Calidad de suelo : sensibilidad de variables químicas, físicas y biológicas con diferentes sistemas de manejo

p.53-60

El reconocimiento de variables en el contexto cafetero y su constitución como modelos matemáticos

En esta comunicación reportamos algunos avances de una investigación en la que pretendemos que los estudiantes reconozcan variables propias de un contexto cafetero para la constitución de sus propios modelos matemáticos en un proceso de modelación. La investigación se viene adelantando con metodología cualitativa puesto que nos posibilita hacer un estudio detallado en el contexto, debido a que posee un fuerte componente descriptivo que permite a través de la recolección de datos una profunda y significativa comprensión En esta comunicación reportamos algunos avances de una investigación en la que pretendemos que los estudiantes reconozcan variables propias de un contexto cafetero para la constitución de sus propios modelos matemáticos en un proceso de modelación. La investigación se viene adelantando con metodología cualitativa puesto que nos posibilita hacer un estudio detallado en el contexto, debido a que posee un fuerte componente descriptivo que permite a través de la recolección de datos una profunda y significativa comprensión.

Variables, funciones y cambios: ¿qué conocen nuestros alumnos?

El estudio de la matemática permite la modelización de situaciones que conducen a la resolución de problemas. Por esto, es primordial que los estudiantes analicen los cambios que ocurren en diferentes fenómenos biológicos, económicos y sociales. Sin embargo, durante la escuela media, no se favorece demasiado el desarrollo del pensamiento y lenguaje variacional, base para la comprensión de los conceptos de la matemática de la variación y el cambio, es decir el cálculo. Por este motivo, este trabajo, enmarcado en el proyecto de investigación “Pensamiento y lenguaje variacional: bases para la construcción de conceptos del cálculo diferencial”, tiene como objetivo el análisis y valoración de los resultados obtenidos en una experiencia de aula centrada en el diseño, implementación y corrección de una guía de actividades que indaga las nociones que tienen los alumnos que ingresan al nivel universitario con respecto a variables, cambios, funciones, imagen, gráficas, expresión analítica, valor numérico y comportamiento de funciones.

Variación y variables con geometría dinámica

Este trabajo es parte de un proyecto de investigación sobre la aplicación de tecnología computacional en la enseñanza y aprendizaje de matemáticas con alumnos de nivel medio básico o secundaria (séptimo a noveno grado) y nivel medio superior o bachillerato (décimo a doceavo grado), en particular, trata de entender la función mediadora del efecto de “arrastre” del software de geometría dinámica en la cognición de sujetos que estudian las nociones de variación y variable. Aquí reportamos los resultados de una exploración, usando Cabri, en el aprendizaje de esas nociones con estudiantes de nivel medio básico de 13-14 años de edad. Se describen las actividades, las respuestas de los estudiantes y una experiencia que sugiere el potencial de la verbalización de los resultados por los estudiantes en el proceso de simbolización algebraica.

Incursión en el ámbito de las dos variables: optimización usando argumentos gráficos

Cuando enseñamos a los alumnos a resolver problemas, solemos abusar de la utilización de algoritmos encaminados a encontrar la solución óptima, evitando las dificultades que puede suponer la introducción de reglas más o menos complejas en el diseño de dicho algoritmo. Pero resolver un problema es mucho más que aplicar un algoritmo de forma mecánica, supone encontrar una respuesta coherente a una serie de datos relacionados dentro de un contexto. Es por esto que presentamos esta práctica, donde la utilización de un algoritmo para resolver un problema nos lleva a encontrar soluciones que descartaremos como útiles.

El método de discretización en varias variables

El artículo presenta un método, de naturaleza indirecta, que puede ayudar a probar ciertos resultados que involucran sucesiones y funciones continuas que frecuentemente aparecen en la topología de R^n.

Relating plankton assemblages to environmental variables using instruments towed by ships-of-opportunity

Undulating Oceanographic Recorders (UORs) and Continuous Plankton Recorders (CPRs) equipped with a suite of sensors were towed by merchant vessels in the North Sea between 1988 and 1991, recording a range of environmental variables. These were used to interpret the results of analyses of the plankton taken on CPR tows off the northeast coast of the UK in 1989 and in the Skagerrak and Kattegat in July 1988 and through 1989. Correlations were found between the biota and the environmental variables. The tidal front off the northeast coast of the UK and the front between the low salinity water in the Kattegat and the higher salinity water in the Skagerrak were dominant factors correlating with the distribution of the plankton assemblages. Discontinuities, defining the positions of the fronts, in the values of physical variables (temperature and, where measured, salinity and turbidity) were closely identified with geographical divisions between plankton assemblages. Measures of irradiance were found to be important on several occasions, presumably due to diel migrations of the zooplankton.

The ESA Climate Change Initiative: Satellite Data Records for Essential Climate Variables

Observations of Earth from space have been made for over 40 years and have contributed to advances in many aspects of climate science. However, attempts to exploit this wealth of data are often hampered by a lack of homogeneity and continuity and by insufficient understanding of the products and their uncertainties. There is, therefore, a need to reassess and reprocess satellite datasets to maximize their usefulness for climate science. The European Space Agency has responded to this need by establishing the Climate Change Initiative (CCI). The CCI will create new climate data records for (currently) 13 essential climate variables (ECVs) and make these open and easily accessible to all. Each ECV project works closely with users to produce time series from the available satellite observations relevant to users' needs. A climate modeling users' group provides a climate system perspective and a forum to bring the data and modeling communities together. This paper presents the CCI program. It outlines its benefit and presents approaches and challenges for each ECV project, covering clouds, aerosols, ozone, greenhouse gases, sea surface temperature, ocean color, sea level, sea ice, land cover, fire, glaciers, soil moisture, and ice sheets. It also discusses how the CCI approach may contribute to defining and shaping future developments in Earth observation for climate science.

Quantifying the impact of environmental variables upon catch-per-unit-effort of the Blue Shark Prionace glauca in the Western English Channel

The effect of environmental variables on blue shark Prionace glauca catch per unit effort (CPUE) in a recreational fishery in the western English Channel, between June and September 1998–2011, was quantified using generalized additive models (GAMs). Sea surface temperature (SST) explained 1·4% of GAM deviance, and highest CPUE occurred at 16·7° C, reflecting the optimal thermal preferences of this species. Surface chlorophyll a concentration (CHL) significantly affected CPUE and caused 27·5% of GAM deviance. Additionally, increasing CHL led to rising CPUE, probably due to higher productivity supporting greater prey biomass. The density of shelf-sea tidal mixing fronts explained 5% of GAM deviance, but was non-significant, with increasing front density negatively affecting CPUE. Time-lagged frontal density significantly affected CPUE, however, causing 12·6% of the deviance in a second GAM and displayed a positive correlation. This outcome suggested a delay between the evolution of frontal features and the subsequent accumulation of productivity and attraction of higher trophic level predators, such as P. glauca.