Sistema de información y predicción macroeconómico para la planificación

Incluye Bibliografía

Predicción de la altura de salto vertical. Importancia del impulso mecánico y de la masa muscular de las extremidades inferiores

[ES] El objetivo de este estudio ha sido determinar si es posible predecir la altura de vuelo en el salto vertical a partir de variables cinemáticas, dinamométricas y antropométricas, mediante un modelo de regresión múltiple lineal. Participaron en el estudio 53 sujetos, 21 hombres jugadores de voleibol de categorías nacionales (División de Honor y Primera División) y 9 mujeres jugadoras de voleibol de División de Honor, así como 23 estudiantes de Educación Física, de los cuales 12 eran hombres y 11 mujeres. Inicialmente se determinó la altura de vuelo en saltos efectuados sin contramovimiento o "squat jumps" (SJ) y en saltos precedidos por un contramovimiento o "countermovement jumps" (CMJ). Además, se determinó la fuerza isométrica máxima (FIM) en posición de semisentadillla, con las rodillas flexionadas a 90º, 120º y 140º , simultáneamente se tomaron medidas de la actividad electromiográfica del vasto externo del cuádriceps. La masa muscular de las extremidades inferiores se midió mediante absociometría fotónica dual de rayos X (DEXA). El impulso positivo explicó por sí solo un 77% de la variabilidad en altura de vuelo. La variable anterior combinada con el porcentaje de masa corporal representado por la masa muscular de las extremidades inferiores permitió explicar un 82% de la variabilidad de la altura de vuelo en el CMJ. Al añadir a la ecuación anterior la masa muscular de las extremidades inferiores se pudo explicar un 98% de la variabilidad en altura de vuelo. En los saltos sin contramovimiento, también fue posible explicar un porcentaje similar de la variabilidad de la altura de vuelo utilizando las mismas variables.

Comité de Expertos para combinación de fuentes de predicción. Aplicación en series temporales eólicas.

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

Aportaciones a la estimación, predicción y contenido informativo de la estructura temporal de tipos de interés

Programa de doctorado: Economía: aplicaciones a las finanzas y seguros, a la economía sectorial, al medio ambiente y a las infraestructuras

Uso de métodos ensemble para la predicción de la radiación solar

[EN]Se propone un modelo de radiación solar adaptativo como una nueva herramienta para la generación de mapas de radiación solar. Este introduce mejoras a los modelos existentes como la adaptación de la malla a la orografía y al albedo. Esta estrategia adaptativa nos permite generar un código eficiente que reduce el coste computacional para una precisión dada. La radiación global es obtenida como suma de sus tres componentes, la directa, la difusa y la reflejada, sobre una región de estudio bajo condiciones de cielo limpio. En este sentido, las superficies inclinadas tendrán un tratamiento diferente de las horizontales y se tendrá en cuenta el efecto de las zonas en sombra…

Desarrollo de un método ensemble para la predicción del viento a escala local usando elementos finitos

[EN]Los autores han desarrollado un modelo de viento de masa consistente especialmente diseñado para su aplicación en la escala local y en zonas de orografía compleja. Se ha dotado a este modelo de carácter predictivo usando como entrada resultados de HARMONIE. El HARMONIE es un modelo meteorológico predictivo de escala regional usado en la AEMET. Por otra parte, en los últimos años los métodos ensemble se han consolidado en la predicción meteorológica a escala regional…

Diseño de un Modelo Metodologico para la Fase de Prospectiva en los Estudios de Ordenamiento Territorial y su Aplicación a Algunos Casos Centroamericanos

La prospectiva, es un conjunto de análisis con el fin de explorar o predecir el futuro; “se puede concebir como una realización múltiple” (Jouvenel, 1968) y “depende de la acción del hombre” (Godet, 2004); por esa razón, el hombre puede construir el futuro mejor, para lo cual debe tomar las decisiones correctas en el momento apropiado. En ordenamiento territorial, la prospectiva, constituye una fase intermedia, entre el diagnóstico y la propuesta, y se refiere a la predicción del futuro, mediante dos vías: la proyección de la tendencia y la construcción de escenarios o imágenes futuras; se denomina escenario, a la descripción de una situación territorial futura y el encadenamiento coherente de sucesos que, partiendo de la situación actual, llega a la futura (Gómez Orea, 2008); pueden identificarse múltiples escenarios por la combinación de variables; no obstante, esta tesis se centra en el diseño de tres: el tendencial, el óptimo por analogías con otros territorios a los que se desee aspirar, y uno intermedio entre los anteriores, que parte del consenso de la mayoría de voluntades políticas y ciudadanas. Existen escasas experiencias metodológicas, y en especial, aplicables a los planes de ordenamiento territorial de Centroamérica. En la mayoría de casos estudiados, se identifica la participación como herramienta básica en el diseño de los escenarios; un modelo exclusivamente técnico está abocado al fracaso. En la tesis se diseña una metodología para elaborar la fase de prospectiva en los planes de ordenamiento territorial de Centroamérica; se entiende como un metamodelo, es decir, un "modelo general formado por submodelos específicos"; además del modelo general, se diseñan los submodelos: demográfico, ambiental, poblamiento y económico; para la elaboración de los mismos se usan herramientas; algunas han sido definidas por investigadores y otras se diseñan en este trabajo. Se establece un orden de prelación para el desarrollo de los submodelos; no se recomienda la alteración del mismo, pues el resultado será distinto y erróneo. Se inicia con el submodelo demográfico; se analizan cuatro variables: población total, población distribuida en municipios, población urbana y rural, y población por edades y sexos. Se propone que el cálculo de la población total se determine por métodos clásicos, tasas de crecimiento o cohortes. Posteriormente se realiza la distribución en municipios, urbana‐rural y en los asentamientos; en el escenario tendencial se proyecta por cohortes o tasas de crecimiento, y en el óptimo e intermedio, se considera un análisis de los limitantes al desarrollo urbano, priorizando la distribución de unos municipios y núcleos con respecto a otros. Con la proyección demográfica se desarrolla el submodelo ambiental; se consideran las variables: usos del suelo, unidades ambientales con los usos del suelo predominantes, áreas naturales protegidas, y áreas de amenazas naturales; estas últimas son sumamente importantes en el territorio centroamericano, dada la vulnerabilidad existente; para la proyección de los usos del suelo predominantes se diseña una herramienta donde se establecen los usos del suelo según unidades ambientales en diferentes escenarios, aplicando imágenes multitemporales y la capacidad de acogida del territorio. Una vez definidos los anteriores, se proyecta el submodelo de poblamiento; se proponen: el tamaño, la clasificación, la superficie, la diferenciación y agrupación de los asentamientos; se define el sistema de asentamientos a partir de las variables demográficas y ambientales; para ello se aplica un análisis multivariable‐multicriterio donde se establece la jerarquía de los núcleos de población, y posteriormente se establece la superficie que ocuparan y su forma. A continuación, se propone la prospectiva del submodelo económico, en cuanto a las variables: población económicamente activa (PEA), producción, empleo, desglose por sectores económicos, y la zonificación de suelos de desarrollo económico; luego se añade la prospectiva del submodelo de infraestructuras. Finalmente, se procede a la representación cartográfica, mediante el uso de herramientas SIG (Sistemas de Información Geográfica); para la representación de los escenarios se diseñan mapas, que sean fácilmente comprensibles por los líderes políticos, actores socioeconómicos y por la ciudadanía ("clientes" finales del plan). La metodología de investigación se ha basado en ciclos repetitivos de observación de la realidad en trabajos profesionales, elaboración del modelo y submodelos y verificación posterior mediante su aplicación a casos reales. En consecuencia los submodelos anteriores se han ido desarrollando y verificando en la elaboración de numerosos planes en Centroamérica, de los cuales en la tesis se exponen los dos más expresivos: El Plan de Desarrollo Territorial de la Región de San Miguel, en El Salvador y El Plan de Ordenamiento Territorial de la Región del Valle del Lean, Honduras. El modelo no es aplicable íntegramente a otros territorios; se ha diseñado considerando las características centroamericanas: fuerte crecimiento poblacional, tenencia de la tierra, crecimiento lineal en las principales carreteras, cultivos de autoconsumo (granos básicos) en laderas y montañas, vulnerabilidad ante las amenazas naturales, bajo nivel de tecnificación, entre otras. El modelo posibilita realizar análisis de sensibilidad y el diseño de múltiples escenarios por combinación de variables, dado que se plantean ecuaciones y algoritmos que usan diferentes hipótesis; las limitantes son el tiempo y la disponibilidad de recursos, algo escaso en la redacción de los planes de ordenamiento territorial. Finalmente, la tesis constituye una aportación a los planificadores; espero que ello contribuya a profundizar en este interesante campo de actividad.

Un modelo predictivo de la evolución en costas rocosas.

El retroceso de las costas acantiladas es un fenómeno muy extendido sobre los litorales rocosos expuestos a la incidencia combinada de los procesos marinos y meteorológicos que se dan en la franja costera. Este fenómeno se revela violentamente como movimientos gravitacionales del terreno esporádicos, pudiendo causar pérdidas materiales y/o humanas. Aunque el conocimiento de estos riesgos de erosión resulta de vital importancia para la correcta gestión de la costa, su predicción es complicada. Los modelos de predicción publicados son escasos y con importantes inconvenientes: extrapolación, extienden información registros históricos; empíricos, sobre registros históricos estudian respuesta al cambio de un parámetro; estocásticos, determinan la cadencia y magnitud de los eventos futuros extrapolando las distribuciones de probabilidad extraídas de catálogos históricos; proceso-respuesta, de estabilidad y propagación del error inexplorada; en EDPs, computacionalmente costosos y poco exactos. En este trabajo se desarrolla un modelo combinado de proceso-respuesta basado en incorporar un balance de fuerzas de los mecanismos que actúan sobre el proceso erosivo en el frente del acantilado. El modelo simula la evolución espacio-temporal de un perfil-2D del acantilado, formado por materiales heterogéneos, acoplando la dinámica marina con la evolución del terreno en cada periodo de marea. Integra en cada periodo una función de erosión, dependiente de la pendiente de la zona afectada, que se desplaza sobre la onda de marea. Se ha estudiado el error de discretización del modelo y su propagación en el tiempo a partir de las soluciones exactas para los dos primeros periodos de marea para diferentes aproximaciones numéricas en la integración y de la pendiente. Los resultados obtenidos han permitido justificar las discretizaciones que minimizan el error y los métodos de aproximación más adecuados.

Validación del método de predicción de direcciones principales de drenaje subterráneo en macizos anisótropos, en los terrenos volcánicos del macizo de Anaga, Tenerife

Actualmente y desde hace ya más de 25 años, el Método de “Predicción de las Direcciones Principales de Drenaje Subterráneo en Macizos Anisótropos”, ha sido utilizado con éxito en diferentes terrenos Kársticos como: calizas, yesos, cuarcitas, pizarras, granitos y criokarst (karst en el hielo glaciar). Sin embargo hasta ahora, nunca se había validado en terrenos volcánicos donde está focalizada esta tesis que lleva por título, Validación de dicho Método en los Terrenos Volcánicos del Macizo de Anaga en Tenerife. Este Método matemático consiste esencialmente en “Predecir y Cuantificar” las direcciones principales de drenaje turbulento subterráneo en macizos anisótropos. Para ello se basa en el estudio realizado en campo de los tectoglifos o deformaciones permanentes del macizo, impresas éstas en la roca, como consecuencia de los esfuerzos tectónicos a los que ha estado sometido dicho macizo. Se consigue de esta manera cubrir el vacío para macizos anisótropos que existe con el modelo matemático de flujo subterráneo laminar (macizos isótropos) definido por Darcy (1856). Para validar el Método se ha elegido el macizo de Anaga, pues es la zona de mayor anisotropía existente en la isla de Tenerife, conformada por una gran y extensa red de diques de diversas formas y tamaños que pertenecen a la familia de diques del eje estructural NE de la isla. En dicho macizo se realizó un exhaustivo trabajo de campo con la toma 331 datos (diques basálticos) y se aplicó el Método, consiguiendo definir las direcciones preferentes de drenaje subterráneo en el macizo de Anaga. Esta predicción obtenida se contrastó con la realidad del drenaje en la zona, conocida gracias a la existencia de cinco galerías ubicadas en la zona trabajo, de las cuales se tiene información sobre sus alumbramientos. En todos los casos se demuestra la bondad de la predicción obtenida con el Método. Queda demostrado que a mayor caos geológico o geotectónico, se ha conseguido mejor predicción del Método, obteniéndose resultados muy satisfactorios para aquellas galerías de agua en las que su rumbo de avance fue coincidente con la dirección perpendicular a la obtenida con la predicción dada por el Método, como dirección preferente de drenaje en la zona en la que se encuentra ubicada cada galería. No cabe duda que la validación de Método en los terrenos volcánicos de Tenerife, supondrá un cambio considerable en el mundo de la hidrogeología en este tipo de terrenos. Es la única herramienta matemática que se dispone para predecir un rumbo acertado en el avance de la perforación de las galerías de aguas, lo que conlleva al mismo tiempo un ahorro importantísimo en la ejecución de las obras. Por otro lado, el Método deja un importante legado a la sociedad canaria, pues con él se abren numerosas vías de trabajo e investigación que generarán un importante desarrollo en el mundo de la hidrogeología volcánica. ABSTRACT Currently and for over 25 years now, the Method of "Prediction of Subsurface Drainage Main Directions in Anisotropic Massifs" has been successfully used in various karstic terrains such as: limestone, gypsum, quartzite, slate, granite and criokarst (karst in the glacier ice). However, until now, it had never been validated in volcanic terrains where is focused this thesis entitled Validation of such Method in the Anaga Massif Volcanic Terrains, in Tenerife. This mathematical method is essentially "predict and quantify" the main directions of groundwater turbulent drainage in anisotropic massifs. This is based on field study of tectoglifes or permanent deformation of the massif, printed on the rocks as a result of previous tectonic stresses. Therefore it is possible to use in anisotropic rock mathematical model instead of the isotropic laminar flow mathematical models defined by Darcy (1856). The Anaga Massif have been chosen to validate the method, because it presents the greatest anisotropy in Tenerife Island, shaped by a large and extensive network of dikes of various shapes and sizes that belong to the family of NE structural axis dikes of the island. An exhaustive field work was carried out in such massif, with 331 collected data (basaltic dikes) and the method was applied, in order to define the preferred direction of the underground drainage in the Anaga massif. This obtained prediction was contrasted to the reality of the drainage in the area, known thanks to the existence of five galleries located in the work area, from which information about their springs was available. In all cases it was possible to demonstrate the fitness of the prediction obtained by the method. It had been demonstrated that a greater geological or geotectonic chaos enhances a better prediction of the method, that predicted very satisfactory results for those water galleries which directions were perpendicular to that predicted by the Method as a drainage preferential direction, for the zone where was located each gallery. No doubt that the validation of the use of the Method in the volcanic terrain of Tenerife, means a considerable change in the world of hydrogeology in this type of terrain. It is the only mathematical tool available to predict a successful drilling direction in advancing water galleries, what also leads to major savings in execution of the drilling works. Furthermore, the method leaves an important legacy to the Canary Islands society, because it opens many lines of work and research to generate a significant development in the world of volcanic hydrogeology.

Predicción de la velocidad crítica de flameo mediante el uso de modelos aeroelásticos extrapolados en tiempo real con datos de vuelo

La Aeroelasticidad fue definida por Arthur Collar en 1947 como "el estudio de la interacción mutua entre fuerzas inerciales, elásticas y aerodinámicas actuando sobre elementos estructurales expuestos a una corriente de aire". Actualmente, esta definición se ha extendido hasta abarcar la influencia del control („Aeroservoelasticidad‟) e, incluso, de la temperatura („Aerotermoelasticidad‟). En el ámbito de la Ingeniería Aeronáutica, los fenómenos aeroelásticos, tanto estáticos (divergencia, inversión de mando) como dinámicos (flameo, bataneo) son bien conocidos desde los inicios de la Aviación. Las lecciones aprendidas a lo largo de la Historia Aeronáutica han permitido establecer criterios de diseño destinados a mitigar la probabilidad de sufrir fenómenos aeroelásticos adversos durante la vida operativa de una aeronave. Adicionalmente, el gran avance experimentado durante esta última década en el campo de la Aerodinámica Computacional y en la modelización aeroelástica ha permitido mejorar la fiabilidad en el cálculo de las condiciones de flameo de una aeronave en su fase de diseño. Sin embargo, aún hoy, los ensayos en vuelo siguen siendo necesarios para validar modelos aeroelásticos, verificar que la aeronave está libre de inestabilidades aeroelásticas y certificar sus distintas envolventes. En particular, durante el proceso de expansión de la envolvente de una aeronave en altitud/velocidad, se requiere predecir en tiempo real las condiciones de flameo y, en consecuencia, evitarlas. A tal efecto, en el ámbito de los ensayos en vuelo, se han desarrollado diversas metodologías que predicen, en tiempo real, las condiciones de flameo en función de condiciones de vuelo ya verificadas como libres de inestabilidades aeroelásticas. De entre todas ellas, aquella que relaciona el amortiguamiento y la velocidad con un parámetro específico definido como „Margen de Flameo‟ (Flutter Margin), permanece como la técnica más común para proceder con la expansión de Envolventes en altitud/velocidad. No obstante, a pesar de su popularidad y facilidad de aplicación, dicha técnica no es adecuada cuando en la aeronave a ensayar se hallan presentes no-linealidades mecánicas como, por ejemplo, holguras. En particular, en vuelos de ensayo dedicados específicamente a expandir la envolvente en altitud/velocidad, las condiciones de „Oscilaciones de Ciclo Límite‟ (Limit Cycle Oscillations, LCOs) no pueden ser diferenciadas de manera precisa de las condiciones de flameo, llevando a una determinación excesivamente conservativa de la misma. La presente Tesis desarrolla una metodología novedosa, basada en el concepto de „Margen de Flameo‟, que permite predecir en tiempo real las condiciones de „Ciclo Límite‟, siempre que existan, distinguiéndolas de las de flameo. En una primera parte, se realiza una revisión bibliográfica de la literatura acerca de los diversos métodos de ensayo existentes para efectuar la expansión de la envolvente de una aeronave en altitud/velocidad, el efecto de las no-linealidades mecánicas en el comportamiento aeroelástico de dicha aeronave, así como una revisión de las Normas de Certificación civiles y militares respecto a este tema. En una segunda parte, se propone una metodología de expansión de envolvente en tiempo real, basada en el concepto de „Margen de Flameo‟, que tiene en cuenta la presencia de no-linealidades del tipo holgura en el sistema aeroelástico objeto de estudio. Adicionalmente, la metodología propuesta se valida contra un modelo aeroelástico bidimensional paramétrico e interactivo programado en Matlab. Para ello, se plantean las ecuaciones aeroelásticas no-estacionarias de un perfil bidimensional en la formulación espacio-estado y se incorpora la metodología anterior a través de un módulo de análisis de señal y otro módulo de predicción. En una tercera parte, se comparan las conclusiones obtenidas con las expuestas en la literatura actual y se aplica la metodología propuesta a resultados experimentales de ensayos en vuelo reales. En resumen, los principales resultados de esta Tesis son: 1. Resumen del estado del arte en los métodos de ensayo aplicados a la expansión de envolvente en altitud/velocidad y la influencia de no-linealidades mecánicas en la determinación de la misma. 2. Revisión de la normas de Certificación Civiles y las normas Militares en relación a la verificación aeroelástica de aeronaves y los límites permitidos en presencia de no-linealidades. 3. Desarrollo de una metodología de expansión de envolvente basada en el Margen de Flameo. 4. Validación de la metodología anterior contra un modelo aeroelástico bidimensional paramétrico e interactivo programado en Matlab/Simulink. 5. Análisis de los resultados obtenidos y comparación con resultados experimentales. ABSTRACT Aeroelasticity was defined by Arthur Collar in 1947 as “the study of the mutual interaction among inertia, elastic and aerodynamic forces when acting on structural elements surrounded by airflow”. Today, this definition has been updated to take into account the Controls („Aeroservoelasticity‟) and even the temperature („Aerothermoelasticity‟). Within the Aeronautical Engineering, aeroelastic phenomena, either static (divergence, aileron reversal) or dynamic (flutter, buzz), are well known since the early beginning of the Aviation. Lessons learned along the History of the Aeronautics have provided several design criteria in order to mitigate the probability of encountering adverse aeroelastic phenomena along the operational life of an aircraft. Additionally, last decade improvements experienced by the Computational Aerodynamics and aeroelastic modelization have refined the flutter onset speed calculations during the design phase of an aircraft. However, still today, flight test remains as a key tool to validate aeroelastic models, to verify flutter-free conditions and to certify the different envelopes of an aircraft. Specifically, during the envelope expansion in altitude/speed, real time prediction of flutter conditions is required in order to avoid them in flight. In that sense, within the flight test community, several methodologies have been developed to predict in real time flutter conditions based on free-flutter flight conditions. Among them, the damping versus velocity technique combined with a Flutter Margin implementation remains as the most common technique used to proceed with the envelope expansion in altitude/airspeed. However, although its popularity and „easy to implement‟ characteristics, several shortcomings can adversely affect to the identification of unstable conditions when mechanical non-linearties, as freeplay, are present. Specially, during test flights devoted to envelope expansion in altitude/airspeed, Limits Cycle Oscillations (LCOs) conditions can not be accurately distinguished from those of flutter and, in consequence, it leads to an excessively conservative envelope determination. The present Thesis develops a new methodology, based on the Flutter Margin concept, that enables in real time the prediction of the „Limit Cycle‟ conditions, whenever they exist, without degrading the capability of predicting the flutter onset speed. The first part of this Thesis presents a review of the state of the art regarding the test methods available to proceed with the envelope expansion of an aircraft in altitude/airspeed and the effect of mechanical non-linearities on the aeroelastic behavior. Also, both civil and military regulations are reviewed with respect aeroelastic investigation of air vehicles. The second part of this Thesis proposes a new methodology to perform envelope expansion in real time based on the Flutter Margin concept when non-linearities, as freeplay, are present. Additionally, this methodology is validated against a Matlab/Slimulink bidimensional aeroelastic model. This model, parametric and interactive, is formulated within the state-space field and it implements the proposed methodology through two main real time modules: A signal processing module and a prediction module. The third part of this Thesis compares the final conclusions derived from the proposed methodology with those stated by the flight test community and experimental results. In summary, the main results provided by this Thesis are: 1. State of the Art review of the test methods applied to envelope expansion in altitude/airspeed and the influence of mechanical non-linearities in its identification. 2. Review of the main civil and military regulations regarding the aeroelastic verification of air vehicles and the limits set when non-linearities are present. 3. Development of a methodology for envelope expansion based on the Flutter Margin concept. 4. A Matlab/Simulink 2D-[aeroelastic model], parametric and interactive, used as a tool to validate the proposed methodology. 5. Conclusions driven from the present Thesis and comparison with experimental results.

Predicción del remonte extremo en playas : aplicación a los sectores litorales de la costa española

El remonte extremo o remonte del 2% es un parámetro clave en la ingeniería costera dado que permite acometer actuaciones en las playas bajo criterios de sostenibilidad económico y socioambiental. Estas actuaciones van desde el diseño de estructuras en el trasdós de la playa a planes de actuación urbanística en la costa tal que se determine adecuadamente los límites de dominio público. El adecuado diseño de estas actuaciones adquiere más relevancia hoy en día debido a las nuevas amenazas que se ponen de relieve debido al cambio climático, y que en el caso concreto de la costa se materializa en inundaciones que provocan pérdidas económicas. Estudios precedentes han realizado ensayos in situ o en modelo físico para la determinación del remonte extremo en playas. Al comparar estas formulaciones la dispersión es alta lo que implica que la precisión en la obtención del remonte no sea suficiente. Esta dispersión se justifica debido al amplio espectro de playas existentes y la alta variabilidad del clima marítimo. Este problema cobra más relevancia debido a las actuaciones preventivas o correctivas a acometer frente al cambio climático bajo un criterio de sostenibilidad. Con el fin de realizar actuaciones sostenibles bajo el contexto actual del probable aumento de inundaciones costeras por cambio climático no deben obtenerse ni magnitudes sobredimensionadas con el consecuente consumo de recursos y afección a las actividades económicas, ni magnitudes subestimadas que pongan en riesgo la estabilidad y/o la funcionalidad de las actuaciones para un periodo de diseño. El principal objetivo de esta tesis es proponer una formulación de aplicación en la obtención del remonte extremo tal que se cumplan los criterios de seguridad para el servicio y funcionalidad de la obra y los criterios de sostenibilidad económico y socio-ambiental que se requieren hoy en día. Es decir, una fórmula que no sobredimensione el cálculo de este valor pero que pueda cubrir la casuística que acontece en las distintas tipologías de playas. Complementariamente a este objetivo se ejemplifica la aplicación de estas formulaciones en casos reales tal que se reduzca la incertidumbre y ambigüedad en la obtención de las variables independientes de las formulaciones. Para la consecución de estos objetivos se realiza un estado del arte en el que se estudia tanto los estudios estadísticos en la obtención de este parámetro como los modelos numéricos propuestos para ello, tal que se deduzca la mejor línea de investigación en la consecución del fin de esta tesis. Tras este estudio del arte se concluye que la mejor línea de investigación sigue la vía estadística y se diseña un modelo físico con fondo de arena en contraste con modelos físicos con fondo impermeable fijo. Los resultados de dicho modelo se han comparado con las formulaciones precedentes y se proponen las fórmulas de aplicación más convenientes para la obtención del remonte extremo. Complementariamente a la propuesta de formulaciones se desarrolla una metodología de aplicación de dichas formulaciones a casos de la costa española que ejemplifican convenientemente su uso para una adecuada predicción de este valor en las playas. The extreme runup is a key parameter in coastal management. This parameter allows to develop sustainability actions at the coast that meet economical and environmental criteria. At the coast the actions can be either design of structures at the shore or actions plans delimiting reclamation areas. The climate change has given more relevance to accomplish an appropriate design for the coastal management actions. At the coast the threaten are mainly focused on more frequent floods that cause economic losses. Previous studies have carried out field or physical model experiments to accomplish an equation for the extreme runup prediction. Although dispersion remains high when comparing the different proposals so the accuracy in the prediction might be risky. This scattering comes from the wide sort of beaches and the high variability of the maritime climate. The new actions that are needed to develop to counteract the effects of the climate change need a more efficient criteria. Hence formulations should not overestimate or underestimate the values of the extreme runup. The overestimation implies to consume resources that are not needed and the underestimation means in a structure risk to support safely the loads. The main goal of this thesis is to propose a formulation for the extreme runup prediction so the safety of the structure can be accomplished but at the same time the sustainability of the action is ensured under economical and environmental criteria that are demanded nowadays. So the formulation does not overestimate the extreme value but cover with enough confidence the different sort of beaches. The application of the formulation is also explained in order to reduce uncertainty when the input values are obtained. In order to accomplish the goal of this research firstly a literature review is done. Statistical and numerical models are studied. The statistical model is selected as the most convenient research guideline. In order to obtain runup results a physical model with sand bed is carried out. The bed differs from those that used impermeable slope in previous experiments. Once the results are obtained they are compared with the previous equations and a final formulation is proposed. Finally a methodology to apply the deduced formulation to the Spanish beaches is addressed.

Aplicación de la regresión logística en la predicción empírica de fenómenos complejos en obras subterráneas : squeezing y rotura de pilares de carbón

La heterogeneidad del medio geológico introduce en el proyecto de obra subterránea un alto grado de incertidumbre que debe ser debidamente gestionado a fin de reducir los riesgos asociados, que son fundamentalmente de tipo geotécnico. Entre los principales problemas a los que se enfrenta la Mecánica de Rocas moderna en el ámbito de la construcción subterránea, se encuentran la fluencia de roca en túneles (squeezing) y la rotura de pilares de carbón. Es ampliamente conocido que su aparición causa importantes perjuicios en el coste y la seguridad de los proyectos por lo que su estudio, ha estado tradicionalmente vinculado a la predicción de su ocurrencia. Entre las soluciones existentes para la determinación de estos problemas se encuentran las que se basan en métodos analíticos y numéricos. Estas metodologías son capaces de proporcionar un alto nivel de representatividad respecto del comportamiento geotécnico real, sin embargo, su utilización solo es posible cuando se dispone de una suficiente caracterización geotécnica y por tanto de una detallada definición de los parámetros que alimentan los complejos modelos constitutivos y criterios de rotura que los fenómenos estudiados requieren. Como es lógico, este nivel de definición solo es posible cuando se alcanzan etapas avanzadas de proyecto, incluso durante la propia construcción, a fin de calibrar adecuadamente los parámetros introducidos en los modelos, lo que supone una limitación de uso en etapas iniciales, cuando su predicción tiene verdadero sentido. Por su parte, los métodos empíricos permiten proporcionar soluciones a estos complejos problemas de un modo sencillo, con una baja parametrización y, dado su eminente enfoque observacional, de gran fiabilidad cuando se implementan sobre condiciones de contorno similares a las originales. La sencillez y escasez de los parámetros utilizados permiten a estas metodologías ser utilizadas desde las fases preliminares del proyecto, ya que estos constituyen en general, información habitual de fácil y económica adquisición. Este aspecto permite por tanto incorporar la predicción desde el principio del proceso de diseño, anticipando el riesgo en origen. En esta tesis doctoral, se presenta una nueva metodología empírica que sirve para proporcionar predicciones para la ocurrencia de squeezing y el fallo de pilares de carbón basada en una extensa recopilación de información de casos reales de túneles y minas en las que ambos fenómenos fueron evaluados. Esta información, recogida de referencias bibliográficas de prestigio, ha permitido recopilar una de las más extensas bases de datos existentes hasta la fecha relativa a estos fenómenos, lo que supone en sí mismo una importante contribución sobre el estado del arte. Con toda esta información, y con la ayuda de la teoría de clasificadores estadísticos, se ha implementado sobre las bases de datos un clasificador lineal de tipo regresión logística que permite hacer predicciones sobre la ocurrencia de ambos fenómenos en términos de probabilidad, y por tanto ponderar la incertidumbre asociada a la heterogeneidad incorporada por el medio geológico. Este aspecto del desarrollo es el verdadero valor añadido proporcionado por la tesis y la principal ventaja de la solución propuesta respecto de otras metodologías empíricas. Esta capacidad de ponderación probabilística permite al clasificador constituir una solución muy interesante como metodología para la evaluación de riesgo geotécnico y la toma de decisiones. De hecho, y como ejercicio de validación práctica, se ha implementado la solución desarrollada en un modelo coste-beneficio asociado a la optimización del diseño de pilares involucrados en una de mina “virtual” explotada por tajos largos. La capacidad del clasificador para cuantificar la probabilidad de fallo del diseño, junto con una adecuada cuantificación de las consecuencias de ese fallo, ha permitido definir una ley de riesgo que se ha incorporado al balance de costes y beneficios, que es capaz, a partir del redimensionamiento iterativo del sistema de pilares y de la propia configuración de la mina, maximizar el resultado económico del proyecto minero bajo unas condiciones de seguridad aceptables, fijadas de antemano. Geological media variability introduces to the subterranean project a high grade of uncertainty that should be properly managed with the aim to reduce the associated risks, which are mainly geotechnical. Among the major problems facing the modern Rock Mechanics in the field of underground construction are both, the rock squeezing while tunneling and the failure of coal pillars. Given their harmfulness to the cost and safety of the projects, their study has been traditionally linked to the determination of its occurrence. Among the existing solutions for the determination of these problems are those that are based on analytical and numerical methods. Those methodologies allow providing a high level of reliability of the geotechnical behavior, and therefore a detailed definition of the parameters that feed the complex constitutive models and failure criteria that require the studied phenomena. Obviously, this level of definition is only possible when advanced stages of the project are achieved and even during construction in order to properly calibrate the parameters entered in the models, which suppose a limited use in early stages, when the prediction has true sense. Meanwhile, empirical methods provide solutions to these complex problems in a simple way, with low parameterization and, given his observational scope, with highly reliability when implemented on similar conditions to the original context. The simplicity and scarcity of the parameters used allow these methodologies be applied in the early stages of the project, since that information should be commonly easy and cheaply to get. This aspect can therefore incorporate the prediction from the beginning of the design process, anticipating the risk beforehand. This thesis, based on the extensive data collection of case histories of tunnels and underground mines, presents a novel empirical approach used to provide predictions for the occurrence of both, squeezing and coal pillars failures. The information has been collected from prestigious references, providing one of the largest databases to date concerning phenomena, a fact which provides an important contribution to the state of the art. With all this information, and with the aid of the theory of statistical classifiers, it has been implemented on both databases, a type linear logistic regression classifier that allows predictions about the occurrence of these phenomena in terms of probability, and therefore weighting the uncertainty associated with geological variability. This aspect of the development is the real added value provided by the thesis and the main advantage of the proposed solution over other empirical methodologies. This probabilistic weighting capacity, allows being the classifier a very interesting methodology for the evaluation of geotechnical risk and decision making. In fact, in order to provide a practical validation, we have implemented the developed solution within a cost-benefit analysis associated with the optimization of the design of coal pillar systems involved in a "virtual" longwall mine. The ability of the classifier to quantify the probability of failure of the design along with proper quantification of the consequences of that failure, has allowed defining a risk law which is introduced into the cost-benefits model, which is able, from iterative resizing of the pillar system and the configuration of the mine, maximize the economic performance of the mining project under acceptable safety conditions established beforehand.

Predicción espacio-temporal de la irradiancia solar global a corto plazo en España mediante geoestadística y redes neuronales artificiales

El enriquecimiento del conocimiento sobre la Irradiancia Solar (IS) a nivel de superficie terrestre, así como su predicción, cobran gran interés para las Energías Renovables (ER) - Energía Solar (ES)-, y para distintas aplicaciones industriales o ecológicas. En el ámbito de las ER, el uso óptimo de la ES implica contar con datos de la IS en superficie que ayuden tanto, en la selección de emplazamientos para instalaciones de ES, como en su etapa de diseño (dimensionar la producción) y, finalmente, en su explotación. En este último caso, la observación y la predicción es útil para el mercado energético, la planificación y gestión de la energía (generadoras y operadoras del sistema eléctrico), especialmente en los nuevos contextos de las redes inteligentes de transporte. A pesar de la importancia estratégica de contar con datos de la IS, especialmente los observados por sensores de IS en superficie (los que mejor captan esta variable), estos no siempre están disponibles para los lugares de interés ni con la resolución espacial y temporal deseada. Esta limitación se une a la necesidad de disponer de predicciones a corto plazo de la IS que ayuden a la planificación y gestión de la energía. Se ha indagado y caracterizado las Redes de Estaciones Meteorológicas (REM) existentes en España que publican en internet sus observaciones, focalizando en la IS. Se han identificado 24 REM (16 gubernamentales y 8 redes voluntarios) que aglutinan 3492 estaciones, convirtiéndose éstas en las fuentes de datos meteorológicos utilizados en la tesis. Se han investigado cinco técnicas de estimación espacial de la IS en intervalos de 15 minutos para el territorio peninsular (3 técnicas geoestadísticas, una determinística y el método HelioSat2 basado en imágenes satelitales) con distintas configuraciones espaciales. Cuando el área de estudio tiene una adecuada densidad de observaciones, el mejor método identificado para estimar la IS es el Kriging con Regresión usando variables auxiliares -una de ellas la IS estimada a partir de imágenes satelitales-. De este modo es posible estimar espacialmente la IS más allá de los 25 km identificados en la bibliografía. En caso contrario, se corrobora la idoneidad de utilizar estimaciones a partir de sensores remotos cuando la densidad de observaciones no es adecuada. Se ha experimentado con el modelado de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la predicción a corto plazo de la IS utilizando observaciones próximas (componentes espaciales) en sus entradas y, los resultados son prometedores. Así los niveles de errores disminuyen bajo las siguientes condiciones: (1) cuando el horizonte temporal de predicción es inferior o igual a 3 horas, las estaciones vecinas que se incluyen en el modelo deben encentrarse a una distancia máxima aproximada de 55 km. Esto permite concluir que las RNA son capaces de aprender cómo afectan las condiciones meteorológicas vecinas a la predicción de la IS. ABSTRACT ABSTRACT The enrichment of knowledge about the Solar Irradiance (SI) at Earth's surface and its prediction, have a high interest for Renewable Energy (RE) - Solar Energy (SE) - and for various industrial and environmental applications. In the field of the RE, the optimal use of the SE involves having SI surface to help in the selection of sites for facilities ES, in the design stage (sizing energy production), and finally on their production. In the latter case, the observation and prediction is useful for the market, planning and management of the energy (generators and electrical system operators), especially in new contexts of smart transport networks (smartgrid). Despite the strategic importance of SI data, especially those observed by sensors of SI at surface (the ones that best measure this environmental variable), these are not always available to the sights and the spatial and temporal resolution desired. This limitation is bound to the need for short-term predictions of the SI to help planning and energy management. It has been investigated and characterized existing Networks of Weather Stations (NWS) in Spain that share its observations online, focusing on SI. 24 NWS have been identified (16 government and 8 volunteer networks) that implies 3492 stations, turning it into the sources of meteorological data used in the thesis. We have investigated five technical of spatial estimation of SI in 15 minutes to the mainland (3 geostatistical techniques and HelioSat2 a deterministic method based on satellite images) with different spatial configurations. When the study area has an adequate density of observations we identified the best method to estimate the SI is the regression kriging with auxiliary variables (one of them is the SI estimated from satellite images. Thus it is possible to spatially estimate the SI beyond the 25 km identified in the literature. Otherwise, when the density of observations is inadequate the appropriateness is using the estimates values from remote sensing. It has been experimented with Artificial Neural Networks (ANN) modeling for predicting the short-term future of the SI using observations from neighbor’s weather stations (spatial components) in their inputs, and the results are promising. The error levels decrease under the following conditions: (1) when the prediction horizon is less or equal than 3 hours the best models are the ones that include data from the neighboring stations (at a maximum distance of 55 km). It is concluded that the ANN is able to learn how weather conditions affect neighboring prediction of IS at such Spatio-temporal horizons.

Modelos para el análisis dinámico y la predicción a corto plazo de los precios de la electricidad en mercados liberalizados

En esta tesis se va a describir y aplicar de forma novedosa la técnica del alisado exponencial multivariante a la predicción a corto plazo, a un día vista, de los precios horarios de la electricidad, un problema que se está estudiando intensivamente en la literatura estadística y económica reciente. Se van a demostrar ciertas propiedades interesantes del alisado exponencial multivariante que permiten reducir el número de parámetros para caracterizar la serie temporal y que al mismo tiempo permiten realizar un análisis dinámico factorial de la serie de precios horarios de la electricidad. En particular, este proceso multivariante de elevada dimensión se estimará descomponiéndolo en un número reducido de procesos univariantes independientes de alisado exponencial caracterizado cada uno por un solo parámetro de suavizado que variará entre cero (proceso de ruido blanco) y uno (paseo aleatorio). Para ello, se utilizará la formulación en el espacio de los estados para la estimación del modelo, ya que ello permite conectar esa secuencia de modelos univariantes más eficientes con el modelo multivariante. De manera novedosa, las relaciones entre los dos modelos se obtienen a partir de un simple tratamiento algebraico sin requerir la aplicación del filtro de Kalman. De este modo, se podrán analizar y poner al descubierto las razones últimas de la dinámica de precios de la electricidad. Por otra parte, la vertiente práctica de esta metodología se pondrá de manifiesto con su aplicación práctica a ciertos mercados eléctricos spot, tales como Omel, Powernext y Nord Pool. En los citados mercados se caracterizará la evolución de los precios horarios y se establecerán sus predicciones comparándolas con las de otras técnicas de predicción. ABSTRACT This thesis describes and applies the multivariate exponential smoothing technique to the day-ahead forecast of the hourly prices of electricity in a whole new way. This problem is being studied intensively in recent statistics and economics literature. It will start by demonstrating some interesting properties of the multivariate exponential smoothing that reduce drastically the number of parameters to characterize the time series and that at the same time allow a dynamic factor analysis of the hourly prices of electricity series. In particular this very complex multivariate process of dimension 24 will be estimated by decomposing a very reduced number of univariate independent of exponentially smoothing processes each characterized by a single smoothing parameter that varies between zero (white noise process) and one (random walk). To this end, the formulation is used in the state space model for the estimation, since this connects the sequence of efficient univariate models to the multivariate model. Through a novel way, relations between the two models are obtained from a simple algebraic treatment without applying the Kalman filter. Thus, we will analyze and expose the ultimate reasons for the dynamics of the electricity price. Moreover, the practical aspect of this methodology will be shown by applying this new technique to certain electricity spot markets such as Omel, Powernext and Nord Pool. In those markets the behavior of prices will be characterized, their predictions will be formulated and the results will be compared with those of other forecasting techniques.

Inteligencia artificial para la predicción y control del acabado superficial en procesos de fresado a alta velocidad

El objetivo principal de esta tesis doctoral es profundizar en el análisis y diseño de un sistema inteligente para la predicción y control del acabado superficial en un proceso de fresado a alta velocidad, basado fundamentalmente en clasificadores Bayesianos, con el prop´osito de desarrollar una metodolog´ıa que facilite el diseño de este tipo de sistemas. El sistema, cuyo propósito es posibilitar la predicción y control de la rugosidad superficial, se compone de un modelo aprendido a partir de datos experimentales con redes Bayesianas, que ayudar´a a comprender los procesos dinámicos involucrados en el mecanizado y las interacciones entre las variables relevantes. Dado que las redes neuronales artificiales son modelos ampliamente utilizados en procesos de corte de materiales, también se incluye un modelo para fresado usándolas, donde se introdujo la geometría y la dureza del material como variables novedosas hasta ahora no estudiadas en este contexto. Por lo tanto, una importante contribución en esta tesis son estos dos modelos para la predicción de la rugosidad superficial, que se comparan con respecto a diferentes aspectos: la influencia de las nuevas variables, los indicadores de evaluación del desempeño, interpretabilidad. Uno de los principales problemas en la modelización con clasificadores Bayesianos es la comprensión de las enormes tablas de probabilidad a posteriori producidas. Introducimos un m´etodo de explicación que genera un conjunto de reglas obtenidas de árboles de decisión. Estos árboles son inducidos a partir de un conjunto de datos simulados generados de las probabilidades a posteriori de la variable clase, calculadas con la red Bayesiana aprendida a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. Por último, contribuimos en el campo multiobjetivo en el caso de que algunos de los objetivos no se puedan cuantificar en números reales, sino como funciones en intervalo de valores. Esto ocurre a menudo en aplicaciones de aprendizaje automático, especialmente las basadas en clasificación supervisada. En concreto, se extienden las ideas de dominancia y frontera de Pareto a esta situación. Su aplicación a los estudios de predicción de la rugosidad superficial en el caso de maximizar al mismo tiempo la sensibilidad y la especificidad del clasificador inducido de la red Bayesiana, y no solo maximizar la tasa de clasificación correcta. Los intervalos de estos dos objetivos provienen de un m´etodo de estimación honesta de ambos objetivos, como e.g. validación cruzada en k rodajas o bootstrap.---ABSTRACT---The main objective of this PhD Thesis is to go more deeply into the analysis and design of an intelligent system for surface roughness prediction and control in the end-milling machining process, based fundamentally on Bayesian network classifiers, with the aim of developing a methodology that makes easier the design of this type of systems. The system, whose purpose is to make possible the surface roughness prediction and control, consists of a model learnt from experimental data with the aid of Bayesian networks, that will help to understand the dynamic processes involved in the machining and the interactions among the relevant variables. Since artificial neural networks are models widely used in material cutting proceses, we include also an end-milling model using them, where the geometry and hardness of the piecework are introduced as novel variables not studied so far within this context. Thus, an important contribution in this thesis is these two models for surface roughness prediction, that are then compared with respecto to different aspects: influence of the new variables, performance evaluation metrics, interpretability. One of the main problems with Bayesian classifier-based modelling is the understanding of the enormous posterior probabilitiy tables produced. We introduce an explanation method that generates a set of rules obtained from decision trees. Such trees are induced from a simulated data set generated from the posterior probabilities of the class variable, calculated with the Bayesian network learned from a training data set. Finally, we contribute in the multi-objective field in the case that some of the objectives cannot be quantified as real numbers but as interval-valued functions. This often occurs in machine learning applications, especially those based on supervised classification. Specifically, the dominance and Pareto front ideas are extended to this setting. Its application to the surface roughness prediction studies the case of maximizing simultaneously the sensitivity and specificity of the induced Bayesian network classifier, rather than only maximizing the correct classification rate. Intervals in these two objectives come from a honest estimation method of both objectives, like e.g. k-fold cross-validation or bootstrap.