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

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

Simulating heterogeneous multinational firms

This paper develops a micro-simulation framework for multinational entry and sales activities across countries. The model is based on Eaton, Kortum, and Kramarz's (2010) quantitative trade model adapted towards multinational production. Using micro data on Japanese manufacturing firms, we first stylize the empirical regularities of multinational entry and sales activity and estimate the model's structural parameters with simulated method of moments. We then demonstrate that our adapted model is able to replicate important dimensions of the in-sample moments conditioned in our estimation strategy. Importantly, it is able to replicate activity under an economic period with a far different level of FDI barriers than was conditioned upon in our estimation sample. Overall, our research highlights the richness of the simulation framework for performing counterfactual analysis of various FDI policies.

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

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

Power Measurement Methodology for FPGA Devices

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

Estudio energético comparativo de diferentes configuraciones de ciclo combinado

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

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

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

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

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

Desarrollo de capacidades para el liderazgo en proyectos de desarrollo rural. Aplicación a comunidades Aymaras

Los proyectos de desarrollo en el medio rural han cambiado en las últimas décadas, desde un enfoque tecnocrático y descendente, que resultó insuficiente, a otro que otorga un papel principal a las personas locales. En este contexto, los nuevos modelos de planificación y gestión de los proyectos de desarrollo a menudo incluyen entre sus objetivos el desarrollo de las capacidades locales y el liderazgo, dedicándose a ellos anualmente billones de dólares. Ambos conceptos son considerados elementos indispensables para aumentar la sostenibilidad de las acciones desde un enfoque endógeno, lo que genera un gran interés tanto desde el ámbito científico como en los debates y objetivos de los organismos internacionales. Sin embargo no existe un consenso sobre el marco conceptual del desarrollo de capacidades ni sobre las metodologías adecuadas para evaluarlo. Por otra parte, en el caso del desarrollo de liderazgo, la mayoría de los estudios e investigaciones se han centrado en entornos empresariales, siendo escasos los trabajos centrados en el ámbito rural. En dicho contexto, la complejidad se incrementa debido a que a menudo la autoridad y poder de los líderes no están dados por puestos formales, sino por relaciones sociales y vínculos de confianza. Esta investigación presenta una primera fase conceptual, que aborda el marco teórico, analizando y clarificando los conceptos de desarrollo de capacidades, competencias y liderazgo en el contexto de los proyectos de desarrollo rural. Así mismo, en esta fase se clasifican los principales instrumentos para evaluar el desarrollo de capacidades, para así definir las variables que conforman el constructo de capacidades. Además se determina la multidimensionalidad del concepto de capacidades y por ello la conveniencia de abordarlo a nivel individual y colectivo. También se analizan los distintos estilos de liderazgo para llegar a una definición propia de desarrollo de capacidades y de liderazgo adaptadas al medio rural. El marco teórico anterior permite sentar, en una segunda fase de la investigación, las bases científicas del modelo que se propone: el modelo DCL de Desarrollo de Capacidades para el Liderazgo en los proyectos de desarrollo rural. Este modelo incorpora elementos del marco conceptual Working With People (Cazorla et al., 2013), fruto de 25 años de experiencia en el ámbito de la planificación de proyectos de desarrollo rural desde el grupo de investigación GESPLAN de la Universidad Politécnica de Madrid. El modelo DCL integra metodologías cuantitativas y cualitativas y una doble escala de análisis para promover y evaluar el desarrollo de capacidades en la población local desde tres componentes: técnico-empresarial, relacional y contextual. Además el modelo DCL incorpora un proceso metodológico para poder integrar el seguimiento y la evaluación de las capacidades a lo largo del ciclo del proyecto. Finalmente, en una fase de aplicación, se acomete la validación del modelo DCL a través del caso de estudio de un proyecto de desarrollo con una organización de mujeres artesanas de comunidades aymaras de Puno (Perú). Este proyecto, que incorpora el marco conceptual WWP, integra 5 años de experiencia con comunidades aymaras desde el grupo de investigación GESPLAN. La aplicación muestra cómo el modelo DCL permite evaluar el desarrollo de capacidades para el liderazgo. Así mismo, la incorporación de los aprendizajes tras las evaluaciones de desarrollo de capacidades permite reorientar las acciones del proyecto para mejorar su planificación y gestión y producir un verdadero empoderamiento y liderazgo de la organización local. Lo anterior se traduce en un aumento de la sostenibilidad del proyecto y de la resiliencia social de la organización. ABSTRACT Development projects in rural areas have changed in recent decades, from a technocratic and top-down approach, which proved insufficient, to another that gives a major role to local people. In this context, the new models of planning and management of development projects often include among their objectives the development of local capacities and leadership and engage billions of dollars annually. Both concepts are considered essential for enhancing the sustainability of the actions from an endogenous approach, generating great interest both from the scientific field and in the debates and objectives of international organizations. However there is no consensus on the conceptual framework of capacity development and on appropriate methodologies to evaluate it. Moreover, in the case of leadership development, most of the studies and research have focused on business environments, with few studies focusing on rural areas. In this context, the complexity is increased because often the authority and power of the leaders are not given for formal positions, but by social relationships and bonds of trust. This research presents an initial conceptual phase, which addresses the theoretical framework, analyzing and clarifying the concepts of capacity development, competencies and leadership in the context of rural development projects. Also, at this stage the main instruments to assess capacity development are classified so as to define the variables that shape the capacity construct. Besides the multidimensionality of the concept of capacity is determined and therefore the convenience of addressing it at an individual and colective level. Different leadership styles are also analyzed to propose a definition of capacity development and leadership adapted to the rural environment. The above theoretical framework allows to set, in a second research phase, the scientific basis of the proposed model: the model DCL of Capacity Development for Leadership in rural development projects. This model incorporates elements of the conceptual framework Working With People (Cazorla et al., 2013), the result of 25 years of experience in the field of project planning for rural development from the research group GESPLAN of the Technical University of Madrid. The DCL model integrates quantitative and qualitative methodologies and a double scale of analysis to promote and evaluate capacity development in the local population from three components: technical-entrepreneurial, relational and contextual. Besides the DCL model incorporates a methodological process to integrate monitoring and evaluation of capacities throughout the project cycle. Finally, in an application phase, DCL model validation is undertaken through the case study of a development project with an organization of women artisans of Aymara communities in Puno (Peru). This project, that incorporates the WWP conceptual framework, integrates 5 years of experience with Aymara communities from GESPLAN research group. The application shows how the DCL model allows to assess the development of capacities for leadership. Also, the incorporation of lessons learned after monitoring and evaluation of capacity development allows to redirect actions to improve project planning and management and produce a true empowerment and leadership of the local organization. This translates into increased project sustainability and social resilience of the organization.