981 resultados para ECO EFICIENCIA


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Este artículo analiza la relación entre la eficiencia productiva y las Redes Sociales Virtuales (RSV) en las empresas de telecomunicaciones en España. En una primera etapa, se aplica el análisis envolvente de datos (DEA) incorporando varios indicadores de actividad ?Social Media?. En una segunda etapa, se utiliza una regresión logística para caracterizar las empresas eficientes. Los resultados muestran que la capacidad de absorción y utilización de las RSV es un factor determinante en la mejora de la eficiencia productiva. La utilización combinada y las distintas capacidades de gestión de las RSV permiten identificarlas como un recurso heterogéneo. Este trabajo presenta un modelo para la evaluación del desempeño estratégico al abordar su presencia y actividad en RSV. ABSTRACT. This paper analyzes the relationship between the productive efficiency and the Online Social Networks - OSN in the Spanish telecommunications firms. First, a data envelopment analysis (DEA) is used and several indicators of business "Social Media" activities are incorporated. In a second stage, a logistic regression model regression is applied to characteri ze the efficient enterprises. Results show that the company's ability to absorb and utilize this OSN is a key factor in improving the productive efficiency. These results on the combined use and different management capabilities of OSN point to a definitio n of OSN as a heterogeneous resource. This paper presents a model for assessing the strategic performance to address their presence and activity in OSN.

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Se plantea la conveniencia de una norma con rango de Directiva comunitaria que limite la competencia entre administraciones públicas de áreas geográficas diversas para atraer la implantación de empresas en sus parques tecnológicos. También se expone la necesidad de desarrollar instrumentos de inversión colectiva que favorezcan a la PYME. Con estos fines, se conceptúa el significado de parque tecnológico, a la vez que se especula sobre sus principales efectos en el tejido industrial y sobre la actividad investigadora de la empresa.

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The road transportation sector is responsible for around 25% of total man-made CO2 emissions worldwide. Considerable efforts are therefore underway to reduce these emissions using several approaches, including improved vehicle technologies, traffic management and changing driving behaviour. Detailed traffic and emissions models are used extensively to assess the potential effects of these measures. However, if the input and calibration data are not sufficiently detailed there is an inherent risk that the results may be inaccurate. This article presents the use of Floating Car Data to derive useful speed and acceleration values in the process of traffic model calibration as a means of ensuring more accurate results when simulating the effects of particular measures. The data acquired includes instantaneous GPS coordinates to track and select the itineraries, and speed and engine performance extracted directly from the on-board diagnostics system. Once the data is processed, the variations in several calibration parameters can be analyzed by comparing the base case model with the measure application scenarios. Depending on the measure, the results show changes of up to 6.4% in maximum speed values, and reductions of nearly 15% in acceleration and braking levels, especially when eco-driving is applied.

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Estampado en la misma hoja con: "Vista de dos Templos antiguos en la plaza del Eco de Sagunto"

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(re) inventar a cidade em tempos de midança. 6º Congreso Luso-Brasileiro para o Planeamiento Urbano, Tegional. Integrado e Sustentável

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Regeneración urbana, habitabilidad, rehabilitación, eficiencia energética, calidad ambiental

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A pesar de los avances en materia de predicción, los desastres naturales siguen teniendo consecuencias devastadoras. Entre los principales problemas a los que se enfrentan los equipos de ayuda y rescate después de un desastre natural o provocado por el hombre se encuentra la planificación de las tareas de reparación de carreteras para conseguir la máxima ventaja de los limitados recursos económicos y humanos. En la presente Tesis Fin de Máster se intenta dar solución al problema de la accesibilidad, es decir, maximizar el número de supervivientes que consiguen alcanzar el centro regional más cercano en un tiempo mínimo mediante la planificación de qué carreteras rurales deberían ser reparadas dados unos recursos económicos y humanos limitados. Como se puede observar, es un problema combinatorio ya que el número de planes de reparación y conexiones entre las ciudades y los centros regionales crece de forma exponencial con el tamaño del problema. Para la resolución del problema se comienza analizando una adaptación básica de los sistemas de colonias de hormigas propuesta por otro autor y se proponen múltiples mejoras sobre la misma. Posteriormente, se propone una nueva adaptación más avanzada de los sistemas de colonias de hormiga al problema, el ACS con doble hormiga. Este sistema hace uso de dos tipos distintos de hormigas, la exploradora y la trabajadora, para resolver simultáneamente el problema de encontrar los caminos más rápidos desde cada ciudad a su centro regional más cercano (exploradora), y el de obtener el plan óptimo de reparación que maximice la accesibilidad de la red (trabajadora). El algoritmo propuesto se ilustra por medio de un ejemplo de gran tamaño que simula el desastre natural ocurrido en Haití, y su rendimiento es comparado con la combinación de dos metaheurísticas, GRASP y VNS.---ABSTRACT---In spite of the advances in forecasting, natural disaster continue to ocasionate devastating consequences. One of the main problems relief teams face after a natural or man-made disaster is how to plan rural road repair work to take maximum advantage of the limited available financial and human resources. In this Master´s Final Project we account for the accesability issue, that is, to maximize the number of survivors that reach the nearest regional center in a minimum time by planning whic rural roads should be repaired given the limited financial and human resources. This is a combinatorial problem since the number of possible repairing solutions and connections between cities and regional centers grows exponentially with the size of the problem. In order to solve the problem, we analyze the basic ant colony system adaptation proposed by another author and point out multiple improvements on it. Then, we propose a novel and more advance adaptation of the ant colony systems to the problem, the double- ant ACS. This system makes use of two diferent type of ants, the explorer and the worker, to simultaneously solve the problem of finding the shorthest paths from each city to their nearest regional center (explorer), and the problem of identifying the optimal repairing plan that maximize the network accesability (worker). The proposed algorithm is illustrated by means of a big size example that simulates the natural disaster occurred in Haiti, and its performance is compared with a combination of two metaheuristics, GRASP and VNS.

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Se evaluó la eficiencia técnica de 30 explotaciones de frijol ubicadas en el estado Portuguesa, Venezuela, considerando cinco insumos y un producto, que fue relacionada con variables de tipo socioeconómico y geoespacial. Se empleó el método Análisis Envolvente de Datos (DEA), por sus siglas en inglés, con un modelo orientado al producto. Según los resultados, en promedio, la eficiencia técnica global (ETG) fue 81.2%, desglosada en una eficiencia técnica pura (ETP) de 86.0% y una eficiencia de escala (EE) de 95.1%. Las ineficiencias causadas por la tecnología son mayores que las generadas por un tamaño o escala de producción subóptimo. Según las metas de planificación se puede elevar la producción agregada de frijol en 23.1%, sin aumentar la cantidad de insumos aplicados actualmente. Las variables socioeconómicas y las de tipo geoespacial no determinaron los niveles de eficiencia técnica de las fincas.

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Se evaluó la eficiencia técnica de explotaciones agrarias con producción de frijol ubicadas en el Sector La Palaciera, municipio San Genaro de Boconoíto del estado Portuguesa, Venezuela. De la muestra de 30 fincas se recabó, mediante cuestionarios, información de cinco insumos y un producto, que corresponden al cultivo sembrado en el año 2010, así como de variables de tipo socioeconómico y geoespacial. Se empleó el método Análisis Envolvente de Datos (DEA, por sus siglas en inglés), con un modelo orientado al producto. Según los resultados, en promedio, la eficiencia técnica global (ETG) fue de 81,2%, desglosada en una eficiencia técnica pura (ETP) de 86,0% y una eficiencia de escala (EE) de 95,1%. Las ineficiencias causadas por la tecnología son mayores que las generadas por un tamaño o escala de producción subóptimo. Según las metas del plan formulado para la muestra de fincas, se puede elevar la producción agregada de frijol de 234.970 kg a 289.200 kg, lo que supone un incremento de 54.230 kg (23,1%), sin aumentar la cantidad de insumos aplicados actualmente. Las variables socioeconómicas y las de tipo geoespacial no determinaron los niveles de eficiencia técnica de las fincas.

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Con el objetivo de analizar la eficiencia técnica de las instituciones públicas nacionales de educación secundaria ubicadas en siete municipios del estado Barinas, se recabó información de dos productos y cuatro insumos del período escolar 2009-2010; según los resultados obtenidos: 1) La función de producción de las instituciones educativas se ajusta a rendimientos variables a escala; 2) Los inputs que influyen en el nivel de eficiencia de una institución educativa son PROF_alum, PERNODOC_alum y ALUM_aul, mientras que el output que refleja el nivel de eficiencia es GRAD5to%; 3) Para ser técnicamente eficientes, las instituciones educativas deben incrementar sus outputs o disminuir los inputs, basándose en técnicas de benchmarking.

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Con el objetivo de analizar la eficiencia técnica de instituciones públicas de educación secundaria, se estimó la función de producción mediante el modelo DEA. Los principales resultados indican que: 1) En promedio, la eficiencia técnica global fue de 74,0%; 2) La función de producción de las instituciones educativas se ajusta a rendimientos constantes a escala, con un 14,5% de instituciones educativas eficientes, ya que las ineficiencias en la escala de producción no fueron estadísticamente significativas, utilizando esta específica combinación de insumos y productos y 3) La matrícula agregada se puede elevar de 40.955 a 58.584 estudiantes (43,0%) y la tasa de graduación de bachilleres de 14,5% a 20,0 (43,0%), manteniendo igual los niveles actuales de insumos aplicados en dichas instituciones.

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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.

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Hoy en día las ciudades, como centros de innovación y economía global, constituyen el principal asentamiento de la humanidad. Con los avances tecnológicos de los últimos tiempos se ha impulsado el crecimiento económico, el consumo y la riqueza, propiciando una explosión demográfica sin precedentes, que se concentra sobre todo en las ciudades. Sin embargo, todo esto ha traído consigo graves consecuencias ambientales y sociales que amenazan a la humanidad y a la salud del planeta, como son el calentamiento global, la elevada contaminación, la congestión, la dispersión urbana, la pobreza urbana generalizada, etc. Así, desde el punto de vista de los diseños y planteamientos urbanos, han surgido diferentes modelos de ciudad que han intentado dar respuesta a estos males, algunos basados en la lógica ecológica, otros considerando a la tecnología como la única capaz de dar una solución eficaz. Actualmente, viene extendiéndose la idea de que lograr una ciudad verdaderamente sostenible y habitable pasa por acoger los conceptos ecológicos que permitan alcanzar la sostenibilidad, poniendo además la tecnología al servicio de los ciudadanos para lograr tales fines. Existen multitud de ejemplos de proyectos que se están construyendo o ya han sido ejecutados siguiendo las concepciones de alguno de estos modelos, basta saber si sus planteamientos han logrado solventar de una forma eficaz estas problemáticas.

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Esta investigación se centra en determinar los grupos estratégicos (GE) de la industria bancaria venezolana y su influencia sobre el desempeño en el sector, así como su relación con la cobertura y la exclusión geográfica, durante el período 2008-2010. El test M de Box demostró que hubo inestabilidad financiera durante este lapso de tiempo, por ello se evaluó el comportamiento de los GE en cada año de estudio. La muestra se constituyó para el año 2008 por 58 entidades financieras, en el año 2009 por 52 entidades bancarias y para el período 2010 por sólo 39 instituciones. Antes de la aplicación del análisis cluster a las variables de alcance de la estrategia y recursos comprometidos, se realizó un análisis de componentes principales para determinar la relación entre estas variables y detectar valores atípicos; mientras que para distinguir las estrategias que caracterizaron a los grupos se siguió el procedimiento de uso común propuesto por Amel y Rhoades (1988), y se reforzó con la realización de las pruebas de contraste de medias o medianas ANOVA, Scheffé, Kruskal-Wallis y U de Mann-Whitney. Se empleó el paquete estadístico SPSS (versión 15.0) y el software de sistema de información geográfica Arcgis (versión 9.2) para lograr el objetivo propuesto. Los resultados indican que: 1) Al aplicar un procedimiento estadístico es posible detectar gradaciones en la implementación o evasión de las estrategias o del compromiso de recursos por parte de los GE, 2) En momentos de inestabilidad financiera los bancos cambian de estrategia y por tanto de GE, con el fin de obtener un buen desempeño, o al menos sobrevivir, 3) Sólo hubo evidencia parcial de la validez predictiva de los grupos estratégicos, 4) Al menos en Venezuela, los GE bancarios tienden a adoptar una estrategia de cobertura geográfica acorde con su estrategia financiera y, además que, los GE difieren en el nivel de Responsabilidad Social Empresarial en la lucha contra la exclusión financiera geográfica. ABSTRACT This research focuses on identifying strategic groups (SG) of the Venezuelan banking industry and its influence on the performance in the sector and its relationship with geographical coverage and exclusion, during the period 2008-2010. Box M test showed that there was financial instability during this period, so the behavior of SG in each year of study was evaluated. The sample was established for 2008 by 58 financial institutions, in 2009 by 52 banks and for the period 2010 to only 39 institutions. Before applying the cluster analysis variables scope of the strategy and committed resources, principal component analysis was performed to determine the relationship between these variables and outliers; while distinguishing strategies that characterized the group proposed by Amel and Rhoades (1988) commonly used procedure was followed and reinforced by the performance of tests contrast mean or median ANOVA, Scheffé, Kruskal-Wallis and Mann-Whitney. SPSS (version 15.0) and software Arcgis geographic information system (version 9.2) was used to achieve the objective. The results indicate that: 1) By applying a statistical procedure can detect gradations in implementation or avoidance strategies or resource commitment by SG, 2) In times of financial instability banks change their strategy and therefore SG, in order to get a good performance, or at least survive, 3) There was only partial evidence for the predictive validity of strategic groups, 4) At least in Venezuela, banking SG tend to adopt a strategy of geographical coverage according to their financial strategy and also that the SG differ in the level of corporate social responsibility in the fight against financial exclusion Geographic.