Removal of phosphate from aqueous solutions by adsorption onto Ca(OH)2 treated natural clinoptilolite

Phosphorus (P) recovery from wastewater is of great interest especially when the loaded adsorbent can be used in the agriculture as slow-release fertilizer. The application depends on environmental concerns related to the chemical modification of the adsorbent and the release of toxic compounds from the loaded material to the soil or the water during adsorption. The present work focused on the phosphate (PO4-P) removal from aqueous solutions under low P concentrations (0.5–10mg/L) by using Ca(OH)2-pretreated natural zeolite (CaT-Z). As activation agent, Ca(OH)2 presents benefits in terms of pretreatment costs and environmental impact of the applied adsorbent. The pretreatment of natural zeolite (clinoptilolite) with 0.25mol/L Ca(OH)2 led to an increase of P removal from 1.7 to 97.6% at initial P concentration of 10mg/L, pH 7 and 298K. Low residual concentrations of 81–238μg P/L were achieved at 298K rendering CaT-Z a promising sorbent for tertiary wastewater treatment. At 200mg P/L, the adsorption capacity was 7.57mg P/g CaT-Z. The P removal efficiency was pH-independent suggesting a beneficial use of CaT-Z under acidic and alkaline conditions. Adsorption was found to be an endothermic and slow process reaching equilibrium after 120h, whereas the half of the PO4-P was adsorbed in the first 8h. The applied kinetic models showed that both film and intraparticle diffusion contributed to phosphate removal. Phosphate sorption decreased in the presence of the anionic surfactant SDS, Fe2+, HCO3−, acetate and citrate anion. The predominant mechanisms of ligand exchange and Ca-P surface precipitation were confirmed by the IR-ATR and SEM-EDS analyses, respectively

Inmate cancer patients – highlighting the importance of a holistic approach to oncological care

Purpose: Inmate oncologic patients' rates increased drastically worldwide. Elderly, limited exercise, unhealthy diet, hepatitis, HIV+ status, tobacco and alcohol use, constitute the main cancer risk factors. We present an outline of practical oncological management and ethical thinking, in the specific environment of a detention facility. Methods: PubMed, Cochrane Database of Controlled Trials, SCOPUS and grey literature were extensively searched upto October 2021. Ιncarcerated oncologic patients experiencevarious everyday challenges:their confinement in high securityfacilities, the lack of access to critical care and related ethicaldilemmas inherent to the context of a correctional facility. Results: The detention facilities may be inadequate in providing early cancer diagnosis and appropriate care mainlydue to a lack of specialized personnel, b) in-house or in external specialized cancer hospitals, care variability (e.g. admissions in small local or regional hospitals), c) delays inproviding access and d) gatekeeper systems. There is a paucity of administration of a) systemic therapy(chemotherapy, targeted drug therapy etc), b) radiotherapy, c)palliative care, and d) enrollment in clinical trials.  Conclusions: Correctional facilities must encourage teamwork between healthcare and correctional professionals inorder to improve the provided anticancer care

Nitrosative and Oxidative Stresses Contribute to Post-Ischemic Liver Injury Following Severe Hemorrhagic Shock: The Role of Hypoxemic Resuscitation

Purpose: Hemorrhagic shock and resuscitation is frequently associated with liver ischemia-reperfusion injury. The aim of the study was to investigate whether hypoxemic resuscitation attenuates liver injury. Methods: Anesthetized, mechanically ventilated New Zealand white rabbits were exsanguinated to a mean arterial pressure of 30 mmHg for 60 minutes. Resuscitation under normoxemia (Normox-Res group, n = 16, PaO2 = 95–105 mmHg) or hypoxemia (Hypox-Res group, n = 15, PaO 2 = 35–40 mmHg) followed, modifying the FiO 2. Animals not subjected to shock constituted the sham group (n = 11, PaO 2 = 95–105 mmHg). Indices of the inflammatory, oxidative and nitrosative response were measured and histopathological and immunohistochemical studies of the liver were performed. Results: Normox-Res group animals exhibited increased serum alanine aminotransferase, tumor necrosis factor- alpha, interleukin (IL)-1b and IL-6 levels compared with Hypox-Res and sham groups. Reactive oxygen species generation, malondialdehyde formation and myeloperoxidase activity were all elevated in Normox-Res rabbits compared with Hypox-Res and sham groups. Similarly, endothelial NO synthase and inducible NO synthase mRNA expression was up-regulated and nitrotyrosine immunostaining increased in animals resuscitated normoxemically, indicating a more intense nitrosative stress. Hypox-Res animals demonstrated a less prominent histopathologic injury which was similar to sham animals. Conclusions: Hypoxemic resuscitation prevents liver reperfusion injury through attenuation of the inflammatory respons

Apprentice Cosmopolitans : Social identity, community, and learning among ERASMUS exchange students

The present dissertation is an ethnographic study of the Erasmus Programme, the European Union’s student exchange programme. This programme has, for the last three decades, resulted in an unprecedented exchange of ideas and people within the European Union, and it has quite radically changed the conditions for, and the appearance of, student life in many European universities. Over the years the community has developed a distinctive lifestyle, replete with partying and travel, and is characterized by a strong social cohesion and exclusive ethos.  Empirically the study is a multi-local field study involving participant observation and interviews in two European capitals, namely Stockholm and Athens. Both present and former Erasmus students have been included in the study and were followed for an extended period of time. The study takes a close look at some of the experiential and social processes of the ‘Erasmus lifestyle’ and tries to understand them in the light of wider cultural and political processes such as the European unification process, cosmopolitanism, youth culture, and tourism. In the process it surveys part of the programme’s political history, local configuration, social dynamics, communication practices and global interfaces. According to the present thesis, the Erasmus Programme can be seen as a learning apprenticeship through which the young students gain entrance to and get valuable training in the reality of living in an increasingly interconnected world. The strong experiences engendered by the programme, both emotionally and cognitively, lead to a transformation in the student’s self-perception, social representations and social identity. For some students the programme leads to a drastic reconfiguring of their social networks and extant allegiances (e.g., towards their nation, culture), prompting them, after the end of their sojourn, to explore new venues in terms of career development, family life, and place of residence. Although the students do not seem to integrate with the host country to any significant degree, their extended experience of transnational mobility and their first-hand acquaintance with cultural diversity within the group encourages them to develop a more cosmopolitan outlook on the world and their place within it

Μοντελοποίηση και προσομοίωση μη-Γκαουσιανών στοχαστικών ανελίξεων για τη βελτιστοποίηση συστημάτων νερού υπό αβεβαιότητα

Hydrometeorological inputs are a key ingredient and simultaneously one of the main sources of uncertainty of every hydrological study. This type of uncertainty is referred to as hydrometeorological uncertainty and is of utmost importance in risk-based engineering works, due the high variability and randomness that is naturally embedded in physical processes. Considering hydrometeorological time series as realizations of stochastic processes allow their analysis, modeling, simulation and forecasting. Embracing the existence of randomness and unpredictability in such processes is a first step towards their understanding and the development of uncertainty-aware methodologies for water-systems optimization.In this vein, due to the typical size of historical data, which is not (neither will ever be) sufficient to extract safe conclusions about the long-term performance of a system, the common procedure entails driving the typically deterministic water-system models (conceptual or physical-based) using stochastic inputs (that in a statistical sense resemble the parent information; typically, but not exclusively derived from the historical time series). This essentially enables the establishment of Monte Carlo experiments where the intrinsic uncertainty of the inputs (i.e., hydrometeorological processes) is propagated through a deterministic filter (i.e., a water-system simulation model) in order to derive, or assess, the probabilistic behavior of the output of interest (e.g., water supply coverage). Further to this, when the objective is the optimization of the deterministic model’s control variables (i.e., model’s parameters) with respect to some quantity or metric (i.e., objective), this procedure can (and should) be embed within an iterative scheme driven by an optimization algorithm (i.e., establishing uncertainty-aware simulation-optimization frameworks).An important step of this procedure is the realistic simulation of hydrometeorological processes, since they are the main drivers of the whole procedure, and eventually determine its accuracy, as well as the probabilistic behavior of the output of interest. This in turn, poses an intriguing challenge that arises from a series of unique peculiarities that characterize such processes, namely, non-Gaussianity, intermittency, auto-dependence (short- or long-range), cross-dependence and periodicity. Despite the significant amount of research during last decades, these challenges remain partially unresolved. To a large extent, this is due to the standard hypothesis of most simulation schemes that does not lie in the reproduction of a specific distribution, but on the reproduction of low-order statistics (e.g., mean, variance, skewness) and correlations in time and space. This is a problem because, a) for a given set of low-order statistics multiple distributions may be represented, thus making the simulation problem only partially defined, and b) as shown herein, this practice may lead to bounded, and thus unrealistic dependence forms among consecutive time steps and/or processes.Further to this, driving water-system simulation models with long stochastically generated sequences, thus accounting for input (hydrometeorological) uncertainty, inevitably increases the required computational effort, especially within the context of simulation-optimization frameworks. This in turn, poses the challenge of addressing and ensuring the practical implementation of water-system optimization problems under uncertainty.Thereby, the main research objectives and contributions of this Thesis are related to:a) The development of novel non-Gaussian stochastic simulation models, able to account also for the other peculiarities typically encountered in hydrometeorological processes, such as, intermittency, auto- and cross- dependence, periodicity, as well as their scale-varying probabilistic and stochastic behavior.b) The development of surrogate-based optimization methodologies and algorithms that can efficiently and effectively confront water-system simulation-optimization problems under uncertainty, i.e., when using stochastic inputs to drive the simulation-optimization procedure.Specifically, herein a by building upon copula concepts, probability laws and the theory of stochastic processes, a theoretically justified family of univariate and multivariate non-Gaussian stationary and cyclostationary models is defined and thoroughly investigated. This type of models have been unknown to the hydrological community, and this Thesis is the first attempt to align them with hydrological stochastics. The developed models are shown to be able to account for all the typical characteristics of hydrometeorological processes and simultaneously exhibit a simple and parsimonious character. Furthermore, these models are then coupled, using a disaggregation approach, thus eventually enabling the development of a modular stochastic simulation framework that allows the simultaneous reproduction of the probabilistic and stochastic behavior (including non-Gaussian distributions) of hydrometeorological processes at multiple time scales (from annual to daily; as well as finer time scales). The advantages of this class of stochastic processes and models, as well as of the modular stochastic simulation framework for multi-scale simulations, are demonstrated and verified through numerous hypothetical and real-world simulation studies.Finally, in order to ensure the effective exploitation and practical implementation of these new developments in the stochastic simulation of hydrometeorological processes within the uncertainty-aware, engineering design and management of water-systems (i.e., driven by stochastic inputs), this Thesis develops appropriate surrogate-based computationally-efficient methodologies and algorithms, that effectively handle water-system simulation-optimization problems under hydrometeorological uncertainty, thus alleviating the associated computational barrier.Τα υδρομετεωρολογικά δεδομένα αποτελούν βασικό συστατικό και ταυτόχρονα μια από τις κύριες πηγές αβεβαιότητας κάθε υδρολογικής μελέτης. Αυτού του τύπου η αβεβαιότητα είναι γνωστή ως υδρομετεωρολογική. Λόγω της μεγάλης μεταβλητότητας και τυχαίας φύσης αυτών των διεργασιών, η αντιμετώπιση της αποτελεί ύψιστης σημασίας προτεραιότητα σε έργα και μελέτες μηχανικού οι οποίες λαμβάνουν υπόψιν τους τις έννοιες του ρίσκου και της διακινδύνευσης. Η παραδοχή πως οι παρατηρημένες υδρομετεωρολογικές χρονοσειρές αποτελούν πραγματοποιήσεις στοχαστικών ανελίξεων (ή αλλιώς διεργασιών) επιτρέπει την ανάλυση, μοντελοποίηση, προσομοίωση και πρόβλεψη τους ως τέτοιες. Η αναγνώριση και η παραδοχή ύπαρξης τυχαιότητας και μη προβλεψιμότητας σε αυτού του τύπου διεργασίες αποτελεί το πρώτο βήμα προς την κατανόησή τους, τη μελέτη και την ανάπτυξη μεθοδολογιών για τη βελτιστοποίηση υδατικών συστημάτων υπό αβεβαιότητα.Συνήθως, το περιορισμένο μέγεθος των ιστορικών δεδομένων (χρονοσειρών), δεν επιτρέπει (ούτε πρόκειται ποτέ) την εξαγωγή ασφαλών συμπερασμάτων για την μακροπρόθεσμη επίδοση ενός συστήματος. Για αυτό το λόγο, η συνήθης πρακτική κάνει χρήση στοχαστικών δεδομένων εισόδου (τα οποία είναι στατιστικά συνεπή με τις ιστορικές χρονοσειρές ή γενικότερα με την όποια διαθέσιμη υδρολογική πληροφορία) σε συνδυασμό με ντετερμινιστικά μοντέλα υδατικών συστημάτων (φυσικής ή εννοιολογικής βάσης). Αυτός ο συνδυασμός ουσιαστικά επιτρέπει την ανάπτυξη πειραμάτων τύπου Monte Carlo, όπου η αβεβαιότητα των δεδομένων εισόδου (π.χ., υδρομετεωρολογικές μεταβλητές) μεταφέρεται μέσω ενός ντετερμινιστικού φίλτρου (π.χ., μοντέλα προσομοίωσης υδατικών συστημάτων) στις μεταβλητές εξόδου (π.χ., αξιοπιστία κάλυψης υδατικών αναγκών) για τη εξαγωγή και διερεύνηση της πιθανοτικής συμπεριφοράς των τελευταίων. Επιπλέον, όταν ο στόχος της μελέτης είναι η βελτιστοποίηση των μεταβλητών ελέγχου του ντετερμινιστικού μοντέλου, με γνώμονα κάποια αντικειμενική συνάρτηση, η παραπάνω διαδικασία μπορεί (και πρέπει) να μετατραπεί σε επαναληπτική, μέσω της χρήσης κατάλληλων αλγόριθμων βελτιστοποίησης (δηλ. ανάπτυξη πλαισίων προσομοίωσης-βελτιστοποίησης που λαμβάνουν υπόψιν τους την αβεβαιότητα).Ένα σημαντικό σημείο της παραπάνω διαδικασίας είναι η ρεαλιστική προσομοίωση των υδρομετεωρολογικών διεργασιών, αφού αποτελούν βασικό οδηγό της όλης διαδικασίας, καθώς ταυτόχρονά καθορίζουν την ακρίβεια προσομοίωσης αλλά και την πιθανοτική συμπεριφορά των μεταβλητών εξόδου. Αυτό με τη σειρά του θέτει μια ενδιαφέρουσα πρόκληση η οποία πηγάζει από τα ιδιαίτερα χαρακτηριστικά που παρουσιάζουν αυτού του είδους διεργασίες, όπως οι μη-Γκαουσιανές κατανομές, η διαλείπουσα συμπεριφορά, η χρονική εξάρτηση (μικρής ή μακράς εμβέλειας), η χωρική αλληλεξάρτηση καθώς και η περιοδικότητα. Παρά τη σημαντική έρευνα που έχει πραγματοποιηθεί τις τελευταίες δεκαετίες, το πρόβλημα της ρεαλιστικής προσομοίωσης υδρομετεωρολογικών διεργασιών παραμένει ακόμη θέμα συζήτησης. Σε ένα μεγάλο βαθμό, αυτό οφείλεται στην συνήθη υπόθεση των περισσότερων σχημάτων προσομοίωσης, τα οποία δεν στοχεύουν στην αναπαραγωγή κάποιας πιθανοτικής κατανομής, αλλά στην αναπαραγωγή χαμηλής τάξης στατιστικών χαρακτηριστικών (π.χ., μέση τιμή, τυπική απόκλιση και συντελεστή ασσυμετρίας) και συσχετίσεων στο χρόνο και το χώρο. Κάτι τέτοιο αποτελεί πρόβλημα γιατί, α) για δεδομένα στατιστικά χαρακτηριστικά χαμηλής τάξης πολλές κατανομές μπορεί να είναι συνεπής, κάτι που καθιστά το πρόβλημα μερικώς ορισμένο, και β) όπως αναδεικνύεται στην παρούσα διατριβή, αυτή η πρακτική μπορεί να οδηγήσει σε φραγμένες, και άρα μη ρεαλιστικές μορφές εξάρτησης μεταξύ διαδοχικών χρονικών βημάτων και/ή διεργασιών.Πέραν των παραπάνω, η χρήση συνθετικών χρονοσειρών μεγάλου μήκους σε συνδυασμό με μοντέλα προσομοίωσης υδατικών συστημάτων, ναι μεν παρέχει τη δυνατότητα ενσωμάτωσης της (υδρομετεωρολογικής) αβεβαιότητας, αλλά από την άλλη αυξάνει τον απαιτούμενο υπολογιστικό χρόνο, ειδικά στο πλαίσιο σχημάτων προσομοίωσης-βελτιστοποίησης. Αυτό με τη σειρά του, θέτει την πρόκληση της πρακτικής εφαρμογής τέτοιων σχημάτων για τη βελτιστοποίηση υδατικών συστημάτων υπό αβεβαιότητα. Κύριοι ερευνητικοί στόχοι και συνεισφορά της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι:α) Η ανάπτυξη μη-Γκαουσιανών στοχαστικών μοντέλων προσομοίωσης, τα οποία είναι επίσης ικανά να προσομοιώσουν τα ιδιαίτερα χαρακτηριστικά που παρουσιάζουν οι υδρομετεωρολογικές διεργασίες, δηλαδή, την διαλείπουσα συμπεριφορά, την χρονική και χωρική εξάρτηση, την περιοδικότητα καθώς και την πιθανοτική και στοχαστική συμπεριφορά τους σε πολλαπλές χρονικές κλίμακες.β) Η χρήση υποκατάστατων μοντέλων (surrogate models) για την ανάπτυξη μεθοδολογιών και αλγορίθμων που είναι σε θέση να αντιμετωπίσουν αποτελεσματικά και αποδοτικά προβλήματα βελτιστοποίησης υδατικών συστημάτων υπό αβεβαιότητα (μέσω του συνδυασμού στοχαστικών δεδομένων εισόδου και σχημάτων προσομοίωσης-βελτιστοποίησης).Με γνώμονα τα παραπάνω, και χρησιμοποιώντας τις θεωρίες στατιστικής, πιθανοτήτων και στοχαστικών ανελίξεων, αναπτύσσεται περαιτέρω και μελετάται διεξοδικά μια κατηγορία θεωρητικά συνεπών, μονό-μεταβλητών και πολύ-μεταβλητών μη-Γκαουσιανών στάσιμων και κύκλο-στάσιμων στοχαστικών μοντέλων. Αυτού του τύπου μοντέλα, ήταν μέχρι πρότινος άγνωστα στην υδρολογική κοινότητα, και αυτή η διατριβή είναι μια πρώτη προσπάθεια μελέτης τους και εναρμόνισης τους με τη στοχαστική υδρολογία. Τα προτεινόμενα μοντέλα είναι σε θέση να προσομοιώσουν όλα τα χαρακτηριστικά των υδρομετεωρολογικών διεργασιών ενώ ταυτόχρονα χαρακτηρίζονται από απλότητα και φειδωλή παραμετροποίηση. Επιπλέον, με βάση τα παραπάνω μοντέλα και τη βοήθεια επιμεριστικής διαδικασίας, αναπτύσσεται ένα αρθρωτό στοχαστικό πλαίσιο προσομοίωσης το οποίο επιτρέπει την αναπαραγωγή της πιθανοτικής και στοχαστικής συμπεριφοράς των υδρομετεωρολογικών διεργασιών σε πολλαπλές χρονικές κλίμακες (π.χ., από την ετήσια ως και ημερήσια ή και ακόμη μικρότερες κλίμακες). Τα πλεονεκτήματα των παραπάνω μοντέλων, αλλά και του αρθρωτού πλαισίου στοχαστικής προσομοίωσης, παρουσιάζονται και επαληθεύονται μέσα από πληθώρα υποθετικών και πραγματικών περιπτώσεων στοχαστικής προσομοίωσης.Τέλος, προκειμένου να διασφαλιστεί η αποτελεσματική εκμετάλλευση και ενσωμάτωση των νέων αυτών εξελίξεων, σχετικών με τη στοχαστική προσομοίωση υδρομετεωρολογικών διεργασιών, στο πλαίσιο του βέλτιστου σχεδιασμού και διαχείρισης υδατικών συστημάτων (σε συνδυασμό με στοχαστικά δεδομένα εισόδου), η παρούσα εργασία αναπτύσσει κατάλληλες μεθόδους και αλγορίθμους βελτιστοποίησης, που βασίζονται σε υποκατάστατα μοντέλα, για τον αποτελεσματικό χειρισμό προβλημάτων υδατικών συστημάτων υπό υδρομετεωρολογική αβεβαιότητα, ελαττώνοντας έτσι σημαντικά τον απαιτούμενο υπολογιστικό φόρτο

Μοντελοποίηση και Προσομοίωση μη-Γκαουσιανών στοχαστικών ανελίξεων για τη βελτιστοποίηση συστημάτων νερού υπό αβεβαιότητα

Hydrometeorological inputs are a key ingredient and simultaneously one of the main sources of uncertainty of every hydrological study. This type of uncertainty is referred to as hydrometeorological uncertainty and is of utmost importance in risk-based engineering works, due the high variability and randomness that is naturally embedded in physical processes. Considering hydrometeorological time series as realizations of stochastic processes allow their analysis, modeling, simulation and forecasting. Embracing the existence of randomness and unpredictability in such processes is a first step towards their understanding and the development of uncertainty-aware methodologies for water-systems optimization.In this vein, due to the typical size of historical data, which is not (neither will ever be) sufficient to extract safe conclusions about the long-term performance of a system, the common procedure entails driving the typically deterministic water-system models (conceptual or physical-based) using stochastic inputs (that in a statistical sense resemble the parent information; typically, but not exclusively derived from the historical time series). This essentially enables the establishment of Monte Carlo experiments where the intrinsic uncertainty of the inputs (i.e., hydrometeorological processes) is propagated through a deterministic filter (i.e., a water-system simulation model) in order to derive, or assess, the probabilistic behavior of the output of interest (e.g., water supply coverage). Further to this, when the objective is the optimization of the deterministic model’s control variables (i.e., model’s parameters) with respect to some quantity or metric (i.e., objective), this procedure can (and should) be embed within an iterative scheme driven by an optimization algorithm (i.e., establishing uncertainty-aware simulation-optimization frameworks).An important step of this procedure is the realistic simulation of hydrometeorological processes, since they are the main drivers of the whole procedure, and eventually determine its accuracy, as well as the probabilistic behavior of the output of interest. This in turn, poses an intriguing challenge that arises from a series of unique peculiarities that characterize such processes, namely, non-Gaussianity, intermittency, auto-dependence (short- or long-range), cross-dependence and periodicity. Despite the significant amount of research during last decades, these challenges remain partially unresolved. To a large extent, this is due to the standard hypothesis of most simulation schemes that does not lie in the reproduction of a specific distribution, but on the reproduction of low-order statistics (e.g., mean, variance, skewness) and correlations in time and space. This is a problem because, a) for a given set of low-order statistics multiple distributions may be represented, thus making the simulation problem only partially defined, and b) as shown herein, this practice may lead to bounded, and thus unrealistic dependence forms among consecutive time steps and/or processes.Further to this, driving water-system simulation models with long stochastically generated sequences, thus accounting for input (hydrometeorological) uncertainty, inevitably increases the required computational effort, especially within the context of simulation-optimization frameworks. This in turn, poses the challenge of addressing and ensuring the practical implementation of water-system optimization problems under uncertainty.Thereby, the main research objectives and contributions of this Thesis are related to:a) The development of novel non-Gaussian stochastic simulation models, able to account also for the other peculiarities typically encountered in hydrometeorological processes, such as, intermittency, auto- and cross- dependence, periodicity, as well as their scale-varying probabilistic and stochastic behavior.b) The development of surrogate-based optimization methodologies and algorithms that can efficiently and effectively confront water-system simulation-optimization problems under uncertainty, i.e., when using stochastic inputs to drive the simulation-optimization procedure.Specifically, herein a by building upon copula concepts, probability laws and the theory of stochastic processes, a theoretically justified family of univariate and multivariate non-Gaussian stationary and cyclostationary models is defined and thoroughly investigated. This type of models have been unknown to the hydrological community, and this Thesis is the first attempt to align them with hydrological stochastics. The developed models are shown to be able to account for all the typical characteristics of hydrometeorological processes and simultaneously exhibit a simple and parsimonious character. Furthermore, these models are then coupled, using a disaggregation approach, thus eventually enabling the development of a modular stochastic simulation framework that allows the simultaneous reproduction of the probabilistic and stochastic behavior (including non-Gaussian distributions) of hydrometeorological processes at multiple time scales (from annual to daily; as well as finer time scales). The advantages of this class of stochastic processes and models, as well as of the modular stochastic simulation framework for multi-scale simulations, are demonstrated and verified through numerous hypothetical and real-world simulation studies.Finally, in order to ensure the effective exploitation and practical implementation of these new developments in the stochastic simulation of hydrometeorological processes within the uncertainty-aware, engineering design and management of water-systems (i.e., driven by stochastic inputs), this Thesis develops appropriate surrogate-based computationally-efficient methodologies and algorithms, that effectively handle water-system simulation-optimization problems under hydrometeorological uncertainty, thus alleviating the associated computational barrier.Τα υδρομετεωρολογικά δεδομένα αποτελούν βασικό συστατικό και ταυτόχρονα μια από τις κύριες πηγές αβεβαιότητας κάθε υδρολογικής μελέτης. Αυτού του τύπου η αβεβαιότητα είναι γνωστή ως υδρομετεωρολογική. Λόγω της μεγάλης μεταβλητότητας και τυχαίας φύσης αυτών των διεργασιών, η αντιμετώπιση της αποτελεί ύψιστης σημασίας προτεραιότητα σε έργα και μελέτες μηχανικού οι οποίες λαμβάνουν υπόψιν τους τις έννοιες του ρίσκου και της διακινδύνευσης. Η παραδοχή πως οι παρατηρημένες υδρομετεωρολογικές χρονοσειρές αποτελούν πραγματοποιήσεις στοχαστικών ανελίξεων (ή αλλιώς διεργασιών) επιτρέπει την ανάλυση, μοντελοποίηση, προσομοίωση και πρόβλεψη τους ως τέτοιες. Η αναγνώριση και η παραδοχή ύπαρξης τυχαιότητας και μη προβλεψιμότητας σε αυτού του τύπου διεργασίες αποτελεί το πρώτο βήμα προς την κατανόησή τους, τη μελέτη και την ανάπτυξη μεθοδολογιών για τη βελτιστοποίηση υδατικών συστημάτων υπό αβεβαιότητα.Συνήθως, το περιορισμένο μέγεθος των ιστορικών δεδομένων (χρονοσειρών), δεν επιτρέπει (ούτε πρόκειται ποτέ) την εξαγωγή ασφαλών συμπερασμάτων για την μακροπρόθεσμη επίδοση ενός συστήματος. Για αυτό το λόγο, η συνήθης πρακτική κάνει χρήση στοχαστικών δεδομένων εισόδου (τα οποία είναι στατιστικά συνεπή με τις ιστορικές χρονοσειρές ή γενικότερα με την όποια διαθέσιμη υδρολογική πληροφορία) σε συνδυασμό με ντετερμινιστικά μοντέλα υδατικών συστημάτων (φυσικής ή εννοιολογικής βάσης). Αυτός ο συνδυασμός ουσιαστικά επιτρέπει την ανάπτυξη πειραμάτων τύπου Monte Carlo, όπου η αβεβαιότητα των δεδομένων εισόδου (π.χ., υδρομετεωρολογικές μεταβλητές) μεταφέρεται μέσω ενός ντετερμινιστικού φίλτρου (π.χ., μοντέλα προσομοίωσης υδατικών συστημάτων) στις μεταβλητές εξόδου (π.χ., αξιοπιστία κάλυψης υδατικών αναγκών) για τη εξαγωγή και διερεύνηση της πιθανοτικής συμπεριφοράς των τελευταίων. Επιπλέον, όταν ο στόχος της μελέτης είναι η βελτιστοποίηση των μεταβλητών ελέγχου του ντετερμινιστικού μοντέλου, με γνώμονα κάποια αντικειμενική συνάρτηση, η παραπάνω διαδικασία μπορεί (και πρέπει) να μετατραπεί σε επαναληπτική, μέσω της χρήσης κατάλληλων αλγόριθμων βελτιστοποίησης (δηλ. ανάπτυξη πλαισίων προσομοίωσης-βελτιστοποίησης που λαμβάνουν υπόψιν τους την αβεβαιότητα).Ένα σημαντικό σημείο της παραπάνω διαδικασίας είναι η ρεαλιστική προσομοίωση των υδρομετεωρολογικών διεργασιών, αφού αποτελούν βασικό οδηγό της όλης διαδικασίας, καθώς ταυτόχρονά καθορίζουν την ακρίβεια προσομοίωσης αλλά και την πιθανοτική συμπεριφορά των μεταβλητών εξόδου. Αυτό με τη σειρά του θέτει μια ενδιαφέρουσα πρόκληση η οποία πηγάζει από τα ιδιαίτερα χαρακτηριστικά που παρουσιάζουν αυτού του είδους διεργασίες, όπως οι μη-Γκαουσιανές κατανομές, η διαλείπουσα συμπεριφορά, η χρονική εξάρτηση (μικρής ή μακράς εμβέλειας), η χωρική αλληλεξάρτηση καθώς και η περιοδικότητα. Παρά τη σημαντική έρευνα που έχει πραγματοποιηθεί τις τελευταίες δεκαετίες, το πρόβλημα της ρεαλιστικής προσομοίωσης υδρομετεωρολογικών διεργασιών παραμένει ακόμη θέμα συζήτησης. Σε ένα μεγάλο βαθμό, αυτό οφείλεται στην συνήθη υπόθεση των περισσότερων σχημάτων προσομοίωσης, τα οποία δεν στοχεύουν στην αναπαραγωγή κάποιας πιθανοτικής κατανομής, αλλά στην αναπαραγωγή χαμηλής τάξης στατιστικών χαρακτηριστικών (π.χ., μέση τιμή, τυπική απόκλιση και συντελεστή ασσυμετρίας) και συσχετίσεων στο χρόνο και το χώρο. Κάτι τέτοιο αποτελεί πρόβλημα γιατί, α) για δεδομένα στατιστικά χαρακτηριστικά χαμηλής τάξης πολλές κατανομές μπορεί να είναι συνεπής, κάτι που καθιστά το πρόβλημα μερικώς ορισμένο, και β) όπως αναδεικνύεται στην παρούσα διατριβή, αυτή η πρακτική μπορεί να οδηγήσει σε φραγμένες, και άρα μη ρεαλιστικές μορφές εξάρτησης μεταξύ διαδοχικών χρονικών βημάτων και/ή διεργασιών.Πέραν των παραπάνω, η χρήση συνθετικών χρονοσειρών μεγάλου μήκους σε συνδυασμό με μοντέλα προσομοίωσης υδατικών συστημάτων, ναι μεν παρέχει τη δυνατότητα ενσωμάτωσης της (υδρομετεωρολογικής) αβεβαιότητας, αλλά από την άλλη αυξάνει τον απαιτούμενο υπολογιστικό χρόνο, ειδικά στο πλαίσιο σχημάτων προσομοίωσης-βελτιστοποίησης. Αυτό με τη σειρά του, θέτει την πρόκληση της πρακτικής εφαρμογής τέτοιων σχημάτων για τη βελτιστοποίηση υδατικών συστημάτων υπό αβεβαιότητα. Κύριοι ερευνητικοί στόχοι και συνεισφορά της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι:α) Η ανάπτυξη μη-Γκαουσιανών στοχαστικών μοντέλων προσομοίωσης, τα οποία είναι επίσης ικανά να προσομοιώσουν τα ιδιαίτερα χαρακτηριστικά που παρουσιάζουν οι υδρομετεωρολογικές διεργασίες, δηλαδή, την διαλείπουσα συμπεριφορά, την χρονική και χωρική εξάρτηση, την περιοδικότητα καθώς και την πιθανοτική και στοχαστική συμπεριφορά τους σε πολλαπλές χρονικές κλίμακες.β) Η χρήση υποκατάστατων μοντέλων (surrogate models) για την ανάπτυξη μεθοδολογιών και αλγορίθμων που είναι σε θέση να αντιμετωπίσουν αποτελεσματικά και αποδοτικά προβλήματα βελτιστοποίησης υδατικών συστημάτων υπό αβεβαιότητα (μέσω του συνδυασμού στοχαστικών δεδομένων εισόδου και σχημάτων προσομοίωσης-βελτιστοποίησης).Με γνώμονα τα παραπάνω, και χρησιμοποιώντας τις θεωρίες στατιστικής, πιθανοτήτων και στοχαστικών ανελίξεων, αναπτύσσεται περαιτέρω και μελετάται διεξοδικά μια κατηγορία θεωρητικά συνεπών, μονό-μεταβλητών και πολύ-μεταβλητών μη-Γκαουσιανών στάσιμων και κύκλο-στάσιμων στοχαστικών μοντέλων. Αυτού του τύπου μοντέλα, ήταν μέχρι πρότινος άγνωστα στην υδρολογική κοινότητα, και αυτή η διατριβή είναι μια πρώτη προσπάθεια μελέτης τους και εναρμόνισης τους με τη στοχαστική υδρολογία. Τα προτεινόμενα μοντέλα είναι σε θέση να προσομοιώσουν όλα τα χαρακτηριστικά των υδρομετεωρολογικών διεργασιών ενώ ταυτόχρονα χαρακτηρίζονται από απλότητα και φειδωλή παραμετροποίηση. Επιπλέον, με βάση τα παραπάνω μοντέλα και τη βοήθεια επιμεριστικής διαδικασίας, αναπτύσσεται ένα αρθρωτό στοχαστικό πλαίσιο προσομοίωσης το οποίο επιτρέπει την αναπαραγωγή της πιθανοτικής και στοχαστικής συμπεριφοράς των υδρομετεωρολογικών διεργασιών σε πολλαπλές χρονικές κλίμακες (π.χ., από την ετήσια ως και ημερήσια ή και ακόμη μικρότερες κλίμακες). Τα πλεονεκτήματα των παραπάνω μοντέλων, αλλά και του αρθρωτού πλαισίου στοχαστικής προσομοίωσης, παρουσιάζονται και επαληθεύονται μέσα από πληθώρα υποθετικών και πραγματικών περιπτώσεων στοχαστικής προσομοίωσης.Τέλος, προκειμένου να διασφαλιστεί η αποτελεσματική εκμετάλλευση και ενσωμάτωση των νέων αυτών εξελίξεων, σχετικών με τη στοχαστική προσομοίωση υδρομετεωρολογικών διεργασιών, στο πλαίσιο του βέλτιστου σχεδιασμού και διαχείρισης υδατικών συστημάτων (σε συνδυασμό με στοχαστικά δεδομένα εισόδου), η παρούσα εργασία αναπτύσσει κατάλληλες μεθόδους και αλγορίθμους βελτιστοποίησης, που βασίζονται σε υποκατάστατα μοντέλα, για τον αποτελεσματικό χειρισμό προβλημάτων υδατικών συστημάτων υπό υδρομετεωρολογική αβεβαιότητα, ελαττώνοντας έτσι σημαντικά τον απαιτούμενο υπολογιστικό φόρτο

Privacy and Anonymity in the Information Society -Challenges for the European Union

Electronic information is challenging traditional views on property and privacy. The explosion of digital data, driven by novel web applications, social networking, and mobile devices makes data security and the protection of privacy increasingly difficult. Furthermore, biometric data and radiofrequency identification applications enable correlations that are able to trace our cultural, behavioral, and emotional states. The concept of privacy in the digital realm is transformed and emerges as one of the biggest risks facing today's Information Society. In this context, the European Union (EU) policymaking procedures strive to adapt to the pace of technological advancement. The EU needs to improve the existing legal frameworks for privacy and data protection. It needs to work towards a "privacy by education" approach for the empowerment of "privacyliterate" European digital citizens

Hydrosystem optimization with the use of genetic algorithms: The case of Nestos

151 σ.Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο--Μεταπτυχιακή Εργασία. Διεπιστημονικό-Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών (Δ.Π.Μ.Σ.) "Επιστήμη και Τεχνολογία Υδατικών Πόρων"Η βέλτιστη διαχείριση ενός συστήματος ταμιευτήρων καθίσταται ιδιαίτερα πολύπλοκη όταν υπάρχει ανταγωνισμός στις χρήσεις νερού όπως η ύδρευση, η άρδευση, η παραγωγή υδροηλεκτρικής ενέργειας κ.α. Το λογισμικό WEAP21 είναι ένα εργαλείο διαχείρισης και προσομοίωσης υδροσυστημάτων ενώ ταυτόχρονα ενσωματώνει και το υδρολογικό μοντέλο. Για τις ανάγκες της παρούσας μεταπτυχιακής εργασίας αναπτύχτηκε κώδικας προγραμματισμού που επιτυγχάνει την σύζευξη του λογισμικού WEAP21 με το λογισμικό MATLAB μέσω σύνδεσης COM-API. Ο στόχος της συνεργασίας αυτής είναι η χρήση των υπολογιστικών εργαλείων βελτιστοποίησης του MATLAB. Ο συνδυασμός των δυο προγραμμάτων χρησιμοποιήθηκε για την βαθμονόμηση του υδρολογικού μοντέλου αλλά και για την βελτιστοποίηση του συστήματος ταμιευτήρων. Σαν μελέτη περίπτωσης επιλέχθηκε το υδροσύστημα του ποταμού Νέστου, στην περιοχή υπάρχουν δυο ΥΗΕ, του Θησαυρού και της Πλατανόβρυσης ενώ υπάρχει μελέτη για κατασκευή ενός τρίτου ΥΗΕ μικρότερης ισχύος, το φράγμα του Τεμένους. Στην παρούσα εργασία μελετήθηκαν δυο κανόνες λειτουργίας, ένας με εποχικό συντελεστή και ένας χωρίς. Επίσης διερευνήθηκε η σημασία κατασκευής του φράγματος του Τεμένους και τα οφέλη που ενδεχομένως παρέχει ως προς την παραγόμενη ενέργεια και την διατήρηση της αξιοπιστίας του συστήματος. Ως κριτήρια βελτιστοποίησης τέθηκαν η μεγιστοποίηση της παραγόμενης ενέργειας και η μεγιστοποίηση της αξιοπιστίας του συστήματος.Optimization of multiple reservoir system becomes increasingly complex when conflicting uses of water exists, water supply, irrigation, hydropower generation, etc. WEAP21 is software tool suitable for simulation and management of hydrosystems. WEAP21 integrates also a hydrologic model. For the needs of this thesis it was developed programming code which incorporates WEPA21 and MATLAB via COM-API. The objective of this integration is the use of optimization tools of MATLAB in combination with WEAP21. MATLAB optimization tools were used for the calibration of the hydrologic model and optimization of reservoir system. As a case study was chosen the Nestos river hydrosystem. The hydrosystem contains two hydroelectric plants, Thysavros and Platanovryssi, also there are plans for a third one, a smaller, the one of Temenos. In this thesis was studied two operating rules for the reservoir system, one with seasonal coefficient. Also it was investigated the contribution of Temenos dam and the potential benefits like increase in hydropower energy and increase in system's reliability. The objective criteria were hydropower generation and the system reliability.Ιωάννης Κ. Τσουκαλά

Simulation of Non-Gaussian Correlated Random Variables, Stochastic Processes and Random Fields: Introducing the anySim R-Package for Environmental Applications and Beyond

Stochastic simulation has a prominent position in a variety of scientific domains including those of environmental and water resources sciences. This is due to the numerous applications that can benefit from it, such as risk-related studies. In such domains, stochastic models are typically used to generate synthetic weather data with the desired properties, often resembling those of hydrometeorological observations, which are then used to drive deterministic models of the understudy system. However, generating synthetic weather data with the desired properties is not an easy task. This is due to the peculiarities of such processes, i.e., non-Gaussianity, intermittency, dependence, and periodicity, and the limited availability of open-source software for such purposes. This work aims to simplify the synthetic data generation procedure by providing an R-package called anySim, specifically designed for the simulation of non-Gaussian correlated random variables, stochastic processes at single and multiple temporal scales, and random fields. The functionality of the package is demonstrated through seven simulation studies, accompanied by code snippets, which resemble real-world cases of stochastic simulation (i.e., generation of synthetic weather data) of hydrometeorological processes and fields (e.g., rainfall, streamflow, temperature, etc.), across several spatial and temporal scales (ranging from annual down to 10-min simulations)