Turbulencia empresarial en Colombia: sector cines

La Facultad de Administración de Empresas de la Universidad del Rosario, preocupada por suministrar a los directores y gerentes herramientas que les permitan afianzar la perdurabilidad de sus empresas, desarrolla actualmente el proyecto Turbulencia Empresarial en Colombia, perteneciente a la Línea de Investigación en Pensamiento Estratégico. Las investigaciones realizadas permitirán avanzar en la construcción de un modelo de alerta temprana que pueda ser utilizado para identificar discontinuidades en los sectores estratégicos. Con este propósito, se ha comenzado un proceso de análisis de diferentes sectores estratégicos que busca identificar sus niveles de turbulencia; adicionalmente se aplican otras herramientas desarrolladas por la Facultad de Administración durante los últimos cinco años. A este proyecto se han vinculado estudiantes de pregrado y posgrado de los programas de la Facultad de Administración, quienes han contribuido en el levantamiento de información sobre los diversos sectores. Este documento de investigación se ha desarrollado de manera conjunta con estudiantes de pregrado de los programas de Administración de Empresas y de Negocios Internacionales que cursaron la asignatura Estrategia de Empresa II en el segundo semestre del año 2010. Presentamos una exploración del sector de cines en Colombia, el cual ha sido seleccionado teniendo en cuenta que esta industria, desde su creación en el país en 1897, se ha caracterizado por su dinamismo, creatividad y constante innovación. El documento se encuentra estructurado de la siguiente forma: inicialmente se incluye una descripción del sector; luego un análisis de la turbulencia, en el que se hará especial énfasis en tres factores: dinamismo, complejidad e incertidumbre; se continúa con la presentación de las empresas Cine Colombia, Cinemark y Procinal; posteriormente se realiza el análisis del sector teniendo en cuenta las cinco fuerzas del mercado propuestas por Michael Porter, el modelo matricial y las actividades que generan valor. Finalmente, el lector encuentra las conclusiones.

Turbulencia empresarial en Colombia: sector restaurantes comidas rápidas: Kokoriko, Frisby y La Brasa Roja

La Facultad de Administración de la Universidad del Rosario, dentro del Grupo de Investigación en Perdurabilidad Empresarial, cuenta con la línea de pensamiento estratégico, que busca desarrollar proyectos que permitan dar respuesta a las empresas sobre cuáles deben ser las estrategias que podrían implementar para enfrentar la turbulencia del entorno y lograr alcanzar su perdurabilidad, evitando entrar en estados de enfermedad o de liquidación. Entre el 2010 y 2011, se publicaron documentos de investigación en los que se realizó un análisis de turbulencia de los sectores farmacéutico, bebidas no alcohólicas, lácteos, productos cárnicos, transporte aéreo, financiero, aire acondicionado, cosméticos, postres y cines. Las empresas que han sido objeto de estudio se han enfrentado a discontinuidades tecnológicas, políticas, económicas, regulatorias y de globalización, que han puesto a prueba su capacidad estratégica para enfrentar estas anomalías. Al realizar estudios sectoriales, se busca conocer la manera como las empresas enfrentan la turbulencia, para así lograr avanzar en la generación de un modelo de alerta temprana que facilite el proceso de toma de decisiones estratégicas. Los documentos publicados han sido elaborados de forma conjunta con estudiantes de pregrado y posgrado de la Facultad de Administración. En esta ocasión, se efectúa un análisis del sector de restaurantes de comidas rápidas con base en carne de pollo, desarrollado con estudiantes de la asignatura Estrategia de Empresa I. Se han seleccionado las empresas Kokoriko, Frisby y La Brasa Roja, teniendo en cuenta que son las principales compañías de este producto en el país. Se decide abordar este sector dado su dinamismo a nivel mundial y a que las empresas que hacen parte de él se encuentran en una constante búsqueda de la diferenciación. Dentro de este sector, se hablará en concreto de las comidas rápidas con base en carne de pollo. En Colombia, las cadenas de restaurantes de pollo son consideradas como las que tienen las mejores posibilidades de crecer en el segmento de comidas rápidas. En los últimos años, estos restaurantes han obtenido grandes ventas gracias al creciente número de clientes que han logrado cautivar. Las empresas analizadas son La Brasa Roja, Kokoriko y Frisby.Estas empresas serán evaluadas a través de los siguientes elementos: análisis de turbulencia del mercado, descripción de cada empresa, análisis de las fuerzas del mercado, análisis matriciales y descripción de la cadena de valor. Finalmente, con base en esto, se emitirá una calificación conceptual de cada una de ellas.

Perdurabilidad empresarial pymes con apuestas diferenciales: caso de estudio Anfora Ltda. y Anfesa SAS

De las más de un millón de empresas que existen actualmente en Colombia, 99% de ellas son consideradas micro, pequeñas y medianas empresas, un gran problema con esta estructura empresarial es que aunque cada año la creación de empresa es alta también lo es la morbilidad. El éxito empresarial y su estabilidad en el tiempo es un tema de mucha importancia que inquieta a la academia, el gobierno y a las mismas empresas. Las posibles explicaciones sobre la perdurabilidad de algunas empresas, una vida tenue de otras y el fracaso de muchas es algo que está siendo investigado. La Universidad del Rosario se ha enfocado en conocer los factores determinantes para que una empresa sea perdurable y por medio del Grupo de Investigación sobre Perdurabilidad Empresarial (GIPE) se han logrado identificar trece componentes para la perdurabilidad de las empresas en el contexto nacional. A partir de la realización de estudios de casos como el que se propone en el presente proyecto, se espera reconocer el funcionamiento actual de las Pymes nacionales e identificar qué factores son necesarios para que las Pymes continúen siendo exitosas a través del tiempo. Por medio de encuestas, entrevistas y documentos se obtuvo información importante de las Pymes con apuestas diferenciales Anfora Ltda y Anfesa SAS, con la intención de determinar qué componentes se encontraban en la empresa y cuáles tenían mayor relevancia, comparando los resultados con la teoría que rodea los trece componentes de la perdurabilidad empresarial.

El desarrollo en los conflictos armados.

En este artículo se trata el tema de los conflictos armados, como prevenir o paliarlos. En él divide la prevención de conflictos en cuatro áreas: Diplomacia preventiva, alerta temprana, gestión de crisis y rehabilitación posconflicto..

Subiendo el listón : ¿cómo responde Finlandia al doble reto de la Educación Secundaria?

Monográfico con el título: 'El desafío de la calidad de la Educación Secundaria : una perspectiva comparada'. Resumen basado en el de la publicación

Geolocalizador de noticias temáticas: el caso de los riesgos naturales

Las bases de datos geoespaciales temáticas en distintas escalas geográficas y temporales, son necesarias en multitud de líneas de investigación. Una de ellas es la gestión y alerta temprana de riesgos de desastres por amenazas naturales (inundaciones, huracanes, terremotos, etc.). Las noticias sobre éste tema se publican habitualmente en periódicos digitales de todo el mundo y comportan un alto contenido geográfico. Este trabajo pretende extraer automáticamente las noticias emitidas por canales de re-difusión web (conocidos por las siglas RSS en inglés) para georreferenciarlas, almacenarlas y distribuirlas como datos geoespaciales. Mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural y consultas a bases de datos de topónimos realizaremos la extracción de la información. El caso de estudio se aplicará para México y todos los componentes utilizados serán de código abierto

El valor en riesgo condicional como herramienta en la gestión de riesgos del portafolio de renta fija de un fondo previsional ecuatoriano

La elaboración del presente trabajo “El valor en riesgo condicional como herramienta en la gestión de riesgos del portafolio de renta fija de un fondo previsional ecuatoriano”, responde a la necesidad de entender como la aplicación de la metodología del valor en riesgo condicional en un portafolio de inversiones de un fondo previsional ecuatoriano, conformado por títulos de renta fija, contribuirá al control del riesgo de mercado. Se determinará la aplicabilidad práctica del uso del valor en riesgo condicional, en un portafolio de inversiones constituido por títulos de renta fija que se negocian en el mercado de valores, de un fondo previsional complementario ecuatoriano. Se analizará la evolución del índice de rendimiento de la Bolsa de Valores como medida del rendimiento del mercado de los títulos negociados en el mercado bursátil y se determinará un portafolio de inversiones de renta fija con títulos negociados en ese mercado. Por medio de la metodología paramétrica de varianzas y covarianzas se determinará el VaR y CVaR del portafolio y con la metodología no paramétrica de simulación histórica, se determinarán las ganancias y pérdidas diarias del portafolio y se estimará el VaR y CVaR de la distribución. Se proponen parámetros y políticas que permitan estimar el riesgo de mercado utilizando el CVaR como medida complementaria que cuantifica las pérdidas que se pueden encontrar en las colas de distribución. El CVaR se constituye en una medida que complementa al VaR ya que considera los valores que se encuentran en la cola de la distribución una vez superado el umbral del VaR. Finalmente, se recomienda utilizar el CVaR como medida para cuantificar las pérdidas que podría sufrir un portafolio de activos financieros, ya que incorpora en un solo valor la pérdida esperada y la pérdida media inesperada de un portafolio, constituyéndose en un mecanismo de alerta temprana para la toma de decisiones que disminuyan el impacto de la potencial pérdida del portafolio.

Análise da transmissão de volatilidade dos mercados internacionais para o Brasil

O objetivo deste trabalho é estimar e analisar o grau de transmissão de volatilidade de ativos como ações e moedas entre países utilizando a metodologia de decomposição de variância dos erros de previsão dos modelos de vetores autorregressivos (VAR). Especificamente para este trabalho, o foco foi a transmissão de volatilidade de outros países, como Estados Unidos e os países da Europa, para o Brasil. Podemos, dessa maneira, testar a hipótese de interdependência do Brasil em relação aos outros países em termos de volatilidade para os índices de ações e moedas. Ao final, encontraram-se evidências de que há transmissão de volatilidade de outros países para o Brasil, e que o grau de transmissão entre eles varia com o tempo, sem tendência e com saltos em períodos de incertezas. As evidências encontradas permitem um melhor balanceamento de carteiras entre diferentes países, facilitando o desenvolvimento de estratégias mais eficientes de hedge contra choques propagados entre mercados, além de servir como um sistema de alerta para eventuais distúrbios nos níveis de volatilidade dos mercados brasileiros.

Uma Aplicação do Algoritmo QT Clustering para Marcação Colaborativa de Pontos Perigosos em Vias Públicas

This work proposes a collaborative system for marking dangerous points in the transport routes and generation of alerts to drivers. It consisted of a proximity warning system for a danger point that is fed by the driver via a mobile device equipped with GPS. The system will consolidate data provided by several different drivers and generate a set of points common to be used in the warning system. Although the application is designed to protect drivers, the data generated by it can serve as inputs for the responsible to improve signage and recovery of public roads

Manual para la evaluación del impacto socioeconómico y ambiental de los desastres

Incluye Bibliografía

Las tecnologías de la información y de las comunicaciones (TIC) y el desarrollo sostenible en América Latina y el Caribe: experiencias e iniciativas de política. Memoria del seminario realizado en la CEPAL Santiago, 22 y 23 de octubre de 2012

Incluye Bibliografía

Mapeamento de áreas susceptíveis a sinistros climáticos no município de Rio Claro-SP

This work discourse on Civil Defense’ strategic planning and severe events in the city of Rio Claro – SP. In order to realize spatial analysis about its damages, registered by Civil Defense Department, it is being propose a methodological procedure by the use of Geographical Information System – Arc Gis 9.3.1. and another with SPRING 5.1.8.. The mapping of target areas and their impacts, during a period, have a great importance to the identification of possible risk areas as well as their use for logistic support to corps which is somehow involved to severe events and their victims, and to create a robust alert system

Desarrollo de un modelo de riesgo de colisión en espacios aéreos de área terminal

El transporte aéreo es un sector estratégico para el crecimiento económico de cualquier país. La estabilidad y el desarrollo de este modo de transporte tienen un pilar fundamental en una operación segura, especialmente cuando las previsiones indican escenarios de crecimiento continuo del tráfico aéreo. La estimación del riesgo y, por tanto, del nivel de seguridad de un entorno operativo se ha basado en métodos indirectos como puede ser la cuantificación y análisis de los reportes voluntarios de incidentes o el uso de modelos de riesgo de colisión enfocados a escenarios operativos parciales, como puede ser un espacio aéreo oceánico. La operación en un área terminal de maniobra es compleja, con distintos flujos de tráfico de arribada y salida a uno o varios aeropuertos, con cambios frecuentes en el rumbo y velocidad de las aeronaves y con instrucciones tácticas del control de tráfico aéreo para secuenciar y separar las aeronaves El objetivo de la presente Tesis es complementar los actuales métodos de monitorización de la seguridad que presentan sus limitaciones, con el desarrollo de un modelo de riesgo de colisión para áreas terminales de alta densidad que se base en datos objetivos como son las trazar radar de las aeronaves y que tenga en cuenta la complejidad de la operación en un área terminal. Para evaluar el modelo desarrollado se ha implementado una herramienta prototipo en MATLAB© que permite procesar un número masivo de trazar radar para un escenario de área terminal y calcular un valor del riesgo de colisión para el escenario analizado. El prototipo ha sido utilizado para estimar la probabilidad de colisión para distintos escenarios del área terminal de Madrid. El uso de trazas radar permite monitorizar el nivel de riesgo de escenarios reales de manera periódica estableciendo niveles de alerta temprana si se detecta que el valor de riesgo se desvía en exceso, pero también permite evaluar el nivel de riesgo de diseños de espacio aéreo o de nuevos modos de operación a partir de las trazas radar obtenidas en las simulaciones en tiempo real o acelerado y actuar en fases tempranas de los proyectos. ABSTRACT The air transport is a strategic sector for the economic growth of any country. The stability and development of the transport mode have a fundamental pillar in a safe operation, especially when long-term forecasts show scenarios of continuous growth in air traffic. Risk estimation and therefore the level of safety in an operational airspace has been based on indirect methods such as the quantification and analysis of voluntary reports of safety incidents or use of collision risk models focused on partial or simple operational scenarios such as an oceanic airspace. The operation on a terminal maneuvering area is complex, with different traffic flows of arrival and departure at one or more airports, with frequent changes in direction and speed of aircraft and tactical instructions of air traffic control to sequence and separate aircraft. The objective of this Thesis is to complement existing methods of monitoring safety that have their limitations, with the development of a collision risk model for high-density terminal areas that is based on objective data such as aircraft radar tracks and taking into account the complexity of the operation in a terminal area. To evaluate the developed model a prototype tool was implemented with MATLAB© that can process massive numbers of radar tracks for a terminal area scenario and computing a collision risk value for that scenario. The prototype has been used to estimate the probability of collision for different scenarios of the terminal area of Madrid. The use of radar tracks allows to monitor the level of risk of real scenarios periodically establishing levels of early warning when the risk value deviates too much, but also to assess the risk level of airspace designs or modes of operations from the radar tracks obtained in real or fast time simulations and act in the early stages of projects.

Climate variability effects on field crops in Iberian Peninsula. Predictability

La presente Tesis constituye un avance en el conocimiento de los efectos de la variabilidad climática en los cultivos en la Península Ibérica (PI). Es bien conocido que la temperatura del océano, particularmente de la región tropical, es una de las variables más convenientes para ser utilizado como predictor climático. Los océanos son considerados como la principal fuente de almacenamiento de calor del planeta debido a la alta capacidad calorífica del agua. Cuando se libera esta energía, altera los regímenes globales de circulación atmosférica por mecanismos de teleconexión. Estos cambios en la circulación general de la atmósfera afectan a la temperatura, precipitación, humedad, viento, etc., a escala regional, los cuales afectan al crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos. Para el caso de Europa, esto implica que la variabilidad atmosférica en una región específica se asocia con la variabilidad de otras regiones adyacentes y/o remotas, como consecuencia Europa está siendo afectada por los patrones de circulaciones globales, que a su vez, se ven afectados por patrones oceánicos. El objetivo general de esta tesis es analizar la variabilidad del rendimiento de los cultivos y su relación con la variabilidad climática y teleconexiones, así como evaluar su predictibilidad. Además, esta Tesis tiene como objetivo establecer una metodología para estudiar la predictibilidad de las anomalías del rendimiento de los cultivos. El análisis se centra en trigo y maíz como referencia para otros cultivos de la PI, cultivos de invierno en secano y cultivos de verano en regadío respectivamente. Experimentos de simulación de cultivos utilizando una metodología en cadena de modelos (clima + cultivos) son diseñados para evaluar los impactos de los patrones de variabilidad climática en el rendimiento y su predictibilidad. La presente Tesis se estructura en dos partes: La primera se centra en el análisis de la variabilidad del clima y la segunda es una aplicación de predicción cuantitativa de cosechas. La primera parte está dividida en 3 capítulos y la segundo en un capitulo cubriendo los objetivos específicos del presente trabajo de investigación. Parte I. Análisis de variabilidad climática El primer capítulo muestra un análisis de la variabilidad del rendimiento potencial en una localidad como indicador bioclimático de las teleconexiones de El Niño con Europa, mostrando su importancia en la mejora de predictibilidad tanto en clima como en agricultura. Además, se presenta la metodología elegida para relacionar el rendimiento con las variables atmosféricas y oceánicas. El rendimiento de los cultivos es parcialmente determinado por la variabilidad climática atmosférica, que a su vez depende de los cambios en la temperatura de la superficie del mar (TSM). El Niño es el principal modo de variabilidad interanual de la TSM, y sus efectos se extienden en todo el mundo. Sin embargo, la predictibilidad de estos impactos es controversial, especialmente aquellos asociados con la variabilidad climática Europea, que se ha encontrado que es no estacionaria y no lineal. Este estudio mostró cómo el rendimiento potencial de los cultivos obtenidos a partir de datos de reanálisis y modelos de cultivos sirve como un índice alternativo y más eficaz de las teleconexiones de El Niño, ya que integra las no linealidades entre las variables climáticas en una única serie temporal. Las relaciones entre El Niño y las anomalías de rendimiento de los cultivos son más significativas que las contribuciones individuales de cada una de las variables atmosféricas utilizadas como entrada en el modelo de cultivo. Además, la no estacionariedad entre El Niño y la variabilidad climática europea se detectan con mayor claridad cuando se analiza la variabilidad de los rendimiento de los cultivos. La comprensión de esta relación permite una cierta predictibilidad hasta un año antes de la cosecha del cultivo. Esta predictibilidad no es constante, sino que depende tanto la modulación de la alta y baja frecuencia. En el segundo capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de verano en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de maíz en la PI para todo el siglo veinte, usando un modelo de cultivo calibrado en 5 localidades españolas y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento potencial. Este estudio evalúa el uso de datos de reanálisis para obtener series de rendimiento de cultivos que dependen solo del clima, y utilizar estos rendimientos para analizar la influencia de los patrones oceánicos y atmosféricos. Los resultados muestran una gran fiabilidad de los datos de reanálisis. La distribución espacial asociada a la primera componente principal de la variabilidad del rendimiento muestra un comportamiento similar en todos los lugares estudiados de la PI. Se observa una alta correlación lineal entre el índice de El Niño y el rendimiento, pero no es estacionaria en el tiempo. Sin embargo, la relación entre la temperatura del aire y el rendimiento se mantiene constante a lo largo del tiempo, siendo los meses de mayor influencia durante el período de llenado del grano. En cuanto a los patrones atmosféricos, el patrón Escandinavia presentó una influencia significativa en el rendimiento en PI. En el tercer capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de invierno en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de trigo en secano del Noreste (NE) de la PI. La variabilidad climática es el principal motor de los cambios en el crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos, especialmente en los sistemas de producción en secano. En la PI, los rendimientos de trigo son fuertemente dependientes de la cantidad de precipitación estacional y la distribución temporal de las mismas durante el periodo de crecimiento del cultivo. La principal fuente de variabilidad interanual de la precipitación en la PI es la Oscilación del Atlántico Norte (NAO), que se ha relacionado, en parte, con los cambios en la temperatura de la superficie del mar en el Pacífico Tropical (El Niño) y el Atlántico Tropical (TNA). La existencia de cierta predictibilidad nos ha animado a analizar la posible predicción de los rendimientos de trigo en la PI utilizando anomalías de TSM como predictor. Para ello, se ha utilizado un modelo de cultivo (calibrado en dos localidades del NE de la PI) y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento de trigo alcanzable y relacionar su variabilidad con anomalías de la TSM. Los resultados muestran que El Niño y la TNA influyen en el desarrollo y rendimiento del trigo en el NE de la PI, y estos impactos depende del estado concurrente de la NAO. Aunque la relación cultivo-TSM no es igual durante todo el periodo analizado, se puede explicar por un mecanismo eco-fisiológico estacionario. Durante la segunda mitad del siglo veinte, el calentamiento (enfriamiento) en la superficie del Atlántico tropical se asocia a una fase negativa (positiva) de la NAO, que ejerce una influencia positiva (negativa) en la temperatura mínima y precipitación durante el invierno y, por lo tanto, aumenta (disminuye) el rendimiento de trigo en la PI. En relación con El Niño, la correlación más alta se observó en el período 1981 -2001. En estas décadas, los altos (bajos) rendimientos se asocian con una transición El Niño - La Niña (La Niña - El Niño) o con eventos de El Niño (La Niña) que están finalizando. Para estos eventos, el patrón atmosférica asociada se asemeja a la NAO, que también influye directamente en la temperatura máxima y precipitación experimentadas por el cultivo durante la floración y llenado de grano. Los co- efectos de los dos patrones de teleconexión oceánicos ayudan a aumentar (disminuir) la precipitación y a disminuir (aumentar) la temperatura máxima en PI, por lo tanto el rendimiento de trigo aumenta (disminuye). Parte II. Predicción de cultivos. En el último capítulo se analiza los beneficios potenciales del uso de predicciones climáticas estacionales (por ejemplo de precipitación) en las predicciones de rendimientos de trigo y maíz, y explora métodos para aplicar dichos pronósticos climáticos en modelos de cultivo. Las predicciones climáticas estacionales tienen un gran potencial en las predicciones de cultivos, contribuyendo de esta manera a una mayor eficiencia de la gestión agrícola, seguridad alimentaria y de subsistencia. Los pronósticos climáticos se expresan en diferentes formas, sin embargo todos ellos son probabilísticos. Para ello, se evalúan y aplican dos métodos para desagregar las predicciones climáticas estacionales en datos diarios: 1) un generador climático estocástico condicionado (predictWTD) y 2) un simple re-muestreador basado en las probabilidades del pronóstico (FResampler1). Los dos métodos se evaluaron en un caso de estudio en el que se analizaron los impactos de tres escenarios de predicciones de precipitación estacional (predicción seco, medio y lluvioso) en el rendimiento de trigo en secano, sobre las necesidades de riego y rendimiento de maíz en la PI. Además, se estimó el margen bruto y los riesgos de la producción asociada con las predicciones de precipitación estacional extremas (seca y lluviosa). Los métodos predWTD y FResampler1 usados para desagregar los pronósticos de precipitación estacional en datos diarios, que serán usados como inputs en los modelos de cultivos, proporcionan una predicción comparable. Por lo tanto, ambos métodos parecen opciones factibles/viables para la vinculación de los pronósticos estacionales con modelos de simulación de cultivos para establecer predicciones de rendimiento o las necesidades de riego en el caso de maíz. El análisis del impacto en el margen bruto de los precios del grano de los dos cultivos (trigo y maíz) y el coste de riego (maíz) sugieren que la combinación de los precios de mercado previstos y la predicción climática estacional pueden ser una buena herramienta en la toma de decisiones de los agricultores, especialmente en predicciones secas y/o localidades con baja precipitación anual. Estos métodos permiten cuantificar los beneficios y riesgos de los agricultores ante una predicción climática estacional en la PI. Por lo tanto, seríamos capaces de establecer sistemas de alerta temprana y diseñar estrategias de adaptación del manejo del cultivo para aprovechar las condiciones favorables o reducir los efectos de condiciones adversas. La utilidad potencial de esta Tesis es la aplicación de las relaciones encontradas para predicción de cosechas de la próxima campaña agrícola. Una correcta predicción de los rendimientos podría ayudar a los agricultores a planear con antelación sus prácticas agronómicas y todos los demás aspectos relacionados con el manejo de los cultivos. Esta metodología se puede utilizar también para la predicción de las tendencias futuras de la variabilidad del rendimiento en la PI. Tanto los sectores públicos (mejora de la planificación agrícola) como privados (agricultores, compañías de seguros agrarios) pueden beneficiarse de esta mejora en la predicción de cosechas. ABSTRACT The present thesis constitutes a step forward in advancing of knowledge of the effects of climate variability on crops in the Iberian Peninsula (IP). It is well known that ocean temperature, particularly the tropical ocean, is one of the most convenient variables to be used as climate predictor. Oceans are considered as the principal heat storage of the planet due to the high heat capacity of water. When this energy is released, it alters the global atmospheric circulation regimes by teleconnection1 mechanisms. These changes in the general circulation of the atmosphere affect the regional temperature, precipitation, moisture, wind, etc., and those influence crop growth, development and yield. For the case of Europe, this implies that the atmospheric variability in a specific region is associated with the variability of others adjacent and/or remote regions as a consequence of Europe being affected by global circulations patterns which, in turn, are affected by oceanic patterns. The general objective of this Thesis is to analyze the variability of crop yields at climate time scales and its relation to the climate variability and teleconnections, as well as to evaluate their predictability. Moreover, this Thesis aims to establish a methodology to study the predictability of crop yield anomalies. The analysis focuses on wheat and maize as a reference crops for other field crops in the IP, for winter rainfed crops and summer irrigated crops respectively. Crop simulation experiments using a model chain methodology (climate + crop) are designed to evaluate the impacts of climate variability patterns on yield and its predictability. The present Thesis is structured in two parts. The first part is focused on the climate variability analyses, and the second part is an application of the quantitative crop forecasting for years that fulfill specific conditions identified in the first part. This Thesis is divided into 4 chapters, covering the specific objectives of the present research work. Part I. Climate variability analyses The first chapter shows an analysis of potential yield variability in one location, as a bioclimatic indicator of the El Niño teleconnections with Europe, putting forward its importance for improving predictability in both climate and agriculture. It also presents the chosen methodology to relate yield with atmospheric and oceanic variables. Crop yield is partially determined by atmospheric climate variability, which in turn depends on changes in the sea surface temperature (SST). El Niño is the leading mode of SST interannual variability, and its impacts extend worldwide. Nevertheless, the predictability of these impacts is controversial, especially those associated with European climate variability, which have been found to be non-stationary and non-linear. The study showed how potential2 crop yield obtained from reanalysis data and crop models serves as an alternative and more effective index of El Niño teleconnections because it integrates the nonlinearities between the climate variables in a unique time series. The relationships between El Niño and crop yield anomalies are more significant than the individual contributions of each of the atmospheric variables used as input in the crop model. Additionally, the non-stationarities between El Niño and European climate variability are more clearly detected when analyzing crop-yield variability. The understanding of this relationship allows for some predictability up to one year before the crop is harvested. This predictability is not constant, but depends on both high and low frequency modulation. The second chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting summer cropping systems in the IP. Moreover, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of maize yield variability in IP for the whole twenty century, using a calibrated crop model at five contrasting Spanish locations and reanalyses climate datasets to obtain long time series of potential yield. The study tests the use of reanalysis data for obtaining only climate dependent time series of simulated crop yield for the whole region, and to use these yield to analyze the influences of oceanic and atmospheric patterns. The results show a good reliability of reanalysis data. The spatial distribution of the leading principal component of yield variability shows a similar behaviour over all the studied locations in the IP. The strong linear correlation between El Niño index and yield is remarkable, being this relation non-stationary on time, although the air temperature-yield relationship remains on time, being the highest influences during grain filling period. Regarding atmospheric patterns, the summer Scandinavian pattern has significant influence on yield in IP. The third chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting winter cropping systems in the IP. Also, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of rainfed wheat yield variability in IP. Climate variability is the main driver of changes in crop growth, development and yield, especially for rainfed production systems. In IP, wheat yields are strongly dependent on seasonal rainfall amount and temporal distribution of rainfall during the growing season. The major source of precipitation interannual variability in IP is the North Atlantic Oscillation (NAO) which has been related in part with changes in the Tropical Pacific (El Niño) and Atlantic (TNA) sea surface temperature (SST). The existence of some predictability has encouraged us to analyze the possible predictability of the wheat yield in the IP using SSTs anomalies as predictor. For this purpose, a crop model with a site specific calibration for the Northeast of IP and reanalysis climate datasets have been used to obtain long time series of attainable wheat yield and relate their variability with SST anomalies. The results show that El Niño and TNA influence rainfed wheat development and yield in IP and these impacts depend on the concurrent state of the NAO. Although crop-SST relationships do not equally hold on during the whole analyzed period, they can be explained by an understood and stationary ecophysiological mechanism. During the second half of the twenty century, the positive (negative) TNA index is associated to a negative (positive) phase of NAO, which exerts a positive (negative) influence on minimum temperatures (Tmin) and precipitation (Prec) during winter and, thus, yield increases (decreases) in IP. In relation to El Niño, the highest correlation takes place in the period 1981-2001. For these decades, high (low) yields are associated with an El Niño to La Niña (La Niña to El Niño) transitions or to El Niño events finishing. For these events, the regional associated atmospheric pattern resembles the NAO, which also influences directly on the maximum temperatures (Tmax) and precipitation experienced by the crop during flowering and grain filling. The co-effects of the two teleconnection patterns help to increase (decrease) the rainfall and decrease (increase) Tmax in IP, thus on increase (decrease) wheat yield. Part II. Crop forecasting The last chapter analyses the potential benefits for wheat and maize yields prediction from using seasonal climate forecasts (precipitation), and explores methods to apply such a climate forecast to crop models. Seasonal climate prediction has significant potential to contribute to the efficiency of agricultural management, and to food and livelihood security. Climate forecasts come in different forms, but probabilistic. For this purpose, two methods were evaluated and applied for disaggregating seasonal climate forecast into daily weather realizations: 1) a conditioned stochastic weather generator (predictWTD) and 2) a simple forecast probability resampler (FResampler1). The two methods were evaluated in a case study where the impacts of three scenarios of seasonal rainfall forecasts on rainfed wheat yield, on irrigation requirements and yields of maize in IP were analyzed. In addition, we estimated the economic margins and production risks associated with extreme scenarios of seasonal rainfall forecasts (dry and wet). The predWTD and FResampler1 methods used for disaggregating seasonal rainfall forecast into daily data needed by the crop simulation models provided comparable predictability. Therefore both methods seem feasible options for linking seasonal forecasts with crop simulation models for establishing yield forecasts or irrigation water requirements. The analysis of the impact on gross margin of grain prices for both crops and maize irrigation costs suggests the combination of market prices expected and the seasonal climate forecast can be a good tool in farmer’s decision-making, especially on dry forecast and/or in locations with low annual precipitation. These methodologies would allow quantifying the benefits and risks of a seasonal weather forecast to farmers in IP. Therefore, we would be able to establish early warning systems and to design crop management adaptation strategies that take advantage of favorable conditions or reduce the effect of adverse conditions. The potential usefulness of this Thesis is to apply the relationships found to crop forecasting on the next cropping season, suggesting opportunity time windows for the prediction. The methodology can be used as well for the prediction of future trends of IP yield variability. Both public (improvement of agricultural planning) and private (decision support to farmers, insurance companies) sectors may benefit from such an improvement of crop forecasting.

Reutilização de baterias automotivas como fonte alternativa de energia.

Atualmente um dos principais objetivos na área de pesquisa tecnológica é o desenvolvimento de soluções em favor do Meio Ambiente. Este trabalho tem por objetivo demonstrar a reutilização e consequentemente o aumento da vida útil de uma bateria Chumbo-Ácido, comumente instaladas em veículos automóveis, bem como beneficiar locais e usuários remotos onde o investimento na instalação de linhas de transmissão se torna inviável geográfica e economicamente, utilizando a luz solar como fonte de energia. No entanto a parte mais suscetível a falhas são as próprias baterias, justamente pela vida útil delas serem pequenas (em torno de 3 anos para a bateria automotiva) em comparação com o restante do sistema. Considerando uma unidade que já foi usada anteriormente, a possibilidade de falhas é ainda maior. A fim de diagnosticar e evitar que uma simples bateria possa prejudicar o funcionamento do sistema como um todo, o projeto considera a geração de energia elétrica por células fotovoltaicas e também contempla um sistema microcontrolado para leitura de dados utilizando o microcontrolador ATmega/Arduino, leitura de corrente por sensores de efeito hall da Allegro Systems, relés nas baterias para abertura e fechamento delas no circuito e um sistema de alerta para o usuário final de qual bateria está em falha e que precisa ser reparada e/ou trocada. Esse projeto foi montado na Ilha dos Arvoredos SP, distante da costa continental em aproximadamente 2,0km. Foram instaladas células solares e um banco de baterias, a fim de estudar o comportamento das baterias. O programa pôde diagnosticar e isolar uma das baterias que estava apresentando defeito, a fim de se evitar que a mesma viesse a prejudicar o sistema como um todo. Por conta da dificuldade de locomoção imposta pela geografia, foi escolhido o cartão SD para o armazenamento dos dados obtidos pelo Arduino. Posteriormente os dados foram compilados e analisados. A partir dos resultados apresentados podemos concluir que é possível usar baterias novas e baterias usadas em um mesmo sistema, de tal forma que se alguma das baterias apresentar uma falha o sistema por si só isolará a unidade.