la fuente sonora, formando una red de coordenadas esféricas que envuelve la cabeza del sujeto. Dicha red, según las medidas realizadas en la cámara anecoica de la EUITT (Escuela Universitaria de Ingeniería Técnica de Telecomunicación), presenta una precisión en elevación de 10º y en azimut de 5º. Los receptores son dos micrófonos alojados en el maniquí acústico llamado HATS (Hats and Torso Simulator) modelo 4100D de Brüel&Kjaer. Éste posee las características físicas que influyen en la percepción del entorno como son las formas del pabellón auditivo (pinna), de la cabeza, del cuello y del torso humano. Será necesario realizar los cálculos de interpolación para todos aquellos puntos no contenidos en la base de datos HRTF, este proceso es sumamente importante no solo para potenciar la capacidad de la misma sino por su utilidad para la comparación entre otras bases de datos existentes en el estudio de este ámbito. La interfaz gráfica de usuario está concebida para un manejo sencillo, claro y predecible, a la vez que interactivo. Desde el primer boceto del programa se ha tenido clara su filosofía, impuesta por las necesidades de un usuario que busca una herramienta práctica y de manejo intuitivo. Su diseño de una sola ventana reúne tanto los componentes de obtención de datos como los que hacen posible la representación gráfica de las HRTF, las HRIR y los parámetros de localización espacial, ITD e ILD. El usuario podrá ir alternando las representaciones gráficas a la vez que introduce las coordenadas de los puntos que desea visualizar, definidas por phi (elevación) y theta (azimut). Esta faceta de la interfaz es la que le otorga una gran facilidad de acceso y lectura de la información representada en ella. Además, el usuario puede introducir valores incluidos en la base de datos o valores intermedios a estos, de esta manera, se indica a la interfaz la necesidad de realizar la interpolación de los mismos. El método de interpolación escogido es el de la ponderación de la distancia inversa entre puntos. Dependiendo de los valores introducidos por el usuario se realizará una interpolación de dos o cuatro puntos, siendo éstos limítrofes al valor introducido, ya sea de phi o theta. Para añadir versatilidad a la interfaz gráfica de usuario, se ha añadido la opción de generar archivos de salida en forma de imagen de las gráficas representadas, de tal forma que el usuario pueda extraer los datos que le interese para cualquier valor de phi y theta. Se completa el presente proyecto fin de carrera con un trabajo de investigación y estudio comparativo de la función y la aplicación de las bases de datos de HRTF dentro del marco científico y de investigación. Esto ha hecho posible concentrar información relacionada a través de revistas científicas de investigación como la JAES (Journal of the Audio Engineering Society) o la ASA (Acoustical Society of America), además, del IEEE ( Institute of Electrical and Electronics Engineers) o la “Web of knowledge” entre otras. Además de realizar la búsqueda en estas fuentes, se ha optado por vías de información más comunes como Google Académico o el portal de acceso “Ingenio” a los todos los recursos electrónicos contenidos en la base de datos de la universidad. El estudio genera una ampliación en el conocimiento de la labor práctica de las HRTF. La mayoría de los estudios enfocan sus esfuerzos en mejorar la percepción del evento sonoro mediante su simulación en la escucha estéreo o multicanal. A partir de las HRTF, esto es posible mediante el análisis y el cálculo de datos como pueden ser las regresiones, siendo éstas muy útiles en la predicción de una medida basándose en la información de la actual. Otro campo de especial interés es el de la generación de sonido 3D. Mediante la base de datos HRTF es posible la simulación de una señal biaural. Se han diseñado algoritmos que son implementados en dispositivos DSP, de tal manera que por medio de retardos interaurales y de diferencias espectrales es posible llegar a un resultado óptimo de sonido envolvente, sin olvidar la importancia de los efectos de reverberación para conseguir un efecto creíble de sonido envolvente. Debido a la complejidad computacional que esto requiere, gran parte de los estudios coinciden en desarrollar sistemas más eficientes, llegando a objetivos tales como la generación de sonido 3D en tiempo real. ABSTRACT. This project involves the creation of a Graphic User Interface (GUI) in the Matlab environment which creates a graphic representation of the HRTF (Head-Related Transfer Function) database. The head transfer function is a very useful tool in the study of the capacity of human beings to perceive their sound environment, as well as their ability to localise sound sources in the area surrounding them. The binaural HRTF (terminology which refers to the HRTF group of the left and right ear) in itself possesses information of special interest seeing that the differences between the HRTF of each ear admits the information that our system of hearing uses in the perception of each sound field. For this reason, the functionality of the graphic interface created presents great benefits within the study of this field. The interaural differences are characterised in space and in time, varying depending on the frequency. By means of Fourier's transformed inverse of the HRTF signal, the response to the head impulse is obtained, in other words, the HRIR (Head-Related Impulse Response). This, as well as having a great use in the creation of software or surround sound generating devices, is used to obtain ITD differences (Interaural Time Difference) and ILD (Interaural Time Difference), commonly named “spatial localisation parameters”. The HRTF database contains the binaural information of different points of sound source location, forming a network of spherical coordinates which surround the subject's head. This network, according to the measures carried out in the anechoic chamber at the EUITT (School of Telecommunications Engineering) gives a precision in elevation of 10º and in azimuth of 5º. The receivers are two microphones placed on the acoustic mannequin called HATS (Hats and Torso Simulator) Brüel&Kjaer model 4100D. This has the physical characteristics which affect the perception of the surroundings which are the forms of the auricle (pinna), the head, neck and human torso. It will be necessary to make interpolation calculations for all those points which are not contained the HRTF database. This process is extremely important not only to strengthen the database's capacity but also for its usefulness in making comparisons with other databases that exist in the study of this field. The graphic user interface is conceived for a simple, clear and predictable use which is also interactive. Since the first outline of the program, its philosophy has been clear, based on the needs of a user who requires a practical tool with an intuitive use. Its design with only one window unites not only the components which obtain data but also those which make the graphic representation of the HRTFs possible, the hrir and the ITD and ILD spatial location parameters. The user will be able to alternate the graphic representations at the same time as entering the point coordinates that they wish to display, defined by phi (elevation) and theta (azimuth). The facet of the interface is what provides the great ease of access and reading of the information displayed on it. In addition, the user can enter values included in the database or values which are intermediate to these. It is, likewise, indicated to the interface the need to carry out the interpolation of these values. The interpolation method is the deliberation of the inverse distance between points. Depending on the values entered by the user, an interpolation of two or four points will be carried out, with these being adjacent to the entered value, whether that is phi or theta. To add versatility to the graphic user interface, the option of generating output files in the form of an image of the graphics displayed has been added. This is so that the user may extract the information that interests them for any phi and theta value. This final project is completed with a research and comparative study essay on the function and application of HRTF databases within the scientific and research framework. It has been possible to collate related information by means of scientific research magazines such as the JAES (Journal of the Audio Engineering Society), the ASA (Acoustical Society of America) as well as the IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) and the “Web of knowledge” amongst others. In addition to carrying out research with these sources, I also opted to use more common sources of information such as Academic Google and the “Ingenio” point of entry to all the electronic resources contained on the university databases. The study generates an expansion in the knowledge of the practical work of the HRTF. The majority of studies focus their efforts on improving the perception of the sound event by means of its simulation in stereo or multichannel listening. With the HRTFs, this is possible by means of analysis and calculation of data as can be the regressions. These are very useful in the prediction of a measure being based on the current information. Another field of special interest is that of the generation of 3D sound. Through HRTF databases it is possible to simulate the binaural signal. Algorithms have been designed which are implemented in DSP devices, in such a way that by means of interaural delays and wavelength differences it is possible to achieve an excellent result of surround sound, without forgetting the importance of the effects of reverberation to achieve a believable effect of surround sound. Due to the computational complexity that this requires, a great many studies agree on the development of more efficient systems which achieve objectives such as the generation of 3D sound in real time.