17 research outputs found

    5to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

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    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

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    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

    Sistema para el cálculo de combustibles forestales (SICCO)

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    Mapping Homogeneous Response Areas for Forest Fuel Management Using Geospatial Data, K-Means, and Random Forest Classification

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    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

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    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

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    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 &ldquo;Sierra de Quila,&rdquo; Jalisco, and was replicated in &ldquo;Sierra de &Aacute;lvarez,&rdquo; San Luis Potos&iacute; and &ldquo;Selva El Ocote,&rdquo; 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 &ldquo;Sierra de Quila,&rdquo; &ldquo;Sierra de &Aacute;lvarez,&rdquo; and &ldquo;Selva El Ocote,&rdquo; 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&ndash;Wallis test (p-value &lt; 0.05). Differences among groups were also significant based on the Wilcoxon&ndash;Mann&ndash;Whitney (p-value &lt; 0.05) for all variables but EVI in &ldquo;Selva El Ocote.&rdquo; 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

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    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
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