979 resultados para geographical data
Resumo:
Este proyecto propone extender y generalizar los procesos de estimación e inferencia de modelos aditivos generalizados multivariados para variables aleatorias no gaussianas, que describen comportamientos de fenómenos biológicos y sociales y cuyas representaciones originan series longitudinales y datos agregados (clusters). Se genera teniendo como objeto para las aplicaciones inmediatas, el desarrollo de metodología de modelación para la comprensión de procesos biológicos, ambientales y sociales de las áreas de Salud y las Ciencias Sociales, la condicionan la presencia de fenómenos específicos, como el de las enfermedades.Es así que el plan que se propone intenta estrechar la relación entre la Matemática Aplicada, desde un enfoque bajo incertidumbre y las Ciencias Biológicas y Sociales, en general, generando nuevas herramientas para poder analizar y explicar muchos problemas sobre los cuales tienen cada vez mas información experimental y/o observacional.Se propone, en forma secuencial, comenzando por variables aleatorias discretas (Yi, con función de varianza menor que una potencia par del valor esperado E(Y)) generar una clase unificada de modelos aditivos (paramétricos y no paramétricos) generalizados, la cual contenga como casos particulares a los modelos lineales generalizados, no lineales generalizados, los aditivos generalizados, los de media marginales generalizados (enfoques GEE1 -Liang y Zeger, 1986- y GEE2 -Zhao y Prentice, 1990; Zeger y Qaqish, 1992; Yan y Fine, 2004), iniciando una conexión con los modelos lineales mixtos generalizados para variables latentes (GLLAMM, Skrondal y Rabe-Hesketh, 2004), partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esto permitirá definir distribuciones condicionales de las respuestas, dadas las covariables y las variables latentes y estimar ecuaciones estructurales para las VL, incluyendo regresiones de VL sobre las covariables y regresiones de VL sobre otras VL y modelos específicos para considerar jerarquías de variación ya reconocidas. Cómo definir modelos que consideren estructuras espaciales o temporales, de manera tal que permitan la presencia de factores jerárquicos, fijos o aleatorios, medidos con error como es el caso de las situaciones que se presentan en las Ciencias Sociales y en Epidemiología, es un desafío a nivel estadístico. Se proyecta esa forma secuencial para la construcción de metodología tanto de estimación como de inferencia, comenzando con variables aleatorias Poisson y Bernoulli, incluyendo los existentes MLG, hasta los actuales modelos generalizados jerárquicos, conextando con los GLLAMM, partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esta familia de modelos se generará para estructuras de variables/vectores, covariables y componentes aleatorios jerárquicos que describan fenómenos de las Ciencias Sociales y la Epidemiología.
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Los eventos transitorios únicos analógicos (ASET, Analog Single Event Transient) se producen debido a la interacción de un ión pesado o un protón de alta energía con un dispositivo sensible de un circuito analógico. La interacción del ión con un transistor bipolar o de efecto de campo MOS induce pares electrón-hueco que provocan picos que pueden propagarse a la salida del componente analógico provocando transitorios que pueden inducir fallas en el nivel sistema. Los problemas más graves debido a este tipo de fenómeno se dan en el medioambiente espacial, muy rico en iones pesados. Casos típicos los constituyen las computadoras de a bordo de satélites y otros artefactos espaciales. Sin embargo, y debido a la continua contracción de dimensiones de los transistores (que trae aparejado un aumento de sensibilidad), este fenómeno ha comenzado a observarse a nivel del mar, provocado fundamentalmente por el impacto de neutrones atmosféricos. Estos efectos pueden provocar severos problemas a los sistemas informáticos con interfaces analógicas desde las que obtienen datos para el procesamiento y se han convertido en uno de los problemas más graves a los que tienen que hacer frente los diseñadores de sistemas de alta escala de integración. Casos típicos son los Sistemas en Chip que incluyen módulos de procesamiento de altas prestaciones como las interfaces analógicas.El proyecto persigue como objetivo general estudiar la susceptibilidad de sistemas informáticos a ASETs en sus secciones analógicas, proponiendo estrategias para la mitigación de los errores.Como objetivos específicos se pretende: -Proponer nuevos modelos de ASETs basados en simulaciones en el nivel dispositivo y resueltas por el método de elementos finitos.-Utilizar los modelos para identificar las secciones más propensas a producir errores y consecuentemente para ser candidatos a la aplicación de técnicas de endurecimiento a radiaciones.-Utilizar estos modelos para estudiar la naturaleza de los errores producidos en sistemas de procesamiento de datos.-Proponer soluciones novedosas para la mitigación de estos efectos en los mismos circuitos analógicos evitando su propagación a las secciones digitales.-Proponer soluciones para la mitigación de los efectos en el nivel sistema.Para llevar a cabo el proyecto se plantea un procedimiento ascendente para las investigaciones a realizar, comenzando por descripciones en el nivel físico para posteriormente aumentar el nivel de abstracción en el que se encuentra modelado el circuito. Se propone el modelado físico de los dispositivos MOS y su resolución mediante el Método de Elementos Finitos. La inyección de cargas en las zonas sensibles de los modelos permitirá determinar los perfiles de los pulsos de corriente que deben inyectarse en el nivel circuito para emular estos efectos. Estos procedimientos se realizarán para los distintos bloques constructivos de las interfaces analógicas, proponiendo estrategias de mitigación de errores en diferentes niveles.Los resultados esperados del presente proyecto incluyen hardware para detección de errores y tolerancia a este tipo de eventos que permitan aumentar la confiabilidad de sistemas de tratamiento de la información, así como también nuevos datos referentes a efectos de la radiación en semiconductores, nuevos modelos de fallas transitorias que permitan una simulación de estos eventos en el nivel circuito y la determinación de zonas sensibles de interfaces analógicas típicas que deben ser endurecidas para radiación.
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A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en términos agronómicos, económicos y ambientales. Estas nuevas tecnologías permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad eléctrica aparente y otros atributos del terreno así como el efecto de las mismas sobre la distribución espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-específico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroquímicos, la protección del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnológicos propios de la agricultura de precisión para capturar variación espacial a través de los sitios dentro del terreno. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisión depende fuertemente de las capacidades para explorar la información relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariación espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a través de modelos geoestadísticos clásicos que se basan en la teoría de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadísticos contemporáneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Más aún, debido a la naturaleza multivariada de las múltiples variables registradas en cada sitio, las técnicas de análisis multivariado podrían aportar valiosa información para la visualización y explotación de datos georreferenciados. La comprensión de las bases agronómicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en producción, es hoy posible con el uso de éstas nuevas tecnologías. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodológicas basadas en la complementación de técnicas de análisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificación de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlación espacial de los términos de error que permitan explorar patrones de correlación espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados. From the last decades the use and development of Geographical Information Systems (GIS) and Satellite Positioning Systems (GPS) is highly promoted in cropping systems. Such technologies allow measuring spatial variability of site properties including electrical conductivity and others soil features as well as their impact on the spatial variability of yields. Therefore, site-specific management could be applied to improve the efficiency in the use of agrochemicals, the environmental protection, and the sustainability of the rural life. Currently, there is a wide offer of technological resources to capture spatial variation across sites within field. However, the optimum use of data coming from the precision agriculture machineries strongly depends on the capabilities to explore the information about the complex interactions underlying the productive outputs. The covariation between spatial soil properties and yields from georeferenced data has been treated in a graphical manner or with standard geostatistical approaches. New statistical modeling capabilities from the Mixed Linear Model framework are promising to deal with correlated data such those produced by the precision agriculture. Moreover, rescuing the multivariate nature of the multiple data collected at each site, several multivariate statistical approaches could be crucial tools for data analysis with georeferenced data. Understanding the basis of complex interactions at the scale of production field is now within reach the use of these new techniques. Our main objectives are: (1) to develop new statistical strategies, based on the complementarities of geostatistics and multivariate methods, useful to classify sites within field grown with grain crops and analyze the interrelationships of several soil and yield variables, (2) to propose mixed linear models to predict yield according spatial soil variability and to build contour maps to promote a more sustainable agriculture.
Resumo:
El informe de la Organización Mundial de la Salud (2001), refiere que en un plazo de 20 años los trastornos mentales pasarán a ser la segunda causa dentro de la carga de morbilidad a nivel mundial, y en la actualidad una de cada cuatro personas padece de algún trastorno mental en alguna etapa de su vida. Los estudios realizados en diversos países revelan que una proporción importante de los consultantes de la atención primaria en salud presentan algún tipo de trastornos mentales. Desde esta perspectiva, la atención primaria de la salud ofrece una oportunidad de intervenir en el manejo de los trastornos mentales de forma temprana y eficaz. En Argentina, es limitada la información acerca del registro epidemiológico en salud mental, no contando con estudios abordados desde la Atención Primaria en la provincia de Córdoba. El objetivo general del proyecto es estimar la prevalencia de trastornos mentales entre los consultantes de atención primaria por problemas de salud general. Para ello se propone: Estimar la prevalencia de trastornos mentales en una muestra representativa de consultantes adultos por problemas de salud general, de centros de atención primaria de la ciudad de Córdoba, identificar y describir los tipos de trastornos mentales que presentan estos consultantes adultos de centros de atención primaria y analizar la prevalencia de los trastornos mentales por sexo y edad de la población en estudio. Metodología: el estudio se realizará en consultorios de Atención Primaria de Salud distribuídos en todo el éjido de la ciudad, teniendo en cuenta la representación de las 12 zonas de CPC. La muestra es probabilística, estratificada, polietápica de pacientes que consultan en el primer nivel de atención. Se entrevistarán 1200 pacientes utilizando la versión computorizada del CIDI 3.0, que proporciona diagnóstico de acuerdo a la DSM IV y la CIE-10. La confiabilidad y la validez del instrumento ha sido ampliamente documentada y la traducción de la encuesta al español fue realizada conforme a las recomendaciones de la OMS. El análisis efectuado será de prevalencia de Trastornos Mentales y del Comportamiento (TMC),asociación entre factores sociodemográficos y TCM estimados calculando las razones de disparidad (odds ratio), regresión logística a fin de ajustar los resultados por la posible interacción entre variables, análisis de la asociación de todas las variables con los TMC, análisis univariado de la asociación de cada variable con los TMC, controlando sexo y edad, se construirá un modelo de regresión logística. En todos los casos el nivel de significación será de 0,05. El equipo de trabajo, de cooperación internacional entre profesionales de la UNC y de la Universidad de Chile, y con la participación en colaboración de los profesionales dependientes de la Secretaría de Salud de la municipalidad de Córdoba, representa un avance para trabajar en los centros de salud de esta ciudad, constituyéndose en un avance, cualitativo y cuantitativo de la actividad científica en Atención Primaria en salud mental con abordaje epidemiológico. Se espera contribuir al conocimiento acerca de la prevalencia de los problemas de salud mental de esta población en la ciudad de Córdoba, proporcionando información a los funcionarios y responsables por la gestión de las áreas vinculadas a la salud mental, aportando conocimiento que promueva una temprana identificación de riesgos iniciales en salud mental y conductas de cuidado en la población como potencial de bienestar.Así mismo, se espera sistematizar una experiencia que pueda ser replicada en otros sitios geográficos. Por todo lo anterior, esta propuesta permitirá conocer por primera vez en la ciudad de Córdoba la frecuencia y características de los problemas de salud mental entre consultantes de Atención Primaria, información fundamental para el desarrollo posterior de estrategias que busquen mejorar la detección y el tratamiento de estos problemas. According to the WHO Report (2001), in 20 years, mental health disorders (MHDs) will be the world’s second most frequent cause of morbidity. Primary care offers the opportunity to handle MHDs efficiently at an early stage. In Argentina, the epidemiologic data on mental health (MH) is limited, and there are no records for Córdoba. The aim of this project is to assess the prevalence of MHDs among consultants who resort to primary health centers (PHCCs) in the city of Córdoba for common health problems, by using a representative sample of adult consultants, identifying and describing the types of MHDs evinced, and analysing prevalence by sex and age group under study. Methodology:the study will be carried out in PHCCs located in the municipal area of Córdoba, covering the 12 zones corresponding to the CPCs (municipal branch offices for each zone). A multi-stage stratified random sample of 1200 patients will be interviewed using the program CIDI 3.0 to produce a diagnostic according to DSM IV and CIE-10, a tool with proven reliability and validity.The aspects to be analysed are prevalence of mental and behavior disorders, their association with socio-demographic factors estimated by odds ratios, logistic regression for adjustment of potential interaction among variables, association with all variables, and univariate analysis for association with each variable. Significance level will be 0.05 in all cases. The international teamwork including professionals from the Universities of Córdoba, Chile and the Public Health Department of the Municipality of Córdoba constitutes a qualitative and quantitative step forward in the field of primary health care studies with an epidemiologic approach. This project aims at providing administrators in the MH area with data for the early detection of initial risks in MH and the promotion of prevention habits. This will be the first study conducted in Córdoba, and is aimed at facilitating replication in other geographical areas.
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Driven by concerns about rising energy costs, security of supply and climate change a new wave of Sustainable Energy Technologies (SET’s) have been embraced by the Irish consumer. Such systems as solar collectors, heat pumps and biomass boilers have become common due to government backed financial incentives and revisions of the building regulations. However, there is a deficit of knowledge and understanding of how these technologies operate and perform under Ireland’s maritime climate. This AQ-WBL project was designed to address both these needs by developing a Data Acquisition (DAQ) system to monitor the performance of such technologies and a web-based learning environment to disseminate performance characteristics and supplementary information about these systems. A DAQ system consisting of 108 sensors was developed as part of Galway-Mayo Institute of Technology’s (GMIT’s) Centre for the Integration of Sustainable EnergyTechnologies (CiSET) in an effort to benchmark the performance of solar thermal collectors and Ground Source Heat Pumps (GSHP’s) under Irish maritime climate, research new methods of integrating these systems within the built environment and raise awareness of SET’s. It has operated reliably for over 2 years and has acquired over 25 million data points. Raising awareness of these SET’s is carried out through the dissemination of the performance data through an online learning environment. A learning environment was created to provide different user groups with a basic understanding of a SET’s with the support of performance data, through a novel 5 step learning process and two examples were developed for the solar thermal collectors and the weather station which can be viewed at http://www.kdp 1 .aquaculture.ie/index.aspx. This online learning environment has been demonstrated to and well received by different groups of GMIT’s undergraduate students and plans have been made to develop it further to support education, awareness, research and regional development.
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Almost half of Ireland’s commercial stocks face overexploitation. As traditional species decrease in abundance and become less profitable, the industry is increasingly turning to alternate species. Atlantic saury (Scomberesox saurus saurus (Walbaum)) has been identified as a potential species for exploitation. Very little information is available on its biology or population dynamics, especially for Irish waters. This thesis aims to obtain sound scientific data, which will help to ensure that a future Atlantic saury fishery can be sustainably managed. The research has produced valuable data, some of which contradicts previous studies. Growth of Atlantic saury measured using otolith microstructure is found to be more than twice that previously calculated from annual structures on scales and otoliths. This results in a significant reduction of the expected life span from five to about two years. Investigation of maturity stage at age indicates that Atlantic saury will reproduce for the first time at age one and will survive for one or at most two reproduction seasons. It is concluded that a future Irish fishery will target mostly fish prior to their first reproduction. Finally the thesis gives some insights into the population structure of Atlantic saury, by analysis of otolith morphometric. Significant differences are detected between Northeastern Atlantic and western Mediterranean Sea specimens of the 0+ age class (less than one year old). The implications of these results for the management of an emerging fishery are discussed.
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Ground-based measurements of the parameters of atmosphere in Tbilisi during the same period, which are provided by the Mikheil Nodia Institute of geophysics, were used as calibration data. Satellite data monthly averaging, preprocessing, analysis and visualization was performed using Giovanni web-based application. Maps of trends and periodic components of the atmosphere aerosol optical thickness and ozone concentration over the study area were calculated.
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Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2011
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Data Mining, Learning from data, graphical models, possibility theory