El mundo de las ciencias de la complejidad

La situación es verdaderamente apasionante. Mientras que en el mundo llamado real –y entonces se hace referencia a dominios como la política, la economía, los conflictos militares y sociales, por ejemplo–, la percepción natural –digamos: de los medios y la opinión pública– es que el país y el mundo se encuentran en condiciones difíciles; en algunos casos, dramática; y en muchas ocasiones trágica, en el campo del progreso del conocimiento asistimos a una magnífica vitalidad. Esta vitalidad se expresa en la ciencia de punta y, notablemente, en las ciencias de la complejidad. Mientras que la ciencia normal –para volver a la expresión de Kuhn– se encuentra literalmente a la defensiva en numerosos campos, temas y problemas –digamos, a la defensiva con respecto al decurso de los acontecimientos y a las dinámicas del mundo contemporáneo–, en el contexto del estudio de los sistemas complejos adaptativos asistimos a una vitalidad que es prácticamente desconocida para la corriente principal de académicos –independientemente de los niveles en los que trabajan–, de científicos, de administradores de educación y de ciencia y tecnología (por ejemplo rectores, vicerrectores, decanos, directores de departamentos, tomadores de decisión, políticos y gobernantes). La corriente principal del conocimiento (mainstream) desconoce una circunstancia, un proceso, una dinámica que sí es conocida por parte de quienes trabajan e investigan activamente en el campo de las ciencias de la complejidad

Estimation of water resources on continental surfaces by multi-sensor microwave remote sensing

L'estimació dels recursos hídrics de les superfícies continentals a escala regional i global és fonamental per a una bona gestió dels recursos hídrics. Aquesta estimació cobreix una àmplia gamma de temes i camps, incloent-hi la caracterització dels sòls i dels recursos hídrics a l’escala de la conca, la modelització hidrològica i la predicció i la cartografia d'inundacions. En aquest context, la caracterització dels estats de la superfície continental, per a obtenir millors paràmetres d’entrada als models hidrològics, és essencial per millorar la precisió en la simulació de cabals, sequeres i inundacions. L’estimació del contingut d’aigua en el sistema, incloses les diferents masses d’aigua i l’aigua lliure en el sòl, és especialment necessària per a una descripció precisa dels processos hidrològics i, en general, del cicle de l’aigua a les superfícies continentals. Per caracteritzar millor els processos hidrològics, les intervencions antropogèniques no es poden negligir. L'home influeix en el cicle de l'aigua, principalment mitjançant el reg i la construcció de preses, fet que s’ha de quantificar correctament. L’objectiu de la tesi és la millora de l’estimació remota dels recursos hídrics, incloent-hi la quantificació dels factors antròpics, mitjançant l’ús de diversos sensors llançats recentment, aprofitant recents desenvolupaments en la tecnologia de teledetecció. Amb l'arribada de les constel·lacions Sentinel (Sentinel-1, 2, 3), disposem de millors eines per estimar els recursos hídrics, incloent-hi els impactes humans, amb una major precisió i cobertura. Aquest treball de tesi consta principalment de dues línies de recerca on s’estimen les intervencions humanes en el cicle hidrològic: la cartografia del reg (com a aplicació en humitat del sòl), i el forçament d’embassaments en simulacions hidrològiques (com a aplicació de l’altimetria). En la primera linia s’estima la humitat del sòl a partir de l’anàlisi estadística de les dades SAR de Sentinel-1. Es desenvolupen dues metodologies per obtenir la humitat del sòl amb una resolució espacial de 100 m basant-se en la interpretació de les dades de Sentinel-1 obtingudes amb la polarització VV (vertical-vertical), que es combina amb dades òptiques Sentinel-2 per a l'anàlisi dels efectes de la vegetació. Com aplicació de la humitat del sòl, es cartografia el reg en diverses condicions meteorològiques, i amb una alta resolució espacial i temporal. Es proposa una metodologia per a la cartografia del reg mitjançant dades SAR obtingudes en polaritzacions VV (vertical-vertical) i VH (vertical-horitzontal). A partir de la sèrie temporal Sentinel-1, s’analitzen diferents estadístiques i mètriques, incloent-hi el valor mitjà, la variància del senyal, la longitud de la correlació i la dimensió fractal, a partir dels quals es classifiquen els arbres irrigats, els cultius irrigats i els cultius no irrigats. En la segona línia, s’estima el nivell dels embassaments a partir de les dades d’altimetria de Sentinel-3, amb l’altímetre SAR (SRAL), basant-se en diferents algorismes per millorar la precisió. Aquest estudi presenta tres algorismes especialitzats o retrackers destinats a obtenir el nivell de la superfície dels cossos d’aigua estudiats, minimitzant la contaminació de les formes d’ona degut al sòl que els envolta. Es compara el rendiment del mètode proposat de selecció de la porció d’ona amb tres retrackers, és a dir, un retracker de llindar, el retracker del centre de gravetat (OCOG) i un retracker de base física de dos passos. S’obtenen sèries temporals del nivell de la làmina d’aigua d’embassaments situats a la conca del riu Ebre (Espanya). Com aplicació, les sèries de nivell dels embassaments obtingudes s’utilitzen per a forçar els embassaments en simulacions hidrològiques.La estimación de los recursos hídricos de las superficies continentales a escala regional y global es fundamental para una buena gestión de los recursos hídricos. Esta estimación cubre una amplia gama de temas y campos, incluyendo la caracterización de los suelos y de los recursos hídricos a escala de cuenca, la modelización hidrológica y la predicción y la cartografía de inundaciones. En este contexto, la caracterización de los estados de la superficie continental, para obtener mejores parámetros de entrada para los modelos hidrológicos, es esencial para mejorar la precisión en la simulación de caudales, sequías e inundaciones. La estimación del contenido de agua en el sistema, incluidas las diferentes masas de agua y el agua libre en el suelo, es especialmente necesaria para una descripción precisa de los procesos hidrológicos y, en general, del ciclo del agua en las superficies continentales. Una caracterización precisa de los procesos hidrológicos requiere no descuidar las intervenciones humanas. El hombre influye en el ciclo del agua, principalmente mediante el riego y la construcción de embalses, lo que se debe cuantificar correctamente. El objetivo de la tesis es la mejora de la estimación remota de los recursos hídricos, incluyendo la cuantificación de los factores humanos, mediante el uso de varios sensores lanzados recientemente, aprovechando recientes desarrollos en la tecnología de teledetección. Con la llegada de las constelaciones Sentinel (Sentinel-1, 2, 3), disponemos de mejores herramientas para estimar los recursos hídricos, incluyendo los impactos humanos, con una mayor precisión y cobertura. Este trabajo de tesis consta principalmente en dos ejes de investigación donde se estiman las intervenciones humanas en el ciclo hidrológico: la cartografía del riego (como aplicación en humedad del suelo), y el forzamiento de embalses en simulaciones hidrológicas (como aplicación de la altimetría). En relación al primer eje, se estima la humedad del suelo a partir del análisis estadístico de los datos SAR de Sentinel-1. Se desarrollan dos metodologías para obtener la humedad del suelo con una resolución espacial de 100 m basándose en la interpretación de los datos de Sentinel-1 obtenidas con la polarización VV (vertical-vertical), que se combina con datos ópticas Sentinel-2 para el análisis de los efectos de la vegetación. Como aplicación de la humedad del suelo, se cartografía el riego en diversas condiciones meteorológicas, y con una alta resolución espacial y temporal. Se propone una metodología para la cartografía del riego mediante datos SAR obtenidos en polarizaciones VV (vertical-vertical) y VH (vertical-horizontal). A partir de la serie temporal Sentinel-1, se analizan diferentes estadísticas y métricas, incluyendo el valor medio, la varianza de la señal, la longitud de la correlación y la dimensión fractal, a partir de los cuales se clasifican los árboles irrigados, los cultivos irrigados y los cultivos no irrigados. En el segundo eje, se estima el nivel de los embalses a partir de los datos de altimetría de Sentinel-3, con el altímetro SAR (SRAL), basándose en diferentes algoritmos para mejorar la precisión. Este estudio presenta tres algoritmos especializados o retrackers destinados a obtener el nivel de la superficie de los cuerpos de agua estudiados, minimizando la contaminación de las formas de onda debido al suelo que los rodea. Se compara el rendimiento del método propuesto de selección de la porción de onda con tres retrackers, es decir, un retracker de umbral, el retracker del centro de gravedad (OCOG) y un retracker de base física de dos pasos. Se obtienen series temporales del nivel de la lámina de agua de embalses situados en la cuenca del río Ebro (España). Como aplicación, las series de nivel de los embalses obtenidas se utilizan para forzar los embalses en simulaciones hidrológicas.The estimation of the water resources of the continental surfaces at a regional and global scale is fundamental for good water resources management. This estimation covers a wide range of topics and fields, including the characterisation of soils and water resources at the basin scale, hydrological modelling and flood prediction and mapping. In this context, the characterisation of the states of the continental surface, to obtain better input parameters for hydrological models, is essential to improve the precision in the simulation of flows, droughts, and floods. The estimation of the water content in the system, including the different water bodies and the free water in the soil, is especially necessary for a precise description of the hydrological processes and, in general, of the water cycle on the continental surfaces. To better characterise hydrological processes, human interventions cannot be neglected. Humans influence the water cycle, mainly through irrigation and the construction of reservoirs, which must be correctly quantified. The objective of the thesis is the improvement of the remote estimation of water resources, including the quantification of human factors, using several sensors recently launched, taking advantage of recent developments in remote sensing technology. With the arrival of the Sentinel constellations (Sentinel-1, 2, 3), we have better tools to estimate water resources, including human impacts, with greater precision and coverage. This thesis consists mainly of two parts where human interventions in the water cycle are considered: irrigation cartography (as an application of soil moisture), and the forcing of reservoirs in hydrological simulations (as an application of altimetry). Firstly, soil moisture is estimated from the statistical analysis of Sentinel-1 SAR data. Two methodologies are developed to obtain soil moisture with a spatial resolution of 100 m based on the interpretation of Sentinel-1 data collected with the VV polarization (vertical-vertical), which is combined with optical data of Sentinel-2 for the analysis of the effects of vegetation. Secondly, irrigation is mapped under various meteorological conditions, including high spatial and temporal resolution. A methodology for irrigation mapping is proposed using SAR data obtained in VV (vertical-vertical) and VH (vertical-horizontal) polarizations. With Sentinel-1 time series, different statistics and metrics are analysed, including the mean value, the variance of the signal, the correlation length and the fractal dimension, based on which the classification of irrigated trees, irrigated crops, and non-irrigated crops are derived. Finally, the level of the reservoirs is estimated from the Sentinel-3 altimetry data, with the SAR altimeter (SRAL), based on different algorithms to improve the accuracy. This study presents three specialised algorithms or retrackers designed to obtain the level of the surface of the studied inland bodies of water, minimising the contamination of the waveforms due to the surrounding soil. The performance of the selection method of the proposed wave portion is compared with three retrackers, that is, the centre of gravity retracker (OCOG) and the two-step physical-based retracker. Temporal series of the water level of reservoirs located in the basin of the Ebro River (Spain) are obtained. As an application, the level series of the reservoirs obtained are used to force the reservoirs in hydrological simulations.L'estimation et le suivi des ressources en eau des surfaces continentales aux niveaux régional et global est essentielle pour la gestion du bilan hydrique, particulièrement dans le contexte des changements climatiques et anthropiques. Ils couvrent un large éventail de thèmes et de domaines, incluant la caractérisation des ressources en eau à l'échelle du bassin, la modélisation hydrologique ainsi que la prévision et la cartographie des inondations. Dans ce contexte, la caractérisation des états de surface, en tant que paramètres d’entrée dans les modèles hydrologiques, est essentielle pour obtenir une meilleure précision de la simulation, qui est liée à la précision prévisionnelle des débits des cours d’eau et le suivi des sécheresses et des inondations. L'estimation de la teneur en eau des surfaces continentales, incluant l’état hydrique du sol et les niveaux des surfaces couvertes d’eau, est particulièrement nécessaire pour une description précise des processus hydrologiques et plus généralement du cycle de l'eau sur les surfaces continentales. Afin de mieux comprendre les processus hydrologiques, l'influence humaine (l’effet anthropique) sur le cycle de l'eau nécessite une évaluation fine. Elle est particulièrement liée à la gestion de l’irrigation et la construction de barrages. L'objectif de la thèse était d'améliorer l'estimation des ressources en eau et une meilleure caractérisation des interventions anthropiques à travers l'utilisation de nouveaux capteurs satellitaires multi-configurations du programme européen Copernicus. Avec le développement de la technologie de télédétection spatiale, et plus particulièrement avec l’arrivée des constellations Sentinel (Sentinel-1, 2, 3) à haute résolution spatiale et temporelle, il existe un meilleur outil pour estimer les états des surfaces continentales. Ce travail de thèse comprend principalement deux priorités liées à des interventions humaines dans le cycle hydrologique:la cartographie de l'irrigation en tant que action humaine liée directement à l'humidité du sol et le forçage des barrages dans un modèle de simulation de rivière en tant qu'application liée à l’estimation du niveau de l'eau libre. Un premier axe de recherche a été basé sur une analyse statistique des données SAR Sentinel-1 pour caractériser l’état hydrique du sol. Deux méthodes ont été développées pour estimer ce paramètre avec une résolution spatiale de 100 m. Elles sont basées sur des approches de détection de changement à partir des données Sentinel-1 acquises en polarisation VV (verticale-verticale), combinées aux données optiques Sentinel-2 pour corriger les effets de la végétation. L’application consistait à cartographier l'irrigation, avec des résolutions spatiale et temporelle élevées. Une méthodologie de cartographie de l'irrigation utilisant des données SAR Sentinel-1 a été proposée. Elle estbasée sur les acquisitions en polarisations VV (vertical-vertical) et VH (vertical-horizontal). A partir de la série temporelle des mesures Sentinel-1, des paramètres statistiques tel que la valeur moyenne, la variance du signal, la longueur de corrélation temporelle et la dimension fractale, sont analysées, en fonction du type de culture; cultures annuelles irriguées, arbres irrigués et cultures pluviales. Des classifications supervisées utilisant les approches Random Forest et SVM sont testées. En deuxième axe, l'estimation de la hauteur de la surface de l'eau à partir des données altimétriques de Sentinel-3 avec l’altimètre SAR (SRAL) a été réalisée à l'aide de différents algorithmes afin d'améliorer la précision sur des petites surfaces. Cette étude présente trois algorithmes spécialisés (ou retrackers) dédiées à la minimisation de la contamination des sols par les formes d’ondes permettant de récupérer les niveaux d’eau à partir de données altimétriques SAR sur des masses d’eaux intérieures. Les performances de la méthode de sélection de portion de forme d'onde proposée avec trois retrackers, à savoir, le retracker à seuil, le retracker à centre de gravité décalé (OCOG) et le retracker à base physique à 2 étapes, sont comparées. Des séries chronologiques de niveaux d'eau sont extraites pour les masses d'eau du bassin de l'Èbre (Espagne). Une application des produits altimétriques est proposée. Le produit de niveau d’eau a été utilisé comme paramètre d’entrée pour analyser l’effet tampon des barrages dans les simulations de débits fluviaux

Remote Sensing of Natural Hazards

Each year, natural hazards such as earthquakes, cyclones, flooding, landslides, wildfires, avalanches, volcanic eruption, extreme temperatures, storm surges, drought, etc., result in widespread loss of life, livelihood, and critical infrastructure globally. With the unprecedented growth of the human population, largescale development activities, and changes to the natural environment, the frequency and intensity of extreme natural events and consequent impacts are expected to increase in the future.Technological interventions provide essential provisions for the prevention and mitigation of natural hazards. The data obtained through remote sensing systems with varied spatial, spectral, and temporal resolutions particularly provide prospects for furthering knowledge on spatiotemporal patterns and forecasting of natural hazards. The collection of data using earth observation systems has been valuable for alleviating the adverse effects of natural hazards, especially with their near real-time capabilities for tracking extreme natural events. Remote sensing systems from different platforms also serve as an important decision-support tool for devising response strategies, coordinating rescue operations, and making damage and loss estimations.With these in mind, this book seeks original contributions to the advanced applications of remote sensing and geographic information systems (GIS) techniques in understanding various dimensions of natural hazards through new theory, data products, and robust approaches

A Sparse Learning Machine for Real-Time SOC Estimation of Li-ion Batteries

The state of charge (SOC) estimation of Li-ion batteries has attracted substantial interests in recent years. Kalman Filter has been widely used in real-time battery SOC estimation, however, to build a suitable dynamic battery state-space model is a key challenge, and most existing methods still use the off-line modelling approach. This paper tackles the challenge by proposing a novel sparse learning machine for real-time SOC estimation. This is achieved first by developing a new learning machine based on the traditional least squares support vector machine (LS-SVM) to capture the process dynamics of Li-ion batteries in real-time. The least squares support vector machine is the least squares version of the conventional support vector machines (SVMs) which suffers from low model sparseness. The proposed learning machine reduces the dimension of the projected high dimensional feature space with no loss of input information, leading to improved model sparsity and accuracy. To accelerate computation, mapping functions in the high feature space are selected using a fast recursive method. To further improve the model accuracy, a weighted regularization scheme and the differential evolution (DE) method are used to optimize the parameters. Then, an unscented Kalman filter (UKF) is used for real-time SOC estimation based on the proposed sparse learning machine model. Experimental results on the Federal Urban Drive Schedule (FUDS) test data reveal that the performance of the proposed algorithm is significantly enhanced, where the maximum absolute error is only one sixth of that obtained by the conventional LS-SVMs and the mean square error of the SOC estimations reaches to 10 −7 , while the proposed method is executed nearly 10 times faster than the conventional LS-SVMs

Simulation of Electric Vehicle performance considering battery degradation

Motivated by environmental concerns, the Internal Combustion Engine Vehicle is being replaced by the Electric Vehicle (EV). EVs rely on the electricity provided by their Lithium-ion battery for traction. These batteries suffer from an unavoidable degradation process that generates two effects: a loss in the capacity and an increase in the Internal Resistance (IR). Because of the IR increase, the power that the battery can provide or receive is limited by the Battery Management System (BMS) to avoid reaching the operational limits. The aim of the study is to understand the limitations in driving that a user might face as the battery degrades, with especial focus on evaluating how the increase in IR may limit functional aspects like driving at high speeds, sudden accelerations or driving uphill. The work will require performing simulations of an EV under different ageing stages of its battery and using different driving profiles.L’electromobilitat ha emergit com a una alternativa prometedora per combatre l’impacte mediambiental provocat pels vehicles de combustió interna. La part més important dels vehi- cles elèctrics (EV) és la bateria, ja que és el component que determina el rendiment del VE. El final de la vida útil d’una bateria està associat amb una disminució d’aquest rendiment, el qual està caracteritzat per un increment en la resistència interna (RI) i un estat de salut inferior al 80%. Per sota d’aquest límit, una bateria és generalment considerada com a no apte per la seva utilització. Aquesta tesi consisteix en dur a terme simulacions per estudiar el rendiment d’un VE considerant la degradació de la bateria. L’estudi avalua 5 cicles de conducció diferents amb unes condicions variables de la bateria i la carretera. Els resultats suggereixen que les bateries amb menys estat de salut poden funcionar correctament, especialment en cicles de conducció poc exigents i en carreteres planes. El fet de poder allargar la vida útil de les bateries tot i que estiguin degradades pot resultar en beneficis econòmics i reduir la petjada ecològica causada per la producció de les bateries i els residus associats a aquestes. Aquest estudi intenta posar èmfasi en la importància d’optimitzar l’ús de les bateries elèctriques per poder aconseguir solu- cions sostenibles relacionades amb l’electromobilitatLa electromovilidad ha emergido como una alternativa prometedora para combatir el impacto medioambiental provocado por los vehículos de combustión interna. La parte más importante de los vehículos eléctricos (VE) es la batería, puesto que es el componente que de- termina su rendimiento. El final de vida útil de la batería está asociado con una disminución de este rendimiento caracterizado por un incremento de la resistencia interna (RI) y un estado de salud inferior al 80%. Por debajo de este límite, una batería es generalmente considerada como no adecuada para su uso. Esta tesis consiste en realizar simulaciones para estudiar el rendimiento de un VE teniendo en cuenta la degradación de la batería. El estudio evalúa 5 ciclos de conducción distintos con unas condiciones variables de la batería y de la carretera. Los resultados sugieren que las baterías con menos estado de salud pueden funcionar correc- tamente, especialmente en ciclos de conducción poco exigentes y en carreteras planas. Poder alargar la vida útil de las baterías aun cuando tienen degradación, puede resultar en beneficios económicos y reducir la huella ecológica causada por la producción de las baterías y los residuos asociados a ellas. Este estudio intenta recalcar la importancia de optimizar el uso de las baterías eléctricas para poder alcanzar soluciones sostenibles relacionadas con la electromovilida

Hemodynamic Instability and Cardiovascular Events After Traumatic Brain Injury Predict Outcome After Artifact Removal With Deep Belief Network Analysis.

BACKGROUND: Hemodynamic instability and cardiovascular events heavily affect the prognosis of traumatic brain injury. Physiological signals are monitored to detect these events. However, the signals are often riddled with faulty readings, which jeopardize the reliability of the clinical parameters obtained from the signals. A machine-learning model for the elimination of artifactual events shows promising results for improving signal quality. However, the actual impact of the improvements on the performance of the clinical parameters after the elimination of the artifacts is not well studied. MATERIALS AND METHODS: The arterial blood pressure of 99 subjects with traumatic brain injury was continuously measured for 5 consecutive days, beginning on the day of admission. The machine-learning deep belief network was constructed to automatically identify and remove false incidences of hypotension, hypertension, bradycardia, tachycardia, and alterations in cerebral perfusion pressure (CPP). RESULTS: The prevalences of hypotension and tachycardia were significantly reduced by 47.5% and 13.1%, respectively, after suppressing false incidents (P=0.01). Hypotension was particularly effective at predicting outcome favorability and mortality after artifact elimination (P=0.015 and 0.027, respectively). In addition, increased CPP was also statistically significant in predicting outcomes (P=0.02). CONCLUSIONS: The prevalence of false incidents due to signal artifacts can be significantly reduced using machine-learning. Some clinical events, such as hypotension and alterations in CPP, gain particularly high predictive capacity for patient outcomes after artifacts are eliminated from physiological signals

The Economics of Desertification, Land Degradation, and Drought; Toward an Integrated Global Assessment

Land degradation has not been comprehensively addressed at the global level or in developing countries. A suitable economic framework that could guide investments and institutional action is lacking. This study aims to overcome this deficiency and to provide a framework for a global assessment based on a consideration of the costs of action versus inaction regarding desertification, land degradation, and drought (DLDD). Most of the studies on the costs of land degradation (mainly limited to soil erosion) give cost estimates of less than 1 percent up to about 10 percent of the agricultural gross domestic product (GDP) for various countries worldwide. But the indirect costs of DLDD on the economy (national income), as well as their socioeconomic consequences (particularly poverty impacts), must be accounted for, too. Despite the numerous challenges, a global assessment of the costs of action and inaction against DLDD is possible, urgent, and necessary. This study provides a framework for such a global assessment and provides insights from some related country studies.Agricultural Finance, Crop Production/Industries, Environmental Economics and Policy, Land Economics/Use, Resource /Energy Economics and Policy,

The economics of desertification, land degradation, and drought: Toward an integrated global assessment

cost of inaction, desertification, drought, Economics, Land degradation, prevention of land degradation,