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5to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica
El V Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2019, realizado del 6 al 8 de febrero de 2019 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana, ofreció a la comunidad académica nacional e internacional una plataforma de comunicación unificada, dirigida a cubrir los problemas teóricos y prácticos de mayor impacto en la sociedad moderna desde la ingeniería.
En esta edición, dedicada a los 25 años de vida de la UPS, los ejes temáticos estuvieron relacionados con la aplicación de la ciencia, el desarrollo tecnológico y la innovación en cinco pilares fundamentales de nuestra sociedad: la industria, la movilidad, la sostenibilidad ambiental, la información y las telecomunicaciones.
El comité científico estuvo conformado formado por 48 investigadores procedentes de diez países: España, Reino Unido, Italia, Bélgica, México, Venezuela, Colombia, Brasil, Estados Unidos y Ecuador.
Fueron recibidas un centenar de contribuciones, de las cuales 39 fueron aprobadas en forma de ponencias y 15 en formato poster. Estas contribuciones fueron presentadas de forma oral ante toda la comunidad académica que se dio cita en el Congreso, quienes desde el aula magna, el auditorio y la sala de usos múltiples de la Universidad Politécnica Salesiana, cumplieron respetuosamente la responsabilidad de representar a toda la sociedad en la revisión, aceptación y validación del conocimiento nuevo que fue presentado en cada exposición por los investigadores.
Paralelo a las sesiones técnicas, el Congreso contó con espacios de presentación de posters científicos y cinco workshops en temáticas de vanguardia que cautivaron la atención de nuestros docentes y estudiantes. También en el marco del evento se impartieron un total de ocho conferencias magistrales en temas tan actuales como la gestión del conocimiento en la universidad-ecosistema, los retos y oportunidades de la industria 4.0, los avances de la investigación básica y aplicada en mecatrónica para el estudio de robots de nueva generación, la optimización en ingeniería con técnicas multi-objetivo, el desarrollo de las redes avanzadas en Latinoamérica y los mundos, la contaminación del aire debido al tránsito vehicular, el radón y los riesgos que representa este gas radiactivo para la salud humana, entre otros
Tropical tree growth driven by dry-season climate variability
Interannual variability in the global land carbon sink is strongly related to variations in tropical temperature and rainfall. This association suggests an important role for moisture-driven fluctuations in tropical vegetation productivity, but empirical evidence to quantify the responsible ecological processes is missing. Such evidence can be obtained from tree-ring data that quantify variability in a major vegetation productivity component: woody biomass growth. Here we compile a pantropical tree-ring network to show that annual woody biomass growth increases primarily with dry-season precipitation and decreases with dry-season maximum temperature. The strength of these dry-season climate responses varies among sites, as reflected in four robust and distinct climate response groups of tropical tree growth derived from clustering. Using cluster and regression analyses, we find that dry-season climate responses are amplified in regions that are drier, hotter and more climatically variable. These amplification patterns suggest that projected global warming will probably aggravate drought-induced declines in annual tropical vegetation productivity. Our study reveals a previously underappreciated role of dry-season climate variability in driving the dynamics of tropical vegetation productivity and consequently in influencing the land carbon sink.We acknowledge financial support to the co-authors provided by Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica, Argentina (PICT 2014-2797) to M.E.F.; Alberta Mennega Stichting to P.G.; BBVA Foundation to H.A.M. and J.J.C.; Belspo BRAIN project: BR/143/A3/HERBAXYLAREDD to H.B.; Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil - CNA to C.F.; Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES, Brazil (PDSE 15011/13-5 to M.A.P.; 88881.135931/2016-01 to C.F.; 88887.199858/2018-00 to G.A.-P.; Finance Code 001 for all Brazilian collaborators); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq, Brazil (ENV 42 to O.D.; 1009/4785031-2 to G.C.; 311874/2017-7 to J.S.); CONACYT-CB-2016-283134 to J.V.-D.; CONICET to F.A.R.; CUOMO FOUNDATION (IPCC scholarship) to M.M.; Deutsche Forschungsgemeinschaft - DFG (BR 1895/15-1 to A.B.; BR 1895/23-1 to A.B.; BR 1895/29-1 to A.B.; BR 1895/24-1 to M.M.); DGD-RMCA PilotMAB to B.T.; Dirección General de Asuntos del Personal Académico of the UNAM (Mexico) to R.B.; Elsa-Neumann-Scholarship of the Federal State of Berlin to F.S.; EMBRAPA Brazilian Agricultural Research Corporation to C.F.; Equatorian Dirección de Investigación UNL (21-DI-FARNR-2019) to D.P.-C.; São Paulo Research Foundation FAPESP (2009/53951-7 to M.T.-F.; 2012/50457-4 to G.C.; 2018/01847‐0 to P.G.; 2018/24514-7 to J.R.V.A.; 2019/08783-0 to G.M.L.; 2019/27110-7 to C.F.); FAPESP-NERC 18/50080-4 to G.C.; FAPITEC/SE/FUNTEC no. 01/2011 to M.A.P.; Fulbright Fellowship to B.J.E.; German Academic Exchange Service (DAAD) to M.I. and M.R.; German Ministry of Education, Science, Research, and Technology (FRG 0339638) to O.D.; ICRAF through the Forests, Trees, and Agroforestry research programme of the CGIAR to M.M.; Inter-American Institute for Global Change Research (IAI-SGP-CRA 2047) to J.V.-D.; International Foundation for Science (D/5466-1) to M.I.; Lamont Climate Center to B.M.B.; Miquelfonds to P.G.; National Geographic Global Exploration Fund (GEFNE80-13) to I.R.; USA’s National Science Foundation NSF (IBN-9801287 to A.J.L.; GER 9553623 and a postdoctoral fellowship to B.J.E.); NSF P2C2 (AGS-1501321) to A.C.B., D.G.-S. and G.A.-P.; NSF-FAPESP PIRE 2017/50085-3 to M.T.-F., G.C. and G.M.L.; NUFFIC-NICHE programme (HEART project) to B.K., E.M., J.H.S., J.N. and R. Vinya; Peru ‘s CONCYTEC and World Bank (043-2019-FONDECYT-BM-INC.INV.) to J.G.I.; Peru’s Fondo Nacional de Desarrollo Científico, Tecnológico y de Innovación Tecnológica (FONDECYT-BM-INC.INV 039-2019) to E.J.R.-R. and M.E.F.; Programa Bosques Andinos - HELVETAS Swiss Intercooperation to M.E.F.; Programa Nacional de Becas y Crédito Educativo - PRONABEC to J.G.I.; Schlumberger Foundation Faculty for the Future to J.N.; Sigma Xi to A.J.L.; Smithsonian Tropical Research Institute to R. Alfaro-Sánchez.; Spanish Ministry of Foreign Affairs AECID (11-CAP2-1730) to H.A.M. and J.J.C.; UK NERC grant NE/K01353X/1 to E.G.Peer reviewe
Mapping Homogeneous Response Areas for Forest Fuel Management Using Geospatial Data, K-Means, and Random Forest Classification
Accurate description of forest fuels is necessary for developing appropriate fire management strategies aimed at reducing fire risk. Although field surveys provide accurate measurements of forest fuel load estimations, they are time consuming, expensive, and may fail to capture the inherent spatial heterogeneity of forest fuels. Previous efforts were carried out to solve this issue by estimating homogeneous response areas (HRAs), representing a promising alternative. However, previous methods suffer from a high degree of subjectivity and are difficult to validate. This paper presents a method, which allows eliminating subjectivity in estimating HRAs spatial distribution, using artificial intelligence machine learning techniques. The proposed method was developed in the natural protected area of “Sierra de Quila,” Jalisco, and was replicated in “Sierra de Álvarez,” San Luis Potosí and “Selva El Ocote,” Chiapas, Mexico, to prove its robustness. Input data encompassed a set of environmental variables including altitude, average annual precipitation, enhanced vegetation index, and forest canopy height. Four, three, and five HRAs with overall accuracy of 97.78%, 98.06%, and 98.92% were identified at “Sierra de Quila,” “Sierra de Álvarez,” and “Selva El Ocote,” respectively. Altitude and average annual precipitation were identified as the most explanatory variables in all locations, achieving a mean decrease in impurity values greater than 52.51% for altitude and up to 36.02% for average annual precipitation. HRAs showed statistically significant differences in all study sites according to the Kruskal–Wallis test (p-value p-value < 0.05) for all variables but EVI in “Selva El Ocote.” These results show the potential of our approach to objectively identify distinct homogeneous areas in terms of their fuel properties. This allows the adequate management of fire and forest fuels in decision-making processes
Estimación del factor de transporte del índice de fósforo con climatologías y escenarios de cambio climático en tierras de Jalisco, México
El índice de fósforo (IP) es una herramienta de planeación para identificar los campos agrícolas o ganaderos con potencial de aporte de fósforo para los cuerpos de agua y distinguir prácticas de manejo de nutrientes que favorecen este proceso. El factor de transporte del IP (FTIP), tiene implícito elementos no controlables del ambiente, como la lluvia, la cual da incertidumbre a la agricultura y es favorecido por el proceso de cambio climático actual. En México pocos estudios se han realizado con el FTIP, por lo que el objetivo del presente trabajo fue aplicar la metodología de cálculo para el FTIP e identificar áreas vulnerables a la pérdida de fósforo de las tierras a los cuerpos de agua en dos escenarios de cambio climático y tres climatologías de Jalisco. Se utilizó el modelo de IP de Gburek, aplicado en dos rutas representativas de concentración de gases efecto invernadero (RCP 4.5 y 8.5), con las climatologías 2030, 2050 y 2070, y 2010 como línea base. En el cálculo del FTIP se utilizaron ARCGIS y GIS IDRISI. Los resultados mostraron niveles de vulnerabilidad a la pérdida de fósforo de muy bajo a alto en la línea base, mientras en el RCP4.5 se calificó el FTIP como muy bajo a medio y en la RCP8.5 fue de muy bajo a alto. Un elemento que resultó sobresaliente en el FTIP fue la alta vulnerabilidad de los predios con poca distancia a la red de drenaje o cuerpo de agua
Mapping Homogeneous Response Areas for Forest Fuel Management Using Geospatial Data, K-Means, and Random Forest Classification
Accurate description of forest fuels is necessary for developing appropriate fire management strategies aimed at reducing fire risk. Although field surveys provide accurate measurements of forest fuel load estimations, they are time consuming, expensive, and may fail to capture the inherent spatial heterogeneity of forest fuels. Previous efforts were carried out to solve this issue by estimating homogeneous response areas (HRAs), representing a promising alternative. However, previous methods suffer from a high degree of subjectivity and are difficult to validate. This paper presents a method, which allows eliminating subjectivity in estimating HRAs spatial distribution, using artificial intelligence machine learning techniques. The proposed method was developed in the natural protected area of “Sierra de Quila,” Jalisco, and was replicated in “Sierra de Álvarez,” San Luis Potosí and “Selva El Ocote,” Chiapas, Mexico, to prove its robustness. Input data encompassed a set of environmental variables including altitude, average annual precipitation, enhanced vegetation index, and forest canopy height. Four, three, and five HRAs with overall accuracy of 97.78%, 98.06%, and 98.92% were identified at “Sierra de Quila,” “Sierra de Álvarez,” and “Selva El Ocote,” respectively. Altitude and average annual precipitation were identified as the most explanatory variables in all locations, achieving a mean decrease in impurity values greater than 52.51% for altitude and up to 36.02% for average annual precipitation. HRAs showed statistically significant differences in all study sites according to the Kruskal–Wallis test (p-value < 0.05). Differences among groups were also significant based on the Wilcoxon–Mann–Whitney (p-value < 0.05) for all variables but EVI in “Selva El Ocote.” These results show the potential of our approach to objectively identify distinct homogeneous areas in terms of their fuel properties. This allows the adequate management of fire and forest fuels in decision-making processes
Impacto del cambio climático en las tendencias de la evaporación en la presa La Vega, Teuchitlán, Jalisco, México
Climate change impact on water resources is predicted
as a potential problem, reducing the amount of water
for agriculture, the industry and domestic use as well. A
number of studies are underway to better understand this
problem. In this research, five decades of meteorological
data (1961-2009) were analysed to assess the effect of
climate change on evaporation trends in the dam La Vega.
The Mann-Kendall statistic was used to identify the trend
of the meteorological variables; maximum temperature,
minimum temperature, precipitation and evaporation as
well as the potential evaporation of the dam La Vega. The
results showed that during the period 1961-1969, only
the evaporation showed significant upward with a value
of S of 24 and a correlation coefficient of 0.7015. The
period 1970-1979 showed positive and negative trends,
for the maximum temperature the S value corresponded
to 24, with a correlation coefficient of 0.4613, which
represents a significant upward trend. Evaporation in this
period had a negative trend with an S value of -25, with a
correlation coefficient of 0.4877, and a significant trend for
decreasing. In the period of 1980-1989, the precipitation
showed a negative trend with S value of -27 and correlation coefficient of 0.5324 with a significant decreasing trend.
The periods 1990-1999 and 2000-2009, showed similar
trends for maximum temperature and evaporation of the
reservoir. For 1990-1999, the maximum temperature
showed a positive trend with S value of 25, and a
correlation coefficient of 0.5447 and a significant upward
trend. For the same period, the reservoir evaporation also
showed a positive trend with S value of 29, correlation
coefficient of 0.6404 and significant upward trend. In the
period 2000-2009, the maximum temperature presented
an S value of 24 with correlation coefficient of 0.6684 and
significant upward trend. The evaporation of the reservoir
had the same tendency with S value of 25, coefficient of
correlation of 0.5911 and significant upward trend. We
concluded that, the periods between 1961-1989 showed
no significant trends in meteorological variables, on the
contrary, the period 1990-2009 presented clear trends for
the increasing maximum temperature and the evaporation
of the reservoir. However, it is an expected behaviour due
to the evaporation of a body of water depends largely on the
ambient temperature and other environmental variables
and characteristics of a natural water body. However,
according to the results, the increased temperature might
adversely affect evaporation loss in the dam La Vega.El impacto del cambio climático sobre los recursos hídricos se
predice como un problema potencial, reduciendo la cantidad
de agua para la agricultura, la industria y el uso doméstico. Una
serie de estudios se están llevando a cabo para entender mejor
este problema. En ésta investigación cinco décadas de datos
meteorológicos (1961-2009) fueron analizados para evaluar el
efecto del cambio climático en las tendencias de la evaporación
en la presa La Vega. Se utilizó la estadística de Mann-Kendall
para identificar la tendencia de las variables meteorológicas;
temperatura máxima, temperatura mínima, precipitación y
evaporación, así como la evaporación potencial de la presa La
Vega. Los resultados mostraron que el periodo 1961-1969 sólo
la evaporación del reservorio presentó tendencia significativa
al incremento con un valor de S de 24 y un coeficiente de
correlación de 0.7015. El periodo de 1970-1979 presentó
tendencias positivas y negativas, para la temperatura máxima
el valor S correspondió a 24, con un coeficiente de correlación
de 0.4613, lo cual representa tendencia significativa al
incremento. La evaporación en este periodo presentó tendencia
negativa con un valor S de -25, con coeficiente de correlación
de 0.4877 y tendencia significativa a disminuir. En el periodo
de 1980-1989 la precipitación mostró tendencia negativa con valor de S de -27 y coeficiente de correlación de 0.5324 con
tendencia significativa a disminuir. Los periodos 1990-1999
y 2000-2009, mostraron tendencias similares para el caso
de temperatura máxima y evaporación del reservorio. Para
1990-1999 la temperatura máxima presentó tendencia positiva
con valor de S de 25, coeficiente de correlación de 0.5447 y
tendencia significativa al incremento. Para el mismo periodo
la evaporación del reservorio también presentó tendencia
positiva con valor S de 29, coeficiente de correlación de 0.6404
y tendencia significativa al incremento. En el periodo de 2000-
2009 la temperatura máxima presentó un valor S de 24 con
coeficiente de correlación de 0.6684 y tendencia significativa
al incremento. La evaporación del reservorio presentó la misma
tendencia con valor S de 25, coeficiente de correlación de
0.5911 y tendencia significativa al incremento. Se concluye
que los periodos comprendidos entre 1961-1989 no mostraron
tendencias notables en las variables meteorológicas, por el
contrario el periodo comprendido entre 1990-2009 presentó
tendencias claras al incremento para el caso de la temperatura
máxima y la evaporación del reservorio. Sin embargo es un
comportamiento esperado debido a que la evaporación de un
cuerpo de agua depende en gran medida de la temperatura en el
ambiente, así como otras variables ambientales y físicas propias
de un cuerpo de agua superficial. Sin embargo, de acuerdo
con los resultados obtenidos el incremento de la temperatura
puede afectar de manera negativa la pérdida por evaporación
en la presa La Veg