Clasificación multitemporal de usos del suelo en la Cuenca del Río Vinalopó (Comunidad Valenciana) mediante diferentes algoritmos de clasificación supervisada y variables auxiliares

La dificultad y coste de obtener información en continuo dificulta la cuantificación de los procesos que intervienen en el ciclo hidrológico. Se requieren por tanto métodos de obtención indirecta como la teledetección. El objetivo de este trabajo es la caracterización espacio-temporal de los usos del suelo en la cuenca del Vinalopó, representativa de paisajes fuertemente antropizados y heterogéneos del sureste español. Como información de partida se han utilizado imágenes del sensor Landsat TM para la serie temporal 2000-2010. Se evalúan diferentes aspectos como la mejora en la estimación al incluir imágenes de varias estaciones para un mismo año, (hasta cuatro fechas representativas de las cuatro estaciones del año) o variables auxiliares derivadas del relieve (elevaciones, pendientes y orientaciones) y texturales (semivariograma del albedo y el NDVI). Así mismo se evalúan diferentes métodos de clasificación. Un método paramétrico: Máxima Verosimilitud (ML); dos no paramétricos: Random Forest (RF) y Máquinas de Vectores Soporte (SVM) con kernel radial; y el método paramétrico contextual Sequential Maximum a Posteriori (SMAP). Los parámetros de RF y SVM se optimizan mediante validación cruzada y minimización del error de clasificación. Como medida de bondad en la clasificación se ha utilizado el índice kappa, estimado mediante intervalos de confianza. El proceso de trabajo se desarrolla sobre una plataforma de bajo coste, utilizando programas Open Source (GRASS y R) y como fuentes de información las plataformas liberalizadas de productos Landsat y el Plan Nacional de Teledetección. Los resultados revelan que el uso de imágenes de varias estaciones y variables auxiliares mejora las clasificaciones en todos los algoritmos. En lo referente a los algoritmos de clasificación, el exhaustivo trabajo realizado sobre los polígonos de entrenamiento y validación mejora los resultados de ML, no siendo significativamente peor al resto, a priori más robustos en estas zonas, caracterizadas por la alta variabilidad y falta de normalidad de las variables. También se aprecia una mejora en los resultados de RF y SVM al optimizar sus parámetros.Esta investigación se ha desarrollado bajo el proyecto Modelización Hidrológica en Zonas Semiáridas, realizado por la Fundación Instituto Euromediterráneo del Agua, financiado por la Consejería de Educación, Ciencia e Investigación de la Región de Murcia. De igual forma, ha sido parcialmente financiado por el Proyecto Prometeo de la Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación del Gobierno de Ecuador

Elaboración de un mapa de carbono orgánico del suelo en la Región de Murcia

Se analizan diferentes algoritmos para modelizar el contenido de carbono orgánico del suelo con el objeto de crear un mapa para la Región de Murcia (Sudeste de España). Como predictores se utilizaron variables geomorfométricas extraídas a diferentes escalas, variables climáticas y usos y tipos de suelo. Para seleccionar las variables a incluir en el modelo se utilizó el índice de inflación de la varianza, consiguiendo reducirse el número de variables de 187 a 43. Para validar los resultados de los diferentes algoritmos se utiliza bootstrapping sobre un subconjunto de muestras de validación para obtener diversas validaciones. De esta manera se obtiene un intervalo de confianza para los estadísticos de error. Los resultados finales muestran que el algoritmo Random Forest y Máquinas de Vectores Soporte son los que mejores resultados consiguen, con valores medios de los errores cuadráticos medios de 9.4 y 9.46 respectivamente, siendo considerablemente menor el rango de resultados en Random Forest que en Máquinas de Vectores Soporte

La evaluación por pares aplicado al proceso de aprendizaje en un escenario de evaluación continua

Dentro del marco de educación superior se ha apostado por una docencia basada en la evaluación continua, forzando, de alguna manera, al alumnado, a llevar la asignatura al día, y al profesorado, a reinventar la metodología de evaluación. Desde la asignatura de Estadística, cursada en primero de grado de Ciencias del Mar y Biología, se incorporó la resolución de problemas a lo largo del curso como parte de dicha evaluación continua. Con el objetivo de que el alumnado asuma responsabilidades en el proceso de aprendizaje, mejorando la actitud ante un método de evaluación continua, se incorporó la evaluación por pares para la corrección de cada uno de los problemas. Esta metodología de evaluación conlleva que el alumnado tenga que consultar durante el curso los problemas resueltos, estar atento a la evolución de la asignatura, resolver sus dudas y llevar la asignatura al día. El resultado obtenido es que esta metodología de aprendizaje y evaluación por pares ayuda en el proceso de autoaprendizaje, mejora la adquisición de conocimiento, su aplicación reflexiva y crítica a problemas reales. Además, mejora su participación y grado de compromiso a lo largo de todo el proceso

Scientific Programming Tools for Water Management

This special issue delivers a platform in which researchers expose intersections between algorithm design, software platforms, and hardware architectures to deal with emerging challenges in the scientific field of management of water and water-dependent resources. Since the call for papers was announced in June 2019, this special issue has received 10 manuscripts. After a rigorous review process, 6 papers have been finally accepted for publication. Published papers deal with groundwater quality monitoring, coastal groundwater-dependent irrigation agriculture, desertification risk, water recovery from tailings, future scenarios of water resources, and vulnerability of coastal aquifers

TRANSVERSA: coordinación de actividades transversales del módulo básico de los Grados en Biología y Ciencias del Mar

La coordinación transversal entre asignaturas es una oportunidad para que el alumnado mejore su aprendizaje. Más allá, la coordinación de la evaluación permite evaluar los conocimientos de una manera integral. Esto, además de ser uno de los objetivos marcados en el EEES, el alumnado lo percibe siempre como positivo. En nuestro caso, el profesorado de la red, ha trabajado llevando a cabo la coordinación de las tareas docentes para la evaluación conjunta de las asignaturas que participan de la coordinación transversal. El resultado es una planificación semanal de las actividades coordinadas, que permiten al alumnado preparar una comunicación científica en forma de presentación y de póster, de manera grupal, a lo largo de un semestre y coordinado entre las asignaturas. Los resultados indican que el alumnado lo valora positivamente, y que siempre espera más y mejor de estas experiencias

Estrategia marina demarcación marina levantino-balear parte IV. Descriptores del buen estado ambiental. Descriptor 1: biodiversidad evaluación inicial y buen estado ambiental

El descriptor 1 de la Ley 41/2010 de protección del medio marino, trasposición a la ley española de la Directiva Marco sobre la Estrategia Marina (DMEM: 2008/56/CE) dice textualmente "Se mantiene la biodiversidad. La calidad y la frecuencia de los hábitats y la distribución y abundancia de las especies están en consonancia con las condiciones fisiográficas, geográficas y climáticas". Según el Convenio sobre la Diversidad Biológica (UNCED, 1992), ésta se define como: "La variabilidad de organismos vivos de cualquier fuente, incluidos, entre otras cosas, los ecosistemas terrestres y marinos y otros ecosistemas acuáticos y los complejos ecológicos de los que forman parte; comprende la diversidad dentro de cada especie, entre especies y de los ecosistemas"

Experiencias positivas de aprendizaje autónomo en el ámbito de las ciencias experimentales

En este trabajo se presenta un conjunto de casos de estudio donde se han aplicado distintas metodologías que ayudan a la formación de conocimiento utilizando aprendizaje autónomo o semiautónomo. En todos los casos propuestos se ha podido percibir por ambas partes del proceso formativo el éxito en los resultados de aprendizaje. Entre los casos de estudio de éxito podemos mencionar: los trabajos cooperativos coordinados entre diversas asignaturas, el uso de “chuletas oficiales” en los exámenes o el aprendizaje por resolución de problemas. En cada caso se ha detallado el contexto de aplicación de la metodología docente, y en los casos que fuese necesario el equivalente en el grado de Biología y Ciencias del Mar. Además, se ha tenido en cuenta la perspectiva del alumnado, junto con la visión del profesorado, para dar mayor amplitud y proyección a la propuesta. Los resultados animan a continuar usando los casos de éxito y mejorar los mismos adaptando al contexto de la materia y mantenerse siempre abiertos a la incorporación de nuevas metodologías para un óptimo aprendizaje

Estimación de variables y parámetros hidrológicos y análisis de su influencia sobre la modelización hidrológica: aplicación a los modelos Témez y Swat

El objetivo de esta tesis es ensayar diversos procedimientos para generar capas espaciales de las variables de entrada y parámetros necesarios para ejecutar un modelo hidrológico. En concreto precipitación, temperatura, humedad relativa, evapotranspiración potencial y usos del suelo. La temperatura, precipitación y humedad relativa se han interpolado utilizando métodos de regresión global (GLM), de interpolación local (media ponderada por el inverso de la distancia, polígonos de Thiessen, krigeado ordinario y universal y métodos basados en Splines: TPS y B-Splines) o combinados (regresión con krigreado de los residuos). Los métodos basados en regresión son los que obtienen mejores resultados con la temperatura y la humedad, de forma más clara a nivel mensual. Para la precipitación son los métodos geoestadísticos y basados en Splines los más exactos. No obstante, se llega a la conclusión de que es recomendable, y factible, probar diferentes métodos para seleccional aquel que minimice el error en vez de utilizar un único modelo considerado óptimo. La evapotranspiración potencial se ha modelizado utilizando los métodos más habituales: Penman-Monteith, Hargreaves y Thornthwaite. Se han evaluado varios modos de calibración de los parámetros de Hargreaves, destacando por sus resultados el de parámetros mensuales; en este caso se han creado modelos de distribución de los parámetros para poder extrapolar este modelo a puntos no conocidos. Se ha conseguido obtener con un método que requiere pocos datos (Hargreaves parametrizado) valores de ET0 muy similares a los obtenido con Penman-Monteith (considerado el método más exacto pero al mismo tiempo el más difícil de utilizar ya que requiere un gran número de variables). Respecto a los usos del suelo, se han obtenido mapas para los años 2000 a 2010 a partir de imágenes multiespectrales del sensor Landsat TM. Además de la información espectral, se ha comprobado como la utilización de información textural, multitemporal (varias imágenes para un mismo año) y contextual (altitud y pendiente) permite mejorar los resultados de la clasificación. Los métodos de clasificación supervisada que se han probado han sido Máxima Verosimilitud (método parámetrico clásico), SMAP (método de clasificación multiescala) y métodos no paramétricos como Random Forest o Máquinas de Vectores Soporte con kernel radial. Se demuestra como la integración de una imagen por estación y la incorporación de variables texturales y derivadas del relieve mejora los resultados. El método que mejores resultados obtiene es SMAP. Una vez generadas y evaluadas las diferentes variables, se han definido diferentes conjuntos de variables para evaluar el impacto de las estimaciones de cada una de ellas en los resultados de un modelo hidrológico. Los modelos que se han utilizado son el modelo mensual de Témez distribuido, programado en GRASS, y el modelo diario Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Además, en este último se ha desarrollado un protocolo específico para la generación de la información necesaria. Ambos modelos se ha ejecutado en las cuencas de los ríos Vinalopó y Monnegre, dentro del Sistema de Explotación Vinalopó-Alacantí, con unos 1.750 km2. Se trata de cuencas características de zonas semiáridas mediterráneas con fuerte presión antrópica. Sin embargo, las capas climáticas y de usos de suelo se calcularon tanto para este sistema como para toda la cuenca del Segura. Se ha desarrollado una metodología basada en el uso de software abierto de trabajo para estandarizar y automatizar el proceso de trabajo, concretamente en el uso de GRASS como Sistema de Información Geográfica y del programa de análisis de datos R. Este entorno permite una gran interoperabilidad entre programas. Además, su uso posibilita la reproducibilidad en otros estudios y permite incluir nuevos métodos al concebirse de forma modular. ABSTRACT: The aim of this thesis is to test various methods for generating spatial layers of the input variables and parameters required to run a hydrological model: precipitation, temperature, humidity, potential evapotranspiration and land use. Temperature, precipitation and humidity are interpolated using global regression methods (GLM), local interpolation (inverse of the distance weighted average, Thiessen polygons, ordinary and universal kriging and splines based methods: TPS and B- Splines) or combined methods (regression with kriging of the residuals). Regression-based methods are those that obtain best results with the temperature and humidity, especially with monthly data. Precipitation is more accurately modelized with geostatistical methods or splines. However, we conclude that it is advisable and feasible, to try different methods and to select the one that minimizes the error, rather than using a single model considered optimal. Several models were used to estimate potential evapotranspiration: Penman-Monteith, Hargreaves and Thornthwaite. Various calibrarion modes have been also evaluated for Hargreaves model. The best results were obtained using a monthly parametrization. Spatial distribution models for such parameters were also calculated. Finally, a method that requires little data (Hargreaves parameterized) estimates ET0 values very similar to those obtained with Penman-Monteith (considered the most accurate but also the most difficult to use method because it requires a large number of variables). Regarding land use maps, they were obtained for the years 2000-2010 with multispectral images from Landsat TM sensor. In addition to the spectral information, textural, multi-temporal (several images to a single year) and contextual information (altitude and slope) improves the classification results. The supervised classification methods that have been tested are Maximum Likelihood (a classic parametric method), SMAP (multiscale method of classification) and nonparametric methods as RandomForest or Support Vector Machines with a radial kernel. The results show that using an image per season and incorporating textural and relief-derived variables improves the accuracy of the results. The most accurate classification method was SMAP. Once these variables were generated and evaluated, different sets of variables were defined to evaluate the impact of different estimatations on the results of a hydrological model. The models that have been used are the Témez distributed monthly model and the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) daily model. In addition, a specific protocol to generate the needed information was created for the latter model. Both models have been executed in the basins of the rivers Vinalopó and Monnegre within the System Vinalopó-Alacantí. This area has about 1,750 km2 and is a typical Mediterranean semi-arid area with a strong human pressure. However, climate and land use layers were calculated for both the system and the entire Segura basin. The methodology of the thesis is based on the ose of open software to estandarize and automatize the work process. Especifically, GRASS GIS and the data analysis software R were used. This environment allows great interoperability between programs. In addition, their use enables reproducibility in other studies and allows new methods to be included because of its modular design

Modelos de distribución espacial: métodos de interpolación

Análisis de los principales métodos de interpolación espacial: métodos locales, globales, univariantes y multivariantes y su aplicación a medio marino con R-cran