Revisión de la definición de PYME en América Latina

El trabajo es el resultado de la revisión sobre el concepto y la clasificación de PYME. Incluye un análisis del estado del arte en los últimos 6 años, las definiciones aplicadas en algunos países del Centro y Sur de América y de distintos Organismos Internacionales. La investigación fue documental, de alcance analítico, con el fin de reflexionar sobre las distintas definiciones identificadas. Los resultados sugieren utilizar: número de empleados y volumen de ventas, por ser los elementos que podrían unificarse y lograr una sola definición que facilite a la PYME el acceso a financiamientos tanto nacionales como internacionales. Es posible en futuras investigaciones, establecer los rangos más convenientes para definir la PYME en función del Número de Trabajadores y Volumen de Ventas, de manera de evitar las barreras a los financiamientos independientemente del sector o País al cual pertenecen.

Identificación de los principios de manufactura esbelta en la PYME venezolana productora de quesos artesanales

El estudio que se presenta estuvo dirigido a la identificación de los principios de manufactura esbelta en la PYME productora de quesos artesanales, comprobar si están preparadas para adoptar estas estrategias de producción y establecer cuanta similitud o disimilitud puede existir entre ellas. Fue realizado en la Red artesanal de productores de queso guayanés telita, un producto artesanal originario de la región Guayana de Venezuela. Se apoyo en una investigación de campo, con alcance descriptivo. Se aplicó un cuestionario basado en las buenas prácticas de producción de alimentos a 30 unidades de producción, la muestra final. Para el tratamiento de los datos, se utilizó la herramienta STATGRAPHICS. Los resultados sugieren debilidades en los factores asociados a los principios e producción esbelta, estas PYME son explotaciones familiares que pueden ser consideradas de baja escala, poseen una alta diversidad entre ellas, tienen limitaciones para garantizar la calidad del producto y su preparación para incorporarse a los sistemas de producción esbelta, evidencia considerables oportunidades de mejora.

Modelo teórico de relaciones entre el sistema de gestión de la calidad y el desempeño organizacional. Efecto dinamizador de la gestión del conocimiento, la satisfacción del cliente y caso industria petrolera venezolana

El sistema de gestión de la calidad (SGC) ha alcanzado una posición relevante sobre el desempeño organizacional (DO). Esta relación podría ser dinamizada a través de la acción coadyuvante de la gestión del conocimiento (GC) y la satisfacción del cliente interno (SCI) en la Industria Petrolera Venezolana (IPV). El presente estudio analiza la integración entre los SGC con las dimensiones establecidas en la Norma ISO 9001: 2008. Requisitos y el DO presentado por el compromiso social, cultura y clima organizacional vertientes de la planificación estratégica de la IPV, así como los efectos potenciadores de las dimensiones que componen el constructo GC: aprendizaje organizacional, organización de aprendizaje y conocimiento de la organización junto con la SCI basado en la Calidad del servicio ejercen sobre la misma. La revisión teórica indica que el SGC, la GC y SCI, son elementos fundamentales, que aseguran una mejora de los resultados organizacionales en la industria petrolera venezolana.

Metodología de análisis estadístico de roturas en redes de distribución de agua

La presente Tesis plantea una metodología de análisis estadístico de roturas de tubería en redes de distribución de agua, que analiza la relación entre las roturas y la presión de agua y que propone la implantación de una gestión de presiones que reduzca el número de roturas que se producen en dichas redes. Las redes de distribución de agua se deterioran y una de sus graves consecuencias es la aparición de roturas frecuentes en sus tuberías. Las roturas llevan asociados elevados costes sociales, económicos y medioambientales y es por ello por lo que las compañías gestoras del agua tratan de reducirlas en la medida de lo posible. Las redes de distribución de agua se pueden dividir en zonas o sectores que facilitan su control y que pueden ser independientes o aislarse mediante válvulas, como ocurre en las redes de países más desarrollados, o pueden estar intercomunicados hidráulicamente. La implantación de una gestión de presiones suele llevarse a cabo a través de las válvulas reductoras de presión (VPR), que se instalan en las cabeceras de estos sectores y que controlan la presión aguas abajo de la misma, aunque varíe su caudal de entrada. Los métodos más conocidos de la gestión de presiones son la reducción de presiones, que es el control más habitual, el mantenimiento de la presión, la prevención y/o alivio de los aumentos repentinos de presión y el establecimiento de un control por alturas. A partir del año 2005 se empezó a reconocer el efecto de la gestión de presiones sobre la disminución de las roturas. En esta Tesis, se sugiere una gestión de presiones que controle los rangos de los indicadores de la presión de cabecera que más influyan en la probabilidad de roturas de tubería. Así, la presión del agua se caracteriza a través de indicadores obtenidos de la presión registrada en la cabecera de los sectores, debido a que se asume que esta presión es representativa de la presión de operación de todas las tuberías porque las pérdidas de carga son relativamente bajas y las diferencias topográficas se tienen en cuenta en el diseño de los sectores. Y los indicadores de presión, que se pueden definir como el estadístico calculado a partir de las series de la presión de cabecera sobre una ventana de tiempo, pueden proveer la información necesaria para ayudar a la toma de decisiones a los gestores del agua con el fin de reducir las roturas de tubería en las redes de distribución de agua. La primera parte de la metodología que se propone en esta Tesis trata de encontrar los indicadores de presión que influyen más en la probabilidad de roturas de tuberías. Para conocer si un indicador es influyente en la probabilidad de las roturas se comparan las estimaciones de las funciones de distribución acumulada (FDAs) de los indicadores de presiones, considerando dos situaciones: cuando se condicionan a la ocurrencia de una rotura (suceso raro) y cuando se calculan en la situación normal de operación (normal operación). Por lo general, las compañías gestoras cuentan con registros de roturas de los años más recientes y al encontrarse las tuberías enterradas se complica el acceso a la información. Por ello, se propone el uso de funciones de probabilidad que permiten reducir la incertidumbre asociada a los datos registrados. De esta forma, se determinan las funciones de distribución acumuladas (FDAs) de los valores del indicador de la serie de presión (situación normal de operación) y las FDAs de los valores del indicador en el momento de ocurrencia de las roturas (condicionado a las roturas). Si las funciones de distribución provienen de la misma población, no se puede deducir que el indicador claramente influya en la probabilidad de roturas. Sin embargo, si se prueba estadísticamente que las funciones proceden de la misma población, se puede concluir que existe una relación entre el indicador analizado y la ocurrencia de las roturas. Debido a que el número de valores del indicador de la FDA condicionada a las roturas es mucho menor que el número de valores del indicador de la FDA incondicional a las roturas, se generan series aleatorias a partir de los valores de los indicadores con el mismo número de valores que roturas registradas hay. De esta forma, se comparan las FDAs de series aleatorias del indicador con la FDA condicionada a las roturas del mismo indicador y se deduce si el indicador es influyente en la probabilidad de las roturas. Los indicadores de presión pueden depender de unos parámetros. A través de un análisis de sensibilidad y aplicando un test estadístico robusto se determina la situación en la que estos parámetros dan lugar a que el indicador sea más influyente en la probabilidad de las roturas. Al mismo tiempo, los indicadores se pueden calcular en función de dos parámetros de cálculo que se denominan el tiempo de anticipación y el ancho de ventana. El tiempo de anticipación es el tiempo (en horas) entre el final del periodo de computación del indicador de presión y la rotura, y el ancho de ventana es el número de valores de presión que se requieren para calcular el indicador de presión y que es múltiplo de 24 horas debido al comportamiento cíclico diario de la presión. Un análisis de sensibilidad de los parámetros de cálculo explica cuándo los indicadores de presión influyen más en la probabilidad de roturas. En la segunda parte de la metodología se presenta un modelo de diagnóstico bayesiano. Este tipo de modelo forma parte de los modelos estadísticos de prevención de roturas, parten de los datos registrados para establecer patrones de fallo y utilizan el teorema de Bayes para determinar la probabilidad de fallo cuando se condiciona la red a unas determinadas características. Así, a través del teorema de Bayes se comparan la FDA genérica del indicador con la FDA condicionada a las roturas y se determina cuándo la probabilidad de roturas aumenta para ciertos rangos del indicador que se ha inferido como influyente en las roturas. Se determina un ratio de probabilidad (RP) que cuando es superior a la unidad permite distinguir cuándo la probabilidad de roturas incrementa para determinados intervalos del indicador. La primera parte de la metodología se aplica a la red de distribución de la Comunidad de Madrid (España) y a la red de distribución de Ciudad de Panamá (Panamá). Tras el filtrado de datos se deduce que se puede aplicar la metodología en 15 sectores en la Comunidad de Madrid y en dos sectores, llamados corregimientos, en Ciudad de Panamá. Los resultados demuestran que en las dos redes los indicadores más influyentes en la probabilidad de las roturas son el rango de la presión, que supone la diferencia entre la presión máxima y la presión mínima, y la variabilidad de la presión, que considera la propiedad estadística de la desviación típica. Se trata, por tanto, de indicadores que hacen referencia a la dispersión de los datos, a la persistencia de la variación de la presión y que se puede asimilar en resistencia de materiales a la fatiga. La segunda parte de la metodología se ha aplicado a los indicadores influyentes en la probabilidad de las roturas de la Comunidad de Madrid y se ha deducido que la probabilidad de roturas aumenta para valores extremos del indicador del rango de la presión y del indicador de la variabilidad de la presión. Finalmente, se recomienda una gestión de presiones que limite los intervalos de los indicadores influyentes en la probabilidad de roturas que incrementen dicha probabilidad. La metodología propuesta puede aplicarse a otras redes de distribución y puede ayudar a las compañías gestoras a reducir el número de fallos en el sistema a través de la gestión de presiones. This Thesis presents a methodology for the statistical analysis of pipe breaks in water distribution networks. The methodology studies the relationship between pipe breaks and water pressure, and proposes a pressure management procedure to reduce the number of breaks that occur in such networks. One of the manifestations of the deterioration of water supply systems is frequent pipe breaks. System failures are one of the major challenges faced by water utilities, due to their associated social, economic and environmental costs. For all these reasons, water utilities aim at reducing the problem of break occurrence to as great an extent as possible. Water distribution networks can be divided into areas or sectors, which facilitates the control of the network. These areas may be independent or isolated by valves, as it usually happens in developing countries. Alternatively, they can be hydraulically interconnected. The implementation of pressure management strategies is usually carried out through pressure-reducing valves (PRV). These valves are installed at the head of the sectors and, although the inflow may vary significantly, they control the downstream pressure. The most popular methods of pressure management consist of pressure reduction, which is the common form of control, pressure sustaining, prevention and/or alleviation of pressure surges or large variations in pressure, and level/altitude control. From 2005 onwards, the effects of pressure management on burst frequencies have become more widely recognized in the technical literature. This thesis suggests a pressure management that controls the pressure indicator ranges most influential on the probability of pipe breaks. Operating pressure in a sector is characterized by means of a pressure indicator at the head of the DMA, as head losses are relatively small and topographical differences were accounted for at the design stage. The pressure indicator, which may be defined as the calculated statistic from the time series of pressure head over a specific time window, may provide necessary information to help water utilities to make decisions to reduce pipe breaks in water distribution networks. The first part of the methodology presented in this Thesis provides the pressure indicators which have the greatest impact on the probability of pipe breaks to be determined. In order to know whether a pressure indicator influences the probability of pipe breaks, the proposed methodology compares estimates of cumulative distribution functions (CDFs) of a pressure indicator through consideration of two situations: when they are conditioned to the occurrence of a pipe break (a rare event), and when they are not (a normal operation). Water utilities usually have a history of failures limited to recent periods of time, and it is difficult to have access to precise information in an underground network. Therefore, the use of distribution functions to address such imprecision of recorded data is proposed. Cumulative distribution functions (CDFs) derived from the time series of pressure indicators (normal operation) and CDFs of indicator values at times coincident with a reported pipe break (conditioned to breaks) are compared. If all estimated CDFs are drawn from the same population, there is no reason to infer that the studied indicator clearly influences the probability of the rare event. However, when it is statistically proven that the estimated CDFs do not come from the same population, the analysed indicator may have an influence on the occurrence of pipe breaks. Due to the fact that the number of indicator values used to estimate the CDF conditioned to breaks is much lower in comparison with the number of indicator values to estimate the CDF of the unconditional pressure series, and that the obtained results depend on the size of the compared samples, CDFs from random sets of the same size sampled from the unconditional indicator values are estimated. Therefore, the comparison between the estimated CDFs of random sets of the indicator and the estimated CDF conditioned to breaks allows knowledge of if the indicator is influential on the probability of pipe breaks. Pressure indicators depend on various parameters. Sensitivity analysis and a robust statistical test allow determining the indicator for which these parameters result most influential on the probability of pipe breaks. At the same time, indicators can be calculated according to two model parameters, named as the anticipation time and the window width. The anticipation time refers to the time (hours) between the end of the period for the computation of the pressure indicator and the break. The window width is the number of instantaneous pressure values required to calculate the pressure indicator and is multiple of 24 hours, as water pressure has a cyclical behaviour which lasts one day. A sensitivity analysis of the model parameters explains when the pressure indicator is more influential on the probability of pipe breaks. The second part of the methodology presents a Bayesian diagnostic model. This kind of model belongs to the class of statistical predictive models, which are based on historical data, represent break behavior and patterns in water mains, and use the Bayes’ theorem to condition the probability of failure to specific system characteristics. The Bayes’ theorem allows comparing the break-conditioned FDA and the unconditional FDA of the indicators and determining when the probability of pipe breaks increases for certain pressure indicator ranges. A defined probability ratio provides a measure to establish whether the probability of breaks increases for certain ranges of the pressure indicator. The first part of the methodology is applied to the water distribution network of Madrid (Spain) and to the water distribution network of Panama City (Panama). The data filtering method suggests that the methodology can be applied to 15 sectors in Madrid and to two areas in Panama City. The results show that, in both systems, the most influential indicators on the probability of pipe breaks are the pressure range, which is the difference between the maximum pressure and the minimum pressure, and pressure variability, referred to the statistical property of the standard deviation. Therefore, they represent the dispersion of the data, the persistence of the variation in pressure and may be related to the fatigue in material resistance. The second part of the methodology has been applied to the influential indicators on the probability of pipe breaks in the water distribution network of Madrid. The main conclusion is that the probability of pipe breaks increases for the extreme values of the pressure range indicator and of the pressure variability indicator. Finally, a pressure management which limits the ranges of the pressure indicators influential on the probability of pipe breaks that increase such probability is recommended. The methodology presented here is general, may be applied to other water distribution networks, and could help water utilities reduce the number of system failures through pressure management.

Metodología para la determinación de los parámetros de planificación de los nodos e infraestructuras logísticas en un territorio, considerando en su planificación el impacto sobre los diferentes componentes territoriales

Esta tesis presenta el diseño y la aplicación de una metodología que permite la determinación de los parámetros para la planificación de nodos e infraestructuras logísticas en un territorio, considerando además el impacto de estas en los diferentes componentes territoriales, así como en el desarrollo poblacional, el desarrollo económico y el medio ambiente, presentando así un avance en la planificación integral del territorio. La Metodología propuesta está basada en Minería de Datos, que permite el descubrimiento de patrones detrás de grandes volúmenes de datos previamente procesados. Las características propias de los datos sobre el territorio y los componentes que lo conforman hacen de los estudios territoriales un campo ideal para la aplicación de algunas de las técnicas de Minería de Datos, tales como los ´arboles decisión y las redes bayesianas. Los árboles de decisión permiten representar y categorizar de forma esquemática una serie de variables de predicción que ayudan al análisis de una variable objetivo. Las redes bayesianas representan en un grafo acíclico dirigido, un modelo probabilístico de variables distribuidas en padres e hijos, y la inferencia estadística que permite determinar la probabilidad de certeza de una hipótesis planteada, es decir, permiten construir modelos de probabilidad conjunta que presentan de manera gráfica las dependencias relevantes en un conjunto de datos. Al igual que con los árboles de decisión, la división del territorio en diferentes unidades administrativas hace de las redes bayesianas una herramienta potencial para definir las características físicas de alguna tipología especifica de infraestructura logística tomando en consideración las características territoriales, poblacionales y económicas del área donde se plantea su desarrollo y las posibles sinergias que se puedan presentar sobre otros nodos e infraestructuras logísticas. El caso de estudio seleccionado para la aplicación de la metodología ha sido la República de Panamá, considerando que este país presenta algunas características singulares, entra las que destacan su alta concentración de población en la Ciudad de Panamá; que a su vez a concentrado la actividad económica del país; su alto porcentaje de zonas protegidas, lo que ha limitado la vertebración del territorio; y el Canal de Panamá y los puertos de contenedores adyacentes al mismo. La metodología se divide en tres fases principales: Fase 1: Determinación del escenario de trabajo 1. Revisión del estado del arte. 2. Determinación y obtención de las variables de estudio. Fase 2: Desarrollo del modelo de inteligencia artificial 3. Construcción de los ´arboles de decisión. 4. Construcción de las redes bayesianas. Fase 3: Conclusiones 5. Determinación de las conclusiones. Con relación al modelo de planificación aplicado al caso de estudio, una vez aplicada la metodología, se estableció un modelo compuesto por 47 variables que definen la planificación logística de Panamá, el resto de variables se definen a partir de estas, es decir, conocidas estas, el resto se definen a través de ellas. Este modelo de planificación establecido a través de la red bayesiana considera los aspectos de una planificación sostenible: económica, social y ambiental; que crean sinergia con la planificación de nodos e infraestructuras logísticas. The thesis presents the design and application of a methodology that allows the determination of parameters for the planning of nodes and logistics infrastructure in a territory, besides considering the impact of these different territorial components, as well as the population growth, economic and environmental development. The proposed methodology is based on Data Mining, which allows the discovery of patterns behind large volumes of previously processed data. The own characteristics of the territorial data makes of territorial studies an ideal field of knowledge for the implementation of some of the Data Mining techniques, such as Decision Trees and Bayesian Networks. Decision trees categorize schematically a series of predictor variables of an analyzed objective variable. Bayesian Networks represent a directed acyclic graph, a probabilistic model of variables divided in fathers and sons, and statistical inference that allow determine the probability of certainty in a hypothesis. The case of study for the application of the methodology is the Republic of Panama. This country has some unique features: a high population density in the Panama City, a concentration of economic activity, a high percentage of protected areas, and the Panama Canal. The methodology is divided into three main phases: Phase 1: definition of the work stage. 1. Review of the State of the art. 2. Determination of the variables. Phase 2: Development of artificial intelligence model 3. Construction of decision trees. 4. Construction of Bayesian Networks. Phase 3: conclusions 5. Determination of the conclusions. The application of the methodology to the case study established a model composed of 47 variables that define the logistics planning for Panama. This model of planning established through the Bayesian network considers aspects of sustainable planning and simulates the synergies between the nodes and logistical infrastructure planning.

Airborne laser quantification of Florida shoreline and beach volume change caused by hurricanes

This dissertation combines three separate studies that measure coastal change using airborne laser data. The initial study develops a method for measuring subaerial and subaqueous volume change incrementally alongshore, and compares those measurements to shoreline change in order to quantify their relationship in Palm Beach County, Florida. A poor correlation (R2 = 0.39) was found between shoreline and volume change before the hurricane season in the northern section of Palm Beach County because of beach nourishment and inlet dynamics. However, a relatively high R2 value of 0.78 in the southern section of Palm Beach County was found due to little disturbance from tidal inlets and coastal engineering projects. The shoreline and volume change caused by the 2004 hurricane season was poorly correlated with R 2 values of 0.02 and 0.42 for the north and south sections, respectively. The second study uses airborne laser data to investigate if there is a significant relationship between shoreline migration before and after Hurricane Ivan near Panama City, Florida. In addition, the relationship between shoreline change and subaerial volume was quantified and a new method for quantifying subaqueous sediment change was developed. No significant spatial relationship was found between shoreline migration before and after the hurricane. Utilization of a single coefficient to represent all relationships between shoreline and subaerial volume change was found to be problematic due to the spatial variability in the linear relationship. Differences in bathymetric data show only a small portion of sediment was transported beyond the active zone and most sediment remained within the active zone despite the occurrence of a hurricane. The third study uses airborne laser bathymetry to measure the offshore limit of change, and compares that location with calculated depth of closures and subaqueous geomorphology. There appears to be strong geologic control of the depth of closure in Broward and Miami-Dade Counties. North of Hillsboro Inlet, hydrodynamics control the geomorphology which in turn indicates the location of the depth of closure.

Airborne Laser Quantification of Florida Shoreline and Beach Volume Change Caused by Hurricanes

This dissertation combines three separate studies that measure coastal change using airborne laser data. The initial study develops a method for measuring subaerial and subaqueous volume change incrementally alongshore, and compares those measurements to shoreline change in order to quantify their relationship in Palm Beach County, Florida. A poor correlation (R2 = 0.39) was found between shoreline and volume change before the hurricane season in the northern section of Palm Beach County because of beach nourishment and inlet dynamics. However, a relatively high R2 value of 0.78 in the southern section of Palm Beach County was found due to little disturbance from tidal inlets and coastal engineering projects. The shoreline and volume change caused by the 2004 hurricane season was poorly correlated with R2 values of 0.02 and 0.42 for the north and south sections, respectively. The second study uses airborne laser data to investigate if there is a significant relationship between shoreline migration before and after Hurricane Ivan near Panama City, Florida. In addition, the relationship between shoreline change and subaerial volume was quantified and a new method for quantifying subaqueous sediment change was developed. No significant spatial relationship was found between shoreline migration before and after the hurricane. Utilization of a single coefficient to represent all relationships between shoreline and subaerial volume change was found to be problematic due to the spatial variability in the linear relationship. Differences in bathymetric data show only a small portion of sediment was transported beyond the active zone and most sediment remained within the active zone despite the occurrence of a hurricane. The third study uses airborne laser bathymetry to measure the offshore limit of change, and compares that location with calculated depth of closures and subaqueous geomorphology. There appears to be strong geologic control of the depth of closure in Broward and Miami-Dade Counties. North of Hillsboro Inlet, hydrodynamics control the geomorphology which in turn indicates the location of the depth of closure.

Navigation and meteorological data during campaign TARA_20111230Z of the Tara Oceans expedition 2009-2013

The Tara Oceans Expedition (2009-2013) sampled the world oceans on board a 36 m long schooner, collecting environmental data and organisms from viruses to planktonic metazoans for later analyses using modern sequencing and state-of-the-art imaging technologies. Tara Oceans Data are particularly suited to study the genetic, morphological and functional diversity of plankton. The present dataset contains navigation and meteorological data measured during one campaign of the Tara Oceans Expedition. Latitude and Longitude were obtained from TSG data.

Vertical profiles of environmental parameters measured on discrete water samples collected with Niskin bottles at station TARA_139 during the Tara Oceans expedition 2009-2013

The Tara Oceans Expedition (2009-2013) was a global survey of ocean ecosystems aboard the Sailing Vessel Tara. It carried out extensive measurements of evironmental conditions and collected plankton (viruses, bacteria, protists and metazoans) for later analysis using modern sequencing and state-of-the-art imaging technologies. Tara Oceans Data are particularly suited to study the genetic, morphological and functional diversity of plankton. The present data set includes properties of seawater, particulate matter and dissolved matter that were measured from discrete water samples collected with Niskin bottles during the 2009-2013 Tara Oceans expedition. Properties include pigment concentrations from HPLC analysis (10 depths per vertical profile, 25 pigments per depth), the carbonate system (Surface and 400m; pH (total scale), CO2, pCO2, fCO2, HCO3, CO3, Total alkalinity, Total carbon, OmegaAragonite, OmegaCalcite, and dosage Flags), nutrients (10 depths per vertical profile; NO2, PO4, N02/NO3, SI, quality Flags), DOC, CDOM, and dissolved oxygen isotopes. The Service National d'Analyse des Paramètres Océaniques du CO2, at the Université Pierre et Marie Curie, determined CT and AT potentiometrically. More than 200 vertical profiles of these properties were made across the world ocean. DOC, CDOM and dissolved oxygen isotopes are available only for the Arctic Ocean and Arctic Seas (2013).

Vertical profiles of environmental parameters measured on discrete water samples collected with Niskin bottles at station TARA_136 during the Tara Oceans expedition 2009-2013

The Tara Oceans Expedition (2009-2013) was a global survey of ocean ecosystems aboard the Sailing Vessel Tara. It carried out extensive measurements of evironmental conditions and collected plankton (viruses, bacteria, protists and metazoans) for later analysis using modern sequencing and state-of-the-art imaging technologies. Tara Oceans Data are particularly suited to study the genetic, morphological and functional diversity of plankton. The present data set includes properties of seawater, particulate matter and dissolved matter that were measured from discrete water samples collected with Niskin bottles during the 2009-2013 Tara Oceans expedition. Properties include pigment concentrations from HPLC analysis (10 depths per vertical profile, 25 pigments per depth), the carbonate system (Surface and 400m; pH (total scale), CO2, pCO2, fCO2, HCO3, CO3, Total alkalinity, Total carbon, OmegaAragonite, OmegaCalcite, and dosage Flags), nutrients (10 depths per vertical profile; NO2, PO4, N02/NO3, SI, quality Flags), DOC, CDOM, and dissolved oxygen isotopes. The Service National d'Analyse des Paramètres Océaniques du CO2, at the Université Pierre et Marie Curie, determined CT and AT potentiometrically. More than 200 vertical profiles of these properties were made across the world ocean. DOC, CDOM and dissolved oxygen isotopes are available only for the Arctic Ocean and Arctic Seas (2013).

Vertical profiles of environmental parameters measured on discrete water samples collected with Niskin bottles at station TARA_138 during the Tara Oceans expedition 2009-2013

The Tara Oceans Expedition (2009-2013) was a global survey of ocean ecosystems aboard the Sailing Vessel Tara. It carried out extensive measurements of evironmental conditions and collected plankton (viruses, bacteria, protists and metazoans) for later analysis using modern sequencing and state-of-the-art imaging technologies. Tara Oceans Data are particularly suited to study the genetic, morphological and functional diversity of plankton. The present data set includes properties of seawater, particulate matter and dissolved matter that were measured from discrete water samples collected with Niskin bottles during the 2009-2013 Tara Oceans expedition. Properties include pigment concentrations from HPLC analysis (10 depths per vertical profile, 25 pigments per depth), the carbonate system (Surface and 400m; pH (total scale), CO2, pCO2, fCO2, HCO3, CO3, Total alkalinity, Total carbon, OmegaAragonite, OmegaCalcite, and dosage Flags), nutrients (10 depths per vertical profile; NO2, PO4, N02/NO3, SI, quality Flags), DOC, CDOM, and dissolved oxygen isotopes. The Service National d'Analyse des Paramètres Océaniques du CO2, at the Université Pierre et Marie Curie, determined CT and AT potentiometrically. More than 200 vertical profiles of these properties were made across the world ocean. DOC, CDOM and dissolved oxygen isotopes are available only for the Arctic Ocean and Arctic Seas (2013).

Vertical profiles of environmental parameters measured on discrete water samples collected with Niskin bottles at station TARA_140 during the Tara Oceans expedition 2009-2013

The Tara Oceans Expedition (2009-2013) was a global survey of ocean ecosystems aboard the Sailing Vessel Tara. It carried out extensive measurements of evironmental conditions and collected plankton (viruses, bacteria, protists and metazoans) for later analysis using modern sequencing and state-of-the-art imaging technologies. Tara Oceans Data are particularly suited to study the genetic, morphological and functional diversity of plankton. The present data set includes properties of seawater, particulate matter and dissolved matter that were measured from discrete water samples collected with Niskin bottles during the 2009-2013 Tara Oceans expedition. Properties include pigment concentrations from HPLC analysis (10 depths per vertical profile, 25 pigments per depth), the carbonate system (Surface and 400m; pH (total scale), CO2, pCO2, fCO2, HCO3, CO3, Total alkalinity, Total carbon, OmegaAragonite, OmegaCalcite, and dosage Flags), nutrients (10 depths per vertical profile; NO2, PO4, N02/NO3, SI, quality Flags), DOC, CDOM, and dissolved oxygen isotopes. The Service National d'Analyse des Paramètres Océaniques du CO2, at the Université Pierre et Marie Curie, determined CT and AT potentiometrically. More than 200 vertical profiles of these properties were made across the world ocean. DOC, CDOM and dissolved oxygen isotopes are available only for the Arctic Ocean and Arctic Seas (2013).

Vertical profiles of environmental parameters measured on discrete water samples collected with Niskin bottles at station TARA_141 during the Tara Oceans expedition 2009-2013

The Tara Oceans Expedition (2009-2013) was a global survey of ocean ecosystems aboard the Sailing Vessel Tara. It carried out extensive measurements of evironmental conditions and collected plankton (viruses, bacteria, protists and metazoans) for later analysis using modern sequencing and state-of-the-art imaging technologies. Tara Oceans Data are particularly suited to study the genetic, morphological and functional diversity of plankton. The present data set includes properties of seawater, particulate matter and dissolved matter that were measured from discrete water samples collected with Niskin bottles during the 2009-2013 Tara Oceans expedition. Properties include pigment concentrations from HPLC analysis (10 depths per vertical profile, 25 pigments per depth), the carbonate system (Surface and 400m; pH (total scale), CO2, pCO2, fCO2, HCO3, CO3, Total alkalinity, Total carbon, OmegaAragonite, OmegaCalcite, and dosage Flags), nutrients (10 depths per vertical profile; NO2, PO4, N02/NO3, SI, quality Flags), DOC, CDOM, and dissolved oxygen isotopes. The Service National d'Analyse des Paramètres Océaniques du CO2, at the Université Pierre et Marie Curie, determined CT and AT potentiometrically. More than 200 vertical profiles of these properties were made across the world ocean. DOC, CDOM and dissolved oxygen isotopes are available only for the Arctic Ocean and Arctic Seas (2013).

Vertical profiles of environmental parameters measured on discrete water samples collected with Niskin bottles at station TARA_142 during the Tara Oceans expedition 2009-2013

The Tara Oceans Expedition (2009-2013) was a global survey of ocean ecosystems aboard the Sailing Vessel Tara. It carried out extensive measurements of evironmental conditions and collected plankton (viruses, bacteria, protists and metazoans) for later analysis using modern sequencing and state-of-the-art imaging technologies. Tara Oceans Data are particularly suited to study the genetic, morphological and functional diversity of plankton. The present data set includes properties of seawater, particulate matter and dissolved matter that were measured from discrete water samples collected with Niskin bottles during the 2009-2013 Tara Oceans expedition. Properties include pigment concentrations from HPLC analysis (10 depths per vertical profile, 25 pigments per depth), the carbonate system (Surface and 400m; pH (total scale), CO2, pCO2, fCO2, HCO3, CO3, Total alkalinity, Total carbon, OmegaAragonite, OmegaCalcite, and dosage Flags), nutrients (10 depths per vertical profile; NO2, PO4, N02/NO3, SI, quality Flags), DOC, CDOM, and dissolved oxygen isotopes. The Service National d'Analyse des Paramètres Océaniques du CO2, at the Université Pierre et Marie Curie, determined CT and AT potentiometrically. More than 200 vertical profiles of these properties were made across the world ocean. DOC, CDOM and dissolved oxygen isotopes are available only for the Arctic Ocean and Arctic Seas (2013).

Properties of seawater from a Sea-Bird TSG temperature and conductivity sensor mounted on the continuous surface water sampling system during campaign TARA_20111124Z of the Tara Oceans expedition 2009-2013

The Tara Oceans Expedition (2009-2013) sampled the world oceans on board a 36 m long schooner, collecting environmental data and organisms from viruses to planktonic metazoans for later analyses using modern sequencing and state-of-the-art imaging technologies. Tara Oceans Data are particularly suited to study the genetic, morphological and functional diversity of plankton. The present data publication contains measurements from the Continuous Surface Sampling System [CSSS] made during one campaign of the Tara Oceans Expedition. Water was pumped at the front of the vessel from ~2m depth, then de-bubbled and circulated to a Sea-Bird TSG temperature and conductivity sensor. System maintenance (instrument cleaning, flushing) was done approximately once a week and in port between successive legs. All data were stamped with a GPS.