Implicaciones de la accesibilidad configuracional en la movilidad peatonal. El caso de Madrid = The implications of configurational accessibility in pedestrian mobility. The case of Madrid

- Resumen La hipótesis que anima esta tesis doctoral es que algunas de las características del entorno urbano, en particular las que describen la accesibilidad de su red de espacio público, podrían estar relacionadas con la proporción de viajes a pie o reparto modal, que tiene cada zona o barrio de Madrid. Uno de los puntos de partida de dicha hipótesis que el entorno urbano tiene una mayor influencia sobre los viaje a pie que en sobre otros modos de transporte, por ejemplo que en los viajes de bicicleta o en transporte público; y es que parece razonable suponer que estos últimos van a estar más condicionadas por ejemplo por la disponibilidad de vías ciclistas, en el primer caso, o por la existencia de un servicio fiable y de calidad, en el segundo. Otra de las motivaciones del trabajo es que la investigación en este campo de la accesibilidad del espacio público, en concreto la denominada “Space Syntax”, ha probado en repetidas ocasiones la influencia de la red de espacio público en cómo se distribuye la intensidad del tráfico peatonal por la trama urbana, pero no se han encontrado referencias de la influencia de dicho elemento sobre el reparto modal. De acuerdo con la hipótesis y con otros trabajos anteriores se propone una metodología basada en el análisis empírico y cuantitativo. Su objetivo es comprobar si la red de espacio público, independientemente de otras variables como los usos del suelo, incluso de las variables de ajenas entorno no construido, como las socioeconómicas, está o no relacionada estadísticamente con la proporción de peatones viajes en las zonas urbanas. Las técnicas estadísticas se utilizan para comprobar sistemáticamente la asociación de las variables del entorno urbano, denominadas variables independientes, con el porcentaje de viajes a pie, la variable dependiente. En términos generales, la metodología es similar a la usada en otros trabajos en este campo como los de CERVERÓ y KOCKLEMAN (1997), CERVERÓ y DUNCAN (2003), o para los que se utilizan principalmente en la revisión general de TRB (2005) o, más recientemente, en ZEGRAS (2006) o CHATMAN (2009). Otras opciones metodológicas, como los métodos de preferencias declaradas (ver LOUVIERE, HENSHER y SWAIT, 2000) o el análisis basado en agentes (PENN & TURNER, 2004) fueron descartados, debido a una serie de razones, demasiado extensas para ser descritas aquí. El caso de estudio utilizado es la zona metropolitana de Madrid, abarcándola hasta la M-50, es decir en su mayor parte, con un tamaño aproximado de 31x34 Km y una población de 4.132.820 habitantes (aproximadamente el 80% de la población de la región). Las principales fuentes de datos son la Encuesta Domiciliaria de Movilidad de 2004 (EDM04), del Consorcio Regional de Transportes de Madrid que es la última disponible (muestra: > 35.000 familias,> 95.000 personas), y un modelo espacial del área metropolitana, integrando el modelo para calcular los índices de Space Syntax y un Sistema de Información Geográfica (SIG). La unidad de análisis, en este caso las unidades espaciales, son las zonas de transporte (con una población media de 7.063 personas) y los barrios (con una población media de 26.466 personas). Las variables del entorno urbano son claramente el centro del estudio. Un total de 20 índices (de 21) se seleccionan de entre los más relevantes encontrados en la revisión de la producción científica en este campo siendo que, al mismo tiempo, fueran accesibles. Nueve de ellos se utilizan para describir las características de los usos del suelo, mientras que otros once se usan para describir la red de espacios públicos. Estos últimos incluyen las variables de accesibilidad configuracional, que son, como se desprende de su título, el centro del estudio propuesto. La accesibilidad configuracional es un tipo especial de accesibilidad que se basa en la configuración de la trama urbana, según esta fue definida por HILLIER (1996), el autor de referencia dentro de esta línea de investigación de Space Syntax. Además se incluyen otras variables de la red de espacio público más habituales en los estudios de movilidad, y que aquí se denominan características geométricas de los elementos de la red, tales como su longitud, tipo de intersección, conectividad, etc. Por último se incluye además una variable socioeconómica, es decir ajena al entorno urbano, para evaluar la influencia de los factores externos, pues son varios los que pueden tener un impacto en la decisión de caminar (edad, género, nivel de estudios, ingresos, tasa de motorización, etc.). La asociación entre las variables se han establecido usando análisis de correlación (bivariante) y modelos de análisis multivariante. Las primeras se calculan entre por pares entre cada una de las 21 variables independientes y la dependiente, el porcentaje de viajes a pie. En cuanto a los segundos, se han realizado tres tipos de estudios: modelo multivariante general lineal, modelo multivariante general curvilíneo y análisis discriminante. Todos ellos son capaces de generar modelos de asociación entre diversas variables, pudiéndose de esta manera evaluar con bastante precisión en qué medida cada modelo reproduce el comportamiento de la variable dependiente, y además, el peso o influencia de cada variable en el modelo respecto a las otras. Los resultados fundamentales del estudio se expresan en dos modelos finales alternativos, que demuestran tener una significativa asociación con el porcentaje de viajes a pie (R2 = 0,6789, p <0,0001), al explicar las dos terceras partes de su variabilidad. En ellos, y en general en todo el estudio realizado, se da una influencia constante de tres índices en particular, que quedan como los principales. Dos de ellos, de acuerdo con muchos de los estudios previos, corresponden a la densidad y la mezcla de usos del suelo. Pero lo más novedoso de los resultados obtenidos es que el tercero es una medida de la accesibilidad de la red de espacio público, algo de lo que no había referencias hasta ahora. Pero, ¿cuál es la definición precisa y el peso relativo de cada uno en el modelo, es decir, en la variable independiente? El de mayor peso en la mayor parte de los análisis realizados es el índice de densidad total (n º residentes + n º puestos de trabajo + n º alumnos / Ha). Es decir, una densidad no sólo de población, sino que incluye algunas de las actividades más importantes que pueden darse una zona para generar movilidad a pie. El segundo que mayor peso adquiere, llegando a ser el primero en alguno de los análisis estadísticos efecturados, es el índice de accesibuilidad configuracional denominado integración de radio 5. Se trata de una medida de la accesibilidad de la zona, de su centralidad, a la escala de, más un menor, un distrito o comarca. En cuanto al tercero, obtiene una importancia bastante menor que los anteriores, y es que representa la mezcla de usos. En concreto es una medida del equilibrio entre los comercios especializados de venta al por menor y el número de residentes (n º de tiendas especializadas en alimentación, bebidas y tabaco / n º de habitantes). Por lo tanto, estos resultados confirman buena parte de los de estudios anteriores, especialmente los relativas a los usos del suelo, pero al mismo tiempo, apuntan a que la red de espacio público podría tener una influir mayor de la comprobada hasta ahora en la proporción de peatones sobre el resto de modos de transportes. Las razones de por qué esto puede ser así, se discuten ampliamente en las conclusiones. Finalmente se puede precisar que dicha conclusión principal se refiere a viajes de una sola etapa (no multimodales) que se dan en los barrios y zonas del área metropolitana de Madrid. Por supuesto, esta conclusión tiene en la actualidad, una validez limitada, ya que es el resultado de un solo caso — Abstract The research hypothesis for this Ph.D. Thesis is that some characteristics of the built environment, particularly those describing the accessibility of the public space network, could be associated with the proportion of pedestrians in all trips (modal split), found in the different parts of a city. The underlying idea is that walking trips are more sensitive to built environment than those by other transport modes, such as for example those by bicycle or by public transport, which could be more conditioned by, e.g. infrastructure availability or service frequency and quality. On the other hand, it has to be noted that the previously research on this field, in particular within Space Syntax’s where this study can be referred, have tested similar hypothesis using pedestrian volumes as the dependent variable, but never against modal split. According to such hypothesis, research methodology is based primarily on empirical quantitative analysis, and it is meant to be able to assess whether public space network, no matter other built environment and non-built environment variables, could have a relationship with the proportion of pedestrian trips in urban areas. Statistical techniques are used to check the association of independent variables with the percentage of walking in all trips, the dependent one. Broadly speaking this methodology is similar to that of previous studies in the field such as CERVERO&KOCKLEMAN (1997), CERVERO & DUNCAN (2003), or to those used mainly in the general review of T.R.B. (2005) or, more recently in ZEGRAS (2006) or CHATMAN (2009). Other methodological options such as stated choice methods (see LOUVIERE, HENSHER & SWAIT, 2000) or agent based analysis (PENN & TURNER, 2004), were discarded, due to a number of reasons, too long to be described here. The case study is not the entire Madrid’s metropolitan area, but almost (4.132.820 inhabitants, about 80% of region´s population). Main data sources are the Regional Mobility Home Based Survey 2004 (EDM04), which is the last available (sample: >35.000 families, > 95.000 individuals), and a spatial model of the metropolitan area, developed using Space Syntax and G.I.S. techniques. The analysis unit, in this case spatial units, are both transport zones (mean population = 7.063) and neighborhoods (mean population = 26.466). The variables of the built environment are clearly the core of the study. A total of 20 (out of 21) are selected from among those found in the literature while, at the same time, being accessible. Nine out of them are used to describe land use characteristics while another eleven describe the network of public spaces. Latter ones include configurational accessibility or Space Syntax variables. This is a particular sort of accessibility related with the concept of configuration, by HILLIER (1996), one of the main authors of Space Syntax, But it also include more customary variables used in mobility research to describe the urban design or spatial structure (here public space network), which here are called geometric characteristics of the such as its length, type of intersection, conectivity, density, etc. Finally a single socioeconomic variable was included in order to assess the influence non built environment factors that also may have an impact on walking (age, income, motorization rate, etc.). The association among variables is worked out using bi-variate correlation analysis and multivariate-analysis. Correlations are calculated among the 21 independent variables and the dependent one, the percentage of walking trips. Then, three types of multi-variate studies are run: general linear, curvilinear and discriminant multi-variate analysis. The latter are fully capable of generating complex association models among several variables, assessing quite precisely to what extent each model reproduces the behavior of the dependent variable, and also the weight or influence of each variable in the model. This study’s results show a consistent influence of three particular indexes in the two final alternative models of the multi-variate study (best, R2=0,6789, p<0,0000). Not surprisingly, two of them correspond to density and mix of land uses. But perhaps more interesting is that the third one is a measure of the accessibility of the public space network, a variable less important in the literature up to now. Additional precisions about them and their relative weight could also be of some interest. The density index is not only about population but includes most important activities in an area (nº residents + nº jobs+ nº students/Ha). The configurational index (radius 5 integration) is a measure of the accessibility of the area, i.e. centrality, at the scale of, more a less, a district. Regarding the mix of land uses index, this one is a measure of the balance between retail, in fact local basic retail, and the number of residents (nº of convenience shops / nº of residents). Referring to their weights, configurational index (radius 5 integration) gets the higher standardized coefficient of the final equation. However, in the final equations, there are a higher number of indexes coming from the density or land use mix categories than from public space network enter. Therefore, these findings seem to support part of the field’s knowledge, especially those concerning land uses, but at the same time they seem to bring in the idea that the configuration of the urban grid could have an influence in the proportion of walkers (as a part of total trips on any transport mode) that do single journey trips in the neighborhoods of Madrid, Spain. Of course this conclusion has, at present, a limited validity since it’s the result of a single case. The reasons of why this can be so, are discussed in the last part of the thesis.

Minimal template size for Iris-Recognition

A method to achieve improvement in template size for an iris-recognition system is reported. To achieve this result, the biological characteristics of the human iris have been studied. Processing has been performed by image processing techniques, isolating the iris and enhancing the area of study, after which multi resolution analysis is made. Reduction of the pattern obtained has been obtained via statistical study.

An Integrated Transport Planning Framework Involving a Combined Utility-Regret Approach

Sustainable transport planning requires an integrated approach involving strategic planning, impact analysis and multi-criteria evaluation. This study aims at relaxing the utility-based decision-making assumption by newly embedding anticipated-regret and combined utility-regret decision mechanisms in an integrated transport planning framework. The framework consists of a two-round Delphi survey, an integrated land-use and transport model for Madrid, and multi-criteria analysis. Results show that (i) regret-based ranking has similar mean but larger variance than utility-based ranking; (ii) the least-regret scenario forms a compromise between the desired and the expected scenarios; (iii) the least-regret scenario can lead to higher user benefits in the short-term and lower user benefits in the long-term; (iv) utility-based, regret-based and combined utility-regret-based multi-criteria analysis result in different rankings of policy packages; and (v) the combined utility-regret ranking is more informative compared with utility-based or regret-based ranking.

Modelo gráfico para la datación de vías romanas empedradas a partir del estudio de sus estados de frecuentación y del análisis superficial de roderas

La presente tesis doctoral se orienta al estudio y análisis de los caminos empedrados antiguos, desde la época prerromana, tanto desde el punto de vista histórico como desde el técnico. La cuantificación de la romanidad de un camino representa un objetivo importante para la mayoría de los estudiosos de la caminería antigua, así como para los arqueólogos, por los datos que ofrece acerca del uso del territorio, los trazados de caminos en la antigüedad y los tráficos asociados. Cuantificar la romanidad de un camino no es tarea sencilla debido a que intervienen multitud de condicionantes que están vivos y son cambiantes como consecuencia del dinamismo inherente al propio camino. En cuanto al aspecto histórico, se realiza una descripción y análisis de la evolución del camino en la Península Ibérica desde sus orígenes hasta mediados del siglo XX, que permite diferenciar la red itineraria según su momento histórico. Así mismo, se describen y analizan: las ruedas y los carros desde sus orígenes, especialmente en la época romana -incluyendo una toma de medidas de distintos tipos de carro, existentes en instituciones y colecciones particulares-; las técnicas de transporte en la antigüedad y las características de la infraestructura viaria de época romana, detallando aspectos generales de sus técnicas de ingeniería y construcción. Desde el punto de vista técnico, el enfoque metodológico ha sido definir un Índice de Romanidad del Camino (IRC) para la datación de vías romanas empedradas, basado en un análisis multicriterio, a partir de los distintos factores que caracterizan su romanidad. Se ha realizado un exhaustivo estudio de campo, con la correspondiente toma de datos en las vías. Se han realizado una serie de ensayos de laboratorio con un prototipo creado exprofeso para simular el desgaste de la piedra producido por el traqueteo del carro al circular por el camino empedrado y dar una hipótesis de datación del camino. Se ha realizado un tratamiento estadístico con la muestra de datos medidos en campo. Se ha definido además el concepto de elasticidad de rodera usando la noción de derivada elástica. En cuanto a los resultados obtenidos: se ha calculado el Índice de Romanidad del Camino (IRC) en una serie de vías empedradas, para cuantificar su romanidad, obteniéndose un resultado coherente con la hipótesis previa sobre la datación de dichas vías; y se ha formulado un modelo exponencial para el número de frecuentaciones de carga que lo relaciona con la elasticidad de rodera y con su esbeltez y que se ha utilizado para relacionar la elasticidad de la rodera con la geología de la roca. Se ha iniciado una línea de investigación sobre la estimación de tráficos históricos en la caminería antigua, considerando que el volumen de tráfico a lo largo del tiempo en un tramo de vía está relacionado con los valores de elasticidad de rodera de dicho tramo a través de la tipología de la roca. En resumen, la presente tesis doctoral proporciona un método para sistematizar el estudio de los caminos antiguos, así como para datarlos y estimar la evolución de sus tráficos. The present Ph. D. Thesis aims to study and to analyze ancient cobbled ways, since pre-roman times, both from the historical and technical points of view. The quantification of the Roman character of a way represents an important target for most of the researchers of ancient ways, as well as for the archaeologists, due to information that it offers about the use of the territory, the tracings of ways in the antiquity and the associate flows. To quantify the Roman character of a way is not a simple task because it involves multitude of influent factors that are alive and variable as a result of the dynamism inherent to the way. As for the historical aspect, a description and analysis of the evolution of the way in the Iberian Peninsula from its origins until the middle of the twentieth century has been done. This allows us to distinguish between elements of the network according to its historical moment. Likewise, a description and analysis is given about: the wheels and the cars since their origins, especially in the Roman time - including a capture of measurements of different types of car, belonging to institutions and to particular collections-; the transport techniques on the antiquity and the characteristics of the road infrastructure of Roman epoch, detailing general technical engineering and constructive aspects. From the technical point of view, the methodological approach has been to define an Index of the Roman Character of the Way (IRC) for the dating of cobbled Roman routes, based on a multi-criterion analysis, involving different factors typical of Roman ways. An exhaustive field study has been realized, with the corresponding capture of information in the routes. A series of laboratory essays has been realized with an ad hoc prototype created to simulate the wear of the stone produced by cars circulating along the cobbled way, and to give a dating hypothesis of the way. A statistical treatment has been realized with the sample of information measured in field. There has been defined also the concept of elasticity of rolling trace using the notion of elastic derivative. As for the obtained results: there has been calculated the Index of Roman Character of the Way (IRC) in a series of cobbled routes, to quantify its Roman character, obtaining a coherent result with the previous dating hypothesis of the above mentioned routes; and an exponential model has been formulated for the number of frequent attendances of load that relates this number to the elasticity of rolling trace and to its slenderness and that has been used to relate the elasticity of the rolling trace to the geology of the rock. An investigation line has been opened about the estimation of historical flows in ancient ways, considering that the traffic volume over the course of time in a route stretch is related to the values of elasticity of rolling trace of the above mentioned stretch by means of the typology of the rock. In short, the present Ph. D. Thesis provides a method to systematize the study of ancient ways, as well as to date them and to estimate the evolution of their flows.

Drivers in adopting adaptation strategies to face increased water scarcity in agriculture. A case study in Doñana (Spain) and Makueni (Kenya)

La agricultura es uno de los sectores más afectados por el cambio climático. A pesar de haber demostrado a lo largo de la historia una gran capacidad para adaptarse a nuevas situaciones, hoy en día la agricultura se enfrenta a nuevos retos tales como satisfacer un elevado crecimiento en la demanda de alimentos, desarrollar una agricultura sostenible con el medio ambiente y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. El potencial de adaptación debe ser definido en un contexto que incluya el comportamiento humano, ya que éste juega un papel decisivo en la implementación final de las medidas. Por este motivo, y para desarrollar correctamente políticas que busquen influir en el comportamiento de los agricultores para fomentar la adaptación a estas nuevas condiciones, es necesario entender previamente los procesos de toma de decisiones a nivel individual o de explotación, así como los efectos de los factores que determinan las barreras o motivaciones de la implementación de medidas. Esta Tesis doctoral trata de profundizar en el análisis de factores que influyen en la toma de decisiones de los agricultores para adoptar estrategias de adaptación al cambio climático. Este trabajo revisa la literatura actual y desarrolla un marco metodológico a nivel local y regional. Dos casos de estudio a nivel local (Doñana, España y Makueni, Kenia) han sido llevados a cabo con el fin de explorar el comportamiento de los agricultores hacia la adaptación. Estos casos de estudio representan regiones con notables diferencias en climatología, impactos del cambio climático, barreras para la adaptación y niveles de desarrollo e influencia de las instituciones públicas y privadas en la agricultura. Mientras el caso de estudio de Doñana representa un ejemplo de problemas asociados al uso y escasez del agua donde se espera que se agraven en el futuro, el caso de estudio de Makueni ejemplifica una zona fuertemente amenazada por las predicciones de cambio climático, donde adicionalmente la falta de infraestructura y la tecnología juegan un papel crucial para la implementación de la adaptación. El caso de estudio a nivel regional trata de generalizar en África el comportamiento de los agricultores sobre la implementación de medidas. El marco metodológico que se ha seguido en este trabajo abarca una amplia gama de enfoques y métodos para la recolección y análisis de datos. Los métodos utilizados para la toma de datos incluyen la implementación de encuestas, entrevistas, talleres con grupos de interés, grupos focales de discusión, revisión de estudios previos y bases de datos públicas. Los métodos analíticos incluyen métodos estadísticos, análisis multi‐criterio para la toma de decisiones, modelos de optimización de uso del suelo y un índice compuesto calculado a través de indicadores. Los métodos estadísticos se han utilizado con el fin de evaluar la influencia de los factores socio‐económicos y psicológicos sobre la adopción de medidas de adaptación. Dentro de estos métodos se incluyen regresiones logísticas, análisis de componentes principales y modelos de ecuaciones estructurales. Mientras que el análisis multi‐criterio se ha utilizado con el fin de evaluar las opciones de adaptación de acuerdo a las opiniones de las diferentes partes interesadas, el modelo de optimización ha tenido como fin analizar la combinación óptima de medidas de adaptación. El índice compuesto se ha utilizado para evaluar a nivel regional la implementación de medidas de adaptación en África. En general, los resultados del estudio ponen de relieve la gran importancia de considerar diferentes escalas espaciales a la hora de evaluar la implementación de medidas de adaptación al cambio climático. El comportamiento de los agricultores es diferente entre lugares considerados a una escala local relativamente pequeña, por lo que la generalización de los patrones del comportamiento a escalas regionales o globales resulta relativamente compleja. Los resultados obtenidos han permitido identificar factores determinantes tanto socioeconómicos como psicológicos y calcular su efecto sobre la adopción de medidas de adaptación. Además han proporcionado una mejor comprensión del distinto papel que desempeñan los cinco tipos de capital (natural, físico, financiero, social y humano) en la implementación de estrategias de adaptación. Con este trabajo se proporciona información de gran interés en los procesos de desarrollo de políticas destinadas a mejorar el apoyo de la sociedad a tomar medidas contra el cambio climático. Por último, en el análisis a nivel regional se desarrolla un índice compuesto que muestra la probabilidad de adoptar medidas de adaptación en las regiones de África y se analizan las causas que determinan dicha probabilidad de adopción de medidas. ABSTRACT Agriculture is and will continue to be one of the sectors most affected by climate change. Despite having demonstrated throughout history a great ability to adapt, agriculture today faces new challenges such as meeting growing food demands, developing sustainable agriculture and reducing greenhouse gas emissions. Adaptation policies planned on global, regional or local scales are ultimately implemented in decision‐making processes at the farm or individual level so adaptation potentials have to be set within the context of individual behaviour and regional institutions. Policy instruments can play a formative role in the adoption of such policies by addressing incentives/disincentives that influence farmer’s behaviour. Hence understanding farm‐level decision‐making processes and the influence of determinants of adoption is crucial when designing policies aimed at fostering adoption. This thesis seeks to analyse the factors that influence decision‐making by farmers in relation to the uptake of adaptation options. This work reviews the current knowledge and develops a methodological framework at local and regional level. Whilst the case studies at the local level are conducted with the purpose of exploring farmer’s behaviour towards adaptation the case study at the regional level attempts to up‐scale and generalise theory on adoption of farmlevel adaptation options. The two case studies at the local level (Doñana, Spain and Makueni, Kenya) encompass areas with different; climates, impacts of climate change, adaptation constraints and limits, levels of development, institutional support for agriculture and influence from public and private institutions. Whilst the Doñana Case Study represents an area plagued with water‐usage issues, set to be aggravated further by climate change, Makueni Case study exemplifies an area decidedly threatened by climate change where a lack of infrastructure and technology plays a crucial role in the uptake of adaptation options. The proposed framework is based on a wide range of approaches for collecting and analysing data. The approaches used for data collection include the implementation of surveys, interviews, stakeholder workshops, focus group discussions, a review of previous case studies, and public databases. The analytical methods include statistical approaches, multi criteria analysis for decision‐making, land use optimisation models, and a composite index based on public databases. Statistical approaches are used to assess the influence of socio‐economic and psychological factors on the adoption or support for adaptation measures. The statistical approaches used are logistic regressions, principal component analysis and structural equation modelling. Whilst a multi criteria analysis approach is used to evaluate adaptation options according to the different perspectives of stakeholders, the optimisation model analyses the optimal combination of adaptation options. The composite index is developed to assess adoption of adaptation measures in Africa. Overall, the results of the study highlight the importance of considering various scales when assessing adoption of adaptation measures to climate change. As farmer’s behaviour varies at a local scale there is elevated complexity when generalising behavioural patterns for farmers at regional or global scales. The results identify and estimate the effect of most relevant socioeconomic and psychological factors that influence adoption of adaptation measures to climate change. They also provide a better understanding of the role of the five types of capital (natural, physical, financial, social, and human) on the uptake of farm‐level adaptation options. These assessments of determinants help to explain adoption of climate change measures and provide helpful information in order to design polices aimed at enhancing societal support for adaptation policies. Finally the analysis at the regional level develops a composite index which suggests the likelihood of the regions in Africa to adopt farm‐level adaptation measures and analyses the main causes of this likelihood of adoption.

Building resilience to water scarcity in Southern Spain: A case study of rice farming in Doñana protected wetlands

Agricultural water management needs to evolve in view of increased water scarcity, especially when farming and natural protected areas are closely linked. In the study site of Don?ana (southern Spain), water is shared by rice producers and a world heritage biodiversity ecosystem. Our aim is to contribute to defining adaptation strategies that may build resilience to increasing water scarcity and minimize water conflicts among agricultural and natural systems. The analytical framework links a participatory process with quantitative methods to prioritize the adaptation options. Bottom-up proposed adaptation measures are evaluated by a multi-criteria analysis (MCA) that includes both socioeconomic criteria and criteria of the ecosystem services affected by the adaptation options. Criteria weights are estimated by three different methods?analytic hierarchy process, Likert scale and equal weights?that are then compared. Finally, scores from an MCA are input into an optimization model used to determine the optimal land-use distribution in order to maximize utility and land-use diversification according to different scenarios of funds and water availability. While our results show a spectrum of perceptions of priorities among stakeholders, there is one overriding theme that is to define a way to restore part of the rice fields to natural wetlands. These results hold true under the current climate scenario and evenmore so under an increased water scarcity scenario.

Interval-based ranking in noisy evolutionary multiobjective optimization

As one of the most competitive approaches to multi-objective optimization, evolutionary algorithms have been shown to obtain very good results for many realworld multi-objective problems. One of the issues that can affect the performance of these algorithms is the uncertainty in the quality of the solutions which is usually represented with the noise in the objective values. Therefore, handling noisy objectives in evolutionary multi-objective optimization algorithms becomes very important and is gaining more attention in recent years. In this paper we present ?-degree Pareto dominance relation for ordering the solutions in multi-objective optimization when the values of the objective functions are given as intervals. Based on this dominance relation, we propose an adaptation of the non-dominated sorting algorithm for ranking the solutions. This ranking method is then used in a standardmulti-objective evolutionary algorithm and a recently proposed novel multi-objective estimation of distribution algorithm based on joint variable-objective probabilistic modeling, and applied to a set of multi-objective problems with different levels of independent noise. The experimental results show that the use of the proposed method for solution ranking allows to approximate Pareto sets which are considerably better than those obtained when using the dominance probability-based ranking method, which is one of the main methods for noise handling in multi-objective optimization.

Towards mitigation of greenhouse gases by small changes in farming practices: understanding local barriers in Spain.

Small changes in agricultural practices have a large potential for reducing greenhouse gas emissions. However, the implementation of such practices at the local level is often limited by a range of barriers. Understanding the barriers is essential for defining effective measures, the actual mitigation potential of the measures, and the policy needs to ensure implementation. Here we evaluate behavioural, cultural, and policy barriers for implementation of mitigation practices at the local level that imply small changes to farmers. The choice of potential mitigation practices relevant to the case study is based on a literature review of previous empirical studies. Two methods that include the stakeholders? involvement (experts and farmers) are undertaken for the prioritization of these potential practices: (a) Multi-criteria analysis (MCA) of the choices of an expert panel and (b) Analysis of barriers to implementation based on a survey of farmers. The MCA considers two future climate scenarios ? current climate and a drier and warmer climate scenario. Results suggest that all potential selected practices are suitable for mitigation considering multiple criteria in both scenarios. Nevertheless, if all the barriers for implementation had the same influence, the preferred mitigation practices in the case study would be changes in fertilization management and use of cover crops. The identification of barriers for the implementation of the practices is based on the econometric analysis of surveys given to farmers. Results show that farmers? environmental concerns, financial incentives and access to technical advice are the main factors that define their barriers to implementation. These results may contribute to develop effective mitigation policy to be included in the 2020 review of the European Union Common Agricultural Policy.

How can irrigated agriculture adapt to climate change? Insights from the Guadiana Basin in Spain

Climate change is already affecting many natural systems and human environments worldwide, like the semiarid Guadiana Basin in Spain. This paper illustrates a systematic analysis of climate change adaptation in the Guadiana irrigation farming region. The study applies a solution-oriented diagnostic framework structured along a series of sequential analytical steps. An initial stage integrates economic and hydrologic modeling to evaluate the effects of climate change on the agriculture and water sectors. Next, adaptation measures are identified and prioritized through a stakeholder-based multi-criteria analysis. Finally, a social network analysis identifies key actors and their relationships in climate change adaptation. The study shows that under a severe climate change scenario, water availability could be substantially decreased and drought occurrence will augment. In consequence, farmers will adapt their crops to a lesser amount of water and income gains will diminish, particularly for smallholder farms. Among the various adaptation measures considered, those related to private farming (new crop varieties and modern irrigation technologies) are ranked highest, whereas public-funded hard measures (reservoirs) are lowest and public soft measures (insurance) are ranked middle. In addition, stakeholders highlighted that the most relevant criteria for selecting adaptation plans are environmental protection, financial feasibility and employment creation. Nonetheless, the social network analysis evidenced the need to strengthen the links among the different stakeholder groups to facilitate the implementation of adaptation processes. In sum, the diagnostic framework applied in this research can be considered a valuable tool for guiding and supporting decision making in climate change adaptation and communicating scientific results.

Server power modeling for run-time energy optimization of cloud computing facilities

As advanced Cloud services are becoming mainstream, the contribution of data centers in the overall power consumption of modern cities is growing dramatically. The average consumption of a single data center is equivalent to the energy consumption of 25.000 households. Modeling the power consumption for these infrastructures is crucial to anticipate the effects of aggressive optimization policies, but accurate and fast power modeling is a complex challenge for high-end servers not yet satisfied by analytical approaches. This work proposes an automatic method, based on Multi-Objective Particle Swarm Optimization, for the identification of power models of enterprise servers in Cloud data centers. Our approach, as opposed to previous procedures, does not only consider the workload consolidation for deriving the power model, but also incorporates other non traditional factors like the static power consumption and its dependence with temperature. Our experimental results shows that we reach slightly better models than classical approaches, but simul- taneously simplifying the power model structure and thus the numbers of sensors needed, which is very promising for a short-term energy prediction. This work, validated with real Cloud applications, broadens the possibilities to derive efficient energy saving techniques for Cloud facilities.

Associations between macronutrient intake and serum lipid profile depend on body fat in European adolescents: the Healthy Lifestyle in Europe by Nutrition in Adolescence (HELENA) study

The present study aimed to investigate the relationships between macronutrient intake and serum lipid profile in adolescents from eight European cities participating in the HELENA (Healthy Lifestyle in Europe by Nutrition in Adolescence) cross-sectional study (2006–7), and to assess the role of body fat-related variables in these associations. Weight, height, waist circumference, skinfold thicknesses, total choles- terol, HDL-cholesterol (HDL-C), LDL-cholesterol, TAG, apoB and apoA1 were measured in 454 adolescents (44 % boys) aged 12·5–17·5 years. Macronutrient intake (g/4180 kJ per d (1000 kcal per d)) was assessed using two non-consecutive 24 h dietary recalls. Associations were evaluated by multi-level analysis and adjusted for sex, age, maternal education, centre, sum of four skinfolds, moderate-to-vigorous.

A simplified spectral approachfor impedance-based damage identification of frp-strengthened rc beams

Hoy en día, el refuerzo y reparación de estructuras de hormigón armado mediante el pegado de bandas de polímeros reforzados con fibras (FRP) se emplea cada vez con más frecuencia a causa de sus numerosas ventajas. Sin embargo, las vigas reforzadas con esta técnica pueden experimentar un modo de fallo frágil a causa del despegue repentino de la banda de FRP a partir de una fisura intermedia. A pesar de su importancia, el número de trabajos que abordan el estudio de este mecanismo de fallo y su monitorización es muy limitado. Por ello, el desarrollo de metodologías capaces de monitorizar a largo plazo la adherencia de este refuerzo a las estructuras de hormigón e identificar cuándo se inicia el despegue de la banda constituyen un importante desafío a abordar. El principal objetivo de esta tesis es la implementación de una metodología fiable y efectiva, capaz de detectar el despegue de una banda de FRP en una viga de hormigón armado a partir de una fisura intermedia. Para alcanzar este objetivo se ha implementado un procedimiento de calibración numérica a partir de ensayos experimentales. Para ello, en primer lugar, se ha desarrollado un modelo numérico unidimensional simple y no costoso representativo del comportamiento de este tipo vigas de hormigón reforzadas con FRP, basado en un modelo de fisura discreta para el hormigón y el método de elementos espectrales. La formación progresiva de fisuras a flexion y el consiguiente despegue en la interface entre el hormigón y el FRP se formulan mediante la introducción de un nuevo elemento capaz de representar ambos fenómenos simultáneamente sin afectar al procedimiento numérico. Además, con el modelo propuesto, se puede obtener de una forma sencilla la respuesta dinámica en altas frecuencias de este tipo de estructuras, lo cual puede hacer muy útil su uso como herramienta de diagnosis y detección del despegue en su fase inicial mediante una monitorización de la variación de las características dinámicas locales de la estructura. Un método de evaluación no destructivo muy prometedor para la monitorización local de las estructuras es el método de la impedancia usando sensores-actuadores piezoeléctricos (PZT). La impedancia eléctrica de los sensores PZT se puede relacionar con la impedancia mecánica de las estructuras donde se encuentran adheridos Ya que la impedancia mecánica de una estructura se verá afectada por su deterioro, se pueden implementar indicadores de daño mediante una comparación del espectro de admitancia (inversa de la impedancia) a lo largo de distintas etapas durante el periodo de servicio de una estructura. Cualquier cambio en el espectro se podría interpretar como una variación en la integridad de la estructura. La impedancia eléctrica se mide a altas frecuencias con lo cual esta metodología debería ser muy sensible a la detección de estados de daño incipiente local, tal como se desea en la aplicación de este trabajo. Se ha implementado un elemento espectral PZT-FRP como extensión del modelo previamente desarrollado, con el objetivo de poder calcular numéricamente la impedancia eléctrica de sensores PZT adheridos a bandas de FRP sobre una viga de hormigón armado. El modelo, combinado con medidas experimentales captadas mediante sensores PZT, se implementa en el marco de una metodología de calibración de modelos para detectar cuantitativamente el despegue en la interfase entre una banda de FRP y una viga de hormigón. El procedimiento de optimización se resuelve empleando el método del enjambre cooperativo con un algoritmo bagging. Los resultados muestran una gran aproximación en la estimación del daño para el problema propuesto. Adicionalmente, se ha desarrollado también un método adaptativo para el mallado de elementos espectrales con el objetivo de localizar las zonas dañadas a partir de los resultados experimentales, el cual contribuye a aumentar la robustez y efectividad del método propuesto a la hora de identificar daños incipientes en su aparición inicial. Finalmente, se ha llevado a cabo un procedimiento de optimización multi-objetivo para detectar el despegue inicial en una viga de hormigón a escala real reforzada con FRP a partir de las impedancias captadas con una red de sensores PZT instrumentada a lo largo de la longitud de la viga. Cada sensor aporta los datos para definir cada una de las funciones objetivo que definen el procedimiento. Combinando el modelo previo de elementos espectrales con un algoritmo PSO multi-objetivo el procedimiento de detección de daño resultante proporciona resultados satisfactorios considerando la escala de la estructura y todas las incertidumbres características ligadas a este proceso. Los resultados obtenidos prueban la viabilidad y capacidad de los métodos antes mencionados y también su potencial en aplicaciones reales. Abstract Nowadays, the external bonding of fibre reinforced polymer (FRP) plates or sheets is increasingly used for the strengthening and retrofitting of reinforced concrete (RC) structures due to its numerous advantages. However, this kind of strengthening often leads to brittle failure modes being the most dominant failure mode the debonding induced by an intermediate crack (IC). In spite of its importance, the number of studies regarding the IC debonding mechanism and bond health monitoring is very limited. Methodologies able to monitor the long-term efficiency of bonding and successfully identify the initiation of FRP debonding constitute a challenge to be met. The main purpose of this thesisis the implementation of a reliable and effective methodology of damage identification able to detect intermediate crack debonding in FRP-strengthened RC beams. To achieve this goal, a model updating procedure based on numerical simulations and experimental tests has been implemented. For it, firstly, a simple and non-expensive one-dimensional model based on the discrete crack approach for concrete and the spectral element method has been developed. The progressive formation of flexural cracks and subsequent concrete-FRP interfacial debonding is formulated by the introduction of a new element able to represent both phenomena simultaneously without perturbing the numerical procedure. Furthermore, with the proposed model, high frequency dynamic response for these kinds of structures can also be obtained in a very simple and non-expensive way, which makes this procedure very useful as a tool for diagnoses and detection of debonding in its initial stage by monitoring the change in local dynamic characteristics. One very promising active non-destructive evaluation method for local monitoring is impedance-based structural health monitoring(SHM)using piezoelectric ceramic (PZT) sensor-actuators. The electrical impedance of the PZT can be directly related to the mechanical impedance of the host structural component where the PZT transducers are attached. Since the structural mechanical impedance will be affected by the presence of structural damage, comparisons of admittance (inverse of impedance) spectra at various times during the service period of the structure can be used as damage indicator. Any change in the spectra might be an indication of a change in the structural integrity. The electrical impedance is measured at high frequencies with which this methodology appears to be very sensitive to incipient damage in structural systems as desired for our application. Abonded-PZT-FRP spectral beam element approach based on an extension of the previous discrete crack approach is implemented in the calculation of the electrical impedance of the PZT transducer bonded to the FRP plates of a RC beam. This approach in conjunction with the experimental measurements of PZT actuator-sensors mounted on the structure is used to present an updating methodology to quantitatively detect interfacial debonding between a FRP strip and the host RC structure. The updating procedure is solved by using an ensemble particle swarm optimization approach with abagging algorithm, and the results demonstrate a big improvement for the performance and accuracy of the damage detection in the proposed problem. Additionally, an adaptive strategy of spectral element mesh has been also developed to detect damage location with experimental results, which shows the robustness and effectiveness of the proposed method to identify initial and incipient damages at its early stage. Lastly, multi-objective optimization has been carried out to detect debonding damage in a real scale FRP-strengthened RC beam by using impedance signatures. A net of PZT sensors is distributed along the beam to construct impedance-based multiple objectives under gradually induced damage scenario. By combining the spectral element model presented previously and an ensemble multi-objective PSO algorithm, the implemented damage detection process yields satisfactory predictions considering the scale and uncertainties of the structure. The obtained results prove the feasibility and capability of the aforementioned methods and also their potentials in real engineering applications.

Exploring strategic farming choices to respond to mitigation and adaptation to climate change

Las alteraciones del sistema climático debido al aumento de concentraciones de gases de efecto invernadero (GEI) en la atmósfera, tendrán implicaciones importantes para la agricultura, el medio ambiente y la sociedad. La agricultura es una fuente importante de emisiones de gases de efecto invernadero (globalmente contribuye al 12% del total de GEI), y al mismo tiempo puede ser parte de la solución para mitigar las emisiones y adaptarse al cambio climático. Las acciones frente al desafío del cambio climático deben priorizar estrategias de adaptación y mitigación en la agricultura dentro de la agenda para el desarrollo de políticas. La agricultura es por tanto crucial para la conservación y el uso sostenible de los recursos naturales, que ya están sometidos a impactos del cambio climático, al mismo tiempo que debe suministrar alimentos para una población creciente. Por tanto, es necesaria una coordinación entre las actuales estrategias de política climática y agrícola. El concepto de agricultura climáticamente inteligente ha surgido para integrar todos estos servicios de la producción agraria. Al evaluar opciones para reducir las amenazas del cambio climático para la agricultura y el medio ambiente, surgen dos preguntas de investigación: • ¿Qué información es necesaria para definir prácticas agrarias inteligentes? • ¿Qué factores influyen en la implementación de las prácticas agrarias inteligentes? Esta Tesis trata de proporcionar información relevante sobre estas cuestiones generales con el fin de apoyar el desarrollo de la política climática. Se centra en sistemas agrícolas Mediterráneos. Esta Tesis integra diferentes métodos y herramientas para evaluar las alternativas de gestión agrícola y políticas con potencial para responder a las necesidades de mitigación y adaptación al cambio climático. La investigación incluye enfoques cuantitativos y cualitativos e integra variables agronómicas, de clima y socioeconómicas a escala local y regional. La investigación aporta una recopilación de datos sobre evidencia experimental existente, y un estudio integrado sobre el comportamiento de los agricultores y las posibles alternativas de cambio (por ejemplo, la tecnología, la gestión agrícola y la política climática). Los casos de estudio de esta Tesis - el humedal de Doñana (S España) y la región de Aragón (NE España) - permiten ilustrar dos sistemas Mediterráneos representativos, donde el uso intensivo de la agricultura y las condiciones semiáridas son ya una preocupación. Por este motivo, la adopción de estrategias de mitigación y adaptación puede desempeñar un papel muy importante a la hora de encontrar un equilibrio entre la equidad, la seguridad económica y el medio ambiente en los escenarios de cambio climático. La metodología multidisciplinar de esta tesis incluye una amplia gama de enfoques y métodos para la recopilación y el análisis de datos. La toma de datos se apoya en la revisión bibliográfica de evidencia experimental, bases de datos públicas nacionales e internacionales y datos primarios recopilados mediante entrevistas semi-estructuradas con los grupos de interés (administraciones públicas, responsables políticos, asesores agrícolas, científicos y agricultores) y encuestas con agricultores. Los métodos de análisis incluyen: meta-análisis, modelos de gestión de recursos hídricos (modelo WAAPA), análisis multicriterio para la toma de decisiones, métodos estadísticos (modelos de regresión logística y de Poisson) y herramientas para el desarrollo de políticas basadas en la ciencia. El meta-análisis identifica los umbrales críticos de temperatura que repercuten en el crecimiento y el desarrollo de los tres cultivos principales para la seguridad alimentaria (arroz, maíz y trigo). El modelo WAAPA evalúa el efecto del cambio climático en la gestión del agua para la agricultura de acuerdo a diferentes alternativas políticas y escenarios climáticos. El análisis multicriterio evalúa la viabilidad de las prácticas agrícolas de mitigación en dos escenarios climáticos de acuerdo a la percepción de diferentes expertos. Los métodos estadísticos analizan los determinantes y las barreras para la adopción de prácticas agrícolas de mitigación. Las herramientas para el desarrollo de políticas basadas en la ciencia muestran el potencial y el coste para reducir GEI mediante las prácticas agrícolas. En general, los resultados de esta Tesis proporcionan información sobre la adaptación y la mitigación del cambio climático a nivel de explotación para desarrollar una política climática más integrada y ayudar a los agricultores en la toma de decisiones. Los resultados muestran las temperaturas umbral y la respuesta del arroz, el maíz y el trigo a temperaturas extremas, siendo estos valores de gran utilidad para futuros estudios de impacto y adaptación. Los resultados obtenidos también aportan una serie de estrategias flexibles para la adaptación y la mitigación a escala local, proporcionando a su vez una mejor comprensión sobre las barreras y los incentivos para su adopción. La capacidad de mejorar la disponibilidad de agua y el potencial y el coste de reducción de GEI se han estimado para estas estrategias en los casos de estudio. Estos resultados podrían ayudar en el desarrollo de planes locales de adaptación y políticas regionales de mitigación, especialmente en las regiones Mediterráneas. ABSTRACT Alterations in the climatic system due to increased atmospheric concentrations of greenhouse gas emissions (GHG) are expected to have important implications for agriculture, the environment and society. Agriculture is an important source of GHG emissions (12 % of global anthropogenic GHG), but it is also part of the solution to mitigate emissions and to adapt to climate change. Responses to face the challenge of climate change should place agricultural adaptation and mitigation strategies at the heart of the climate change agenda. Agriculture is crucial for the conservation and sustainable use of natural resources, which already stand under pressure due to climate change impacts, increased population, pollution and fragmented and uncoordinated climate policy strategies. The concept of climate smart agriculture has emerged to encompass all these issues as a whole. When assessing choices aimed at reducing threats to agriculture and the environment under climate change, two research questions arise: • What information defines smart farming choices? • What drives the implementation of smart farming choices? This Thesis aims to provide information on these broad questions in order to support climate policy development focusing in some Mediterranean agricultural systems. This Thesis integrates methods and tools to evaluate potential farming and policy choices to respond to mitigation and adaptation to climate change. The assessment involves both quantitative and qualitative approaches and integrates agronomic, climate and socioeconomic variables at local and regional scale. The assessment includes the collection of data on previous experimental evidence, and the integration of farmer behaviour and policy choices (e.g., technology, agricultural management and climate policy). The case study areas -- the Doñana coastal wetland (S Spain) and the Aragón region (NE Spain) – illustrate two representative Mediterranean regions where the intensive use of agriculture and the semi-arid conditions are already a concern. Thus the adoption of mitigation and adaptation measures can play a significant role for reaching a balance among equity, economic security and the environment under climate change scenarios. The multidisciplinary methodology of this Thesis includes a wide range of approaches for collecting and analysing data. The data collection process include revision of existing experimental evidence, public databases and the contribution of primary data gathering by semi-structured interviews with relevant stakeholders (i.e., public administrations, policy makers, agricultural advisors, scientist and farmers among others) and surveys given to farmers. The analytical methods include meta-analysis, water availability models (WAAPA model), decision making analysis (MCA, multi-criteria analysis), statistical approaches (Logistic and Poisson regression models) and science-base policy tools (MACC, marginal abatement cost curves and SOC abatement wedges). The meta-analysis identifies the critical temperature thresholds which impact on the growth and development of three major crops (i.e., rice, maize and wheat). The WAAPA model assesses the effect of climate change for agricultural water management under different policy choices and climate scenarios. The multi-criteria analysis evaluates the feasibility of mitigation farming practices under two climate scenarios according to the expert views. The statistical approaches analyses the drivers and the barriers for the adoption of mitigation farming practices. The science-base policy tools illustrate the mitigation potential and cost effectiveness of the farming practices. Overall, the results of this Thesis provide information to adapt to, and mitigate of, climate change at farm level to support the development of a comprehensive climate policy and to assist farmers. The findings show the key temperature thresholds and response to extreme temperature effects for rice, maize and wheat, so such responses can be included into crop impact and adaptation models. A portfolio of flexible adaptation and mitigation choices at local scale are identified. The results also provide a better understanding of the stakeholders oppose or support to adopt the choices which could be used to incorporate in local adaptation plans and mitigation regional policy. The findings include estimations for the farming and policy choices on the capacity to improve water supply reliability, abatement potential and cost-effective in Mediterranean regions.