Aplicación de la teoría de opciones reales a la determinación del momento óptimo de cosecha forestal

Se propone el enfoque de opciones reales como herramienta económico-financiera para la toma de decisiones estratégicas en el sector forestal. En términos de instrumentos financieros, consideraremos en particular una opción exótica conocida como barrier option del tipo knock-in. Suponemos que la proyección del precio de venta promedio de los subproductos sigue un proceso estocástico del tipo Geométrico Browniano, mientras que la producción se determina mediante simulación de un turno forestal. La decisión de talar la masa forestal surge de comparar en cada periodo, el valor de flujo de fondos en cada nodo (FFij(t)) de una rejilla binomial con el valor esperado en el próximo año (X t+1 x e−rΔ t) ). En un ejemplo analizado el criterio tradicional del VAN indica que el mayor valor actual se produce en el instante t = 0 (año 10), mientras que el enfoque de opciones reales arroja que el máximo valor de ejercicio se da en el periodo t = 8 (año 18).

Etapa inicial de un programa para la elaboración de estadísticas sobre bosques y productos forestales en Centroamérica

Incluye Bibliografía

Informe de actividades del grupo de iniciativa del grupo de trabajo sobre estadísticas ambientales

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Diagnóstico de la seguridad en los aprovechamientos forestales a partir de registros empresariales, bases de datos oficiales y muestreos de campo: propuestas de actuación

Desde 1995, el derecho internacional se ha integrado en el ordenamiento jurídico español en lo referente a seguridad y salud. Sin embargo, la situación de la seguridad en los aprovechamientos forestales no ha mejorado notablemente, puesto que se detectan frecuentes casos de personal trabajando sin equipo de protección e incumpliendo las instrucciones de trabajo seguro, y son abundantes las referencias a una elevada accidentalidad. Para evaluar estos aspectos, primeramente se han comparado y valorado los datos de accidentalidad de los taladores de una empresa de referencia con los de los sectores agrario y de la construcción a través de las estadísticas nacionales y con los datos depurados del sector forestal a partir de la base de datos de declaración electrónica de accidentes de la C.A. de Castilla y León. En segundo lugar, se han identificado las deficiencias en materia de prevención, diseñando para ello una encuesta que se ha llevado a cabo en 35 aprovechamientos de Castilla y León. Posteriormente, se ha verificado que la reducción de la accidentalidad en la empresa de referencia se debe a la aplicación del plan de prevención. Se han caracterizado los riesgos en los que habían incurrido los taladores y se han descrito las medidas adoptadas para la reducción de los accidentes en la empresa estudiada, lo que ha conducido a una serie de recomendaciones para reducir la accidentalidad. Por otro lado se han analizado las causas de los picos de accidentalidad detectados. Como conclusión, se puede reducir sensiblemente la accidentalidad sólo si la empresa integra la política de prevención como un objetivo más de la gestión empresarial, en todos los niveles de su organización, acompañando las herramientas técnicas con formación temprana y motivación adecuada. Palabras clave: aprovechamientos forestales, riesgos laborales, prevención, trabajador forestal, accidentalidad, incidencia, gravedad. From 1995, Spanish safety legislation has been adapted to the Internationa! framework. However, operationally the situation is not so good, at least in the wood harvesting activity. Some forest workers are still found not wearing the compulsory safety equipment, working without respecting safety rules and references to high accidents rates are frequent. To assess those aspects, firstly some comparisons have been made between the accident records in a reference company and the accident indexes at national and regional level for building and farming activities. Secondly, using a purpose-designed questionnaire applied to 35 logging worksites in Castilla y Leon Region, deficiencies in prevention have been identified. The relation between the accident reduction and the prevention methods used by the reference studied company has been confirmed. Also the main causes and peaks of the accidents have been analyzed. Finally, some recommendations to reduce the risk of accidents in harvesting operations are provided. The main conclusion confirms that the possibility of reducing the accident risk is conditioned to the commitment of all the staff of the timber harvesting company, at every level of responsibility, to search for excellence in safety as one more entrepreneurial goal. This fact should be accompanied by the staff early training and the adequate motivation means. Keywords: logging, labor risk, safety and health, prevention, logging workers, accident incidence, accident severity.

Red nacional para el estudio de los incendios forestales y sus efectos en los suelos – RIS./ Rede nacional para o estudo dos Incêndios florestais e seus efeitos nos Solos

En enero de 2014, continuando con la intención expresada en Guimarães (Portugal), en noviembre de 2013, durante la VII Reunión de la Geografía Física y Medio Ambiente (EGFA VII), la Asociación Portuguesa de Prevención de Riesgos y Seguridad (RISCOS) creó las condiciones para el establecimiento de una sección temática dedicada al estudio de los efectos de los incendios sobre los suelos y que vendría a ser conocida “Red Nacional para el Estudio de los Incendios Forestales y sus Efectos sobre los Suelos” (RIS). Esta fue una iniciativa inspirada en Fuegored (Red Temática Nacional Efectos de los Incendios Forestales sobre los Suelos) y que, de esta manera, desea establecer una red nacional de investigadores con el fin de facilitar la promoción y difusión de los resultados de sus pesquisas científicas sobre este tema, realizadas en Portugal, así como la interacción entre el mundo científico y el manejo forestal . La RIS fue fundada por 12 miembros, que representan 7 universidades portuguesas y en la actualidad cuenta con 23 miembros de 9 universidades y escuelas politécnicas. Se espera que crezca y que puede añadir todos los que participan en la investigación científica de los incendios forestales y sus efectos en los suelos.

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cancer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabolicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnias de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subycente y así perder informacion relavante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimieto de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional.

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cáncer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabólicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnicas de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subyacente y así perder informacion relevante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimiento de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.

CONSERVACIÓN DE GERMOPLASMA DE ESPECIES FORESTALES NATIVAS DEL CHACO SERRANO DE CÓRDOBA

Los bosques nativos cumplen diversas funciones en el desarrollo de las poblaciones humanas, la protección de cuencas hídricas y suelos, reservorio de biodiversidad y recursos genéticos. Ante la destrucción del bosque nativo de Córdoba, resulta imperiosa la aplicación de programas integrados de conservación de los recursos genéticos a través de la creación de bancos de germoplasma y programas de restauración por medio de técnicas de reforestación de áreas degradadas. El objetivo del proyecto es Conservar in y ex situ especies leñosas nativas del Bosque Serrano de Córdoba: Polylepis Australis, Maytenus boaria, Schinopsis marginata, Zanthoxilus coco, Celtis erhembergiana, Kageneckia lanceolata, Ruprechtia apetala, Lithrea molleoides, Myrcianthes cisplatensis, Escallonia cordobensis. A campo, se identificarán y georreferenciarán los árboles semilleros de diez especies forestales nativas del Chaco Serrano de la provincia de Córdoba, como fuente de semillas. En el Laboratorio de Semillas de la FAV-UNRC se realizará el acondicionamiento de las semillas, se determinará el peso de 100 y el contenido de humedad para definirlas entre ortodoxa, intermedia, recalcitrante. Los tratamientos pre-germinativos para quebrar dormancia serán: Escarificación mecánica y/o húmeda; Estratificación fría; Lavado previo; Inmersión en agua. Se utilizarán papel como sustrato y 20 semillas por repetición. En la prueba de germinación se evaluarán distintas condiciones de luz (fotoperíodo con 12 horas y oscuridad) y temperaturas (fija de 20 y 25 °C y variable de 20-30 °C). Se obtendrá la siguiente información: Caracterización de las plántulas; Porcentaje de germinación; Tiempo medio y total de germinación. La producción de plantines se realizará en la Unidad de Vivero de la FAV-UNRC. A las semillas de aquellas especies que presentan dormancia se les aplicará el tratamiento pre-germinativo correspondiente según resultados de laboratorio. Se evaluará el número de plántulas emergidas y parámetros de calidad de los plantines (diámetro a la altura del cuello y la altura total) hasta que éstos alcancen 30 a 35 cm y 4 a 5 mm de diámetro. La etapa de reforestación se llevará a cabo en parcelas georreferenciadas y clausuradas. Se registrará la sobrevivencia y el desarrollo aéreo de las plantas al final de la estación de crecimiento. El proyecto permitirá definir las estrategias de germinación de las especies en estudio y las condiciones de almacenamiento de semillas para iniciar un banco de germoplasma de especies leñosas del Bosque Serrano de la provincia de Córdoba. Los datos obtenidos en la etapa de vivero permitirán conocer las características de los plantines adecuadas para la etapa de reforestación. En esta última se conocerá la capacidad de adaptación a campo y las estrategias de sobrevivencia de plantas de cada una de las especies que fueron cultivadas en vivero a partir de semillas de árboles seleccionados. A partir de los resultados del proyecto se obtendrá información del ciclo completo de la conservación in y ex situ de la biodiversidad del Chaco Serrano. Se generará información valiosa para la conservación en Banco de germoplasma de especies que aún no han sido estudiadas ni conservadas. La información obtenida contribuirá al conocimiento sobre la reforestación como técnica de restauración de áreas de distinto grado de degradación utilizando las especies leñosas nativas. El proyecto permitirá generar nuevas áreas de conservación in situ (rodales semilleros y parcelas reforestadas) determinando un primer ciclo de mejoramiento genético de especies nativas estudiadas. El proyecto ofrecerá un espacio de estudio y de trabajo en un área incipiente que favorecerá la generación de conocimientos y el crecimiento académico de los integrantes. Permitirá establecer vínculos concretos entre los grupos de trabajo de las instituciones participantes. La sociedad dispondrá de técnicas para la conservación y producción de las especies vegetales estudiadas.

DESARROLLO DE APLICACIONES ESTADÍSTICAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN. STATISTICAL APPLICATIONS FOR PRECISION AGRICULTURE

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.