19 resultados para RANDOM-ENERGY-MODEL

em Universidad Politécnica de Madrid


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Abstract The proliferation of wireless sensor networks and the variety of envisioned applications associated with them has motivated the development of distributed algorithms for collaborative processing over networked systems. One of the applications that has attracted the attention of the researchers is that of target localization where the nodes of the network try to estimate the position of an unknown target that lies within its coverage area. Particularly challenging is the problem of estimating the target’s position when we use received signal strength indicator (RSSI) due to the nonlinear relationship between the measured signal and the true position of the target. Many of the existing approaches suffer either from high computational complexity (e.g., particle filters) or lack of accuracy. Further, many of the proposed solutions are centralized which make their application to a sensor network questionable. Depending on the application at hand and, from a practical perspective it could be convenient to find a balance between localization accuracy and complexity. Into this direction we approach the maximum likelihood location estimation problem by solving a suboptimal (and more tractable) problem. One of the main advantages of the proposed scheme is that it allows for a decentralized implementation using distributed processing tools (e.g., consensus and convex optimization) and therefore, it is very suitable to be implemented in real sensor networks. If further accuracy is needed an additional refinement step could be performed around the found solution. Under the assumption of independent noise among the nodes such local search can be done in a fully distributed way using a distributed version of the Gauss-Newton method based on consensus. Regardless of the underlying application or function of the sensor network it is al¬ways necessary to have a mechanism for data reporting. While some approaches use a special kind of nodes (called sink nodes) for data harvesting and forwarding to the outside world, there are however some scenarios where such an approach is impractical or even impossible to deploy. Further, such sink nodes become a bottleneck in terms of traffic flow and power consumption. To overcome these issues instead of using sink nodes for data reporting one could use collaborative beamforming techniques to forward directly the generated data to a base station or gateway to the outside world. In a dis-tributed environment like a sensor network nodes cooperate in order to form a virtual antenna array that can exploit the benefits of multi-antenna communications. In col-laborative beamforming nodes synchronize their phases in order to add constructively at the receiver. Some of the inconveniences associated with collaborative beamforming techniques is that there is no control over the radiation pattern since it is treated as a random quantity. This may cause interference to other coexisting systems and fast bat-tery depletion at the nodes. Since energy-efficiency is a major design issue we consider the development of a distributed collaborative beamforming scheme that maximizes the network lifetime while meeting some quality of service (QoS) requirement at the re¬ceiver side. Using local information about battery status and channel conditions we find distributed algorithms that converge to the optimal centralized beamformer. While in the first part we consider only battery depletion due to communications beamforming, we extend the model to account for more realistic scenarios by the introduction of an additional random energy consumption. It is shown how the new problem generalizes the original one and under which conditions it is easily solvable. By formulating the problem under the energy-efficiency perspective the network’s lifetime is significantly improved. Resumen La proliferación de las redes inalámbricas de sensores junto con la gran variedad de posi¬bles aplicaciones relacionadas, han motivado el desarrollo de herramientas y algoritmos necesarios para el procesado cooperativo en sistemas distribuidos. Una de las aplicaciones que suscitado mayor interés entre la comunidad científica es la de localization, donde el conjunto de nodos de la red intenta estimar la posición de un blanco localizado dentro de su área de cobertura. El problema de la localization es especialmente desafiante cuando se usan niveles de energía de la seal recibida (RSSI por sus siglas en inglés) como medida para la localization. El principal inconveniente reside en el hecho que el nivel de señal recibida no sigue una relación lineal con la posición del blanco. Muchas de las soluciones actuales al problema de localization usando RSSI se basan en complejos esquemas centralizados como filtros de partículas, mientas que en otras se basan en esquemas mucho más simples pero con menor precisión. Además, en muchos casos las estrategias son centralizadas lo que resulta poco prácticos para su implementación en redes de sensores. Desde un punto de vista práctico y de implementation, es conveniente, para ciertos escenarios y aplicaciones, el desarrollo de alternativas que ofrezcan un compromiso entre complejidad y precisión. En esta línea, en lugar de abordar directamente el problema de la estimación de la posición del blanco bajo el criterio de máxima verosimilitud, proponemos usar una formulación subóptima del problema más manejable analíticamente y que ofrece la ventaja de permitir en¬contrar la solución al problema de localization de una forma totalmente distribuida, convirtiéndola así en una solución atractiva dentro del contexto de redes inalámbricas de sensores. Para ello, se usan herramientas de procesado distribuido como los algorit¬mos de consenso y de optimización convexa en sistemas distribuidos. Para aplicaciones donde se requiera de un mayor grado de precisión se propone una estrategia que con¬siste en la optimización local de la función de verosimilitud entorno a la estimación inicialmente obtenida. Esta optimización se puede realizar de forma descentralizada usando una versión basada en consenso del método de Gauss-Newton siempre y cuando asumamos independencia de los ruidos de medida en los diferentes nodos. Independientemente de la aplicación subyacente de la red de sensores, es necesario tener un mecanismo que permita recopilar los datos provenientes de la red de sensores. Una forma de hacerlo es mediante el uso de uno o varios nodos especiales, llamados nodos “sumidero”, (sink en inglés) que actúen como centros recolectores de información y que estarán equipados con hardware adicional que les permita la interacción con el exterior de la red. La principal desventaja de esta estrategia es que dichos nodos se convierten en cuellos de botella en cuanto a tráfico y capacidad de cálculo. Como alter¬nativa se pueden usar técnicas cooperativas de conformación de haz (beamforming en inglés) de manera que el conjunto de la red puede verse como un único sistema virtual de múltiples antenas y, por tanto, que exploten los beneficios que ofrecen las comu¬nicaciones con múltiples antenas. Para ello, los distintos nodos de la red sincronizan sus transmisiones de manera que se produce una interferencia constructiva en el recep¬tor. No obstante, las actuales técnicas se basan en resultados promedios y asintóticos, cuando el número de nodos es muy grande. Para una configuración específica se pierde el control sobre el diagrama de radiación causando posibles interferencias sobre sis¬temas coexistentes o gastando más potencia de la requerida. La eficiencia energética es una cuestión capital en las redes inalámbricas de sensores ya que los nodos están equipados con baterías. Es por tanto muy importante preservar la batería evitando cambios innecesarios y el consecuente aumento de costes. Bajo estas consideraciones, se propone un esquema de conformación de haz que maximice el tiempo de vida útil de la red, entendiendo como tal el máximo tiempo que la red puede estar operativa garantizando unos requisitos de calidad de servicio (QoS por sus siglas en inglés) que permitan una decodificación fiable de la señal recibida en la estación base. Se proponen además algoritmos distribuidos que convergen a la solución centralizada. Inicialmente se considera que la única causa de consumo energético se debe a las comunicaciones con la estación base. Este modelo de consumo energético es modificado para tener en cuenta otras formas de consumo de energía derivadas de procesos inherentes al funcionamiento de la red como la adquisición y procesado de datos, las comunicaciones locales entre nodos, etc. Dicho consumo adicional de energía se modela como una variable aleatoria en cada nodo. Se cambia por tanto, a un escenario probabilístico que generaliza el caso determinista y se proporcionan condiciones bajo las cuales el problema se puede resolver de forma eficiente. Se demuestra que el tiempo de vida de la red mejora de forma significativa usando el criterio propuesto de eficiencia energética.

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Probabilistic modeling is the de�ning characteristic of estimation of distribution algorithms (EDAs) which determines their behavior and performance in optimization. Regularization is a well-known statistical technique used for obtaining an improved model by reducing the generalization error of estimation, especially in high-dimensional problems. `1-regularization is a type of this technique with the appealing variable selection property which results in sparse model estimations. In this thesis, we study the use of regularization techniques for model learning in EDAs. Several methods for regularized model estimation in continuous domains based on a Gaussian distribution assumption are presented, and analyzed from di�erent aspects when used for optimization in a high-dimensional setting, where the population size of EDA has a logarithmic scale with respect to the number of variables. The optimization results obtained for a number of continuous problems with an increasing number of variables show that the proposed EDA based on regularized model estimation performs a more robust optimization, and is able to achieve signi�cantly better results for larger dimensions than other Gaussian-based EDAs. We also propose a method for learning a marginally factorized Gaussian Markov random �eld model using regularization techniques and a clustering algorithm. The experimental results show notable optimization performance on continuous additively decomposable problems when using this model estimation method. Our study also covers multi-objective optimization and we propose joint probabilistic modeling of variables and objectives in EDAs based on Bayesian networks, speci�cally models inspired from multi-dimensional Bayesian network classi�ers. It is shown that with this approach to modeling, two new types of relationships are encoded in the estimated models in addition to the variable relationships captured in other EDAs: objectivevariable and objective-objective relationships. An extensive experimental study shows the e�ectiveness of this approach for multi- and many-objective optimization. With the proposed joint variable-objective modeling, in addition to the Pareto set approximation, the algorithm is also able to obtain an estimation of the multi-objective problem structure. Finally, the study of multi-objective optimization based on joint probabilistic modeling is extended to noisy domains, where the noise in objective values is represented by intervals. A new version of the Pareto dominance relation for ordering the solutions in these problems, namely �-degree Pareto dominance, is introduced and its properties are analyzed. We show that the ranking methods based on this dominance relation can result in competitive performance of EDAs with respect to the quality of the approximated Pareto sets. This dominance relation is then used together with a method for joint probabilistic modeling based on `1-regularization for multi-objective feature subset selection in classi�cation, where six di�erent measures of accuracy are considered as objectives with interval values. The individual assessment of the proposed joint probabilistic modeling and solution ranking methods on datasets with small-medium dimensionality, when using two di�erent Bayesian classi�ers, shows that comparable or better Pareto sets of feature subsets are approximated in comparison to standard methods.

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This study aims to assess the performance or multi-layer canopy parameterizations implemented in the mesoscale WRF model in order to understand their potential contribution to improve the description of energy fluxes and wind fields in the Madrid city. It was found that the Building Energy Model (BEP+BEM) parameterization yielded better results than the bulk standard scheme implemented in the Noah LSM, but very close to those of the Building Energy Parameterization (BEP). The later was deemed as the best option since data requirements and CPU time were smaller. Two annual runs were made to feed the CMAQ chemical-transport model to assess the impact of this feature in routinely air quality modelling activities.

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We present MBIS (Multivariate Bayesian Image Segmentation tool), a clustering tool based on the mixture of multivariate normal distributions model. MBIS supports multi-channel bias field correction based on a B-spline model. A second methodological novelty is the inclusion of graph-cuts optimization for the stationary anisotropic hidden Markov random field model. Along with MBIS, we release an evaluation framework that contains three different experiments on multi-site data. We first validate the accuracy of segmentation and the estimated bias field for each channel. MBIS outperforms a widely used segmentation tool in a cross-comparison evaluation. The second experiment demonstrates the robustness of results on atlas-free segmentation of two image sets from scan-rescan protocols on 21 healthy subjects. Multivariate segmentation is more replicable than the monospectral counterpart on T1-weighted images. Finally, we provide a third experiment to illustrate how MBIS can be used in a large-scale study of tissue volume change with increasing age in 584 healthy subjects. This last result is meaningful as multivariate segmentation performs robustly without the need for prior knowledge.

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El concepto tradicional de reglas de ensamblaje refleja la idea de que las especies no co-ocurren al azar sino que están restringidos en su co-ocurrencia por la competencia interespecífica o por un filtrado ambiental. En está tesis abordé la importancia de los procesos que determinan el ensamble de la comunidad en la estructuración de los Bosques Secos en el Sur del Ecuador. Este estudio se realizó en la región biogeográfica Tumbesina, donde se encuentra la mayor concentración de bosques secos tropicales bien conservados del sur de Ecuador, y que constituyen una de las áreas de endemismo más importantes del mundo. El clima se caracteriza por una estación seca que va desde mayo a diciembre y una estación lluviosa de enero a abril, su temperatura anual varía entre 20°C y 26°C y una precipitación promedio anual entre 300 y 700 mm. Mi primer tema fue orientado a evaluar si la distribución de los rasgos funcionales a nivel comunitario es compatible con la existencia de un filtro ambiental (filtrado del hábitat) o con la existencia de un proceso de limitación de la semejanza funcional impuesta por la competencia inter-específica entre 58 especies de plantas leñosas repartidas en 109 parcelas (10x50m). Para ello, se analizó la distribución de los valores de cinco rasgos funcionales (altura máxima, densidad de la madera, área foliar específica, tamaño de la hoja y de masa de la semilla), resumida mediante varios estadísticos (rango, varianza, kurtosis y la desviación estándar de la distribución de distancias funcionales a la especies más próxima) y se comparó con la distribución esperada bajo un modelo nulo con ausencia de competencia. Los resultados obtenidos apoyan que tanto el filtrado ambiental como la limitación a la semejanza afectan el ensamble de las comunidades vegetales de los bosques secos Tumbesinos. Un segundo tema fue identificar si la diversidad funcional está condicionada por los gradientes ambientales, y en concreto si disminuye en los ambientes más estresantes a causa del filtrado ambiental, y si por el contrario aumenta en los ambientes más benignos donde la competencia se vuelve más importante, teniendo en cuenta las posibles modificaciones a este patrón general a causa de las interacciones de facilitación. Para abordar este estudio analizamos tanto las variaciones en la diversidad funcional (respecto a los de los cinco rasgos funcionales empleados en el primer capítulo de la tesis) como las variaciones de diversidad filogenética a lo largo de un gradiente de estrés climático en los bosques tumbesinos, y se contrastaron frente a las diversidades esperadas bajo un modelo de ensamblaje completamente aleatorio de la comunidad. Los análisis mostraron que tan sólo la diversidad de tamaños foliares siguió el patrón de variación esperado, disminuyendo a medida que aumentó el estrés abiótico mientras que ni el resto de rasgos funcionales ni la diversidad funcional multivariada ni la diversidad filogenética mostraron una variación significativa a lo largo del gradiente ambiental. Un tercer tema fue evaluar si los procesos que organizan la estructura funcional de la comunidad operan a diferentes escalas espaciales. Para ello cartografié todos los árboles y arbustos de más de 5 cm de diámetro en una parcela de 9 Ha de bosque seco y caractericé funcionalmente todas las especies. Dicha parcela fue dividida en subparcelas de diferente tamaño, obteniéndose subparcelas a seis escalas espaciales distintas. Los resultados muestran agregación de estrategias funcionales semejantes a escalas pequeñas, lo que sugiere la existencia bien de filtros ambientales actuando a escala fina o bien de procesos competitivos que igualan la estrategia óptima a dichas escalas. Finalmente con la misma información de la parcela permanente de 9 Ha. Nos propusimos evaluar el efecto y comportamiento de las especies respecto a la organización de la diversidad taxonómica, funcional y filogenética. Para ello utilicé tres funciones sumario espaciales: ISAR- para el nivel taxonómico, IFDAR para el nivel funcional y IPSVAR para el nivel filogenética y las contrastamos frente a modelos nulos que describen la distribución espacial de las especies individuales. Los resultados mostraron que en todas las escalas espaciales consideradas para ISAR, IFDAR y IPSVAR, la mayoría de las especies se comportaron como neutras, es decir, que están rodeados por la riqueza de diversidad semejante a la esperada. Sin embargo, algunas especies aparecieron como acumuladoras de diversidad funcional y filogenética, lo que sugiere su implicación en procesos competitivos de limitación de la semejanza. Una pequeña proporción de las especies apareció como repelente de la diversidad funcional y filogenética, lo que sugiere su implicación en un proceso de filtrado de hábitat. En este estudio pone de relieve cómo el análisis de las dimensiones alternativas de la biodiversidad, como la diversidad funcional y filogenética, puede ayudarnos a entender la co-ocurrencia de especies en diversos ensambles de comunidad. Todos los resultados de este estudio aportan nuevas evidencias de los procesos de ensamblaje de la comunidad de los Bosques Estacionalmente secos y como las variables ambientales y la competencia juegan un papel importante en la estructuración de la comunidad. ABSTRACT The traditional concept of the rules assembly for species communities reflects the idea that species do not co-occur at random but are restricted in their co-occurrence by interspecific competition or an environmental filter. In this thesis, I addressed the importance of the se processes in the assembly of plant communities in the dry forests of southern Ecuador. This study was conducted in the biogeographic region of Tumbesina has the largest concentration of well-conserved tropical dry forests of southern Ecuador, and is recognized as one of the most important areas of endemism in the world. The climate is characterized by a dry season from May to December and a rainy season from January to April. The annual temperature varies between 20 ° C and 26 ° C and an average annual rainfall between 300 and 700 mm. I first assessed whether the distribution of functional traits at the level of the community is compatible with the existence of an environmental filter (imposed by habitat) or the existence of a limitation on functional similarity imposed by interspecific competition. This analysis was conducted for 58 species of woody plants spread over 109 plots of 10 x 50 m. Specifically, I compared the distribution of values of five functional traits (maximum height, wood density, specific leaf area, leaf size and mass of the seed), via selected statistical properties (range, variance, kurtosis and analyzed the standard deviation of the distribution of the closest functional species) distances and compared with a expected distribution under a null model of no competition. The results support that both environmental filtering and a limitation on trait similarity affect the assembly of plant communities in dry forests Tumbesina. My second chapter evaluated whether variation in functional diversity is conditioned by environmental gradients. In particular, I tested whether it decreases in the most stressful environments because of environmental filters, or if, on the contrary, functional diversity is greater in more benign environments where competition becomes more important (notwithstanding possible changes to this general pattern due to facilitation). To address this theme I analyzed changes in both the functional diversity (maximum height, wood density, specific leaf area, leaf size and mass of the seed) and the phylogenetic diversity, along a gradient of climatic stress in Tumbes forests. The observed patterns of variation were contrasted against the diversity expected under a completely random null model of community assembly. Only the diversity of leaf sizes followed the hypothesis decreasing in as trait variation abiotic stress increased, while the other functional traits multivariate functional diversity and phylogenetic diversity no showed significant variation along the environmental gradient. The third theme assess whether the processes that organize the functional structure of the community operate at different spatial scales. To do this I mapped all the trees and shrubs of more than 5 cm in diameter within a plot of 9 hectares of dry forest and functionally classified each species. The plot was divided into subplots of different sizes, obtaining subplots of six different spatial scales. I found aggregation of similar functional strategies at small scales, which may indicate the existence of environmental filters or competitive processes that correspond to the optimal strategy for these fine scales. Finally, with the same information from the permanent plot of 9 ha, I evaluated the effect and behavior of individual species on the organization of the taxonomic, functional and phylogenetic diversity. The analysis comprised three spatial summary functions: ISAR- for taxonomic level analysis, IFDAR for functional level analysis, and IPSVAR for phylogenetic level analysis, in each case the pattern of diversity was contrasted against null models that randomly reallocate describe the spatial distribution of individual species and their traits. For all spatial scales considering ISAR, IFDAR and IPSVAR, most species behaved as neutral, i.e. they are surrounded by the diversity of other traits similar to that expected under a null model. However, some species appeared as accumulator of functional and phylogenetic diversity, suggesting that they may play a role in competitive processes that limiting similarity. A small proportion of the species appeared as repellent of functional and phylogenetic diversity, suggesting their involvement in a process of habitat filtering. These analysis highlights that the analysis of alternative dimensions of biodiversity, such as functional and phylogenetic diversity, can help us understand the co-occurrence of species in the assembly of biotic communities. All results of this study provide further evidence of the processes of assembly of the community of the seasonally dry forests as environmental variables and competition play an important role in structuring the community.

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El cambio climático y sus efectos requieren con urgencia el desarrollo de estrategias capaces no solo de mitigar pero también permitir la adaptación de los sistemas afectados por este fenómeno a los cambios que están provocando a nivel mundial. Olas de calor más largas y frecuentes, inundaciones, y graves sequías aumentan la vulnerabilidad de la población, especialmente en asentamientos urbanos. Este fenómeno y sus soluciones potenciales han sido ampliamente estudiados en las últimas décadas desde diferentes perspectivas y escalas que analizan desde el fenómeno regional de isla de calor al aumento de la intensidad energética necesaria en los edificios para mantener las condiciones de confort en los escenarios de calentamiento que se predicen. Su comprensión requiere el entendimiento de este fenómeno y un profundo análisis de las estrategias que pueden corregirlo y adaptarse a él. En la búsqueda de soluciones a este problema, las estrategias que incorporan sistemas naturales tales como las cubiertas ajardinadas, las fachadas vegetadas y bosques urbanos, se presentan como opciones de diseño capaces de proporcionan múltiples servicios al ecosistema urbano y de regular y hacer frente a los efectos del cambio climático. Entre los servicios que aportan estos sistemas naturales se incluyen la gestión de agua de tormentas, el control del efecto isla de calor, la mejora de la calidad del aire y del agua, el aumento de la diversidad, y como consecuencia de todo lo anterior, la reducción de la huella ecológica de las ciudades. En la última década, se han desarrollado múltiples estudios para evaluar y cuantificar los servicios al ecosistema proporcionados por las infraestructuras verdes, y específicamente las cubiertas ajardinadas, sin embargo, determinados servicios como la capacidad de la regulación del microclima urbano no ha sido apenas estudiados. La mayor parte de la literatura en este campo la componen estudios relacionados con la capacidad de las cubiertas ajardinadas de reducir el efecto de la isla de calor, en una escala local, o acerca de la reducción de la demanda energética de refrigeración debida a la instalación de cubiertas ajardinadas en la escala de edificio. La escala intermedia entre estos dos ámbitos, la calle, desde su ámbito habitable cercano al suelo hasta el límite superior del cañón urbano que configura, no han sido objeto detallado de estudio por lo que es esta escala el objeto de esta tesis doctoral. Esta investigación tiene como objeto contribuir en este campo y aportar un mayor entendimiento a través de la cuantificación del impacto de las cubiertas ajardinadas sobre la temperatura y humedad en el cañón urbano en la escala de calle y con un especial foco en el nivel peatonal. El primer paso de esta investigación ha sido la definición del objeto de estudio a través del análisis y revisión de trabajos tanto teóricos como empíricos que investigan los efectos de cubiertas ajardinadas en el entorno construido, entendidas como una herramienta para la adaptación y mitigación del impacto del cambio climático en las ciudades. La literatura analizada, revela el gran potencial de los sistemas vegetales como herramientas para el diseño pasivo puesto que no solo son capaces de mejorar las condiciones climáticas y microclimaticas en las ciudades reduciendo su demanda energética, sino también la necesidad de mayor análisis en la escala de calle donde confluyen el clima, las superficies urbanas y materiales y vegetación. Este análisis requiere una metodología donde se integren la respuesta térmica de edificios, las variaciones en los patrones de viento y radiación, y la interacción con la vegetación, por lo que un análisis cuantitativo puede ayudar a definir las estrategias más efectivas para lograr espacios urbanos más habitables. En este contexto, el objetivo principal de esta investigación ha sido la evaluación cuantitativa del impacto de la cubierta ajardinada en el microclima urbano a escala de barrio en condiciones de verano en los climas mediterráneos continentales. Para el logro de este objetivo, se ha seguido un proceso que persigue identificar los modelos y herramientas de cálculo capaces de capturar el efecto de la cubierta ajardinada sobre el microclima, identificar los parámetros que potencian o limitan este efecto, y cuantificar las variaciones que microclima creado en el cañón urbano produce en el consumo de energía de los edificios que rodean éste espacio. La hipótesis principal detrás de esta investigación y donde los objetivos anteriores se basan es el siguiente: "una cubierta ajardinada instalada en edificios de mediana altura favorece el establecimiento de microclimas a nivel peatonal y reduce las temperaturas en el entorno urbano donde se encuentra”. Con el fin de verificar la hipótesis anterior y alcanzar los objetivos propuestos se ha seguido la siguiente metodología: • definición del alcance y limitaciones del análisis • Selección de las herramientas y modelos de análisis • análisis teórico de los parámetros que afectan el efecto de las cubiertas ajardinadas • análisis experimental; • modelización energética • conclusiones y futuras líneas de trabajo Dada la complejidad de los fenómenos que intervienen en la generación de unas determinadas condiciones microclimáticas, se ha limitado el objeto de este estudio a las variables de temperatura y humedad, y sólo se han tenido en cuenta los componentes bióticos y abióticos del sistema, que incluyen la morfología, características superficiales del entorno estudiado, así como los elementos vegetales. Los componentes antrópicos no se han incluido en este análisis. La búsqueda de herramientas adecuadas para cumplir con los objetivos de este análisis ha concluido en la selección de ENVI-met v4 como el software más adecuado para esta investigación por su capacidad para representar los complejos fenómenos que caracterizan el microclima en cañones urbanos, en una escala temporal diaria y con unas escala local de vecindario. Esta herramienta supera el desafío que plantean los requisitos informáticos de un cálculo completo basado en elementos finitos realizados a través de herramientas de dinámica de fluidos computacional (CFD) que requieren una capacidad de cálculo computacional y tiempo privativos y en una escala dimensional y temporal limitada a esta capacidad computacional lo que no responde a los objetivos de esta investigación. ENVI-met 4 se basa es un modelo tridimensional del micro clima diseñado para simular las interacciones superficie-planta-aire en entornos urbanos. Basado en las ecuaciones fundamentales del equilibrio que representan, la conservación de masa, energía y momento. ENVI-met es un software predictivo, y como primer paso ha requerido la definición de las condiciones iniciales de contorno que se utilizan como punto de partida por el software para generar su propio perfil de temperatura y humedad diaria basada en la localización de la construcción, geometría, vegetación y las superficies de características físicas del entorno. La geometría de base utilizada para este primer análisis se ha basado en una estructura típica en cuanto al trazado urbano situada en Madrid que se ha simulado con una cubierta tradicional y una cubierta ajardinada en sus edificios. La estructura urbana seleccionada para este análisis comparativo es una red ortogonal con las calles principales orientadas este-oeste. El edificio típico que compone el vecindario se ha definido como “business as usual” (BAU) y se ha definido con una cubierta de baldosa de hormigón estándar, con un albedo 0.3, paredes con albedo 0.2 (construcción de muro de ladrillo típico) y cerramientos adiabáticos para evitar las posibles interferencias causadas por el intercambio térmico con el ambiente interior del edificio en los resultados del análisis. Para el caso de la cubierta ajardinada, se mantiene la misma geometría y características del edificio con excepción de la cobertura superficial de la azotea. Las baldosas de hormigón se han modificado con una cubierta ajardinada extensiva cubierta con plantas xerófilas, típicas en el clima de Madrid y caracterizado por su índice de densidad foliar, el “leaf area density” (LAD), que es la superficie total de superficie de hojas por unidad de volumen (m2/m3). El análisis se centra en los cañones urbanos entendidos como el espacio de calle comprendido entre los límites geométricos de la calle, verticales y horizontales, y el nivel superior de la cota urbana nivel de cubiertas. Los escenarios analizados se basan en la variación de la los principales parámetros que según la literatura analizada condicionan las variaciones microclimáticas en el ámbito urbano afectado por la vegetación, la velocidad del viento y el LAD de la azotea. Los resultados han sido registrados bajo condiciones de exposición solar diferentes. Las simulaciones fueron realizadas por los patrones de viento típico de verano, que para Madrid se caracterizan por vientos de componente suroeste que van desde 3 a 0 m/s. las simulaciones fueron realizadas para unas condiciones climáticas de referencia de 3, 2, 1 y 0 m/s a nivel superior del cañón urbano, como condición de contorno para el análisis. Los resultados calculados a 1,4 metros por encima del nivel del suelo, en el espacio habitado, mostraron que el efecto de la cubierta ajardinada era menor en condiciones de contorno con velocidades de viento más altas aunque en ningún caso el efecto de la cubierta verde sobre la temperatura del aire superó reducciones de temperatura de aire superiores a 1 º C. La humedad relativa no presentó variaciones significativas al comparar los diferentes escenarios. Las simulaciones realizadas para vientos con velocidad baja, entre 0 y 1 m/s mostraron que por debajo de 0.5 m/s la turbulencia del modelo aumentó drásticamente y se convirtió en el modelo inestable e incapaz de producir resultados fiables. Esto es debido al modelo de turbulencia en el software que no es válido para velocidades de viento bajas, lo que limita la capacidad de ENVI-met 4 para realizar simulaciones en estas condiciones de viento y es una de las principales conclusiones de este análisis en cuanto a la herramienta de simulación. También se comprobó el efecto de las densidades de la densidad de hoja (LAD) de los componentes vegetales en el modelo en la capa de aire inmediatamente superior a la cubierta, a 0,5 m sobre este nivel. Se compararon tres alternativas de densidad de hoja con la cubierta de baldosa de hormigón: el techo verde con LAD 0.3 (hierba típica o sedum), LAD 1.5 (plantas mixtas típicas) y LAD 2.5 (masa del árbol). Los resultados mostraron diferencias de temperatura muy relevante entre las diferentes alternativas de LAD analizadas. Los resultados muestran variaciones de temperatura que oscilan entre 3 y 5 º C al comparar el estándar de la azotea concreta con albedo 0, 3 con el techo con vegetación y vegetación densa, mostrando la importancia del LAD en la cuantificación de los efectos de las cubiertas vegetales en microclima circundante, lo que coincide con los datos reportados en la literatura existente y con los estudios empíricos analizados. Los resultados de los análisis teóricos han llegado a las siguientes conclusiones iniciales relacionadas con la herramienta de simulación y los resultados del modelo: En relación con la herramienta ENVI-met, se han observado limitaciones para el análisis. En primer lugar, la estructura rígida de la geometría, las bases de datos y el tamaño de la cuadrícula, limitan la escala y resolución de los análisis no permitiendo el desarrollo de grandes zonas urbanas. Por otro lado la estructura de ENVI-met permite el desarrollo de este tipo de simulación tan complejo dentro de tiempos razonables de cálculo y requerimientos computacionales convencionales. Otra limitación es el modelo de turbulencia del software, que no modela correctamente velocidades de viento bajas (entre 0 y 1 m/s), por debajo de 0,5 m/s el modelo da errores y no es estable, los resultados a estas velocidades no son fiables porque las turbulencias generadas por el modelo hacen imposible la extracción de patrones claros de viento y temperatura que permitan la comparación entre los escenarios de cubierta de hormigón y ajardinada. Además de las limitaciones anteriores, las bases de datos y parámetros de entrada en la versión pública del software están limitados y la complejidad de generar nuevos sistemas adaptándolos al edificio o modelo urbano que se quiera reproducir no es factible salvo en la versión profesional del software. Aparte de las limitaciones anteriores, los patrones de viento y perfiles de temperatura generados por ENVI-met concuerdan con análisis previos en los que se identificaban patrones de variación de viento y temperaturas en cañones urbanos con patrones de viento, relación de aspecto y dimensiones similares a los analizados en esta investigación. Por lo tanto, el software ha demostrado una buena capacidad para reproducir los patrones de viento en los cañones de la calle y capturar el efecto de enfriamiento producido por la cubierta verde en el cañón. En relación con el modelo, el resultado revela la influencia del viento, la radiación y el LAD en la temperatura del aire en cañones urbanos con relación de aspecto comprendida entre 0,5 y 1. Siendo el efecto de la cubierta verde más notable en cañones urbanos sombreados con relación de aspecto 1 y velocidades de viento en el nivel de “canopy” (por encima de la cubierta) de 1 m/s. En ningún caso las reducciones en la temperatura del aire excedieron 1 º C, y las variaciones en la humedad relativa no excedieron 1% entre los escenarios estudiados. Una vez que se han identificado los parámetros relevantes, que fueron principalmente la velocidad del viento y el LAD, se realizó un análisis experimental para comprobar los resultados obtenidos por el modelo. Para éste propósito se identificó una cubierta ajardinada de grandes dimensiones capaz de representar la escala urbana que es el objeto del estudio. El edificio usado para este fin fue el parking de la terminal 4 del aeropuerto internacional de Madrid. Aunque esto no es un área urbana estándar, la escala y la configuración del espacio alrededor del edificio fueron considerados aceptables para el análisis por su similitud con el contexto urbano objeto de estudio. El edificio tiene 800 x 200 m, y una altura 15 m. Está rodeado de vías de acceso pavimentadas con aceras conformando un cañón urbano limitado por el edificio del parking, la calle y el edificio de la terminal T4. El aparcamiento está cerrado con fachadas que configuran un espacio urbano de tipo cañón, con una relación de aspecto menor que 0,5. Esta geometría presenta patrones de viento y velocidad dentro del cañón que difieren ligeramente de los generados en el estudio teórico y se acercan más a los valores a nivel de canopo sobre la cubierta del edificio, pero que no han afectado a la tendencia general de los resultados obtenidos. El edificio cuenta con la cubierta ajardinada más grande en Europa, 12 Ha cubiertas por con una mezcla de hierbas y sedum y con un valor estimado de LAD de 1,5. Los edificios están rodeados por áreas plantadas en las aceras y árboles de sombra en las fachadas del edificio principal. El efecto de la cubierta ajardinada se evaluó mediante el control de temperaturas y humedad relativa en el cañón en un día típico de verano. La selección del día se hizo teniendo en cuenta las predicciones meteorológicas para que fuesen lo más semejantes a las condiciones óptimas para capturar el efecto de la cubierta vegetal sobre el microclima urbano identificadas en el modelo teórico. El 09 de julio de 2014 fue seleccionado para la campaña de medición porque las predicciones mostraban 1 m/s velocidad del viento y cielos despejados, condiciones muy similares a las condiciones climáticas bajo las que el efecto de la cubierta ajardinada era más notorio en el modelo teórico. Las mediciones se registraron cada hora entre las 9:00 y las 19:00 en 09 de julio de 2014. Temperatura, humedad relativa y velocidad del viento se registraron en 5 niveles diferentes, a 1.5, 4.5, 7.5, 11.5 y 16 m por encima del suelo y a 0,5 m de distancia de la fachada del edificio. Las mediciones fueron tomadas en tres escenarios diferentes, con exposición soleada, exposición la sombra y exposición influenciada por los árboles cercanos y suelo húmedo. Temperatura, humedad relativa y velocidad del viento se registraron con un equipo TESTO 410-2 con una resolución de 0,1 ºC para temperatura, 0,1 m/s en la velocidad del viento y el 0,1% de humedad relativa. Se registraron las temperaturas de la superficie de los edificios circundantes para evaluar su efecto sobre los registros usando una cámara infrarroja FLIR E4, con resolución de temperatura 0,15ºC. Distancia mínima a la superficie de 0,5 m y rango de las mediciones de Tª de - 20 º C y 250 º C. Los perfiles de temperatura extraídos de la medición in situ mostraron la influencia de la exposición solar en las variaciones de temperatura a lo largo del día, así como la influencia del calor irradiado por las superficies que habían sido expuestas a la radiación solar así como la influencia de las áreas de jardín alrededor del edificio. Después de que las medidas fueran tomadas, se llevaron a cabo las siguientes simulaciones para evaluar el impacto de la cubierta ajardinada en el microclima: a. estándar de la azotea: edificio T4 asumiendo un techo de tejas de hormigón con albedo 0.3. b. b. cubierta vegetal : T4 edificio asumiendo una extensa cubierta verde con valor bajo del LAD (0.5)-techo de sedum simple. c. c. cubierta vegetal: T4 edificio asumiendo una extensa cubierta verde con alta joven valor 1.5-mezcla de plantas d. d. cubierta ajardinada más vegetación nivel calle: el edificio T4 con LAD 1.5, incluyendo los árboles existentes a nivel de calle. Este escenario representa las condiciones actuales del edificio medido. El viento de referencia a nivel de cubierta se fijó en 1 m/s, coincidente con el registro de velocidad de viento en ese nivel durante la campaña de medición. Esta velocidad del viento se mantuvo constante durante toda la campaña. Bajo las condiciones anteriores, los resultados de los modelos muestran un efecto moderado de azoteas verdes en el microclima circundante que van desde 1 º a 2 º C, pero una contribución mayor cuando se combina con vegetación a nivel peatonal. En este caso las reducciones de temperatura alcanzan hasta 4 ºC. La humedad relativa sin embargo, no presenta apenas variación entre los escenarios con y sin cubierta ajardinada. Las temperaturas medidas in situ se compararon con resultados del modelo, mostrando una gran similitud en los perfiles definidos en ambos casos. Esto demuestra la buena capacidad de ENVI-met para reproducir el efecto de la cubierta ajardinada sobre el microclima y por tanto para el fin de esta investigación. Las diferencias más grandes se registraron en las áreas cercanas a las zonas superiores de las fachadas que estaban más expuestas a la radiación del sol y también el nivel del suelo, por la influencia de los pavimentos. Estas diferencias se pudieron causar por las características de los cerramientos en el modelo que estaban limitados por los datos disponibles en la base de datos de software, y que se diferencian con los del edificio real. Una observación importante derivada de este estudio es la contribución del suelo húmedo en el efecto de la cubierta ajardinada en la temperatura del aire. En el escenario de la cubierta ajardinada con los arboles existentes a pie de calle, el efecto del suelo húmedo contribuye a aumentar las reducciones de temperatura hasta 4.5ºC, potenciando el efecto combinado de la cubierta ajardinada y la vegetación a pie de calle. Se realizó un análisis final después de extraer el perfil horario de temperaturas en el cañón urbano influenciado por el efecto de las cubiertas ajardinadas y los árboles. Con esos perfiles modificados de temperatura y humedad se desarrolló un modelo energético en el edificio asumiendo un edificio cerrado y climatizado, con uso de oficinas, una temperatura de consigna de acuerdo al RITE de 26 ºC, y con los sistemas por defecto que establece el software para el cálculo de la demanda energética y que responden a ASHRAE 90.1. El software seleccionado para la simulación fue Design Builder, por su capacidad para generar simulaciones horarias y por ser una de las herramientas de simulación energética más reconocidas en el mercado. Los perfiles modificados de temperatura y humedad se insertaron en el año climático tipo y se condujo la simulación horaria para el día definido, el 9 de Julio. Para la simulación se dejaron por defecto los valores de conductancia térmica de los cerramientos y la eficiencia de los equipos de acuerdo a los valores que fija el estándar ASHRAE para la zona climática de Madrid, que es la 4. El resultado mostraba reducciones en el consumo de un día pico de hasta un 14% de reducción en las horas punta. La principal conclusión de éste estudio es la confirmación del potencial de las cubiertas ajardinadas como una estrategia para reducir la temperatura del aire y consumo de energía en los edificios, aunque este efecto puede ser limitado por la influencia de los vientos, la radiación y la especie seleccionada para el ajardinamiento, en especial de su LAD. Así mismo, en combinación con los bosques urbanos su efecto se potencia e incluso más si hay pavimentos húmedos o suelos porosos incluidos en la morfología del cañón urbano, convirtiéndose en una estrategia potencial para adaptar los ecosistemas urbanos el efecto aumento de temperatura derivado del cambio climático. En cuanto a la herramienta, ENVI-met se considera una buena opción para éste tipo de análisis dada su capacidad para reproducir de un modo muy cercano a la realidad el efecto de las cubiertas. Aparte de ser una herramienta validada en estudios anteriores, en el caso experimental se ha comprobado por medio de la comparación de las mediciones con los resultados del modelo. A su vez, los resultados y patrones de vientos generados en los cañones urbanos coinciden con otros estudios similares, concluyendo por tanto que es un software adecuado para el objeto de esta tesis doctoral. Como líneas de investigación futura, sería necesario entender el efecto de la cubierta ajardinada en el microclima urbano en diferentes zonas climáticas, así como un mayor estudio de otras variables que no se han observado en este análisis, como la temperatura media radiante y los indicadores de confort. Así mismo, la evaluación de otros parámetros que afectan el microclima urbano tales como variables geométricas y propiedades superficiales debería ser analizada en profundidad para tener un resultado que cubra todas las variables que afectan el microclima en el cañón urbano. ABSTRACT Climate Change is posing an urgency in the development of strategies able not only to mitigate but also adapt to the effects that this global problem is evidencing around the world. Heat waves, flooding and severe draughts increase the vulnerability of population, and this is especially critical in urban settlements. This has been extensively studied over the past decades, addressed from different perspectives and ranging from the regional heat island analysis to the building scale. Its understanding requires physical and dimensional analysis of this broad phenomenon and a deep analysis of the factors and the strategies which can offset it. In the search of solutions to this problem, green infrastructure elements such as green roofs, walls and urban forests arise as strategies able provide multiple regulating ecosystem services to the urban environment able to cope with climate change effects. This includes storm water management, heat island effect control, and improvement of air and water quality. Over the last decade, multiple studies have been developed to evaluate and quantify the ecosystem services provided by green roofs, however, specific regulating services addressing urban microclimate and their impact on the urban dwellers have not been widely quantified. This research tries to contribute to fill this gap and analyzes the effects of green roofs and urban forests on urban microclimate at pedestrian level, quantifying its potential for regulating ambient temperature in hot season in Mediterranean –continental climates. The study is divided into a sequence of analysis where the critical factors affecting the performance of the green roof system on the microclimate are identified and the effects of the green roof is tested in a real case study. The first step has been the definition of the object of study, through the analysis and review of theoretical and empirical papers that investigate the effects of covers landscaped in the built environment, in the context of its use as a tool for adaptation and mitigation of the impact of climate change on cities and urban development. This literature review, reveals the great potential of the plant systems as a tool for passive design capable of improving the climatic and microclimatic conditions in the cities, as well as its positive impact on the energy performance of buildings, but also the need for further analysis at the street scale where climate, urban surfaces and materials, and vegetation converge. This analysis requires a methodology where the thermal buildings response, the variations in the patterns of wind and the interaction of the vegetation are integrated, so a quantitative analysis can help to define the most effective strategies to achieve liveable urban spaces and collaterally, , the improvement of the surrounding buildings energy performance. In this specific scale research is needed and should be customized to every climate, urban condition and nature based strategy. In this context, the main objective for this research was the quantitative assessment of the Green roof impact on the urban microclimate at a neighbourhood scale in summer conditions in Mediterranean- continental climates. For the achievement of this main objective, the following secondary objectives have been set: • Identify the numerical models and calculation tools able to capture the effect of the roof garden on the microclimate. • Identify the enhancing or limiting parameter affecting this effect. • Quantification of the impact of the microclimate created on the energy consumption of buildings surrounding the street canyon analysed. The main hypothesis behind this research and where the above objectives are funded on is as follows: "An extensive roof installed in medium height buildings favours the establishment of microclimates at the pedestrian level and reduces the temperatures in the urban environment where they are located." For the purpose of verifying the above hypothesis and achieving the proposed objectives the following methodology has been followed: - Definition of hypothesis and objectives - Definition of the scope and limitations - Theoretical analysis of parameters affecting gren roof performance - Experimental analysis; - Energy modelling analyisis - Conclusions and future lines of work The search for suitable tools and models for meeting the objectives of this analysis has led to ENVI-met v4 as the most suitable software for this research. ENVI met is a three-dimensional micro-climate model designed to simulate the surface-plant-air interactions in urban environments. Based in the fundamental equations representing, mass, energy and momentum conservation, the software has the capacity of representing the complex phenomena characterizing the microclimate in urban canyons, overcoming the challenge posed by the computing requirements of a full calculus based on finite elements done via traditional computational fluid dynamics tools. Once the analysis tool has been defined, a first set of analysis has been developed to identify the main parameters affecting the green roof influence on the microclimate. In this analysis, two different scenarios are compared. A neighborhood with standard concrete tile roof and the same configuration substituting the concrete tile by an extensive green roof. Once the scenarios have been modeled, different iterations have been run to identify the influence of different wind patterns, solar exposure and roof vegetation type on the microclimate, since those are the most relevant variables affecting urban microclimates. These analysis have been run to check the conditions under which the effects of green roofs get significance. Since ENVI-met V4 is a predictive software, the first step has been the definition of the initial weather conditions which are then used as starting point by the software, which generates its own daily temperature and humidity profile based on the location of the building, geometry, vegetation and the surfaces physical characteristics. The base geometry used for this first analysis has been based on a typical urban layout structure located in Madrid, an orthogonal net with the main streets oriented East-West to ease the analysis of solar radiation in the different points of the model. This layout represents a typical urban neighborhood, with street canyons keeping an aspect ratio between 0.5 and 1 and high sky view factor to ensure correct sun access to the streets and buildings and work with typical wind flow patterns. Finally, the roof vegetation has been defined in terms of foliage density known as Leaf Area Density (LAD) and defined as the total one-sided leaf area per unit of layer volume. This index is the most relevant vegetation characteristic for the purpose of calculating the effect of vegetation on wind and solar radiation as well as the energy consumed during its metabolic processes. The building as usual (BAU) configuring the urban layout has been defined with standard concrete tile roofs, considering 0.3 albedo. Walls have been set with albedo 0.2 (typical brick wall construction) and adiabatic to avoid interference caused by thermal interchanges with the building indoor environment. For the proposed case, the same geometry and building characteristics have been kept. The only change is the roof surface coverage. The gravel on the roof has been changed with an extensive green roof covered with drought tolerant plants, typical in Madrid climate, and characterized by their LAD. The different scenarios analysed are based in the variation of the wind speed and the LAD of the roof. The results have been recorded under different sun exposure conditions. Simulations were run for the typical summer wind patterns, that for Madrid are characterized by South-west winds ranging from 3 to 0 m/s. Simulations were run for 3, 2, 1 and 0 m/s at urban canopy level. Results taken at 1.4 m above the ground showed that the green roof effect was lower with higher wind speeds and in any case the effect of the green roof on the air temperatures exceeded air temperature reductions higher than 1ºC. Relative humidity presented no variations when comparing the different scenarios. For the analysis at 0m/s, ENVI-met generated error and no results were obtained. Different simulations showed that under 0.5 m/s turbulence increased dramatically and the model became unstable and unable to produce reliable results. This is due to the turbulence model embedded in the software which is not valid for low wind speeds (below 1 m/s). The effect of the different foliage densities was also tested in the model. Three different alternatives were compared against the concrete roof: green roof with LAD 0.3 ( typical grass or sedum), 1.5 (typical mixed plants) and 2.5 (tree mass). The results showed very relevant temperature differences between the different LAD alternatives analyzed. Results show temperature variations ranging between 3 and 5 ºC when comparing the standard concrete roof with albedo 0, 3 with the vegetated roof and vegetated mass, showing the relevance of the LAD on the effects of green roofs on microclimate. This matches the data reported in existing literature and empirical studies and confirms the relevance of the LAD in the roof effect on the surrounding microclimate. The results of the theoretical analysis have reached the following initial conclusions related to both, the simulation tool and the model results: • In relation to the tool ENVI-met, some limitations for the analysis have been observed. In first place, the rigid structure of the geometry, the data bases and the grid size, limit the scale and resolution of the analysis not allowing the development of large urban areas. On the other hand the ENVI-met structure enables the development of this type of complex simulation within reasonable times and computational requirements for the purpose of this analysis. Additionally, the model is unable to run simulations at wind speeds lower than 0.5 m/s, and even at this speed, the results are not reliable because the turbulences generated by the model that made impossible to extract clear temperature differences between the concrete and green roof scenarios. Besides the above limitations, the wind patterns and temperature profiles generated by ENVImet are in agreement with previous analysis identifying wind patterns in urban canyons with similar characteristics and aspect ratio. Therefore the software has shown a good capacity for reproducing the wind effects in the street canyons and seems to capture the cooling effect produced by the green roof. • In relation to the model, the results reveals the influence of wind, radiation and LAD on air temperature in urban canyons with aspect ratio comprised between 0.5 and 1. Being the effect of the green roof more noticeable in shaded urban canyons with aspect ratio 1 and wind speeds of 1 m/s. In no case the reductions in air temperature exceeded 1ºC. Once the relevant parameters have been identified, mainly wind speed and LAD, an experimental analysis was conducted to test the results obtained by the model. For this purpose a large green roof was identified, able to represent the urban scale which is the object of the studio. The building identified for this purpose was the terminal 4, parking building of the international Madrid Airport. Even though this is not a standard urban area, the scale and configuration of the space around the building were deemed as acceptable for the analysis. The building is an 800x200 m, 15 m height parking building, surrounded by access paved paths and the terminal building. The parking is enclosed with facades that configure an urban canyon-like space, although the aspect ratio is lower than 0.5 and the wind patterns might differ from the theoretical model run. The building features the largest green roof in Europe, a 12 Ha extensive green roof populated with a mix of herbs and sedum with a LAD of 1.5. The buildings are surrounded by planted areas at the sidewalk and trees shading the main building facades. Green roof performance was evaluated by monitoring temperatures and relative humidity in the canyon in a typical summer day. The day selection was done taking into account meteorological predictions so the weather conditions on the measurement day were as close as possible as the optimal conditions identified in terms of green roof effects on the urban canyon. July 9th 2014 was selected for the measurement campaign because the predictions showed 1 m/s wind speed and sunny sky, which were very similar to the weather conditions where the effect of the green roof was most noticeable in the theory model. Measurements were registered hourly from 9:00am to 19:00 on July 9th 2014. Temperature, relative humidity and wind speed were recorded at 5 different levels, at 1.5, 4.5, 7.5, 11.5 and 16 m above ground and at 0.5 m distance from the building façade. Measurements were taken in three different scenarios, sunny exposure, shaded exposure, and shaded exposure influenced by nearby trees and moist soil. Temperature, relative humidity and wind speed were registered using a TESTO 410-2 anemometer, with 0.1ºC resolution for temperature, 0.1 m/s resolution for wind speed and 0.1 % for relative humidity. Surface temperatures were registered using an infrared camera FLIR E4, with temperature resolution 0.15ºC. Minimal distance to surface of 0.5 m and Tª measurements range from -20ºC and 250ºC. The temperature profiles measured on the site showed the influence of solar exposure on the temperature variations along the day, as well as the influence of the heat irradiated by the building surfaces which had been exposed to the sun radiation and those influenced by the moist soft areas around the building. After the measurements were taken, the following simulations were conducted to evaluate the impact of the green roof on the microclimate: a. Standard roof: T4 building assuming a concrete tile roof with albedo 0.3. b. Green roof: T4 building assuming an extensive green roof with low LAD value (0.5)-Simple Sedum roof. c. Green roof: T4 building assuming an extensive green roof with high LAD value 1.5- Lucerne and grasses d. Green roof plus street level vegetation: T4 Building, LAD 1.5 (Lucerne), including the existing trees at street level. This scenario represents the current conditions of the building. The urban canopy wind was set as 1 m/s, the wind speed register at that level during the measurement campaign. This wind speed remained constant over the whole campaign. Under the above conditions, the results of the models show a moderate effect of green roofs on the surrounding microclimate ranging from 1ºC to 2ºC, but a larger contribution when combining it with vegetation at pedestrian level, where 4ºC temperature reductions are reached. Relative humidity remained constant. Measured temperatures and relative humidity were compared to model results, showing a close match in the profiles defined in both cases and the good capacity of ENVI met to capture the impact of the green roof in this analysis. The largest differences were registered in the areas close to the top areas of the facades which were more exposed to sun radiation and also near to the soil level. These differences might be caused by differences between the materials properties included in the model (which were limited by the data available in the software database) and those in the real building. An important observation derived from this study is the contribution of moist soil to the green roof effect on air temperatures. In the green roof scenario with surrounding trees, the effect of the moist soil contributes to raise the temperature reductions at 4.5ºC. A final analysis was conducted after extracting the hourly temperature profile in the street canyon influenced by the effect of green roofs and trees. An energy model was run on the building assuming it was a conventional enclosed building. Energy demand reductions were registered in the building reaching up to 14% reductions at the peak hour. The main conclusion of this study is the potential of the green roofs as a strategy for reducing air temperatures and energy consumption in the buildings, although this effect can be limited by the influence of high speed winds. This effect can be enhanced its combination with urban forests and even more if soft moist pavements are included in the urban canyon morphology, becoming a potential strategy for adapting urban ecosystems to the increasing temperature effect derived from climate change.

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La principal motivación para la elección del tema de la tesis es nuestra realidad energética y ambiental. Y más específicamente, la necesidad urgente de dar una respuesta a esta realidad desde el sector de la edificación. Por lo que, el trabajo parte de la búsqueda de soluciones pasivas que ayuden a la reducción del consumo energético y de las emisiones de C02 de los edificios, tanto nuevos como existentes. El objeto de estudio son aplicaciones innovadoras, basadas en el uso de materiales reactivos, con un efecto térmico de memoria bidireccional. La energía es un elemento imprescindible para el desarrollo. Sin embargo, el modelo energético predominante, basado principalmente en la utilización de combustibles de origen fósil, es uno de los importantes responsables del deterioro ambiental que sufre el planeta. Además, sus reservas son limitadas y están concentradas en unas pocas regiones del mundo, lo que genera problemas de dependencia, competitividad y de seguridad de suministro. Dado el gran potencial de ahorro energético del sector de la edificación, la Unión Europea en sus directivas enfatiza la necesidad de mejorar la eficiencia energética de los edificios. Añadiendo, además, la obligatoriedad de desarrollar edificios “energía casi nula”, cuyo prerrequisito es tener un muy alto rendimiento energético. En España, los edificios son responsables del 31% del consumo de energía primaria. La mayor parte de este consumo se relaciona a la utilización de sistemas activos de acondicionamiento. Una medida efectiva para reducir la demanda es mejorar la envolvente. Sin embargo, hay que buscar estrategias adicionales para aumentar aún más la eficiencia de los edificios nuevos y existentes. Para los climas de España, el uso de la inercia térmica ha probado ser una estrategia válida. Sin embargo, su funcionamiento está vinculado al peso y al volumen de los materiales utilizados. Esto limita sus posibilidades en la rehabilitación energética y en los nuevos edificios basados en la construcción ligera. Una alternativa es el uso de aplicaciones de almacenamiento térmico por calor latente, utilizando materiales de cambio de fase (PCM). Los PCM son sustancias con un muy alto calor de fusión, capaces de almacenar una gran cantidad de energía térmica sin requerir aumentos significativos de peso o volumen. Estas características los hacen idóneos para reducir el consumo relacionado con el acondicionamiento térmico, en edificios nuevos y existentes. En la parte preliminar de la investigación, se encontró que para lograr un aprovechamiento óptimo de las aplicaciones con PCM es necesario tener un conocimiento profundo de su funcionamiento y de las variables del sistema. De ahí que el objetivo principal de la presente tesis sea: establecer las bases para la optimizatión integral de las aplicaciones con almacenamiento de energía térmica por calor latente, identificando y validando sus variables más relevantes. La investigación consta de tres partes. La primera, documental, sistematizando y jerarquizando la información científica publicada; la segunda, numérica, basada en un análisis paramétrico de una aplicación con PCM, utilizando simulaciones térmicas; y la tercera, experimental, monitorizando el funcionamiento térmico y energético de diferentes aplicaciones con PCM en módulos a escala real. Los resultados brindan un más profundo entendimiento del funcionamiento de las aplicaciones evaluadas. Han permitido identificar sus variables relevantes, cuantificar su influencia, y determinar condiciones óptimas para su utilización así como situaciones en las que sería muy difícil justificar su uso. En el proceso, se realizó la caracterización térmica y energética de aplicaciones con PCM, tanto opacas como traslúcidas. Además, se ha encontrado que las aplicaciones con PCM son capaces de aumentar la eficiencia energética inclusive en recintos con diseños optimizados, demostrando ser una de las estrategias adecuadas para lograr el muy alto desempeño energético requerido en los edificios energía nula. ABSTRACT The main motivation for choosing the theme of the thesis is our energy and environmental reality. And more specifically, the urgent need to respond to this reality from the building sector. This is why, the work start with the search of passive solutions that help reduce energy consumption and C02 emissions of buildings, in both new and existing ones. The object of study is innovative applications based on the use of responsive materials, with bidirectional thermal memory. Energy is an essential element for development. However, the predominant energy model, based primarily on the use of fossil fuels, is one of the major responsible for the environmental deterioration of the planet, the cause of most of the CO2 emissions. Furthermore, reserves of fossil fuels are limited and are concentrated in a few regions of the world, which creates issues related to dependency, competitiveness, and security of supply. Given the large potential for energy savings in the building sector, the European Union in its directives emphasizes the need to improve energy efficiency in buildings. Also, adding the obligation to develop "nearly zero energy" buildings, whose first prerequisite is to achieve a very high energy efficiency. In Spain, buildings are responsible for 31% of primary energy consumption and most of this consumption is related to the used of HVAC systems. One of the most effective measures to reduce demand is to improve the envelope. However, it is necessary to look for additional strategies to further increase the efficiency of new and existing buildings. For the predominant climates in Spain, use of the thermal inertia may be a valid strategy. Nevertheless, its operation is linked to weight and volume of the materials used. This limits their possibilities in the existing buildings energy retrofitting and in the new buildings based on lightweight construction. An alternative is the use of latent heat thermal energy storage applications (LHTES), using phase change materials (PCM). PCM are substances with a high heat of fusion, capable of storing a large amount of thermal energy without requiring significant increases in weight or volume. These features make them ideal for reducing energy consumption associated with thermal conditioning in both new and existing buildings. In the preliminary part of the investigation, it was found that to get optimum utilization of the PCM applications is needed to have a deep understanding of its operation and, in particular, how the system variables affect its performance. Hence, the main objective of this thesis is: to establish the basis for the integral optimization of applications with latent heat thermal energy storage, identifying and validating the most relevant variables. The research comprises of three parts. The first, documentary, systematizing and prioritizing published scientific information. The second, numeric, based on a parametric analysis of an application PCM using thermal simulations. The third, experimental, monitoring the thermal and energy performance of different applications with PCM on real scale test cells. The results provide a complete understanding of the functioning of the evaluated LHTES application. They have allowed to identify their relevant variables, quantify their influence and determine optimum conditions for use as well as situations where it would be very difficult to justify its use. In the process, it was carried out the power and thermal characterization of various opaque and translucent PCM applications. Furthermore, it has been found that applications with PCM can increase the energy efficiency, even in buildings with optimized designs; proving to be one of the appropriate measures to achieve the high energy performance required in zero energy buildings.

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ICTs account nowadays for 2% of total carbon emissions. However, in a time when strict measures to reduce energyconsumption in all the industrial and services sectors are required, the ICT sector faces an increase in services and bandwidth demand. The deployment of NextGenerationNetworks (NGN) will be the answer to this new demand and specifically, the NextGenerationAccessNetworks (NGANs) will provide higher bandwidth access to users. Several policy and cost analysis are being carried out to understand the risks and opportunities of new deployments, though the question of which is the role of energyconsumption in NGANs seems off the table. Thus, this paper proposes amodel to analyze the energyconsumption of the main fiber-based NGAN architectures, i.e. Fiber To The House (FTTH) in both Passive Optical Network (PON) and Point-to-Point (PtP) variations, and FTTx/VDSL. The aim of this analysis is to provide deeper insight on the impact of new deployments on the energyconsumption of the ICT sector and the effects of energyconsumption on the life-cycle cost of NGANs. The paper presents also an energyconsumption comparison of the presented architectures, particularized in the specific geographic and demographic distribution of users of Spain, but easily extendable to other countries.

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We use an automatic weather station and surface mass balance dataset spanning four melt seasons collected on Hurd Peninsula Glaciers, South Shetland Islands, to investigate the point surface energy balance, to determine the absolute and relative contribution of the various energy fluxes acting on the glacier surface and to estimate the sensitivity of melt to ambient temperature changes. Long-wave incoming radiation is the main energy source for melt, while short-wave radiation is the most important flux controlling the variation of both seasonal and daily mean surface energy balance. Short-wave and long-wave radiation fluxes do, in general, balance each other, resulting in a high correspondence between daily mean net radiation flux and available melt energy flux. We calibrate a distributed melt model driven by air temperature and an expression for the incoming short-wave radiation. The model is calibrated with the data from one of the melt seasons and validated with the data of the three remaining seasons. The model results deviate at most 140 mm w.e. from the corresponding observations using the glaciological method. The model is very sensitive to changes in ambient temperature: a 0.5 ◦ C increase results in 56 % higher melt rates.

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This dissertation, whose research has been conducted at the Group of Electronic and Microelectronic Design (GDEM) within the framework of the project Power Consumption Control in Multimedia Terminals (PCCMUTE), focuses on the development of an energy estimation model for the battery-powered embedded processor board. The main objectives and contributions of the work are summarized as follows: A model is proposed to obtain the accurate energy estimation results based on the linear correlation between the performance monitoring counters (PMCs) and energy consumption. the uniqueness of the appropriate PMCs for each different system, the modeling methodology is improved to obtain stable accuracies with slight variations among multiple scenarios and to be repeatable in other systems. It includes two steps: the former, the PMC-filter, to identify the most proper set among the available PMCs of a system and the latter, the k-fold cross validation method, to avoid the bias during the model training stage. The methodology is implemented on a commercial embedded board running the 2.6.34 Linux kernel and the PAPI, a cross-platform interface to configure and access PMCs. The results show that the methodology is able to keep a good stability in different scenarios and provide robust estimation results with the average relative error being less than 5%. Este trabajo fin de máster, cuya investigación se ha desarrollado en el Grupo de Diseño Electrónico y Microelectrónico (GDEM) en el marco del proyecto PccMuTe, se centra en el desarrollo de un modelo de estimación de energía para un sistema empotrado alimentado por batería. Los objetivos principales y las contribuciones de esta tesis se resumen como sigue: Se propone un modelo para obtener estimaciones precisas del consumo de energía de un sistema empotrado. El modelo se basa en la correlación lineal entre los valores de los contadores de prestaciones y el consumo de energía. Considerando la particularidad de los contadores de prestaciones en cada sistema, la metodología de modelado se ha mejorado para obtener precisiones estables, con ligeras variaciones entre escenarios múltiples y para replicar los resultados en diferentes sistemas. La metodología incluye dos etapas: la primera, filtrado-PMC, que consiste en identificar el conjunto más apropiado de contadores de prestaciones de entre los disponibles en un sistema y la segunda, el método de validación cruzada de K iteraciones, cuyo fin es evitar los sesgos durante la fase de entrenamiento. La metodología se implementa en un sistema empotrado que ejecuta el kernel 2.6.34 de Linux y PAPI, un interfaz multiplataforma para configurar y acceder a los contadores. Los resultados muestran que esta metodología consigue una buena estabilidad en diferentes escenarios y proporciona unos resultados robustos de estimación con un error medio relativo inferior al 5%.

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Presentación realizada en el PhD Seminar del ITS 2011 en Budapest. ICTs (Information and Communication Technologies) currently account for 2% of total carbon emissions. However, although modern standards require strict measures to reduce energy consumption across all industrial and services sectors, the ICT sector also faces an increase in services and bandwidth demand. The deployment of Next Generation Networks (NGN) will be the answer to this new demand; more specifically, Next Generation Access Networks (NGANs) will provide higher bandwidth access to users. Several policy and cost analyses are being carried out to understand the risks and opportunities of new deployments, but the question of what role energy consumption plays in NGANs seems off the table. Thus, this paper proposes a model to analyse the energy consumption of the main fibre-based NGAN architectures: Fibre To The House (FTTH), in both Passive Optical Network (PON) and Point-to-Point (PtP) variations, and FTTx/VDSL. The aim of this analysis is to provide deeper insight on the impact of new deployments on the energy consumption of the ICT sector and the effects of energy consumption on the life-cycle cost of NGANs. The paper also presents an energy consumption comparison of the presented architectures, particularised to the specific geographic and demographic distribution of users of Spain but easily extendable to other countries.

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Systems used for target localization, such as goods, individuals, or animals, commonly rely on operational means to meet the final application demands. However, what would happen if some means were powered up randomly by harvesting systems? And what if those devices not randomly powered had their duty cycles restricted? Under what conditions would such an operation be tolerable in localization services? What if the references provided by nodes in a tracking problem were distorted? Moreover, there is an underlying topic common to the previous questions regarding the transfer of conceptual models to reality in field tests: what challenges are faced upon deploying a localization network that integrates energy harvesting modules? The application scenario of the system studied is a traditional herding environment of semi domesticated reindeer (Rangifer tarandus tarandus) in northern Scandinavia. In these conditions, information on approximate locations of reindeer is as important as environmental preservation. Herders also need cost-effective devices capable of operating unattended in, sometimes, extreme weather conditions. The analyses developed are worthy not only for the specific application environment presented, but also because they may serve as an approach to performance of navigation systems in absence of reasonably accurate references like the ones of the Global Positioning System (GPS). A number of energy-harvesting solutions, like thermal and radio-frequency harvesting, do not commonly provide power beyond one milliwatt. When they do, battery buffers may be needed (as it happens with solar energy) which may raise costs and make systems more dependent on environmental temperatures. In general, given our problem, a harvesting system is needed that be capable of providing energy bursts of, at least, some milliwatts. Many works on localization problems assume that devices have certain capabilities to determine unknown locations based on range-based techniques or fingerprinting which cannot be assumed in the approach considered herein. The system presented is akin to range-free techniques, but goes to the extent of considering very low node densities: most range-free techniques are, therefore, not applicable. Animal localization, in particular, uses to be supported by accurate devices such as GPS collars which deplete batteries in, maximum, a few days. Such short-life solutions are not particularly desirable in the framework considered. In tracking, the challenge may times addressed aims at attaining high precision levels from complex reliable hardware and thorough processing techniques. One of the challenges in this Thesis is the use of equipment with just part of its facilities in permanent operation, which may yield high input noise levels in the form of distorted reference points. The solution presented integrates a kinetic harvesting module in some nodes which are expected to be a majority in the network. These modules are capable of providing power bursts of some milliwatts which suffice to meet node energy demands. The usage of harvesting modules in the aforementioned conditions makes the system less dependent on environmental temperatures as no batteries are used in nodes with harvesters--it may be also an advantage in economic terms. There is a second kind of nodes. They are battery powered (without kinetic energy harvesters), and are, therefore, dependent on temperature and battery replacements. In addition, their operation is constrained by duty cycles in order to extend node lifetime and, consequently, their autonomy. There is, in turn, a third type of nodes (hotspots) which can be static or mobile. They are also battery-powered, and are used to retrieve information from the network so that it is presented to users. The system operational chain starts at the kinetic-powered nodes broadcasting their own identifier. If an identifier is received at a battery-powered node, the latter stores it for its records. Later, as the recording node meets a hotspot, its full record of detections is transferred to the hotspot. Every detection registry comprises, at least, a node identifier and the position read from its GPS module by the battery-operated node previously to detection. The characteristics of the system presented make the aforementioned operation own certain particularities which are also studied. First, identifier transmissions are random as they depend on movements at kinetic modules--reindeer movements in our application. Not every movement suffices since it must overcome a certain energy threshold. Second, identifier transmissions may not be heard unless there is a battery-powered node in the surroundings. Third, battery-powered nodes do not poll continuously their GPS module, hence localization errors rise even more. Let's recall at this point that such behavior is tight to the aforementioned power saving policies to extend node lifetime. Last, some time is elapsed between the instant an identifier random transmission is detected and the moment the user is aware of such a detection: it takes some time to find a hotspot. Tracking is posed as a problem of a single kinetically-powered target and a population of battery-operated nodes with higher densities than before in localization. Since the latter provide their approximate positions as reference locations, the study is again focused on assessing the impact of such distorted references on performance. Unlike in localization, distance-estimation capabilities based on signal parameters are assumed in this problem. Three variants of the Kalman filter family are applied in this context: the regular Kalman filter, the alpha-beta filter, and the unscented Kalman filter. The study enclosed hereafter comprises both field tests and simulations. Field tests were used mainly to assess the challenges related to power supply and operation in extreme conditions as well as to model nodes and some aspects of their operation in the application scenario. These models are the basics of the simulations developed later. The overall system performance is analyzed according to three metrics: number of detections per kinetic node, accuracy, and latency. The links between these metrics and the operational conditions are also discussed and characterized statistically. Subsequently, such statistical characterization is used to forecast performance figures given specific operational parameters. In tracking, also studied via simulations, nonlinear relationships are found between accuracy and duty cycles and cluster sizes of battery-operated nodes. The solution presented may be more complex in terms of network structure than existing solutions based on GPS collars. However, its main gain lies on taking advantage of users' error tolerance to reduce costs and become more environmentally friendly by diminishing the potential amount of batteries that can be lost. Whether it is applicable or not depends ultimately on the conditions and requirements imposed by users' needs and operational environments, which is, as it has been explained, one of the topics of this Thesis.

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The contribution to global energy consumption of the information and communications technology (ICT) sector has increased considerably in the last decade, along with its growing relevance to the overall economy. This trend will continue due to the seemingly ever greater use of these technologies, with broadband data traffic generated by the usage of telecommunication networks as a primary component. In fact, in response to user demand, the telecommunications industry is initiating the deployment of next generation networks (NGNs). However, energy consumption is mostly absent from the debate on these deployments, in spite of the potential impact on both expenses and sustainability. In addition, consumers are unaware of the energy impact of their choices in ultra-broadband services. This paper focuses on forecasting energy consumption in the access part of NGNs by modelling the combined effect of the deployment of two different ultra-broadband technologies (FTTH-GPON and LTE), the evolution of traffic per user, and the energy consumption in each of the networks and user devices. Conclusions are presented on the levels of energy consumption, their cost and the impact of different network design parameters. The effect of technological developments, techno-economic and policy decisions on energy consumption is highlighted. On the consumer side, practical figures and comparisons across technologies are provided. Although the paper focuses on Spain, the analysis can be extended to similar countries.

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An integrated approach composed of a random utility-based multiregional input-output model and a road transport network model was developed for evaluating the application of a fee to heavy-goods vehicles (HGVs) in Spain. For this purpose, a distance-based charge scenario (in euros per vehicle kilometer) for HGVs was evaluated for a selected motorway network in Spain. Although the aim of this charging policy was to increase the efficiency of transport, the approach strongly identified direct and indirect impacts on the regional economy. Estimates of the magnitude and extent of indirect effects on aggregated macroeconomic indicators (employment and gross domestic product) are provided. The macroeconomic effects of the charging policy were found to be positive for some regions and negative for other regions.

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Maximizing energy autonomy is a consistent challenge when deploying mobile robots in ionizing radiation or other hazardous environments. Having a reliable robot system is essential for successful execution of missions and to avoid manual recovery of the robots in environments that are harmful to human beings. For deployment of robots missions at short notice, the ability to know beforehand the energy required for performing the task is essential. This paper presents a on-line method for predicting energy requirements based on the pre-determined power models for a mobile robot. A small mobile robot, Khepera III is used for the experimental study and the results are promising with high prediction accuracy. The applications of the energy prediction models in energy optimization and simulations are also discussed along with examples of significant energy savings.