Evaluación biofísica de funciones ecosistémicas en la cuenca del Río Tunuyán superior, Mendoza

El conocimiento de las funciones ecosistémicas y su distribución es de importancia para la evaluación de la provisión de los servicios ecosistémicos y constituye una herramienta para el ordenamiento territorial del suelo. El objetivo de este trabajo fue evaluar la capacidad funcional de ecosistemas de la Cuenca del Río Tunuyán Superior a través del protocolo ECOSER. Se analizaron las funciones de Protección de Acuíferos por Cobertura e Infiltración y Escurrimiento Superficial, proponiendo para este último diferentes situaciones de precipitación. Se obtuvo una gran variabilidad espacial de las capacidades funcionales sobre toda la extensión de la cuenca. En cuanto a la Protección de Acuíferos, la mayor vulnerabilidad se encontró sobre la zona alta de la misma, sin embargo el factor determinante de la mayor o menor capacidad funcional fue el uso del suelo. Por otra parte, frente a las situaciones de precipitación propuestas para la evaluación de Infiltración y Escurrimiento Superficial, el factor que mayor influencia presentó sobre las escorrentías para los casos de promedios anuales y el mes de marzo, fueron las máximas y mínimas precipitaciones, siendo el uso del suelo poco significativo. Mientras que para la tercera situación de un evento de 50 mm de precipitación, fue el uso Agrícola el que se destacó por sus altos valores de infiltración. Se considera oportuno aprovechar estos resultados para la determinación de los servicios ecosistémicos generados en la cuenca.

1RM prediction: a data mining case study

In the last few years there has been a heightened interest in data treatment and analysis with the aim of discovering hidden knowledge and eliciting relationships and patterns within this data. Data mining techniques (also known as Knowledge Discovery in Databases) have been applied over a wide range of fields such as marketing, investment, fraud detection, manufacturing, telecommunications and health. In this study, well-known data mining techniques such as artificial neural networks (ANN), genetic programming (GP), forward selection linear regression (LR) and k-means clustering techniques, are proposed to the health and sports community in order to aid with resistance training prescription. Appropriate resistance training prescription is effective for developing fitness, health and for enhancing general quality of life. Resistance exercise intensity is commonly prescribed as a percent of the one repetition maximum. 1RM, dynamic muscular strength, one repetition maximum or one execution maximum, is operationally defined as the heaviest load that can be moved over a specific range of motion, one time and with correct performance. The safety of the 1RM assessment has been questioned as such an enormous effort may lead to muscular injury. Prediction equations could help to tackle the problem of predicting the 1RM from submaximal loads, in order to avoid or at least, reduce the associated risks. We built different models from data on 30 men who performed up to 5 sets to exhaustion at different percentages of the 1RM in the bench press action, until reaching their actual 1RM. Also, a comparison of different existing prediction equations is carried out. The LR model seems to outperform the ANN and GP models for the 1RM prediction in the range between 1 and 10 repetitions. At 75% of the 1RM some subjects (n = 5) could perform 13 repetitions with proper technique in the bench press action, whilst other subjects (n = 20) performed statistically significant (p < 0:05) more repetitions at 70% than at 75% of their actual 1RM in the bench press action. Rate of perceived exertion (RPE) seems not to be a good predictor for 1RM when all the sets are performed until exhaustion, as no significant differences (p < 0:05) were found in the RPE at 75%, 80% and 90% of the 1RM. Also, years of experience and weekly hours of strength training are better correlated to 1RM (p < 0:05) than body weight. O'Connor et al. 1RM prediction equation seems to arise from the data gathered and seems to be the most accurate 1RM prediction equation from those proposed in literature and used in this study. Epley's 1RM prediction equation is reproduced by means of data simulation from 1RM literature equations. Finally, future lines of research are proposed related to the problem of the 1RM prediction by means of genetic algorithms, neural networks and clustering techniques. RESUMEN En los últimos años ha habido un creciente interés en el tratamiento y análisis de datos con el propósito de descubrir relaciones, patrones y conocimiento oculto en los mismos. Las técnicas de data mining (también llamadas de \Descubrimiento de conocimiento en bases de datos\) se han aplicado consistentemente a lo gran de un gran espectro de áreas como el marketing, inversiones, detección de fraude, producción industrial, telecomunicaciones y salud. En este estudio, técnicas bien conocidas de data mining como las redes neuronales artificiales (ANN), programación genética (GP), regresión lineal con selección hacia adelante (LR) y la técnica de clustering k-means, se proponen a la comunidad del deporte y la salud con el objetivo de ayudar con la prescripción del entrenamiento de fuerza. Una apropiada prescripción de entrenamiento de fuerza es efectiva no solo para mejorar el estado de forma general, sino para mejorar la salud e incrementar la calidad de vida. La intensidad en un ejercicio de fuerza se prescribe generalmente como un porcentaje de la repetición máxima. 1RM, fuerza muscular dinámica, una repetición máxima o una ejecución máxima, se define operacionalmente como la carga máxima que puede ser movida en un rango de movimiento específico, una vez y con una técnica correcta. La seguridad de las pruebas de 1RM ha sido cuestionada debido a que el gran esfuerzo requerido para llevarlas a cabo puede derivar en serias lesiones musculares. Las ecuaciones predictivas pueden ayudar a atajar el problema de la predicción de la 1RM con cargas sub-máximas y son empleadas con el propósito de eliminar o al menos, reducir los riesgos asociados. En este estudio, se construyeron distintos modelos a partir de los datos recogidos de 30 hombres que realizaron hasta 5 series al fallo en el ejercicio press de banca a distintos porcentajes de la 1RM, hasta llegar a su 1RM real. También se muestra una comparación de algunas de las distintas ecuaciones de predicción propuestas con anterioridad. El modelo LR parece superar a los modelos ANN y GP para la predicción de la 1RM entre 1 y 10 repeticiones. Al 75% de la 1RM algunos sujetos (n = 5) pudieron realizar 13 repeticiones con una técnica apropiada en el ejercicio press de banca, mientras que otros (n = 20) realizaron significativamente (p < 0:05) más repeticiones al 70% que al 75% de su 1RM en el press de banca. El ínndice de esfuerzo percibido (RPE) parece no ser un buen predictor del 1RM cuando todas las series se realizan al fallo, puesto que no existen diferencias signifiativas (p < 0:05) en el RPE al 75%, 80% y el 90% de la 1RM. Además, los años de experiencia y las horas semanales dedicadas al entrenamiento de fuerza están más correlacionadas con la 1RM (p < 0:05) que el peso corporal. La ecuación de O'Connor et al. parece surgir de los datos recogidos y parece ser la ecuación de predicción de 1RM más precisa de aquellas propuestas en la literatura y empleadas en este estudio. La ecuación de predicción de la 1RM de Epley es reproducida mediante simulación de datos a partir de algunas ecuaciones de predicción de la 1RM propuestas con anterioridad. Finalmente, se proponen futuras líneas de investigación relacionadas con el problema de la predicción de la 1RM mediante algoritmos genéticos, redes neuronales y técnicas de clustering.

Metodología para la caracterización de ciclos cinemáticos de vehículos en ámbito urbano

La evaluación de consumo y emisiones de los vehículos se puede realizar mediante medidas en ciclos estándar o por medidas en operación real. La primera opción presenta la ventaja de la repetibilidad, pero debe asegurarse que el ciclo representa correctamente las condiciones operativas. Además, algunos tipos de vehículos presentan ciclos cinemáticos muy característicos. Este es el caso de los autobuses urbanos o vehículos de recogida de residuos. En concreto, en el primer caso, existen ciclos desarrollados a partir de medidas en diferentes ciudades. Sin embargo, estos ciclos se basan únicamente en una muestra limitada de líneas y consideran que todas las líneas tienen características semejantes. Este enfoque impide, por ejemplo, probar autobuses sobre líneas de propiedades diferentes con el fin de decidir cual es la distribución óptima de la flota en cuanto a ahorro de consumo y reducción de emisiones, ya que ciertas tecnologías pueden trabajar significativamente mejor que otras con unos parámetros de conducción. Este artículo presenta una metodología para la construcción de los ciclos de conducción estándar de estos vehículos. Para ello, primero, se realiza una agrupación preliminar de las líneas en conglomerados en función de variables macroscópicas. A continuación, se realiza la medición de ciclos cinemáticos en una selección representativa de líneas a lo largo de días completos de operación mediante un dispositivo no intrusivo embarcado en los vehículos. Estos datos cinemáticos han sido analizados diferenciando microciclos y estudiando sus características, como tipología de microciclo, velocidades máximas y medias, duraciones totales, niveles de aceleración y deceleración, etc. A partir del estudio estadístico de dichas variables se han planteado algoritmos para redefinir los algoritmos que permiten la formación de conglomerados de líneas con características semejantes. Finalmente, a partir de las conclusiones del paso anterior, se han construido ciclos estándar para cada uno de los conglomerados de líneas que reproducen las propiedades fundamentales de los ciclos reales.

La philosophia vulgar [Texto impreso]

Frontis calc.: "arquitectónico"

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

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

Caroli Bouilli samarobrini Prouerbiorum vulgarium : libri tres

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La Philosophia vulgar /

Título tomado de CCPB.

Prouerbia quaedam Homerica D. Erasmi Roterodami labore exquisitissimo e graeco in lingua latinam uersa ...

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Bibliographie parémiologique : études bibliographiques et littéraires sur les ouvrages, fragmens d'ouvrages et opuscules spécialement consacrés aux proverbes dans toutes les langues, suivies d'un appendice, contenant un choix de curiosités parémiographiques /

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Locorum communium Ioannis Stobaei : Epitome ex graecis autoribus numero CC. L., plerisque non extantibus, excerpta (relectis prolixis & obscoenis) ; in gratiam studiosae iuventutis summo studio correcta & emmendata.

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Le je ne sçai quoi, ou A melanges curieux, historiques [et] critiques de bons mots [et] pensées choisies /

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Pensées ingenieuses des anciens et des modernes.

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Reflexions ou sentences et maximes morales /

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Les maximes de Rochefoucauld : suivies des réflexions diverses.

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Lettre a M. de S. R. sur les "Réflexions Morales, mises en ordre par M. Amelot de la Houssaye" /

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