Evaluación de la escorrentía media anual obtenida por fórmulas climáticas y modelos regionales de clima

En regiones en las que no se dispone de un modelo hidrológico correctamente calibrado para estimar la escorrentía, se puede recurrir a la utilización de la escorrentía directa simulada por los modelos climáticos o a la escorrentía calculada a partir de fórmulas climatológicas que emplean variables climáticas básicas como la precipitación, temperatura y radiación solar, simuladas por los modelos regionales de clima (MRC). El presente trabajo compara el comportamiento de la escorrentía directa obtenida por 10 simulaciones de los MRC del proyecto europeo PRUDENCE y la escorrentía media anual calculada a partir de la aplicación de cinco fórmulas climatológicas (Schreiber, Ol’dekop, Budyko, Turc-Pike, Zhang et al.) basadas en el índice de aridez, definido por la relación entre la evapotranspiración potencial y la precipitación. Series temporales mensuales de escorrentía, precipitación, temperatura y radiación solar son generadas a partir de las simulaciones de los MRC en 338 cuencas de España que cubren la totalidad del territorio peninsular, bajo condiciones de clima actual (periodo 1961-1990). La evapotranspiración potencial se obtiene usando el método presentado por Hargreaves. Estas formas funcionales estiman la relación entre la evapotranspiración actual y la precipitación y a través de un balance hídrico se calculan los valores de escorrentía anual. El comportamiento general de las variables climáticas simuladas por los MRC se caracteriza por presentar menor sesgo para precipitación y temperatura que para escorrentía. Empleando estadísticos de comparación se analiza la capacidad que tiene la escorrentía directa y la escorrentía anual calculada a partir de las fórmulas climáticas para reproducir los valores observados de escorrentía natural estimada por el modelo hidrológico distribuido SIMPA en las cuencas españolas. En total se generaron 10 series mensuales de escorrentía directa y 50 series de escorrentía anual basadas en el índice de aridez (cada fórmula climática aplicada a las 10 simulaciones de los MRC). Los resultados muestran que la fórmula de Schreiber produce la mejor aproximación a los valores observados y por tanto minimiza el sesgo predominante en la variable escorrentía. Adicionalmente, estos resultados se validan con las capas de escorrentía media anual de alta resolución proporcionada por la UNH/GRDC (University of New Hampshire/Global Runoff Data Centre) que preservan la exactitud de las medidas de las aportaciones observadas en las principales estaciones hidrológicas de todo el mundo, y que en la actualidad es el “mejor estimador” de la escorrentía terrestre sobre grandes extensiones. En este caso, los resultados muestran también que la fórmula de Schreiber estima mejor los valores de escorrentía anual que la escorrentía directa simulada por MRC.

Estudio sobre propagación atmosférica en la banda de los THz: influencia de gases y nubes en 100 y 300 GHz.

La presente Tesis Doctoral fue desarrollada en el marco del proyecto Consolider-Ingenio 2010 CSD2008-00068 (TeraSense), financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación de España. Dentro este contexto, el grupo GTIC-Radiocomunicaciones de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha llevado a cabo una serie de estudios, los cuales se centran específicamente en propagación atmosférica bajo condiciones de ausencia de lluvia en 100 y 300 GHz. Durante la primera etapa de esta investigación se ha llevado a cabo la caracterización y estimación de la atenuación total atmosférica y temperatura de brillo en ambas frecuencias, usando para ello perfiles atmosféricos. Con este propósito, se han obtenido datos de sondeos realizados en la estación de Madrid/Barajas, correspondientes a un periodo de 5 años. A partir de esta base de datos, así como de modelos de estimación, y asumiendo la validez de la aproximación de Rayleigh hasta 300 GHz, se han calculado las distribuciones acumuladas anuales de gases, nubes, y atenuación total, además de los correspondientes niveles de temperatura de brillo. Los principales resultados muestran que, a medida que aumenta la frecuencia, el vapor de agua tiene una fuerte influencia negativa, la cual es claramente dominante en 300 GHz. Así mismo, los estadísticos anuales de temperatura de brillo en 100 GHz han mostrado que la estimación de la atenuación total, a partir de medidas radiométricas, podría realizarse durante la mayor parte del tiempo, salvo en condiciones de lluvia. En 300 GHz, esta estimación sería difícil de realizar a partir de esta técnica, siendo posible únicamente durante periodos caracterizados por bajas concentraciones de vapor de agua en la atmósfera y ausencia de precipitaciones. Se ha introducido en esta investigación un método para identificar la presencia de condiciones de lluvia durante la realización de un sondeo, con el objetivo de descartar estos eventos de los estadísticos anuales de atenuación en ambas frecuencias. Este tipo de escenarios son generalmente evitados durante la realización de medidas radiométricas o cálculos basados en datos de sondeos. El procedimiento de detección se basa en el análisis de un conjunto de parámetros, algunos de ellos extraídos de observaciones sinópticas de superficie, además de la definición de un umbral de contenido integrado de agua líquida, ILWC. El funcionamiento del método ha sido evaluado bajo diferentes condiciones climatológicas, correspondientes a tres estaciones diferentes en España, donde se verificó también la existencia de datos pluviométricos. El uso del método ha demostrado que, en ausencia de registros de intensidad de lluvia, puede ser una herramienta útil de detección, cuyo comportamiento es conservador, debido a que el número de eventos que descarta es siempre mayor que el observado por un pluviómetro. Los resultados que se obtienen son buenos cuando se comparan las distribuciones acumuladas anuales de atenuación total obtenidas excluyendo los eventos detectados por el método y por los registros pluviométricos. En colaboración con el Grupo de Microondas y Radar de la UPM, se ha realizado una campaña de medidas radiométricas en 99 GHz, entre el 11 y el 24 de abril de 2012, con el fin de estimar la atenuación total a lo largo de un trayecto inclinado. Las series temporales obtenidas son consistentes con lo que se esperaba de este tipo de medidas: un nivel de referencia de baja atenuación en ausencia de nubes o lluvia, y aparentemente una buena compensación de las variaciones en la ganancia del receptor gracias a un procedimiento manual de calibraciones con carga caliente. Así mismo, se han observado claramente los efectos de la presencia de nubes sobre los resultados, hecho que confirma la mayor sensibilidad de las medidas en esta frecuencia a la presencia de agua líquida, en comparación con medidas simultáneas realizadas por un radiómetro en 19.7 GHz. Finalmente, se han observado un buen nivel de correspondencia entre los valores de atenuación estimados por el radiómetro en 99 GHz y aquellos estimados mediante sondeos meteorológicos, lo cual constituye una conclusión valiosa de cara a futuras campañas de medidas de mayor duración.

Simulación de maniobras de buques con sistemas de propulsión no convencional en aguas poco profundas

Los requisitos cada vez más exigentes en cuanto a misiones, limitaciones operacionales y ambientales así como nuevas tecnologías, imponen permanentemente retos a los arquitectos navales para generar alternativas de buques y valorar su bondad en las primeras etapas del proyecto. Este es el caso de los Buques Patrulleros de Apoyo Fluvial Pesados PAF-P, que por requerimiento de la Armada Nacional de Colombia ha diseñado y construido COTECMAR. Los PAF-P, son buques fluviales cuya relación Manga-Calado excede la mayoría de los buques existentes (B/T=9,5), debido principalmente a las restricciones en el calado a consecuencia de la escasa profundidad de los ríos. Estos buques están equipados con sistemas de propulsión acimutales tipo “Pum-Jet”. Las particularidades del buque y del ambiente operacional, caracterizado por ríos tropicales con una variabilidad de profundidad dependiente del régimen de lluvias y sequía, así como la falta de canalización y la corriente, hacen que la maniobrabilidad y controlabilidad sean fundamentales para el cumplimiento de su misión; adicionalmente, no existen modelos matemáticos validados que permitan predecir en las primeras etapas del diseño la maniobrabilidad de este tipo de buques con los efectos asociados por profundidad. La presente tesis doctoral aborda el desarrollo de un modelo matemático para simulación de maniobrabilidad en aguas poco profundas de buques con relación manga-calado alta y con propulsores acimutales tipo “Pump-Jet”, cuyo chorro además de entregar el empuje necesario para el avance del buque, genera la fuerza de gobierno en función del ángulo de orientación del mismo, eliminando la necesidad de timones. El modelo matemático ha sido validado mediante los resultados obtenidos en las pruebas de maniobrabilidad a escala real del PAF-P, a través de la comparación de trayectorias, series temporales de las variables de estado más significativas y parámetros del círculo evolutivo como son diámetro de giro, diámetro táctico, avance y transferencia. El plan de pruebas se basó en técnicas de Diseño de Experimentos “DOE” para racionalizar el número de corridas en diferentes condiciones de profundidad, velocidad y orientación del chorro (ángulo de timón). En el marco de la presente investigación y para minimizar los errores por efectos ambientales y por inexactitud en los instrumentos de medición, se desarrolló un sistema de adquisición y procesamiento de datos de acuerdo con los lineamientos de ITTC. La literatura existente describe los efectos negativos de la profundidad en los parámetros de maniobrabilidad de buques convencionales (Efecto tipo S), principalmente las trayectorias descritas en los círculos evolutivos aumentan en la medida que disminuye la profundidad; no obstante, en buques de alta relación manga-calado, B/T=7,51 (Yoshimura, y otros, 1.988) y B/T=6,38 (Yasukawa, y otros, 1.995) ha sido reportado el efecto contrario (Efecto tipo NS Non Standart). Este último efecto sin embargo, ha sido observado mediante experimentación con modelos a escala pero no ha sido validado en pruebas de buques a escala real. El efecto tipo NS en buques dotados con hélice y timones, se atribuye al mayor incremento de la fuerza del timón comparativamente con las fuerzas del casco en la medida que disminuye la profundidad; en el caso de estudio, el fenómeno está asociado a la mejor eficiencia de la bomba de agua “Pump-Jet”, debido a la resistencia añadida en el casco por efecto de la disminución de la profundidad. Los resultados de las pruebas con buque a escala real validan el excelente desempeño de esta clase de buques, cumpliendo en exceso los criterios de maniobrabilidad existentes y muestran que el diámetro de giro y otras características de maniobrabilidad mejoran con la disminución de la profundidad en buques con alta relación manga-calado. ABSTRACT The increasingly demanding requirements in terms of missions, operational and environmental constraints as well as new technologies, constantly impose challenges to naval architects to generate alternatives and asses their performance in the early stages of design. That is the case of Riverine Support Patrol Vessel (RSPV), designed and built by COTECMAR for the Colombian Navy. RSPV are riverine ships with a Beam-Draft ratio exceeding most of existing ships (B/T=9,5), mainly due to the restrictions in draft as a result of shallow water environment. The ships are equipped with azimuthal propulsion system of the “Pump-Jet” type. The peculiarities of the ship and the operational environment, characterized by tropical rivers of variable depth depending on the rain and dry seasons, as well as the lack channels and the effect of water current, make manoeuvrability and controllability fundamental to fulfill its mission; on the other hand, there are not validated mathematical models available to predict the manoeuvrability of such ships with the associated water depth effects in the early stages of design. This dissertation addresses the development of a mathematical model for shallow waters’ manoeuvrability simulation of ships with high Beam-Draft ratio and azimuthal propulsion systems type “Pump-Jet”, whose stream generates the thrust required by the ship to advance and also the steering force depending on the orientation angle, eliminating the need of rudders. The mathematical model has been validated with the results of RSPV’s full scale manoeuvring tests, through a comparison of paths, time series of state variables and other parameters taken from turning tests, such as turning diameter, tactical diameter, advance and transfer. The test plan was developed applying techniques of Design of Experiments “DOE”, in order to rationalize the number of runs in different conditions of water depth, ship speed and jet stream orientation (rudder angle). A data acquisition and processing system was developed, following the guidelines of ITTC, as part of this research effort, in order to minimize errors by environmental effects and inaccuracy in measurement instruments, The negative effects of depth on manoeuvrability parameters for conventional ships (Effect Type S: the path described by the ship during turning test increase with decrease of water depth), has been documented in the open literature; however for wide-beam ships, B/T=7,51 (Yoshimura, y otros, 1.988) and B/T=6,38 (Yasukawa, y otros, 1.995) has been reported the opposite effect (Type NS). The latter effect has been observed thru model testing but until now had not been validated with full-scale results. In ships with propellers and rudders, type NS effect is due to the fact that increment of rudder force becomes larger than hull force with decrease of water depth; in the study case, the phenomenon is associated with better efficiency of the Pump-Jet once the vessel speed becomes lower, due to hull added resistance by the effect of the decrease of water depth. The results of full scale tests validates the excellent performance of this class of ships, fulfilling the manoeuvrability criteria in excess and showing that turning diameter and other parameters in high beam-draft ratio vessels do improve with the decrease of depth.

La evolución del paisaje fluvial en la confluencia de los ríos Tajo y Jarama

La tesis doctoral que se presenta realiza un análisis de la evolución del paisaje fluvial de las riberas de los ríos Tajo y Jarama en el entorno de Aranjuez desde una perspectiva múltiple. Contempla y conjuga aspectos naturales, tales como los hidrológicos, geomorfológicos y ecológicos; también culturales, como la regulación hidrológica y la gestión del agua, las intervenciones en cauce y márgenes, la evolución de la propiedad y los cambios de usos del suelo, fundamentalmente. Este análisis ha permitido identificar el sistema de factores, dinámico y complejo, que ha creado este paisaje, así como las interrelaciones, conexiones, condicionantes y dependencias de los descriptores paisajísticos considerados. Por ejemplo, se han estudiado las relaciones cruzadas observadas entre dinámica fluvial-propiedad de la tierra-estado de conservación, cuestiones que hasta la fecha no habían sido tratadas, evaluadas o cuantificadas en otros trabajos dedicados a esta zona. La investigación se ha organizado en tres fases fundamentales que han dado lugar a los capítulos centrales del documento (capítulos 2, 3 y 4). En primer lugar, se ha realizado una caracterización de los factores, naturales y culturales, que organizan el paisaje de este territorio eminentemente fluvial (geomorfología, factores climáticos e hidrológicos, vegetación, propiedad de la tierra y elementos culturales de significación paisajística). A continuación, se ha realizado el estudio de la evolución del paisaje fluvial mediante el análisis de diversos elementos, previamente identificados y caracterizados. Para ello se han procesado imágenes aéreas correspondientes a cinco series temporales así como varios planos antiguos, obteniendo una amplia base de datos que se ha analizado estadísticamente. Finalmente, se han contrastado los resultados parciales obtenidos en los capítulos anteriores, lo que ha permitido identificar relaciones causales entre los factores que organizan el paisaje y la evolución de los elementos que lo constituyen. También, interconexiones entre factores o entre elementos. Este método de trabajo ha resultado muy útil para la comprensión del funcionamiento y evolución de un sistema complejo, como el paisaje de la vega de Aranjuez, un territorio con profundas y antiguas intervenciones culturales donde lo natural, en cualquier caso, siempre subyace. Es posible que la principal aportación de este trabajo, también su diferencia más destacada respecto a otros estudios de paisaje, haya sido mostrar una visión completa y exhaustiva de todos los factores que han intervenido en la conformación y evolución del paisaje fluvial, destacando las relaciones que se establecen entre ellos. Esta manera de proceder puede tener una interesante faceta aplicada, de tal manera que resulta un instrumento muy útil para el diseño de planes de gestión de este territorio fluvial. No en vano, una parte sustancial de la vega del Tajo-Jarama en Aranjuez es un Lugar de Importancia Comunitaria (LIC) y su posterior e ineludible declaración como Zona de Especial Conservación (ZEC) de la Red Natura 2000, de acuerdo con lo establecido en la Directiva 92/43/CE, exige la elaboración de un Plan de Gestión que, en gran medida, podría nutrirse de lo presentado, analizado e interpretado en este trabajo. En este sentido, conviene señalar la conciencia ya asumida de considerar, por su carácter integrador de la realidad territorial, el paisaje como elemento clave para la gestión adecuada de la naturaleza y el territorio. Por otra parte, se considera que los resultados de esta Tesis Doctoral permitirían plantear medidas para la puesta en valor de un paisaje sobresaliente, cuyos límites sobrepasan con creces los que en la actualidad conforman el Paisaje Cultural declarado por la UNESCO. En suma, el análisis de este espacio fluvial realizado con la profundidad y amplitud que permite el método de trabajo seguido puede utilizarse para el diseño de estrategias que dirijan la evolución de este territorio en una línea que garantice su conservación global en términos paisajísticos, patrimoniales y ecológicos, permitiendo además, de este modo, su uso equilibrado como recurso económico, cultural o educativo. This doctoral thesis shows an analysis of fluvial landscape evolution from multiple perspectives on the banks of Tagus and Jarama rivers, around Aranjuez. The thesis contemplates and combines natural features, such as hydrological, geomorphological and ecological features, as well as cultural features, like hydrological regulation and water management, interventions in channels and margins, changes in ownership and land use changes, mainly. This analysis has allowed to identify the factors system, dynamic and complex, that this landscape has created, as well as the interrelationships, connections, constraints and dependencies among considered landscape descriptors. For example, we have studied the relationships observed among fluvial dynamics- land ownership -conservation status, issues not addressed, assessed or quantified up to now in other works about this area. The research is organized into three major phases that led to the paper's central chapters (Chapters 2, 3 and 4). First, there has been a characterization of the factors, both natural and cultural, that organize the landscape of this predominantly fluvial area (geomorphology, climate and hydrological factors, vegetation, land and cultural elements of landscape significance). Then, it was made to study of fluvial landscape evolution by analyzing various elements previously identified and characterized. Aerial images were processed for five series and several old maps, obtaining an extensive database, that has been analyzed statistically. Finally, we have contrasted the partial results obtained in the previous chapters, making it possible to identify causal relationships between the factors that organize the landscape and the evolution of the elements that constitute it. This working method has been very useful for understanding the operation and evolution of a complex system, as the landscape of the Vega de Aranjuez, a territory with deep and ancient cultural interventions where anyway, nature feature always lies. It is possible that the main contribution of this work, also its most prominent difference compared with other studies of landscape, has been to show a complete and exhaustive view of all factors involved in the formation and evolution of the fluvial landscape, highlighting the relationships established among them. This approach could have an interesting applied facet, so that is a very useful tool for designing management plans on this river territory. Not surprisingly, a substantial part of the valley of the Tagus-Jarama in Aranjuez is a Site of Community Importance (SCI) and their subsequent and inevitable declaration as Special Area of Conservation (SAC) of the Natura 2000 network, in accordance with the provisions Directive 92/43/EC, requires the development of a management plan that largely could draw on what was presented, analyzed and interpreted in this paper. In this regard, it should be noted conscience and assumed to consider, on the inclusiveness of territorial reality, the landscape as a key element for the proper management of nature and territory. On the other hand, it is considered that the results of this thesis allow to propose measures for enhancement of outstanding scenery, which go well beyond the boundaries that currently the Cultural Landscape declared by UNESCO. In sum, the analysis of this river area made with the depth and breadth that enables working method can be used to design strategies that address the evolution of this territory in a line that guarantees global conservation landscape terms, heritage and ecological, also, allowing its use as a balancing economic, cultural or educational resource.

Statistical models for short-term wind power ramp forecasting

La predicción de energía eólica ha desempeñado en la última década un papel fundamental en el aprovechamiento de este recurso renovable, ya que permite reducir el impacto que tiene la naturaleza fluctuante del viento en la actividad de diversos agentes implicados en su integración, tales como el operador del sistema o los agentes del mercado eléctrico. Los altos niveles de penetración eólica alcanzados recientemente por algunos países han puesto de manifiesto la necesidad de mejorar las predicciones durante eventos en los que se experimenta una variación importante de la potencia generada por un parque o un conjunto de ellos en un tiempo relativamente corto (del orden de unas pocas horas). Estos eventos, conocidos como rampas, no tienen una única causa, ya que pueden estar motivados por procesos meteorológicos que se dan en muy diferentes escalas espacio-temporales, desde el paso de grandes frentes en la macroescala a procesos convectivos locales como tormentas. Además, el propio proceso de conversión del viento en energía eléctrica juega un papel relevante en la ocurrencia de rampas debido, entre otros factores, a la relación no lineal que impone la curva de potencia del aerogenerador, la desalineación de la máquina con respecto al viento y la interacción aerodinámica entre aerogeneradores. En este trabajo se aborda la aplicación de modelos estadísticos a la predicción de rampas a muy corto plazo. Además, se investiga la relación de este tipo de eventos con procesos atmosféricos en la macroescala. Los modelos se emplean para generar predicciones de punto a partir del modelado estocástico de una serie temporal de potencia generada por un parque eólico. Los horizontes de predicción considerados van de una a seis horas. Como primer paso, se ha elaborado una metodología para caracterizar rampas en series temporales. La denominada función-rampa está basada en la transformada wavelet y proporciona un índice en cada paso temporal. Este índice caracteriza la intensidad de rampa en base a los gradientes de potencia experimentados en un rango determinado de escalas temporales. Se han implementado tres tipos de modelos predictivos de cara a evaluar el papel que juega la complejidad de un modelo en su desempeño: modelos lineales autorregresivos (AR), modelos de coeficientes variables (VCMs) y modelos basado en redes neuronales (ANNs). Los modelos se han entrenado en base a la minimización del error cuadrático medio y la configuración de cada uno de ellos se ha determinado mediante validación cruzada. De cara a analizar la contribución del estado macroescalar de la atmósfera en la predicción de rampas, se ha propuesto una metodología que permite extraer, a partir de las salidas de modelos meteorológicos, información relevante para explicar la ocurrencia de estos eventos. La metodología se basa en el análisis de componentes principales (PCA) para la síntesis de la datos de la atmósfera y en el uso de la información mutua (MI) para estimar la dependencia no lineal entre dos señales. Esta metodología se ha aplicado a datos de reanálisis generados con un modelo de circulación general (GCM) de cara a generar variables exógenas que posteriormente se han introducido en los modelos predictivos. Los casos de estudio considerados corresponden a dos parques eólicos ubicados en España. Los resultados muestran que el modelado de la serie de potencias permitió una mejora notable con respecto al modelo predictivo de referencia (la persistencia) y que al añadir información de la macroescala se obtuvieron mejoras adicionales del mismo orden. Estas mejoras resultaron mayores para el caso de rampas de bajada. Los resultados también indican distintos grados de conexión entre la macroescala y la ocurrencia de rampas en los dos parques considerados. Abstract One of the main drawbacks of wind energy is that it exhibits intermittent generation greatly depending on environmental conditions. Wind power forecasting has proven to be an effective tool for facilitating wind power integration from both the technical and the economical perspective. Indeed, system operators and energy traders benefit from the use of forecasting techniques, because the reduction of the inherent uncertainty of wind power allows them the adoption of optimal decisions. Wind power integration imposes new challenges as higher wind penetration levels are attained. Wind power ramp forecasting is an example of such a recent topic of interest. The term ramp makes reference to a large and rapid variation (1-4 hours) observed in the wind power output of a wind farm or portfolio. Ramp events can be motivated by a broad number of meteorological processes that occur at different time/spatial scales, from the passage of large-scale frontal systems to local processes such as thunderstorms and thermally-driven flows. Ramp events may also be conditioned by features related to the wind-to-power conversion process, such as yaw misalignment, the wind turbine shut-down and the aerodynamic interaction between wind turbines of a wind farm (wake effect). This work is devoted to wind power ramp forecasting, with special focus on the connection between the global scale and ramp events observed at the wind farm level. The framework of this study is the point-forecasting approach. Time series based models were implemented for very short-term prediction, this being characterised by prediction horizons up to six hours ahead. As a first step, a methodology to characterise ramps within a wind power time series was proposed. The so-called ramp function is based on the wavelet transform and it provides a continuous index related to the ramp intensity at each time step. The underlying idea is that ramps are characterised by high power output gradients evaluated under different time scales. A number of state-of-the-art time series based models were considered, namely linear autoregressive (AR) models, varying-coefficient models (VCMs) and artificial neural networks (ANNs). This allowed us to gain insights into how the complexity of the model contributes to the accuracy of the wind power time series modelling. The models were trained in base of a mean squared error criterion and the final set-up of each model was determined through cross-validation techniques. In order to investigate the contribution of the global scale into wind power ramp forecasting, a methodological proposal to identify features in atmospheric raw data that are relevant for explaining wind power ramp events was presented. The proposed methodology is based on two techniques: principal component analysis (PCA) for atmospheric data compression and mutual information (MI) for assessing non-linear dependence between variables. The methodology was applied to reanalysis data generated with a general circulation model (GCM). This allowed for the elaboration of explanatory variables meaningful for ramp forecasting that were utilized as exogenous variables by the forecasting models. The study covered two wind farms located in Spain. All the models outperformed the reference model (the persistence) during both ramp and non-ramp situations. Adding atmospheric information had a noticeable impact on the forecasting performance, specially during ramp-down events. Results also suggested different levels of connection between the ramp occurrence at the wind farm level and the global scale.

Supervisión multidistribuida de transportes refrigerados mediante tecnología inalámbrica: diagrama de fases una nueva metodología de análisis.

El estudio de los gradientes de temperatura en cámaras frigoríficas y contenedores es un problema crítico en la industria alimentaria para el aseguramiento de la calidad de los productos durante el transporte, así como para minimizar las pérdidas. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una nueva metodología de análisis de datos basada en la reconstrucción del espacio de fases de la serie temporal de temperaturas, registradas por una red multidistribuida de sensores inalámbricos autónomos y de bajo coste. Se monitorizó un transporte transoceánico en barco de limones en un contenedor multimodal refrigerado, desde Montevideo (Uruguay) a Cartagena (España), utilizando una red de 39 tarjetas RFID semi-pasivas TurboTag ®. El viaje completo incluyó el transporte transoceánico de larga distancia, un cambio de buque para un segundo transporte en barco de corta distancia y finalmente un viaje en camión hasta la central. El análisis de datos se basó en un estudio cualitativo de las series temporales mediante la representación de diagramas de fases calculados sobre la teoría de reconstrucción de atractores de Takens-Ruelle. El estrés de la fruta se cuantificó en términos del área que sobre el diagrama de fases ocupó el ciclo o atractor de la temperatura. Esta nueva metodología para el análisis de los datos pone de relieve la significativa heterogeneidad de las condiciones térmicas en diferentes puntos del contenedor.

Análisis y modelización de la dinámica emergente durante el proceso de difusión de información en las redes sociales de internet

Durante la actividad diaria, la sociedad actual interactúa constantemente por medio de dispositivos electrónicos y servicios de telecomunicaciones, tales como el teléfono, correo electrónico, transacciones bancarias o redes sociales de Internet. Sin saberlo, masivamente dejamos rastros de nuestra actividad en las bases de datos de empresas proveedoras de servicios. Estas nuevas fuentes de datos tienen las dimensiones necesarias para que se puedan observar patrones de comportamiento humano a grandes escalas. Como resultado, ha surgido una reciente explosión sin precedentes de estudios de sistemas sociales, dirigidos por el análisis de datos y procesos computacionales. En esta tesis desarrollamos métodos computacionales y matemáticos para analizar sistemas sociales por medio del estudio combinado de datos derivados de la actividad humana y la teoría de redes complejas. Nuestro objetivo es caracterizar y entender los sistemas emergentes de interacciones sociales en los nuevos espacios tecnológicos, tales como la red social Twitter y la telefonía móvil. Analizamos los sistemas por medio de la construcción de redes complejas y series temporales, estudiando su estructura, funcionamiento y evolución en el tiempo. También, investigamos la naturaleza de los patrones observados por medio de los mecanismos que rigen las interacciones entre individuos, así como medimos el impacto de eventos críticos en el comportamiento del sistema. Para ello, hemos propuesto modelos que explican las estructuras globales y la dinámica emergente con que fluye la información en el sistema. Para los estudios de la red social Twitter, hemos basado nuestros análisis en conversaciones puntuales, tales como protestas políticas, grandes acontecimientos o procesos electorales. A partir de los mensajes de las conversaciones, identificamos a los usuarios que participan y construimos redes de interacciones entre los mismos. Específicamente, construimos una red para representar quién recibe los mensajes de quién y otra red para representar quién propaga los mensajes de quién. En general, hemos encontrado que estas estructuras tienen propiedades complejas, tales como crecimiento explosivo y distribuciones de grado libres de escala. En base a la topología de estas redes, hemos indentificado tres tipos de usuarios que determinan el flujo de información según su actividad e influencia. Para medir la influencia de los usuarios en las conversaciones, hemos introducido una nueva medida llamada eficiencia de usuario. La eficiencia se define como el número de retransmisiones obtenidas por mensaje enviado, y mide los efectos que tienen los esfuerzos individuales sobre la reacción colectiva. Hemos observado que la distribución de esta propiedad es ubicua en varias conversaciones de Twitter, sin importar sus dimensiones ni contextos. Con lo cual, sugerimos que existe universalidad en la relación entre esfuerzos individuales y reacciones colectivas en Twitter. Para explicar los factores que determinan la emergencia de la distribución de eficiencia, hemos desarrollado un modelo computacional que simula la propagación de mensajes en la red social de Twitter, basado en el mecanismo de cascadas independientes. Este modelo nos permite medir el efecto que tienen sobre la distribución de eficiencia, tanto la topología de la red social subyacente, como la forma en que los usuarios envían mensajes. Los resultados indican que la emergencia de un grupo selecto de usuarios altamente eficientes depende de la heterogeneidad de la red subyacente y no del comportamiento individual. Por otro lado, hemos desarrollado técnicas para inferir el grado de polarización política en redes sociales. Proponemos una metodología para estimar opiniones en redes sociales y medir el grado de polarización en las opiniones obtenidas. Hemos diseñado un modelo donde estudiamos el efecto que tiene la opinión de un pequeño grupo de usuarios influyentes, llamado élite, sobre las opiniones de la mayoría de usuarios. El modelo da como resultado una distribución de opiniones sobre la cual medimos el grado de polarización. Aplicamos nuestra metodología para medir la polarización en redes de difusión de mensajes, durante una conversación en Twitter de una sociedad políticamente polarizada. Los resultados obtenidos presentan una alta correspondencia con los datos offline. Con este estudio, hemos demostrado que la metodología propuesta es capaz de determinar diferentes grados de polarización dependiendo de la estructura de la red. Finalmente, hemos estudiado el comportamiento humano a partir de datos de telefonía móvil. Por una parte, hemos caracterizado el impacto que tienen desastres naturales, como innundaciones, sobre el comportamiento colectivo. Encontramos que los patrones de comunicación se alteran de forma abrupta en las áreas afectadas por la catástofre. Con lo cual, demostramos que se podría medir el impacto en la región casi en tiempo real y sin necesidad de desplegar esfuerzos en el terreno. Por otra parte, hemos estudiado los patrones de actividad y movilidad humana para caracterizar las interacciones entre regiones de un país en desarrollo. Encontramos que las redes de llamadas y trayectorias humanas tienen estructuras de comunidades asociadas a regiones y centros urbanos. En resumen, hemos mostrado que es posible entender procesos sociales complejos por medio del análisis de datos de actividad humana y la teoría de redes complejas. A lo largo de la tesis, hemos comprobado que fenómenos sociales como la influencia, polarización política o reacción a eventos críticos quedan reflejados en los patrones estructurales y dinámicos que presentan la redes construidas a partir de datos de conversaciones en redes sociales de Internet o telefonía móvil. ABSTRACT During daily routines, we are constantly interacting with electronic devices and telecommunication services. Unconsciously, we are massively leaving traces of our activity in the service providers’ databases. These new data sources have the dimensions required to enable the observation of human behavioral patterns at large scales. As a result, there has been an unprecedented explosion of data-driven social research. In this thesis, we develop computational and mathematical methods to analyze social systems by means of the combined study of human activity data and the theory of complex networks. Our goal is to characterize and understand the emergent systems from human interactions on the new technological spaces, such as the online social network Twitter and mobile phones. We analyze systems by means of the construction of complex networks and temporal series, studying their structure, functioning and temporal evolution. We also investigate on the nature of the observed patterns, by means of the mechanisms that rule the interactions among individuals, as well as on the impact of critical events on the system’s behavior. For this purpose, we have proposed models that explain the global structures and the emergent dynamics of information flow in the system. In the studies of the online social network Twitter, we have based our analysis on specific conversations, such as political protests, important announcements and electoral processes. From the messages related to the conversations, we identify the participant users and build networks of interactions with them. We specifically build one network to represent whoreceives- whose-messages and another to represent who-propagates-whose-messages. In general, we have found that these structures have complex properties, such as explosive growth and scale-free degree distributions. Based on the topological properties of these networks, we have identified three types of user behavior that determine the information flow dynamics due to their influence. In order to measure the users’ influence on the conversations, we have introduced a new measure called user efficiency. It is defined as the number of retransmissions obtained by message posted, and it measures the effects of the individual activity on the collective reacixtions. We have observed that the probability distribution of this property is ubiquitous across several Twitter conversation, regardlessly of their dimension or social context. Therefore, we suggest that there is a universal behavior in the relationship between individual efforts and collective reactions on Twitter. In order to explain the different factors that determine the user efficiency distribution, we have developed a computational model to simulate the diffusion of messages on Twitter, based on the mechanism of independent cascades. This model, allows us to measure the impact on the emergent efficiency distribution of the underlying network topology, as well as the way that users post messages. The results indicate that the emergence of an exclusive group of highly efficient users depends upon the heterogeneity of the underlying network instead of the individual behavior. Moreover, we have also developed techniques to infer the degree of polarization in social networks. We propose a methodology to estimate opinions in social networks and to measure the degree of polarization in the obtained opinions. We have designed a model to study the effects of the opinions of a small group of influential users, called elite, on the opinions of the majority of users. The model results in an opinions distribution to which we measure the degree of polarization. We apply our methodology to measure the polarization on graphs from the messages diffusion process, during a conversation on Twitter from a polarized society. The results are in very good agreement with offline and contextual data. With this study, we have shown that our methodology is capable of detecting several degrees of polarization depending on the structure of the networks. Finally, we have also inferred the human behavior from mobile phones’ data. On the one hand, we have characterized the impact of natural disasters, like flooding, on the collective behavior. We found that the communication patterns are abruptly altered in the areas affected by the catastrophe. Therefore, we demonstrate that we could measure the impact of the disaster on the region, almost in real-time and without needing to deploy further efforts. On the other hand, we have studied human activity and mobility patterns in order to characterize regional interactions on a developing country. We found that the calls and trajectories networks present community structure associated to regional and urban areas. In summary, we have shown that it is possible to understand complex social processes by means of analyzing human activity data and the theory of complex networks. Along the thesis, we have demonstrated that social phenomena, like influence, polarization and reaction to critical events, are reflected in the structural and dynamical patterns of the networks constructed from data regarding conversations on online social networks and mobile phones.

Mapping Dynamics into Graphs. The Visibility Algorithm

Si no tenemos en cuenta posibles procesos subyacentes con significado físico, químico, económico, etc., podemos considerar una serie temporal como un mero conjunto ordenado de valores y jugar con él algún inocente juego matemático como transformar dicho conjunto en otro objeto con la ayuda de una operación matemática para ver qué sucede: qué propiedades del conjunto original se conservan, cuáles se transforman y cómo, qué podemos decir de alguna de las dos representaciones matemáticas del objeto con sólo atender a la otra... Este ejercicio sería de cierto interés matemático por sí solo. Ocurre, además, que las series temporales son un método universal de extraer información de sistemas dinámicos en cualquier campo de la ciencia. Esto hace ganar un inesperado interés práctico al juego matemático anteriormente descrito, ya que abre la posibilidad de analizar las series temporales (vistas ahora como evolución temporal de procesos dinámicos) desde una nueva perspectiva. Hemos para esto de asumir la hipótesis de que la información codificada en la serie original se conserva de algún modo en la transformación (al menos una parte de ella). El interés resulta completo cuando la nueva representación del objeto pertencece a un campo de la matemáticas relativamente maduro, en el cual la información codificada en dicha representación puede ser descodificada y procesada de manera efectiva. ABSTRACT Disregarding any underlying process (and therefore any physical, chemical, economical or whichever meaning of its mere numeric values), we can consider a time series just as an ordered set of values and play the naive mathematical game of turning this set into a different mathematical object with the aids of an abstract mapping, and see what happens: which properties of the original set are conserved, which are transformed and how, what can we say about one of the mathematical representations just by looking at the other... This exercise is of mathematical interest by itself. In addition, it turns out that time series or signals is a universal method of extracting information from dynamical systems in any field of science. Therefore, the preceding mathematical game gains some unexpected practical interest as it opens the possibility of analyzing a time series (i.e. the outcome of a dynamical process) from an alternative angle. Of course, the information stored in the original time series should be somehow conserved in the mapping. The motivation is completed when the new representation belongs to a relatively mature mathematical field, where information encoded in such a representation can be effectively disentangled and processed. This is, in a nutshell, a first motivation to map time series into networks.

Sistemas multiespectrales e hiperespectrales para la observación del territorio : análisis y aplicación a la prospección de hidrocarburos.

La observación de la Tierra es una herramienta de gran utilidad en la actualidad para el estudio de los fenómenos que se dan en la misma. La observación se puede realizar a distintas escalas y por distintos métodos dependiendo del propósito. El actual Trabajo Final de Grado persigue exponer la observación del territorio mediante técnicas de Teledetección, o Detección Remota, y su aplicación en la exploración de hidrocarburos. Desde la Segunda Guerra Mundial el capturar imágenes aéreas de regiones de la Tierra estaba restringido a usos cartográficos en el sentido estricto. Desde aquellos tiempos, hasta ahora, ha acontecido una serie de avances científicos que permiten deducir características intrínsecas de la Tierra mediante mecanismos complejos que no apreciamos a simple vista, pero que, están configurados mediante determinados parámetros geométricos y electrónicos, que permiten generar series temporales de fenómenos físicos que se dan en la Tierra. Hoy en día se puede afirmar que el aprovechamiento del espectro electromagnético está en un punto máximo. Se ha pasado del análisis de la región del espectro visible al análisis del espectro en su totalidad. Esto supone el desarrollo de nuevos algoritmos, técnicas y procesos para extraer la mayor cantidad de información acerca de la interacción de la materia con la radiación electromagnética. La información que generan los sistemas de captura va a servir para la aplicación directa e indirecta de métodos de prospección de hidrocarburos. Las técnicas utilizadas en detección por sensores remotos, aplicadas en campañas geofísicas, son utilizadas para minimizar costes y maximizar resultados en investigaciones de campo. La predicción de anomalías en la zona de estudio depende del analista, quien diseña, calcula y evalúa las variaciones de la energía electromagnética reflejada o emitida por la superficie terrestre. Para dicha predicción se revisarán distintos programas espaciales, se evaluará la bondad de registro y diferenciación espectral mediante el uso de distintas clasificaciones (supervisadas y no supervisadas). Por su influencia directa sobre las observaciones realizadas, se realiza un estudio de la corrección atmosférica; se programan distintos modelos de corrección atmosférica para imágenes multiespectrales y se evalúan los métodos de corrección atmosférica en datos hiperespectrales. Se obtendrá temperatura de la zona de interés utilizando los sensores TM-4, ASTER y OLI, así como un Modelo Digital del Terreno generado por el par estereoscópico capturado por el sensor ASTER. Una vez aplicados estos procedimientos se aplicarán los métodos directos e indirectos, para la localización de zonas probablemente afectadas por la influencia de hidrocarburos y localización directa de hidrocarburos mediante teledetección hiperespectral. Para el método indirecto se utilizan imágenes capturadas por los sensores ETM+ y ASTER. Para el método directo se usan las imágenes capturadas por el sensor Hyperion. ABSTRACT The observation of the Earth is a wonderful tool for studying the different kind of phenomena that occur on its surface. The observation could be done by different scales and by different techniques depending on the information of interest. This Graduate Thesis is intended to expose the territory observation by remote sensing acquiring data systems and the analysis that can be developed to get information of interest. Since Second World War taking aerials photographs of scene was restricted only to a cartographic sense. From these days to nowadays, it have been developed many scientific advances that make capable the interpretation of the surface behavior trough complex systems that are configure by specific geometric and electronic parameters that make possible acquiring time series of the phenomena that manifest on the earth’s surface. Today it is possible to affirm that the exploitation of the electromagnetic spectrum is on a maxim value. In the past, analysis of the electromagnetic spectrum was carry in a narrow part of it, today it is possible to study entire. This implicates the development of new algorithms, process and techniques for the extraction of information about the interaction of matter with electromagnetic radiation. The information that has been acquired by remote sensing sensors is going to be a helpful tool for the exploration of hydrocarbon through direct and vicarious methods. The techniques applied in remote sensing, especially in geophysical campaigns, are employed to minimize costs and maximize results of ground-based geologic investigations. Forecasting of anomalies in the region of interest depends directly on the expertise data analyst who designs, computes and evaluates variations in the electromagnetic energy reflected or emanated from the earth’s surface. For an optimal prediction a review of the capture system take place; assess of the goodness in data acquisition and spectral separability, is carried out by mean of supervised and unsupervised classifications. Due to the direct influence of the atmosphere in the register data, a study of the minimization of its influence has been done; a script has been programed for the atmospheric correction in multispectral data; also, a review of hyperspectral atmospheric correction is conducted. Temperature of the region of interest is computed using the images captured by TM-4, ASTER and OLI, in addition to a Digital Terrain Model generated by a pair of stereo images taken by ASTER sensor. Once these procedures have finished, direct and vicarious methods are applied in order to find altered zones influenced by hydrocarbons, as well as pinpoint directly hydrocarbon presence by mean of hyperspectral remote sensing. For this purpose ETM+ and ASTER sensors are used to apply the vicarious method and Hyperion images are used to apply the direct method.

Multimodal integration of functional and structural brain connectivity. An application to the characterization of Mild Cognitive Impairment

La investigación para el conocimiento del cerebro es una ciencia joven, su inicio se remonta a Santiago Ramón y Cajal en 1888. Desde esta fecha a nuestro tiempo la neurociencia ha avanzado mucho en el desarrollo de técnicas que permiten su estudio. Desde la neurociencia cognitiva hoy se explican muchos modelos que nos permiten acercar a nuestro entendimiento a capacidades cognitivas complejas. Aun así hablamos de una ciencia casi en pañales que tiene un lago recorrido por delante. Una de las claves del éxito en los estudios de la función cerebral ha sido convertirse en una disciplina que combina conocimientos de diversas áreas: de la física, de las matemáticas, de la estadística y de la psicología. Esta es la razón por la que a lo largo de este trabajo se entremezclan conceptos de diferentes campos con el objetivo de avanzar en el conocimiento de un tema tan complejo como el que nos ocupa: el entendimiento de la mente humana. Concretamente, esta tesis ha estado dirigida a la integración multimodal de la magnetoencefalografía (MEG) y la resonancia magnética ponderada en difusión (dMRI). Estas técnicas son sensibles, respectivamente, a los campos magnéticos emitidos por las corrientes neuronales, y a la microestructura de la materia blanca cerebral. A lo largo de este trabajo hemos visto que la combinación de estas técnicas permiten descubrir sinergias estructurofuncionales en el procesamiento de la información en el cerebro sano y en el curso de patologías neurológicas. Más específicamente en este trabajo se ha estudiado la relación entre la conectividad funcional y estructural y en cómo fusionarlas. Para ello, se ha cuantificado la conectividad funcional mediante el estudio de la sincronización de fase o la correlación de amplitudes entre series temporales, de esta forma se ha conseguido un índice que mide la similitud entre grupos neuronales o regiones cerebrales. Adicionalmente, la cuantificación de la conectividad estructural a partir de imágenes de resonancia magnética ponderadas en difusión, ha permitido hallar índices de la integridad de materia blanca o de la fuerza de las conexiones estructurales entre regiones. Estas medidas fueron combinadas en los capítulos 3, 4 y 5 de este trabajo siguiendo tres aproximaciones que iban desde el nivel más bajo al más alto de integración. Finalmente se utilizó la información fusionada de MEG y dMRI para la caracterización de grupos de sujetos con deterioro cognitivo leve, la detección de esta patología resulta relevante en la identificación precoz de la enfermedad de Alzheimer. Esta tesis está dividida en seis capítulos. En el capítulos 1 se establece un contexto para la introducción de la connectómica dentro de los campos de la neuroimagen y la neurociencia. Posteriormente en este capítulo se describen los objetivos de la tesis, y los objetivos específicos de cada una de las publicaciones científicas que resultaron de este trabajo. En el capítulo 2 se describen los métodos para cada técnica que fue empleada: conectividad estructural, conectividad funcional en resting state, redes cerebrales complejas y teoría de grafos y finalmente se describe la condición de deterioro cognitivo leve y el estado actual en la búsqueda de nuevos biomarcadores diagnósticos. En los capítulos 3, 4 y 5 se han incluido los artículos científicos que fueron producidos a lo largo de esta tesis. Estos han sido incluidos en el formato de la revista en que fueron publicados, estando divididos en introducción, materiales y métodos, resultados y discusión. Todos los métodos que fueron empleados en los artículos están descritos en el capítulo 2 de la tesis. Finalmente, en el capítulo 6 se concluyen los resultados generales de la tesis y se discuten de forma específica los resultados de cada artículo. ABSTRACT In this thesis I apply concepts from mathematics, physics and statistics to the neurosciences. This field benefits from the collaborative work of multidisciplinary teams where physicians, psychologists, engineers and other specialists fight for a common well: the understanding of the brain. Research on this field is still in its early years, being its birth attributed to the neuronal theory of Santiago Ramo´n y Cajal in 1888. In more than one hundred years only a very little percentage of the brain functioning has been discovered, and still much more needs to be explored. Isolated techniques aim at unraveling the system that supports our cognition, nevertheless in order to provide solid evidence in such a field multimodal techniques have arisen, with them we will be able to improve current knowledge about human cognition. Here we focus on the multimodal integration of magnetoencephalography (MEG) and diffusion weighted magnetic resonance imaging. These techniques are sensitive to the magnetic fields emitted by the neuronal currents and to the white matter microstructure, respectively. The combination of such techniques could bring up evidences about structural-functional synergies in the brain information processing and which part of this synergy fails in specific neurological pathologies. In particular, we are interested in the relationship between functional and structural connectivity, and how two integrate this information. We quantify the functional connectivity by studying the phase synchronization or the amplitude correlation between time series obtained by MEG, and so we get an index indicating similarity between neuronal entities, i.e. brain regions. In addition we quantify structural connectivity by performing diffusion tensor estimation from the diffusion weighted images, thus obtaining an indicator of the integrity of the white matter or, if preferred, the strength of the structural connections between regions. These quantifications are then combined following three different approaches, from the lowest to the highest level of integration, in chapters 3, 4 and 5. We finally apply the fused information to the characterization or prediction of mild cognitive impairment, a clinical entity which is considered as an early step in the continuum pathological process of dementia. The dissertation is divided in six chapters. In chapter 1 I introduce connectomics within the fields of neuroimaging and neuroscience. Later in this chapter we describe the objectives of this thesis, and the specific objectives of each of the scientific publications that were produced as result of this work. In chapter 2 I describe the methods for each of the techniques that were employed, namely structural connectivity, resting state functional connectivity, complex brain networks and graph theory, and finally, I describe the clinical condition of mild cognitive impairment and the current state of the art in the search for early biomarkers. In chapters 3, 4 and 5 I have included the scientific publications that were generated along this work. They have been included in in their original format and they contain introduction, materials and methods, results and discussion. All methods that were employed in these papers have been described in chapter 2. Finally, in chapter 6 I summarize all the results from this thesis, both locally for each of the scientific publications and globally for the whole work.

Análisis fundamental aplicado a la industria minera : un estudio multivariante

Este trabajo tiene por objeto aplicar los principios del Value Investing a veinticuatro empresas del sector minero y definir las claves para extrapolar, en base a un análisis fundamental, una calificación para cada una de las empresas. Con este fin, se ha realizado un estudio estadístico multivariante para comparar las correlaciones existentes entre cada ratio fundamental y su evolución en bolsa a uno, tres y cinco años vista. Para procesar los datos se han utilizado los programas MATLAB y EXCEL. Sobre ellos se ha planteado una Matriz de Correlaciones de Pearson y un estudio de dispersión por cruce de pares. El análisis demostró que es posible aplicar la metodología del Value Investing a empresas del sector minero con resultados positivos aunque, el ajuste de las correlaciones, sugiere utilizar series temporales más largas y un mayor número de empresas para ganar fiabilidad en el contraste de estas hipótesis. De los estudios realizados, se deduce que unos buenos fundamentales influyen, de manera notable, a la revalorización bursátil a 3 y 5 años destacando, además, que el ajuste es mejor cuanto mayor sea este tiempo. Abstract This study aims to apply the principles of Value Investing to twenty four mining companies and, based on this fundamental study, develop a rating to classify those companies. For this purpose, we have performed a multivariate statistical study to compare the correlations between each fundamental ratio and its stock revalorization for one, three and five years. MATLAB and EXCEL have been used to process data. The statistical methods used are Pearson Matrix of Correlations and a Cross Pairs Scattering Study. The analysis showed that it is possible to apply the methodology of Value Investing to mining companies, although, the adjustment of correlations suggests using longer time series and a larger amount of companies to test these hypothesis. From the studies performed, it follows that good fundamentals significantly influence the stock market value at 3 and 5 years, noting that, the larger the period under study, the better the fit.

Análisis de sistemas dinámicos y complejos en la Liga Profesional de Balonmano de España = Complex and dynamical systems analysis in Spanish Professional Handball League

El propósito de esta tesis fue estudiar el rendimiento ofensivo de los equipos de balonmano de élite cuando se considera el balonmano como un sistema dinámico complejo no lineal. La perspectiva de análisis dinámica dependiente del tiempo fue adoptada para evaluar el rendimiento de los equipos durante el partido. La muestra general comprendió los 240 partidos jugados en la temporada 2011-2012 de la liga profesional masculina de balonmano de España (Liga ASOBAL). En el análisis posterior solo se consideraron los partidos ajustados (diferencia final de goles ≤ 5; n = 142). El estado del marcador, la localización del partido, el nivel de los oponentes y el periodo de juego fueron incorporados al análisis como variables situacionales. Tres estudios compusieron el núcleo de la tesis. En el primer estudio, analizamos la coordinación entre las series temporales que representan el proceso goleador a lo largo del partido de cada uno de los dos equipos que se enfrentan. Autocorrelaciones, correlaciones cruzadas, doble media móvil y transformada de Hilbert fueron usadas para el análisis. El proceso goleador de los equipos presentó una alta consistencia a lo largo de todos los partidos, así como fuertes modos de coordinación en fase en todos los contextos de juego. Las únicas diferencias se encontraron en relación al periodo de juego. La coordinación en los procesos goleadores de los equipos fue significativamente menor en el 1er y 2º periodo (0–10 min y 10–20 min), mostrando una clara coordinación creciente a medida que el partido avanzaba. Esto sugiere que son los 20 primeros minutos aquellos que rompen los partidos. En el segundo estudio, analizamos los efectos temporales (efecto inmediato, a corto y a medio plazo) de los tiempos muertos en el rendimiento goleador de los equipos. Modelos de regresión lineal múltiple fueron empleados para el análisis. Los resultados mostraron incrementos de 0.59, 1.40 y 1.85 goles para los periodos que comprenden la primera, tercera y quinta posesión de los equipos que pidieron el tiempo muerto. Inversamente, se encontraron efectos significativamente negativos para los equipos rivales, con decrementos de 0.50, 1.43 y 2.05 goles en los mismos periodos respectivamente. La influencia de las variables situacionales solo se registró en ciertos periodos de juego. Finalmente, en el tercer estudio, analizamos los efectos temporales de las exclusiones de los jugadores sobre el rendimiento goleador de los equipos, tanto para los equipos que sufren la exclusión (inferioridad numérica) como para los rivales (superioridad numérica). Se emplearon modelos de regresión lineal múltiple para el análisis. Los resultados mostraron efectos negativos significativos en el número de goles marcados por los equipos con un jugador menos, con decrementos de 0.25, 0.40, 0.61, 0.62 y 0.57 goles para los periodos que comprenden el primer, segundo, tercer, cuarto y quinto minutos previos y posteriores a la exclusión. Para los rivales, los resultados mostraron efectos positivos significativos, con incrementos de la misma magnitud en los mismos periodos. Esta tendencia no se vio afectada por el estado del marcador, localización del partido, nivel de los oponentes o periodo de juego. Los incrementos goleadores fueron menores de lo que se podría esperar de una superioridad numérica de 2 minutos. Diferentes teorías psicológicas como la paralización ante situaciones de presión donde se espera un gran rendimiento pueden ayudar a explicar este hecho. Los últimos capítulos de la tesis enumeran las conclusiones principales y presentan diferentes aplicaciones prácticas que surgen de los tres estudios. Por último, se presentan las limitaciones y futuras líneas de investigación. ABSTRACT The purpose of this thesis was to investigate the offensive performance of elite handball teams when considering handball as a complex non-linear dynamical system. The time-dependent dynamic approach was adopted to assess teams’ performance during the game. The overall sample comprised the 240 games played in the season 2011-2012 of men’s Spanish Professional Handball League (ASOBAL League). In the subsequent analyses, only close games (final goal-difference ≤ 5; n = 142) were considered. Match status, game location, quality of opposition, and game period situational variables were incorporated into the analysis. Three studies composed the core of the thesis. In the first study, we analyzed the game-scoring coordination between the time series representing the scoring processes of the two opposing teams throughout the game. Autocorrelation, cross-correlation, double moving average, and Hilbert transform were used for analysis. The scoring processes of the teams presented a high consistency across all the games as well as strong in-phase modes of coordination in all the game contexts. The only differences were found when controlling for the game period. The coordination in the scoring processes of the teams was significantly lower for the 1st and 2nd period (0–10 min and 10–20 min), showing a clear increasing coordination behavior as the game progressed. This suggests that the first 20 minutes are those that break the game-scoring. In the second study, we analyzed the temporal effects (immediate effect, short-term effect, and medium-term effect) of team timeouts on teams’ scoring performance. Multiple linear regression models were used for the analysis. The results showed increments of 0.59, 1.40 and 1.85 goals for the periods within the first, third and fifth timeout ball possessions for the teams that requested the timeout. Conversely, significant negative effects on goals scored were found for the opponent teams, with decrements of 0.59, 1.43 and 2.04 goals for the same periods, respectively. The influence of situational variables on the scoring performance was only registered in certain game periods. Finally, in the third study, we analyzed the players’ exclusions temporal effects on teams’ scoring performance, for the teams that suffer the exclusion (numerical inferiority) and for the opponents (numerical superiority). Multiple linear regression models were used for the analysis. The results showed significant negative effects on the number of goals scored for the teams with one less player, with decrements of 0.25, 0.40, 0.61, 0.62, and 0.57 goals for the periods within the previous and post one, two, three, four and five minutes of play. For the opponent teams, the results showed positive effects, with increments of the same magnitude in the same game periods. This trend was not affected by match status, game location, quality of opposition, or game period. The scoring increments were smaller than might be expected from a 2-minute numerical playing superiority. Psychological theories such as choking under pressure situations where good performance is expected could contribute to explain this finding. The final chapters of the thesis enumerate the main conclusions and underline the main practical applications that arise from the three studies. Lastly, limitations and future research directions are described.

Aportación de técnicas geoespaciales para la determinación de los niveles de referencia de la deforestación y la degradación de bosques en el ámbito de proyectos REDD. análisis de factores de causalidad subyacentes y directos

La pérdida de bosques en la Tierra, principalmente en ecosistemas amazónicos, es un factor clave en el proceso del cambio climático. Para revertir esta situación, los mecanismos REDD (Reducing Emission from Deforestation and forest Degradation) están permitiendo la implementación de actividades de protección del clima a través de la reducción de emisiones por deforestación evitada, según los esquemas previstos en el Protocolo de Kioto. El factor técnico más crítico en un proyecto REDD es la determinación de la línea de referencia de emisiones, que define la expectativa futura sobre las emisiones de CO2 de origen forestal en ausencia de esfuerzos adicionales obtenidos como consecuencia de la implementación del programa REDD para frenar este tipo de emisiones. La zona del estudio se ubica en la región de San Martín (Perú), provincia cubierta fundamentalmente por bosques tropicales cuyas tasas de deforestación son de las más altas de la cuenca amazónica. En las últimas décadas del siglo XX, la región empezó un acelerado proceso de deforestación consecuencia de la integración vial con el resto del país y la rápida inmigración desde zonas rurales en busca de nuevas tierras agrícolas. Desde el punto de vista de la investigación llevada a cabo en la tesis doctoral, se pueden destacar dos líneas: 1. El estudio multitemporal mediante imágenes de satélite Landsat 5/TM con el propósito de calcular las pérdidas de bosque entre períodos. El estudio multitemporal se llevó a cabo en el período 1998-2011 utilizando imágenes Landsat 5/TM, aplicando la metodología de Análisis de Mezclas Espectrales (Spectral Mixtures Analysis), que permite descomponer la reflectancia de cada píxel de la imagen en diferentes fracciones de mezcla espectral. En este proceso, las etapas más críticas son el establecimiento de los espectros puros o endemembers y la recopilación de librerías espectrales adecuadas, en este caso de bosques tropicales, que permitan reducir la incertidumbre de los procesos. Como resultado de la investigación se ha conseguido elaborar la línea de referencia de emisiones histórica, para el período de estudio, teniendo en cuenta tanto los procesos de deforestación como de degradación forestal. 2. Relacionar los resultados de pérdida de bosque con factores de causalidad directos e indirectos. La determinación de los procesos de cambio de cobertura forestal utilizando técnicas geoespaciales permite relacionar, de manera significativa, información de los indicadores causales de dichos procesos. De igual manera, se pueden estimar escenarios futuros de deforestación y degradación de acuerdo al análisis de la evolución de dichos vectores, teniendo en cuenta otros factores indirectos o subyacentes, como pueden ser los económicos, sociales, demográficos y medioambientales. La identificación de los agentes subyacentes o indirectos es una tarea más compleja que la de los factores endógenos o directos. Por un lado, las relaciones causa – efecto son mucho más difusas; y, por otro, los efectos pueden estar determinados por fenómenos más amplios, consecuencia de superposición o acumulación de diferentes causas. A partir de los resultados de pérdida de bosque obtenidos mediante la utilización de imágenes Landsat 5/TM, se investigaron los criterios de condicionamiento directos e indirectos que podrían haber influido en la deforestación y degradación forestal en ese período. Para ello, se estudiaron las series temporales, para las mismas fechas, de 9 factores directos (infraestructuras, hidrografía, temperatura, etc.) y 196 factores indirectos (económicos, sociales, demográficos y ambientales, etc.) con, en principio, un alto potencial de causalidad. Finalmente se ha analizado la predisposición de cada factor con la ocurrencia de deforestación y degradación forestal por correlación estadística de las series temporales obtenidas. ABSTRACT Forests loss on Earth, mainly in Amazonian ecosystems, is a key factor in the process of climate change. To reverse this situation, the REDD (Reducing Emission from Deforestation and forest Degradation) are allowing the implementation of climate protection activities through reducing emissions from avoided deforestation, according to the schemes under the Kyoto Protocol. Also, the baseline emissions in a REDD project defines a future expectation on CO2 emissions from deforestation and forest degradation in the absence of additional efforts as a result of REDD in order to stop these emissions. The study area is located in the region of San Martín (Peru), province mainly covered by tropical forests whose deforestation rates are the highest in the Amazon basin. In the last decades of the twentieth century, the region began an accelerated process of deforestation due to road integration with the rest of the country and the rapid migration from rural areas for searching of new farmland. From the point of view of research in the thesis, we can highlight two lines: 1. The multitemporal study using Landsat 5/TM satellite images in order to calculate the forest loss between periods. The multitemporal study was developed in the period 1998-2011 using Landsat 5/TM, applying the methodology of Spectral Mixture Analysis, which allows decomposing the reflectance of each pixel of the image in different fractions of mixture spectral. In this process, the most critical step is the establishment of pure spectra or endemembers spectra, and the collecting of appropriate spectral libraries, in this case of tropical forests, to reduce the uncertainty of the process. As a result of research has succeeded in developing the baseline emissions for the period of study, taking into account both deforestation and forest degradation. 2. Relate the results of forest loss with direct and indirect causation factors. Determining the processes of change in forest cover using geospatial technologies allows relating, significantly, information of the causal indicators in these processes. Similarly, future deforestation and forest degradation scenarios can be estimated according to the analysis of the evolution of these drivers, taking into account other indirect or underlying factors, such as economic, social, demographic and environmental. Identifying the underlying or indirect agents is more complex than endogenous or direct factors. On the one hand, cause - effect relationships are much more diffuse; and, second, the effects may be determined by broader phenomena, due to superposition or accumulation of different causes. From the results of forest loss obtained using Landsat 5/TM, the criteria of direct and indirect conditioning that might have contributed to deforestation and forest degradation in that period were investigated. For this purpose, temporal series, for the same dates, 9 direct factors (infrastructure, hydrography, temperature, etc.) and 196 underlying factors (economic, social, demographic and environmental) with, in principle, a high potential of causality. Finally it was analyzed the predisposition of each factor to the occurrence of deforestation and forest degradation by statistical correlation of the obtained temporal series.

Desarrollo de un Modelo de Gestión de Riesgos Operacionales basado en las Directrices del Comité de Basilea

La presente investigación tiene como objetivo principal diseñar un Modelo de Gestión de Riesgos Operacionales (MGRO) según las Directrices de los Acuerdos II y III del Comité de Supervisión Bancaria de Basilea del Banco de Pagos Internacionales (CSBB-BPI). Se considera importante realizar un estudio sobre este tema dado que son los riesgos operacionales (OpR) los responsables en gran medida de las últimas crisis financieras mundiales y por la dificultad para detectarlos en las organizaciones. Se ha planteado un modelo de gestión subdividido en dos vías de influencias. La primera acoge el paradigma holístico en el que se considera que hay múltiples maneras de percibir un proceso cíclico, así como las herramientas para observar, conocer y entender el objeto o sujeto percibido. La segunda vía la representa el paradigma totalizante, en el que se obtienen datos tanto cualitativos como cuantitativos, los cuales son complementarios entre si. Por otra parte, este trabajo plantea el diseño de un programa informático de OpR Cualitativo, que ha sido diseñado para determinar la raíz de los riesgos en las organizaciones y su Valor en Riesgo Operacional (OpVaR) basado en el método del indicador básico. Aplicando el ciclo holístico al caso de estudio, se obtuvo el siguiente diseño de investigación: no experimental, univariable, transversal descriptiva, contemporánea, retrospectiva, de fuente mixta, cualitativa (fenomenológica y etnográfica) y cuantitativa (descriptiva y analítica). La toma de decisiones y recolección de información se realizó en dos fases en la unidad de estudio. En la primera se tomó en cuenta la totalidad de la empresa Corpoelec-EDELCA, en la que se presentó un universo estadístico de 4271 personas, una población de 2390 personas y una unidad de muestreo de 87 personas. Se repitió el proceso en una segunda fase, para la Central Hidroeléctrica Simón Bolívar, y se determinó un segundo universo estadístico de 300 trabajadores, una población de 191 personas y una muestra de 58 profesionales. Como fuentes de recolección de información se utilizaron fuentes primarias y secundarias. Para recabar la información primaria se realizaron observaciones directas, dos encuestas para detectar las áreas y procesos con mayor nivel de riesgos y se diseñó un cuestionario combinado con otra encuesta (ad hoc) para establecer las estimaciones de frecuencia y severidad de pérdidas operacionales. La información de fuentes secundarias se extrajo de las bases de datos de Corpoelec-EDELCA, de la IEA, del Banco Mundial, del CSBB-BPI, de la UPM y de la UC at Berkeley, entre otras. Se establecieron las distribuciones de frecuencia y de severidad de pérdidas operacionales como las variables independientes y el OpVaR como la variable dependiente. No se realizó ningún tipo de seguimiento o control a las variables bajo análisis, ya que se consideraron estas para un instante especifico y solo se determinan con la finalidad de establecer la existencia y valoración puntual de los OpR en la unidad de estudio. El análisis cualitativo planteado en el MGRO, permitió detectar que en la unidad de investigación, el 67% de los OpR detectados provienen de dos fuentes principales: procesos (32%) y eventos externos (35%). Adicionalmente, la validación del MGRO en Corpoelec-EDELCA, permitió detectar que el 63% de los OpR en la organización provienen de tres categorías principales, siendo los fraudes externos los presentes con mayor regularidad y severidad de pérdidas en la organización. La exposición al riesgo se determinó fundamentándose en la adaptación del concepto de OpVaR que generalmente se utiliza para series temporales y que en el caso de estudio presenta la primicia de aplicarlo a datos cualitativos transformados con la escala Likert. La posibilidad de utilizar distribuciones de probabilidad típicas para datos cuantitativos en distribuciones de frecuencia y severidad de pérdidas con datos de origen cualitativo fueron analizadas. Para el 64% de los OpR estudiados se obtuvo que la frecuencia tiene un comportamiento semejante al de la distribución de probabilidad de Poisson y en un 55% de los casos para la severidad de pérdidas se obtuvo a las log-normal como las distribuciones de probabilidad más comunes, con lo que se concluyó que los enfoques sugeridos por el BCBS-BIS para series de tiempo son aplicables a los datos cualitativos. Obtenidas las distribuciones de frecuencia y severidad de pérdidas, se convolucionaron estas implementando el método de Montecarlo, con lo que se obtuvieron los enfoques de distribuciones de pérdidas (LDA) para cada uno de los OpR. El OpVaR se dedujo como lo sugiere el CSBB-BPI del percentil 99,9 o 99% de cada una de las LDA, obteniéndose que los OpR presentan un comportamiento similar al sistema financiero, resultando como los de mayor peligrosidad los que se ubican con baja frecuencia y alto impacto, por su dificultad para ser detectados y monitoreados. Finalmente, se considera que el MGRO permitirá a los agentes del mercado y sus grupos de interés conocer con efectividad, fiabilidad y eficiencia el status de sus entidades, lo que reducirá la incertidumbre de sus inversiones y les permitirá establecer una nueva cultura de gestión en sus organizaciones. ABSTRACT This research has as main objective the design of a Model for Operational Risk Management (MORM) according to the guidelines of Accords II and III of the Basel Committee on Banking Supervision of the Bank for International Settlements (BCBS- BIS). It is considered important to conduct a study on this issue since operational risks (OpR) are largely responsible for the recent world financial crisis and due to the difficulty in detecting them in organizations. A management model has been designed which is divided into two way of influences. The first supports the holistic paradigm in which it is considered that there are multiple ways of perceiving a cyclical process and contains the tools to observe, know and understand the subject or object perceived. The second way is the totalizing paradigm, in which both qualitative and quantitative data are obtained, which are complementary to each other. Moreover, this paper presents the design of qualitative OpR software which is designed to determine the root of risks in organizations and their Operational Value at Risk (OpVaR) based on the basic indicator approach. Applying the holistic cycle to the case study, the following research design was obtained: non- experimental, univariate, descriptive cross-sectional, contemporary, retrospective, mixed-source, qualitative (phenomenological and ethnographic) and quantitative (descriptive and analytical). Decision making and data collection was conducted in two phases in the study unit. The first took into account the totality of the Corpoelec-EDELCA company, which presented a statistical universe of 4271 individuals, a population of 2390 individuals and a sampling unit of 87 individuals. The process was repeated in a second phase to the Simon Bolivar Hydroelectric Power Plant, and a second statistical universe of 300 workers, a population of 191 people and a sample of 58 professionals was determined. As sources of information gathering primary and secondary sources were used. To obtain the primary information direct observations were conducted and two surveys to identify the areas and processes with higher risks were designed. A questionnaire was combined with an ad hoc survey to establish estimates of frequency and severity of operational losses was also considered. The secondary information was extracted from the databases of Corpoelec-EDELCA, IEA, the World Bank, the BCBS-BIS, UPM and UC at Berkeley, among others. The operational loss frequency distributions and the operational loss severity distributions were established as the independent variables and OpVaR as the dependent variable. No monitoring or control of the variables under analysis was performed, as these were considered for a specific time and are determined only for the purpose of establishing the existence and timely assessment of the OpR in the study unit. Qualitative analysis raised in the MORM made it possible to detect that in the research unit, 67% of detected OpR come from two main sources: external processes (32%) and external events (35%). Additionally, validation of the MORM in Corpoelec-EDELCA, enabled to estimate that 63% of OpR in the organization come from three main categories, with external fraud being present more regularly and greater severity of losses in the organization. Risk exposure is determined basing on adapting the concept of OpVaR generally used for time series and in the case study it presents the advantage of applying it to qualitative data transformed with the Likert scale. The possibility of using typical probability distributions for quantitative data in loss frequency and loss severity distributions with data of qualitative origin were analyzed. For the 64% of OpR studied it was found that the frequency has a similar behavior to that of the Poisson probability distribution and 55% of the cases for loss severity it was found that the log-normal were the most common probability distributions. It was concluded that the approach suggested by the BCBS-BIS for time series can be applied to qualitative data. Once obtained the distributions of loss frequency and severity have been obtained they were subjected to convolution implementing the Monte Carlo method. Thus the loss distribution approaches (LDA) were obtained for each of the OpR. The OpVaR was derived as suggested by the BCBS-BIS 99.9 percentile or 99% of each of the LDA. It was determined that the OpR exhibits a similar behavior to the financial system, being the most dangerous those with low frequency and high impact for their difficulty in being detected and monitored. Finally, it is considered that the MORM will allows market players and their stakeholders to know with effectiveness, efficiency and reliability the status of their entities, which will reduce the uncertainty of their investments and enable them to establish a new management culture in their organizations.

Climate variability effects on field crops in Iberian Peninsula. Predictability

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