Desde la transferencia universitaria hacia la gestión municipal

Las profundas y aceleradas transformaciones generan modelos distintos de organización territorial que requieren, por un lado del conocimiento científico y de la valoración del ambiente, y por otro saber actuar en el contexto de las realidades locales y regionales, modificando las formas de accionar de los municipios ante necesidades específicas. El Atlas Digital del Partido de Balcarce (Tomas et al, 2004), surgió a partir de un Proyecto de Extensión del Área de Cartografía del Centro de Geología de Costas y del Cuaternario (C.G.C. y C.). Unidad de investigación, dependiente de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de Mar del Plata, Argentina. En el año 2003 se firmó el CONTRATO DE ASESORAMIENTO Y ASISTENCIA TÉCNICA entre la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de Mar del Plata y la Municipalidad del Partido de Balcarce para la realización del Atlas Digital. El Atlas Digital del Partido de Balcarce ha sido desarrollado por un equipo de trabajo multidisciplinario, integrado por profesionales dedicados a la temática respectiva. Es una obra digital realizada con modernos recursos de captura y administración de la información espacial, obtenida de las fuentes de datos provinciales y nacionales más confiables.Fil: Tomas, Mónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Farenga, M. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martínez, Gustavo. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exáctas y Naturales; Argentina.Fil: Massone, H. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Cabria, F. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Dillon, G. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Calandroni, M. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Mazzanti, D. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Humanidades; Argentina.Fil: Pastoriza, Elisa. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Humanidades; Argentina.Fil: Pilcic, T. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Humanidades; Argentina.Fil: Lanari, María Estela. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.Fil: López, María Teresa. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.Fil: López, J. Universidad Nacional de Mar del Plata. Departamento de Televisión; Argentina.Fil: Salgado, P. Universidad Nacional de Mar del Plata. Departamento de Televisión; Argentina

Agglomeration of polygonal grids using graph neural networks with applications to multigrid solvers

Agglomeration-based strategies are important both within adaptive refinement algorithms and to construct scalable multilevel algebraic solvers. In order to automatically perform agglomeration of polygonal grids, we propose the use of Machine Learning (ML) strategies, that can naturally exploit geometrical information about the mesh in order to preserve the grid quality, enhancing performance of numerical methods and reducing the overall computational cost. In particular, we employ the k-means clustering algorithm and Graph Neural Networks (GNNs) to partition the connectivity graph of a computational mesh. Moreover, GNNs have high online inference speed and the advantage to process naturally and simultaneously both the graph structure of mesh and the geometrical information, such as the areas of the elements or their barycentric coordinates. These techniques are compared with METIS, astandard algorithm for graph partitioning, which is meant to process only the graph information of the mesh. We demonstrate that performance in terms of quality metrics is enhanced for ML strategies. Such models also show a good degree of generalization when applied to more complex geometries, such as brain MRI scans, and the capability of preserving the quality of the grid. The effectiveness of these strategies is demonstrated also when applied to MultiGrid (MG) solvers in a Polygonal Discontinuous Galerkin (PolyDG) framework. In the considered experiments, GNNs show overall the best performance in terms of inference speed, accuracy and flexibility of the approach

Dinamica dei sedimenti del Fiume Quequen Grande, Provincia di Buenos Aires, Argentina: studio preliminare

Lo studio riporta i primi dati di una campagna di misure di campo delle caratteristiche idrualiche della corrente e del trasorto solido al fondo ed in sospensione del fiume Rio Quequen in Argentina. Quetso fiume si caratetrizza per una relativamente ampia portata, ma un basso gradiente ed un bassissimo contrasto di rilievo

Manejo integral de la cuenca del Rio Quequen Grande, sudeste del al Provincia de Buenos Aires, Argentina

Il lavoro riporta uno studio preliminare sulla caratteristiche geomorfologiche idrologiche e di trasporto solido del fiume Rio Quequen in Argentina