Particle camera and settling chamber measurements at site PC (GeoB11834-3) and SC (GeoB12914-4) off Cape Blanc/Mauritania

Particles sinking out of the euphotic zone are important vehicles of carbon export from the surface ocean. Most of the particles produce heavier aggregates by coagulating with each other before they sink. We implemented an aggregation model into the biogeochemical model of Regional Oceanic Modelling System (ROMS) to simulate the distribution of particles in the water column and their downward transport in the Northwest African upwelling region. Accompanying settling chamber, sediment trap and particle camera measurements provide data for model validation. In situ aggregate settling velocities measured by the settling chamber were around 55 m d**-1. Aggregate sizes recorded by the particle camera hardly exceeded 1 mm. The model is based on a continuous size spectrum of aggregates, characterised by the prognostic aggregate mass and aggregate number concentration. Phytoplankton and detritus make up the aggregation pool, which has an averaged, prognostic and size dependent sinking. Model experiments were performed with dense and porous approximations of aggregates with varying maximum aggregate size and stickiness as well as with the inclusion of a disaggregation term. Similar surface productivity in all experiments has been generated in order to find the best combination of parameters that produce measured deep water fluxes. Although the experiments failed to represent surface particle number spectra, in the deep water some of them gave very similar slope and spectrum range as the particle camera observations. Particle fluxes at the mesotrophic sediment trap site off Cape Blanc (CB) have been successfully reproduced by the porous experiment with disaggregation term when particle remineralisation rate was 0.2 d**-1. The aggregation-disaggregation model improves the prediction capability of the original biogeochemical model significantly by giving much better estimates of fluxes for both upper and lower trap. The results also point to the need for more studies to enhance our knowledge on particle decay and its variation and to the role that stickiness play in the distribution of vertical fluxes.

Limits of the Southern Ocean

The knowledge about processes concerning perception and understanding is of paramount importance for designing means of communication like maps and charts. This is especially the case, if one does not want to lose sight of the map-user and if map-design is to be orientated along the map-users needs and preferences in order to improve the cartographic product's usability. A scientific approach to visualization can help to achieve useable results. The insights achieved by such an approach can lead to modes of visualization that are superior to those, which have seemingly proved their value in praxis - so-called "bestpractices" -, concerning their utility and efficiency. This thesis shows this by using the example of visualizing the limits of bodies of waters in the Southern Ocean. After making some introductorily remarks on the chosen mode of problem-solution in chapter one, which simultaneously illustrate the flow of work while working on the problem, in chapter two the relevant information concerning the drawing of limits in the Southern Ocean is outlined. Chapter 3 builds the theoretical framework, which is a multidisciplinary approach to representation. This theoretical framework is based on "How Maps Work" by the American Cartographer MacEachren (1995/2004). His "scientific approach to visualization" is amended and adjusted by the knowledge gained from recent findings of the social sciences where necessary. So, the approach suggested in this thesis represents a synergy of psychology, sociology, semiotics, linguistics, communication theory and cartography. It follows the tradition of interdisciplinary research getting over the boundaries of a single scientific subject. The achieved holistic approach can help to improve the usability of cartographic products. It illustrates on the one hand those processes taking place while perceiving and recognizing cartographic information - so-called bottom-up-processes. On the other hand it illuminates the processes which happen during understanding this information in so-called top-down-processes. Bottom-up- and top-down-processes are interdependent and inseparably interrelated and therefore cannot be understood without each other. Regarding aspects of usability the approach suggested in this thesis strongly focuses on the map-user. This is the reason why the phenomenon of communication gains more weight than in MacEachren's map-centered approach. Because of this, in chapter 4 a holistic approach to communication is developed. This approach makes clear that only the map-user can evaluate the usability of a cartographic product. Only if he can extract the information relevant for him from the cartographical product, it is really useable. The concept of communication is well suited to conceive that. In case of the visualization of limits of bodies of water in the Southern Ocean, which is not complex enough to illustrate all results of the theoretical considerations, it is suggested to visualize the limits with red lines. This suggestion deviates from the commonly used mode of visualization. So, this thesis shows how theory is able to ameliorate praxis. Chapter 5 leads back to the task of fixing limits of the bodies of water in the area of concern. A convention by the International Hydrographic Organization (IHO) states that those limits should be drawn by using meridians, parallels, rhumb lines and bathymetric data. Based on the available bathymetric data both a representation and a process model are calculated, which should support the drawing of the limits. The quality of both models, which depends on the quality of the bathymetric data at hand, leads to the decision that the representation model is better suited to support the drawing of limits.

Estimating Perceived Video Quality from Objective Parameters in Video over IP Services

In Video over IP services, perceived video quality heavily depends on parameters such as video coding and network Quality of Service. This paper proposes a model for the estimation of perceived video quality in video streaming and broadcasting services that combines the aforementioned parameters with other that depend mainly on the information contents of the video sequences. These fitting parameters are derived from the Spatial and Temporal Information contents of the sequences. This model does not require reference to the original video sequence so it can be used for online, real-time monitoring of perceived video quality in Video over IP services. Furthermore, this paper proposes a measurement workbench designed to acquire both training data for model fitting and test data for model validation. Preliminary results show good correlation between measured and predicted values.

Power Measurement Methodology for FPGA Devices

The efficiency of power optimization tools depends on information on design power provided by the power estimation models. Power models targeting different power groups can enable fast identification of the most power consuming parts of design and their properties. The accuracy of these estimation models is highly dependent on the accuracy of the method used for their characterization. The highest precision is achieved by using physical onboard measurements. In this paper, we present a measurement methodology that is primarily aimed at calibrating and validating high-level dynamic power estimation models. The measurements have been carefully designed to enable the separation of the interconnect power from the logic power and the power of the clock circuitry, so that each of these power groups can be used for the corresponding model validation. The standard measurement uncertainty is lower than 2% of the measured value even with a very small number of repeated measurements. Additionally, the accuracy of a commercial low-level power estimation tool has been also assessed for comparison purposes. The results indicate that the tool is not suitable for power estimation of data path-oriented designs.

Infrastructure and Workflow for the Formal Evaluation of Semantic Search Technologies

This paper describes an infrastructure for the automated evaluation of semantic technologies and, in particular, semantic search technologies. For this purpose, we present an evaluation framework which follows a service-oriented approach for evaluating semantic technologies and uses the Business Process Execution Language (BPEL) to define evaluation workflows that can be executed by process engines. This framework supports a variety of evaluations, from different semantic areas, including search, and is extendible to new evaluations. We show how BPEL addresses this diversity as well as how it is used to solve specific challenges such as heterogeneity, error handling and reuse

Auto component supply chain: a path to global India

Supply chain management works to bring the supplier, the distributor, and the customer into one cohesive process. The Supply Chain Council defined supply chain as ‘Supply Chain: The flow and transformation of raw materials into products from suppliers through production and distribution facilities to the ultimate consumer., and then Sunil Chopra and Meindl, (2001) have define Supply chain management as ‘Supply Chain Management involves the flows between and among stages in a supply chain to maximize total profitability.’ After 1950, supply chain management got a boost with the production and manufacturing sector getting highest attention. The inventory became the responsibility of the marketing, accounting and production areas. Order processing was part of accounting and sales. Supply chain management became one of the most powerful engines of business transformation. It is the one area where operational efficiency can be gained. It reduces organizations costs and enhances customer service. With the liberalization of world trade, globalization, and emergence of the new markets, many organizations have customers and competitions throughout the world, either directly or indirectly. Business communities are aware that global competitiveness is the key to the success of a business. Competitiveness is ability to produce, distribute and provide products and services for the open market in competition with others. The supply chain, a critical link between supplier, producer and customer is emerged now as an essential business process and a strategic lever, potential value contributor a differentiator for the success of any business. Supply chain management is the management of all internal and external processes or functions to satisfy a customer’s order (from raw materials through conversion and manufacture through logistics delivery.). Goods-either in raw form or processed, whole sale or retailed distribution, business or technology services, in everyday life- in the business or household- directly or indirectly supply chain is ubiquitously associated in expanding socio-economic development. Supply chain growth competitive performance and supporting strong growth impulse at micro as well as micro economic levels. Keeping the India vision at the core of the objective, the role of supply chain is to take up social economic challenges, improve competitive advantages, develop strategies, built capabilities, enhance value propositions, adapt right technology, collaborate with stakeholders and deliver environmentally sustainable outcomes with minimum resources.

Estudio energético comparativo de diferentes configuraciones de ciclo combinado

El objetivo del presente proyecto consiste en la modelización y optimización de una planta de gasificación integrada en ciclo combinado de 400 MW de potencia neta, mediante el uso del programa Cycle-Tempo, desarrollado por la Universidad de Delft. Para la modelización de la planta, se ha dividido en sus dos unidades principales: la isla de gasificación y el ciclo combinado. Para la validación del modelo de la isla de gasificación, se ha utilizado una composición de referencia de un combustible gasificable y se ha obtenido la composición del gas de síntesis esperada. Se han modelado y optimizado varias configuraciones de ciclo combinado, variando los parámetros característicos de la caldera de recuperación de calor. Se ha realizado la integración de las dos unidades para maximizar la potencia entregada por la planta. Finalmente, se ha estimado el balance anual de energía del ciclo combinado alimentado con gas natural y con el gas de síntesis, con el fin de comparar las rentabilidades económicas obtenidas. Mediante el estudio realizado, se deduce que la forma más eficiente de producir energía, a partir del uso del carbón, es la tecnología de gasificación integrada en ciclo combinado, pese a que su rendimiento sea inferior al ciclo combinado alimentado con gas natural. ABSTRACT The aim of this project is the modeling and optimization of an integrated gasification combined cycle plant of 400 MW net power, using the Cycle-Tempo program, developed by the University of Delft. For the modeling of the plant, it has been divided into its two main units: the island of gasification and the combined cycle. For the model validation of the gasification island, a reference composition of a gasifiable fuel has been used and the expected synthesis gas composition was obtained. Several configurations of combined cycle have been modeled and optimized by varying the characteristic parameters of the heat recovery steam generator. It has made the integration of the two units to reach maximum optimization of power, which has been delivered by the plant. Finally, it has been estimated the annual energy balance for the combined cycle plant fueled with natural gas and with syngas, in order to compare the profitability obtained with each one. Through the study, it is deduced that the most efficient way to produce energy from the use of coal, is the integrated gasification combined cycle technology, although their performance is lower than that obtained from the combined cycle fueled with natural gas.

Modeling impact assessment of transport policies through a multiregional input-output integrated approach

El objetivo de esta investigación es desarrollar una metodología para estimar los potenciales impactos económicos y de transporte generados por la aplicación de políticas en el sector transporte. Los departamentos de transporte y otras instituciones gubernamentales relacionadas se encuentran interesadas en estos análisis debido a que son presentados comúnmente de forma errónea por la insuficiencia de datos o por la falta de metodologías adecuadas. La presente investigación tiene por objeto llenar este vacío haciendo un análisis exhaustivo de las técnicas disponibles que coincidan con ese propósito. Se ha realizado un análisis que ha identificado las diferencias cuando son aplicados para la valoración de los beneficios para el usuario o para otros efectos como aspectos sociales. Como resultado de ello, esta investigación ofrece un enfoque integrado que incluye un modelo Input-Output de múltiples regiones basado en la utilidad aleatoria (RUBMRIO), y un modelo de red de transporte por carretera. Este modelo permite la reproducción con mayor detalle y realismo del transporte de mercancías que por medio de su estructura sectorial identifica los vínculos de las compras y ventas inter-industriales dentro de un país utilizando los servicios del transporte de mercancías. Por esta razón, el modelo integrado es aplicable a diversas políticas de transporte. En efecto, el enfoque se ha aplicado para estudiar los efectos macroeconómicos regionales de la implementación de dos políticas diferentes en el sistema de transporte de mercancías de España, tales como la tarificación basada en la distancia recorrida por vehículo-kilómetro (€/km) aplicada a los vehículos del transporte de mercancías, y para la introducción de vehículos más largos y pesados de mercancías en la red de carreteras de España. El enfoque metodológico se ha evaluado caso por caso teniendo en cuenta una selección de la red de carreteras que unen las capitales de las regiones españolas. También se ha tenido en cuenta una dimensión económica a través de una tabla Input-Output de múltiples regiones (MRIO) y la base de datos de conteo de tráfico existente para realizar la validación del modelo. El enfoque integrado reproduce las condiciones de comercio observadas entre las regiones usando el sistema de transporte de mercancías por carretera, y que permite por comparación con los escenarios de políticas, determinar las contribuciones a los cambios distributivos y generativos. Así pues, el análisis estima los impactos económicos en cualquier región considerando los cambios en el Producto Interno Bruto (PIB) y el empleo. El enfoque identifica los cambios en el sistema de transporte a través de todos los caminos de la red de transporte a través de las medidas de efectividad (MOEs). Los resultados presentados en esta investigación proporcionan evidencia sustancial de que en la evaluación de las políticas de transporte, es necesario establecer un vínculo entre la estructura económica de las regiones y de los servicios de transporte. Los análisis muestran que para la mayoría de las regiones del país, los cambios son evidentes para el PIB y el empleo, ya que el comercio se fomenta o se inhibe. El enfoque muestra cómo el tráfico se desvía en ambas políticas, y también determina detalles de las emisiones de contaminantes en los dos escenarios. Además, las políticas de fijación de precios o de regulación de los sistemas de transporte de mercancías por carretera dirigidas a los productores y consumidores en las regiones promoverán transformaciones regionales afectando todo el país, y esto conduce a conclusiones diferentes. Así mismo, este enfoque integrado podría ser útil para evaluar otras políticas y otros países en todo el mundo. The purpose of this research is to develop a methodological approach aimed at assessing the potential economic and transportation impacts of transport policies. Transportation departments and other related government parties are interested in such analysis because it is commonly misrepresented for the insufficiency of data and suitable methodologies available. This research is directed at filling this gap by making a comprehensive analysis of the available techniques that match with that purpose. The differences when they are applied for the valuation of user benefits or for other impacts as social matters have been identified. As a result, this research presents an integrated approach which includes both a random utility-based multiregional Input-Output model (RUBMRIO), and a road transport network model. This model accounts for freight transport with more detail and realism because its commodity-based structure traces the linkages of inter-industry purchases and sales that use freight services within a given country. For this reason, the integrated model is applicable to various transport policies. In fact, the approach is applied to study the regional macroeconomic effects of implementing two different policies in the freight transport system of Spain, such as a distance-based charge in vehicle-kilometer (€/km) for Heavy Goods Vehicles (HGVs), and the introduction of Longer and Heavier Vehicles (LHVs) in the road network of Spain. The methodological approach has been evaluated on a case by case basis considering a selected road network of highways linking the capitals of the Spanish regions. It has also considered an economic dimension through a Multiregional Input Output Table (MRIO) and the existing traffic count database used in the model validation. The integrated approach replicates observed conditions of trade among regions using road freight transport systems that determine contributions to distributional and generative changes by comparison with policy scenarios. Therefore, the model estimates economic impacts in any given area by considering changes in Gross Domestic Product (GDP), employment (jobs), and in the transportation system across all paths of the transport network considering Measures of effectiveness (MOEs). The results presented in this research provide substantive evidence that in the assessment of transport policies it is necessary to establish a link between the economic structure of regions and the transportation services. The analysis shows that for most regions in the country, GDP and employment changes are noticeable when trade is encouraged or discouraged. This approach shows how traffic is diverted in both policies, and also provides details of the pollutant emissions in both scenarios. Furthermore, policies, such as pricing or regulation of road freight transportation systems, directed to producers and consumers in regions will promote different regional transformations across the country, and this lead to different conclusions. In addition, this integrated approach could be useful to assess other policies and countries worldwide.

Algoritmos de agrupación para flujos de datos en entornos centralizados y distribuidos

Los avances en el hardware permiten disponer de grandes volúmenes de datos, surgiendo aplicaciones que deben suministrar información en tiempo cuasi-real, la monitorización de pacientes, ej., el seguimiento sanitario de las conducciones de agua, etc. Las necesidades de estas aplicaciones hacen emerger el modelo de flujo de datos (data streaming) frente al modelo almacenar-para-despuésprocesar (store-then-process). Mientras que en el modelo store-then-process, los datos son almacenados para ser posteriormente consultados; en los sistemas de streaming, los datos son procesados a su llegada al sistema, produciendo respuestas continuas sin llegar a almacenarse. Esta nueva visión impone desafíos para el procesamiento de datos al vuelo: 1) las respuestas deben producirse de manera continua cada vez que nuevos datos llegan al sistema; 2) los datos son accedidos solo una vez y, generalmente, no son almacenados en su totalidad; y 3) el tiempo de procesamiento por dato para producir una respuesta debe ser bajo. Aunque existen dos modelos para el cómputo de respuestas continuas, el modelo evolutivo y el de ventana deslizante; éste segundo se ajusta mejor en ciertas aplicaciones al considerar únicamente los datos recibidos más recientemente, en lugar de todo el histórico de datos. En los últimos años, la minería de datos en streaming se ha centrado en el modelo evolutivo. Mientras que, en el modelo de ventana deslizante, el trabajo presentado es más reducido ya que estos algoritmos no sólo deben de ser incrementales si no que deben borrar la información que caduca por el deslizamiento de la ventana manteniendo los anteriores tres desafíos. Una de las tareas fundamentales en minería de datos es la búsqueda de agrupaciones donde, dado un conjunto de datos, el objetivo es encontrar grupos representativos, de manera que se tenga una descripción sintética del conjunto. Estas agrupaciones son fundamentales en aplicaciones como la detección de intrusos en la red o la segmentación de clientes en el marketing y la publicidad. Debido a las cantidades masivas de datos que deben procesarse en este tipo de aplicaciones (millones de eventos por segundo), las soluciones centralizadas puede ser incapaz de hacer frente a las restricciones de tiempo de procesamiento, por lo que deben recurrir a descartar datos durante los picos de carga. Para evitar esta perdida de datos, se impone el procesamiento distribuido de streams, en concreto, los algoritmos de agrupamiento deben ser adaptados para este tipo de entornos, en los que los datos están distribuidos. En streaming, la investigación no solo se centra en el diseño para tareas generales, como la agrupación, sino también en la búsqueda de nuevos enfoques que se adapten mejor a escenarios particulares. Como ejemplo, un mecanismo de agrupación ad-hoc resulta ser más adecuado para la defensa contra la denegación de servicio distribuida (Distributed Denial of Services, DDoS) que el problema tradicional de k-medias. En esta tesis se pretende contribuir en el problema agrupamiento en streaming tanto en entornos centralizados y distribuidos. Hemos diseñado un algoritmo centralizado de clustering mostrando las capacidades para descubrir agrupaciones de alta calidad en bajo tiempo frente a otras soluciones del estado del arte, en una amplia evaluación. Además, se ha trabajado sobre una estructura que reduce notablemente el espacio de memoria necesario, controlando, en todo momento, el error de los cómputos. Nuestro trabajo también proporciona dos protocolos de distribución del cómputo de agrupaciones. Se han analizado dos características fundamentales: el impacto sobre la calidad del clustering al realizar el cómputo distribuido y las condiciones necesarias para la reducción del tiempo de procesamiento frente a la solución centralizada. Finalmente, hemos desarrollado un entorno para la detección de ataques DDoS basado en agrupaciones. En este último caso, se ha caracterizado el tipo de ataques detectados y se ha desarrollado una evaluación sobre la eficiencia y eficacia de la mitigación del impacto del ataque. ABSTRACT Advances in hardware allow to collect huge volumes of data emerging applications that must provide information in near-real time, e.g., patient monitoring, health monitoring of water pipes, etc. The data streaming model emerges to comply with these applications overcoming the traditional store-then-process model. With the store-then-process model, data is stored before being consulted; while, in streaming, data are processed on the fly producing continuous responses. The challenges of streaming for processing data on the fly are the following: 1) responses must be produced continuously whenever new data arrives in the system; 2) data is accessed only once and is generally not maintained in its entirety, and 3) data processing time to produce a response should be low. Two models exist to compute continuous responses: the evolving model and the sliding window model; the latter fits best with applications must be computed over the most recently data rather than all the previous data. In recent years, research in the context of data stream mining has focused mainly on the evolving model. In the sliding window model, the work presented is smaller since these algorithms must be incremental and they must delete the information which expires when the window slides. Clustering is one of the fundamental techniques of data mining and is used to analyze data sets in order to find representative groups that provide a concise description of the data being processed. Clustering is critical in applications such as network intrusion detection or customer segmentation in marketing and advertising. Due to the huge amount of data that must be processed by such applications (up to millions of events per second), centralized solutions are usually unable to cope with timing restrictions and recur to shedding techniques where data is discarded during load peaks. To avoid discarding of data, processing of streams (such as clustering) must be distributed and adapted to environments where information is distributed. In streaming, research does not only focus on designing for general tasks, such as clustering, but also in finding new approaches that fit bests with particular scenarios. As an example, an ad-hoc grouping mechanism turns out to be more adequate than k-means for defense against Distributed Denial of Service (DDoS). This thesis contributes to the data stream mining clustering technique both for centralized and distributed environments. We present a centralized clustering algorithm showing capabilities to discover clusters of high quality in low time and we provide a comparison with existing state of the art solutions. We have worked on a data structure that significantly reduces memory requirements while controlling the error of the clusters statistics. We also provide two distributed clustering protocols. We focus on the analysis of two key features: the impact on the clustering quality when computation is distributed and the requirements for reducing the processing time compared to the centralized solution. Finally, with respect to ad-hoc grouping techniques, we have developed a DDoS detection framework based on clustering.We have characterized the attacks detected and we have evaluated the efficiency and effectiveness of mitigating the attack impact.

Bases metodológicas para un sistema de apoyo a la selección de especies en la restauración de la vegetación

RESUMEN El apoyo a la selección de especies a la restauración de la vegetación en España en los últimos 40 años se ha basado fundamentalmente en modelos de distribución de especies, también llamados modelos de nicho ecológico, que estiman la probabilidad de presencia de las especies en función de las condiciones del medio físico (clima, suelo, etc.). Con esta tesis se ha intentado contribuir a la mejora de la capacidad predictiva de los modelos introduciendo algunas propuestas metodológicas adaptadas a los datos disponibles actualmente en España y enfocadas al uso de los modelos en la selección de especies. No siempre se dispone de datos a una resolución espacial adecuada para la escala de los proyectos de restauración de la vegetación. Sin embrago es habitual contar con datos de baja resolución espacial para casi todas las especies vegetales presentes en España. Se propone un método de recalibración que actualiza un modelo de regresión logística de baja resolución espacial con una nueva muestra de alta resolución espacial. El método permite obtener predicciones de calidad aceptable con muestras relativamente pequeñas (25 presencias de la especie) frente a las muestras mucho mayores (más de 100 presencias) que requería una estrategia de modelización convencional que no usara el modelo previo. La selección del método estadístico puede influir decisivamente en la capacidad predictiva de los modelos y por esa razón la comparación de métodos ha recibido mucha atención en la última década. Los estudios previos consideraban a la regresión logística como un método inferior a técnicas más modernas como las de máxima entropía. Los resultados de la tesis demuestran que esa diferencia observada se debe a que los modelos de máxima entropía incluyen técnicas de regularización y la versión de la regresión logística usada en las comparaciones no. Una vez incorporada la regularización a la regresión logística usando penalización, las diferencias en cuanto a capacidad predictiva desaparecen. La regresión logística penalizada es, por tanto, una alternativa más para el ajuste de modelos de distribución de especies y está a la altura de los métodos modernos con mejor capacidad predictiva como los de máxima entropía. A menudo, los modelos de distribución de especies no incluyen variables relativas al suelo debido a que no es habitual que se disponga de mediciones directas de sus propiedades físicas o químicas. La incorporación de datos de baja resolución espacial proveniente de mapas de suelo nacionales o continentales podría ser una alternativa. Los resultados de esta tesis sugieren que los modelos de distribución de especies de alta resolución espacial mejoran de forma ligera pero estadísticamente significativa su capacidad predictiva cuando se incorporan variables relativas al suelo procedente de mapas de baja resolución espacial. La validación es una de las etapas fundamentales del desarrollo de cualquier modelo empírico como los modelos de distribución de especies. Lo habitual es validar los modelos evaluando su capacidad predictiva especie a especie, es decir, comparando en un conjunto de localidades la presencia o ausencia observada de la especie con las predicciones del modelo. Este tipo de evaluación no responde a una cuestión clave en la restauración de la vegetación ¿cuales son las n especies más idóneas para el lugar a restaurar? Se ha propuesto un método de evaluación de modelos adaptado a esta cuestión que consiste en estimar la capacidad de un conjunto de modelos para discriminar entre las especies presentes y ausentes de un lugar concreto. El método se ha aplicado con éxito a la validación de 188 modelos de distribución de especies leñosas orientados a la selección de especies para la restauración de la vegetación en España. Las mejoras metodológicas propuestas permiten mejorar la capacidad predictiva de los modelos de distribución de especies aplicados a la selección de especies en la restauración de la vegetación y también permiten ampliar el número de especies para las que se puede contar con un modelo que apoye la toma de decisiones. SUMMARY During the last 40 years, decision support tools for plant species selection in ecological restoration in Spain have been based on species distribution models (also called ecological niche models), that estimate the probability of occurrence of the species as a function of environmental predictors (e.g., climate, soil). In this Thesis some methodological improvements are proposed to contribute to a better predictive performance of such models, given the current data available in Spain and focusing in the application of the models to selection of species for ecological restoration. Fine grained species distribution data are required to train models to be used at the scale of the ecological restoration projects, but this kind of data are not always available for every species. On the other hand, coarse grained data are available for almost every species in Spain. A recalibration method is proposed that updates a coarse grained logistic regression model using a new fine grained updating sample. The method allows obtaining acceptable predictive performance with reasonably small updating sample (25 occurrences of the species), in contrast with the much larger samples (more than 100 occurrences) required for a conventional modeling approach that discards the coarse grained data. The choice of the statistical method may have a dramatic effect on model performance, therefore comparisons of methods have received much interest in the last decade. Previous studies have shown a poorer performance of the logistic regression compared to novel methods like maximum entropy models. The results of this Thesis show that the observed difference is caused by the fact that maximum entropy models include regularization techniques and the versions of logistic regression compared do not. Once regularization has been added to the logistic regression using a penalization procedure, the differences in model performance disappear. Therefore, penalized logistic regression may be considered one of the best performing methods to model species distributions. Usually, species distribution models do not consider soil related predictors because direct measurements of the chemical or physical properties are often lacking. The inclusion of coarse grained soil data from national or continental soil maps could be a reasonable alternative. The results of this Thesis suggest that the performance of the models slightly increase after including soil predictors form coarse grained soil maps. Model validation is a key stage of the development of empirical models, such as species distribution models. The usual way of validating is based on the evaluation of model performance for each species separately, i.e., comparing observed species presences or absence to predicted probabilities in a set of sites. This kind of evaluation is not informative for a common question in ecological restoration projects: which n species are the most suitable for the environment of the site to be restored? A method has been proposed to address this question that estimates the ability of a set of models to discriminate among present and absent species in a evaluation site. The method has been successfully applied to the validation of 188 species distribution models used to support decisions on species selection for ecological restoration in Spain. The proposed methodological approaches improve the predictive performance of the predictive models applied to species selection in ecological restoration and increase the number of species for which a model that supports decisions can be fitted.

Análisis de los factores de adopción de comercio electrónico en segmentos de consumidores finales. Aplicación al caso español

El comercio electrónico ha experimentado un fuerte crecimiento en los últimos años, favorecido especialmente por el aumento de las tasas de penetración de Internet en todo el mundo. Sin embargo, no todos los países están evolucionando de la misma manera, con un espectro que va desde las naciones pioneras en desarrollo de tecnologías de la información y comunicaciones, que cuentan con una elevado porcentaje de internautas y de compradores online, hasta las rezagadas de rápida adopción en las que, pese a contar con una menor penetración de acceso, presentan una alta tasa de internautas compradores. Entre ambos extremos se encuentran países como España que, aunque alcanzó hace años una tasa considerable de penetración de usuarios de Internet, no ha conseguido una buena tasa de transformación de internautas en compradores. Pese a que el comercio electrónico ha experimentado importantes aumentos en los últimos años, sus tasas de crecimiento siguen estando por debajo de países con características socio-económicas similares. Para intentar conocer las razones que afectan a la adopción del comercio por parte de los compradores, la investigación científica del fenómeno ha empleado diferentes enfoques teóricos. De entre todos ellos ha destacado el uso de los modelos de adopción, proveniente de la literatura de adopción de sistemas de información en entornos organizativos. Estos modelos se basan en las percepciones de los compradores para determinar qué factores pueden predecir mejor la intención de compra y, en consecuencia, la conducta real de compra de los usuarios. Pese a que en los últimos años han proliferado los trabajos de investigación que aplican los modelos de adopción al comercio electrónico, casi todos tratan de validar sus hipótesis mediante el análisis de muestras de consumidores tratadas como un único conjunto, y del que se obtienen conclusiones generales. Sin embargo, desde el origen del marketing, y en especial a partir de la segunda mitad del siglo XIX, se considera que existen diferencias en el comportamiento de los consumidores, que pueden ser debidas a características demográficas, sociológicas o psicológicas. Estas diferencias se traducen en necesidades distintas, que sólo podrán ser satisfechas con una oferta adaptada por parte de los vendedores. Además, por contar el comercio electrónico con unas características particulares que lo diferencian del comercio tradicional –especialmente por la falta de contacto físico entre el comprador y el producto– a las diferencias en la adopción para cada consumidor se le añaden las diferencias derivadas del tipo de producto adquirido, que si bien habían sido consideradas en el canal físico, en el comercio electrónico cobran especial relevancia. A la vista de todo ello, el presente trabajo pretende abordar el estudio de los factores determinantes de la intención de compra y la conducta real de compra en comercio electrónico por parte del consumidor final español, teniendo en cuenta el tipo de segmento al que pertenezca dicho comprador y el tipo de producto considerado. Para ello, el trabajo contiene ocho apartados entre los que se encuentran cuatro bloques teóricos y tres bloques empíricos, además de las conclusiones. Estos bloques dan lugar a los siguientes ocho capítulos por orden de aparición en el trabajo: introducción, situación del comercio electrónico, modelos de adopción de tecnología, segmentación en comercio electrónico, diseño previo del trabajo empírico, diseño de la investigación, análisis de los resultados y conclusiones. El capítulo introductorio justifica la relevancia de la investigación, además de fijar los objetivos, la metodología y las fases seguidas para el desarrollo del trabajo. La justificación se complementa con el segundo capítulo, que cuenta con dos elementos principales: en primer lugar se define el concepto de comercio electrónico y se hace una breve retrospectiva desde sus orígenes hasta la situación actual en un contexto global; en segundo lugar, el análisis estudia la evolución del comercio electrónico en España, mostrando su desarrollo y situación presente a partir de sus principales indicadores. Este apartado no sólo permite conocer el contexto de la investigación, sino que además permite contrastar la relevancia de la muestra utilizada en el presente estudio con el perfil español respecto al comercio electrónico. Los capítulos tercero –modelos de adopción de tecnologías– y cuarto –segmentación en comercio electrónico– sientan las bases teóricas necesarias para abordar el estudio. En el capítulo tres se hace una revisión general de la literatura de modelos de adopción de tecnología y, en particular, de los modelos de adopción empleados en el ámbito del comercio electrónico. El resultado de dicha revisión deriva en la construcción de un modelo adaptado basado en los modelos UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, Teoría unificada de la aceptación y el uso de la tecnología) y UTAUT2, combinado con dos factores específicos de adopción del comercio electrónico: el riesgo percibido y la confianza percibida. Por su parte, en el capítulo cuatro se revisan las metodologías de segmentación de clientes y productos empleadas en la literatura. De dicha revisión se obtienen un amplio conjunto de variables de las que finalmente se escogen nueve variables de clasificación que se consideran adecuadas tanto por su adaptación al contexto del comercio electrónico como por su adecuación a las características de la muestra empleada para validar el modelo. Las nueve variables se agrupan en tres conjuntos: variables de tipo socio-demográfico –género, edad, nivel de estudios, nivel de ingresos, tamaño de la unidad familiar y estado civil–, de comportamiento de compra – experiencia de compra por Internet y frecuencia de compra por Internet– y de tipo psicográfico –motivaciones de compra por Internet. La segunda parte del capítulo cuatro se dedica a la revisión de los criterios empleados en la literatura para la clasificación de los productos en el contexto del comercio electrónico. De dicha revisión se obtienen quince grupos de variables que pueden tomar un total de treinta y cuatro valores, lo que deriva en un elevado número de combinaciones posibles. Sin embargo, pese a haber sido utilizados en el contexto del comercio electrónico, no en todos los casos se ha comprobado la influencia de dichas variables respecto a la intención de compra o la conducta real de compra por Internet; por este motivo, y con el objetivo de definir una clasificación robusta y abordable de tipos de productos, en el capitulo cinco se lleva a cabo una validación de las variables de clasificación de productos mediante un experimento previo con 207 muestras. Seleccionando sólo aquellas variables objetivas que no dependan de la interpretación personal del consumidores y que determinen grupos significativamente distintos respecto a la intención y conducta de compra de los consumidores, se obtiene un modelo de dos variables que combinadas dan lugar a cuatro tipos de productos: bien digital, bien no digital, servicio digital y servicio no digital. Definidos el modelo de adopción y los criterios de segmentación de consumidores y productos, en el sexto capítulo se desarrolla el modelo completo de investigación formado por un conjunto de hipótesis obtenidas de la revisión de la literatura de los capítulos anteriores, en las que se definen las hipótesis de investigación con respecto a las influencias esperadas de las variables de segmentación sobre las relaciones del modelo de adopción. Este modelo confiere a la investigación un carácter social y de tipo fundamentalmente exploratorio, en el que en muchos casos ni siquiera se han encontrado evidencias empíricas previas que permitan el enunciado de hipótesis sobre la influencia de determinadas variables de segmentación. El capítulo seis contiene además la descripción del instrumento de medida empleado en la investigación, conformado por un total de 125 preguntas y sus correspondientes escalas de medida, así como la descripción de la muestra representativa empleada en la validación del modelo, compuesta por un grupo de 817 personas españolas o residentes en España. El capítulo siete constituye el núcleo del análisis empírico del trabajo de investigación, que se compone de dos elementos fundamentales. Primeramente se describen las técnicas estadísticas aplicadas para el estudio de los datos que, dada la complejidad del análisis, se dividen en tres grupos fundamentales: Método de mínimos cuadrados parciales (PLS, Partial Least Squares): herramienta estadística de análisis multivariante con capacidad de análisis predictivo que se emplea en la determinación de las relaciones estructurales de los modelos propuestos. Análisis multigrupo: conjunto de técnicas que permiten comparar los resultados obtenidos con el método PLS entre dos o más grupos derivados del uso de una o más variables de segmentación. En este caso se emplean cinco métodos de comparación, lo que permite asimismo comparar los rendimientos de cada uno de los métodos. Determinación de segmentos no identificados a priori: en el caso de algunas de las variables de segmentación no existe un criterio de clasificación definido a priori, sino que se obtiene a partir de la aplicación de técnicas estadísticas de clasificación. En este caso se emplean dos técnicas fundamentales: análisis de componentes principales –dado el elevado número de variables empleadas para la clasificación– y análisis clúster –del que se combina una técnica jerárquica que calcula el número óptimo de segmentos, con una técnica por etapas que es más eficiente en la clasificación, pero exige conocer el número de clústeres a priori. La aplicación de dichas técnicas estadísticas sobre los modelos resultantes de considerar los distintos criterios de segmentación, tanto de clientes como de productos, da lugar al análisis de un total de 128 modelos de adopción de comercio electrónico y 65 comparaciones multigrupo, cuyos resultados y principales consideraciones son elaboradas a lo largo del capítulo. Para concluir, el capítulo ocho recoge las conclusiones del trabajo divididas en cuatro partes diferenciadas. En primer lugar se examina el grado de alcance de los objetivos planteados al inicio de la investigación; después se desarrollan las principales contribuciones que este trabajo aporta tanto desde el punto de vista metodológico, como desde los punto de vista teórico y práctico; en tercer lugar, se profundiza en las conclusiones derivadas del estudio empírico, que se clasifican según los criterios de segmentación empleados, y que combinan resultados confirmatorios y exploratorios; por último, el trabajo recopila las principales limitaciones de la investigación, tanto de carácter teórico como empírico, así como aquellos aspectos que no habiendo podido plantearse dentro del contexto de este estudio, o como consecuencia de los resultados alcanzados, se presentan como líneas futuras de investigación. ABSTRACT Favoured by an increase of Internet penetration rates across the globe, electronic commerce has experienced a rapid growth over the last few years. Nevertheless, adoption of electronic commerce has differed from one country to another. On one hand, it has been observed that countries leading e-commerce adoption have a large percentage of Internet users as well as of online purchasers; on the other hand, other markets, despite having a low percentage of Internet users, show a high percentage of online buyers. Halfway between those two ends of the spectrum, we find countries such as Spain which, despite having moderately high Internet penetration rates and similar socio-economic characteristics as some of the leading countries, have failed to turn Internet users into active online buyers. Several theoretical approaches have been taken in an attempt to define the factors that influence the use of electronic commerce systems by customers. One of the betterknown frameworks to characterize adoption factors is the acceptance modelling theory, which is derived from the information systems adoption in organizational environments. These models are based on individual perceptions on which factors determine purchase intention, as a mean to explain users’ actual purchasing behaviour. Even though research on electronic commerce adoption models has increased in terms of volume and scope over the last years, the majority of studies validate their hypothesis by using a single sample of consumers from which they obtain general conclusions. Nevertheless, since the birth of marketing, and more specifically from the second half of the 19th century, differences in consumer behaviour owing to demographic, sociologic and psychological characteristics have also been taken into account. And such differences are generally translated into different needs that can only be satisfied when sellers adapt their offer to their target market. Electronic commerce has a number of features that makes it different when compared to traditional commerce; the best example of this is the lack of physical contact between customers and products, and between customers and vendors. Other than that, some differences that depend on the type of product may also play an important role in electronic commerce. From all the above, the present research aims to address the study of the main factors influencing purchase intention and actual purchase behaviour in electronic commerce by Spanish end-consumers, taking into consideration both the customer group to which they belong and the type of product being purchased. In order to achieve this goal, this Thesis is structured in eight chapters: four theoretical sections, three empirical blocks and a final section summarizing the conclusions derived from the research. The chapters are arranged in sequence as follows: introduction, current state of electronic commerce, technology adoption models, electronic commerce segmentation, preliminary design of the empirical work, research design, data analysis and results, and conclusions. The introductory chapter offers a detailed justification of the relevance of this study in the context of e-commerce adoption research; it also sets out the objectives, methodology and research stages. The second chapter further expands and complements the introductory chapter, focusing on two elements: the concept of electronic commerce and its evolution from a general point of view, and the evolution of electronic commerce in Spain and main indicators of adoption. This section is intended to allow the reader to understand the research context, and also to serve as a basis to justify the relevance and representativeness of the sample used in this study. Chapters three (technology acceptance models) and four (segmentation in electronic commerce) set the theoretical foundations for the study. Chapter 3 presents a thorough literature review of technology adoption modelling, focusing on previous studies on electronic commerce acceptance. As a result of the literature review, the research framework is built upon a model based on UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) and its evolution, UTAUT2, including two specific electronic commerce adoption factors: perceived risk and perceived trust. Chapter 4 deals with client and product segmentation methodologies used by experts. From the literature review, a wide range of classification variables is studied, and a shortlist of nine classification variables has been selected for inclusion in the research. The criteria for variable selection were their adequacy to electronic commerce characteristics, as well as adequacy to the sample characteristics. The nine variables have been classified in three groups: socio-demographic (gender, age, education level, income, family size and relationship status), behavioural (experience in electronic commerce and frequency of purchase) and psychographic (online purchase motivations) variables. The second half of chapter 4 is devoted to a review of the product classification criteria in electronic commerce. The review has led to the identification of a final set of fifteen groups of variables, whose combination offered a total of thirty-four possible outputs. However, due to the lack of empirical evidence in the context of electronic commerce, further investigation on the validity of this set of product classifications was deemed necessary. For this reason, chapter 5 proposes an empirical study to test the different product classification variables with 207 samples. A selection of product classifications including only those variables that are objective, able to identify distinct groups and not dependent on consumers’ point of view, led to a final classification of products which consisted on two groups of variables for the final empirical study. The combination of these two groups gave rise to four types of products: digital and non-digital goods, and digital and non-digital services. Chapter six characterizes the research –social, exploratory research– and presents the final research model and research hypotheses. The exploratory nature of the research becomes patent in instances where no prior empirical evidence on the influence of certain segmentation variables was found. Chapter six also includes the description of the measurement instrument used in the research, consisting of a total of 125 questions –and the measurement scales associated to each of them– as well as the description of the sample used for model validation (consisting of 817 Spanish residents). Chapter 7 is the core of the empirical analysis performed to validate the research model, and it is divided into two separate parts: description of the statistical techniques used for data analysis, and actual data analysis and results. The first part is structured in three different blocks: Partial Least Squares Method (PLS): the multi-variable analysis is a statistical method used to determine structural relationships of models and their predictive validity; Multi-group analysis: a set of techniques that allow comparing the outcomes of PLS analysis between two or more groups, by using one or more segmentation variables. More specifically, five comparison methods were used, which additionally gives the opportunity to assess the efficiency of each method. Determination of a priori undefined segments: in some cases, classification criteria did not necessarily exist for some segmentation variables, such as customer motivations. In these cases, the application of statistical classification techniques is required. For this study, two main classification techniques were used sequentially: principal component factor analysis –in order to reduce the number of variables– and cluster analysis. The application of the statistical methods to the models derived from the inclusion of the various segmentation criteria –for both clients and products–, led to the analysis of 128 different electronic commerce adoption models and 65 multi group comparisons. Finally, chapter 8 summarizes the conclusions from the research, divided into four parts: first, an assessment of the degree of achievement of the different research objectives is offered; then, methodological, theoretical and practical implications of the research are drawn; this is followed by a discussion on the results from the empirical study –based on the segmentation criteria for the research–; fourth, and last, the main limitations of the research –both empirical and theoretical– as well as future avenues of research are detailed.

Diseño de una metodología CASE de desarrollo de software

En la actualidad existe una gran expectación ante la introducción de nuevas herramientas y métodos para el desarrollo de productos software, que permitirán en un futuro próximo un planteamiento de ingeniería del proceso de producción software. Las nuevas metodologías que empiezan a esbozarse suponen un enfoque integral del problema abarcando todas las fases del esquema productivo. Sin embargo el grado de automatización conseguido en el proceso de construcción de sistemas es muy bajo y éste está centrado en las últimas fases del ciclo de vida del software, consiguiéndose así una reducción poco significativa de sus costes y, lo que es aún más importante, sin garantizar la calidad de los productos software obtenidos. Esta tesis define una metodología de desarrollo software estructurada que se puede automatizar, es decir una metodología CASE. La metodología que se presenta se ajusta al modelo de ciclo de desarrollo CASE, que consta de las fases de análisis, diseño y pruebas; siendo su ámbito de aplicación los sistemas de información. Se establecen inicialmente los principios básicos sobre los que la metodología CASE se asienta. Posteriormente, y puesto que la metodología se inicia con la fijación de los objetivos de la empresa que demanda un sistema informático, se emplean técnicas que sirvan de recogida y validación de la información, que proporcionan a la vez un lenguaje de comunicación fácil entre usuarios finales e informáticos. Además, estas mismas técnicas detallarán de una manera completa, consistente y sin ambigüedad todos los requisitos del sistema. Asimismo, se presentan un conjunto de técnicas y algoritmos para conseguir que desde la especificación de requisitos del sistema se logre una automatización tanto del diseño lógico del Modelo de Procesos como del Modelo de Datos, validados ambos conforme a la especificación de requisitos previa. Por último se definen unos procedimientos formales que indican el conjunto de actividades a realizar en el proceso de construcción y cómo llevarlas a cabo, consiguiendo de esta manera una integridad en las distintas etapas del proceso de desarrollo.---ABSTRACT---Nowdays there is a great expectation with regard to the introduction of new tools and methods for the software products development that, in the very near future will allow, an engineering approach in the software development process. New methodologies, just emerging, imply an integral approach to the problem, including all the productive scheme stages. However, the automatization degree obtained in the systems construction process is very low and focused on the last phases of the software lifecycle, which means that the costs reduction obtained is irrelevant and, which is more important, the quality of the software products is not guaranteed. This thesis defines an structured software development methodology that can be automated, that is a CASE methodology. Such a methodology is adapted to the CASE development cycle-model, which consists in analysis, design and testing phases, being the information systems its field of application. Firstly, we present the basic principies on which CASE methodology is based. Secondly, since the methodology starts from fixing the objectives of the company demanding the automatization system, we use some techniques that are useful for gathering and validating the information, being at the same time an easy communication language between end-users and developers. Indeed, these same techniques will detail completely, consistently and non ambiguously all the system requirements. Likewise, a set of techniques and algorithms are shown in order to obtain, from the system requirements specification, an automatization of the Process Model logical design, and of the Data Model logical design. Those two models are validated according to the previous requirement specification. Finally, we define several formal procedures that suggest which set of activities to be accomplished in the construction process, and how to carry them out, getting in this way integrity and completness for the different stages of the development process.