Methodological approximation to an articulation between risk management, environmental management and land regulation

El nuevo escenario territorial generado por el cambio climático y la globalización económica ha aumentado la vulnerabilidad de la población a sufrir eventos asociados a riesgos naturales. El Ordenamiento Territorial surge como una herramienta para disminuir la vulnerabilidad, en forma planificada y sustentable con el ambiente. Sin embargo, para que dicha herramienta sea realmente eficaz, es necesario que integre la Gestión del Riesgo y la Gestión Ambiental, definiéndose de esa manera una metodología integradora. Con este fin, se presentan en este artículo dos aproximaciones metodológicas surgidas de la discusión de una comunidad de práctica integrada por académicos de universidades latinoamericanas que han unido sus esfuerzos y experiencias para solucionar un problema común, y que pretende disminuir el riesgo de sus poblaciones a sufrir desastres naturales.The new territorial scenario produced by climate change and economic globalization has made the population more vulnerable to suffer events associated to natural risks. Land Regulation is born as a tool to reduce vulnerability in a planned and environmentally sustainable way. However, in order for this tool to be truly efficient, it is necessary for it to be a part of both Risk Management and Environmental Management, thus defining an integrated methodology. With this aim in mind, this paper presents two methodological approaches born from the discussions of a practical community formed by Latin American university professors who have joined efforts and experiences to solve a common problem and which tries to reduce the risk that their populations run of suffering natural disasters.Departamento de Geografí

Methodological approximation to an articulation between risk management, environmental management and land regulation

El nuevo escenario territorial generado por el cambio climático y la globalización económica ha aumentado la vulnerabilidad de la población a sufrir eventos asociados a riesgos naturales. El Ordenamiento Territorial surge como una herramienta para disminuir la vulnerabilidad, en forma planificada y sustentable con el ambiente. Sin embargo, para que dicha herramienta sea realmente eficaz, es necesario que integre la Gestión del Riesgo y la Gestión Ambiental, definiéndose de esa manera una metodología integradora. Con este fin, se presentan en este artículo dos aproximaciones metodológicas surgidas de la discusión de una comunidad de práctica integrada por académicos de universidades latinoamericanas que han unido sus esfuerzos y experiencias para solucionar un problema común, y que pretende disminuir el riesgo de sus poblaciones a sufrir desastres naturales.The new territorial scenario produced by climate change and economic globalization has made the population more vulnerable to suffer events associated to natural risks. Land Regulation is born as a tool to reduce vulnerability in a planned and environmentally sustainable way. However, in order for this tool to be truly efficient, it is necessary for it to be a part of both Risk Management and Environmental Management, thus defining an integrated methodology. With this aim in mind, this paper presents two methodological approaches born from the discussions of a practical community formed by Latin American university professors who have joined efforts and experiences to solve a common problem and which tries to reduce the risk that their populations run of suffering natural disasters.Departamento de Geografí

Genomic Ancestry, CYP2D6, CYP2C9, and CYP2C19 Among Latin Americans

We present the distribution of CYP2D6, CYP2C9, and CYP2C19 variants and predicted phenotypes in 33 native and admixed populations from Ibero-America (n > 6,000) in the context of genetic ancestry (n = 3,387). Continental ancestries are the major determinants of frequencies of the increased-activity allele CYP2C19*17 and CYP2C19 gUMs (negatively associated with Native American ancestry), decreased-activity alleles CYP2D6*41 and CYP2C9*2 (positively associated with European ancestry), and decreased-activity alleles CYP2D6*17 and CYP2D6*29 (positively associated with African ancestry). For the rare alleles, CYP2C9*2 and CYPC19*17, European admixture accounts for their presence in Native American populations, but rare alleles CYP2D6*5 (null-activity), CYP2D6-multiplication alleles (increased activity), and CYP2C9*3 (decreased-activity) were present in the pre-Columbian Americas. The study of a broad spectrum of Native American populations from different ethno-linguistic groups show how autochthonous diversity shaped the distribution of pharmaco-alleles and give insights on the prevalence of clinically relevant phenotypes associated with drugs, such as paroxetine, tamoxifen, warfarin, and clopidogrel

Análisis de la sequía hidrológica en el Perú

La sequía es un fenómeno natural que se produce en todo el mundo cuando la disponibilidad del recurso hídrico es significativamente inferior a los niveles normales durante un periodo de tiempo significativo y no puede satisfacer la demanda hídrica. Este trabajo se centró en la sequía hidrológica definida por el índice de sequía de caudales (SDI por sus siglas en inglés) durante períodos de avenidas, estiaje y el año hidrológico de 22 estaciones hidrométricas distribuidas en las tres vertientes hidrográficas del Perú durante el período 1973-2013. Se encontró que alguna de las series de volumen del caudal no siguió la distribución normal. Se examinaron las series acumuladas aplicando el logaritmo natural y mediante una prueba de normalidad en la que se utilizó el coeficiente de asimetría basado en la condición que este sea una serie normal, se definió la serie que más se ajuste al paso de los datos del caudal. Los resultados del análisis de sequía hidrológica basado en el SDI mostraron que casi todas las estaciones sufrieron sequías hidrológicas durante el período de estudio. Además, se detectó que las sequías extremas ocurrieron con mayor frecuencia entre 1989-1992. Asimismo se encontró una incidencia de riesgo de sequía hidrológica en episodios del El Niño - Oscilación del Sur (ENOS).Drought is a natural phenomenon that occurs throughout the world where the availability of water resources is significantly below normal levels for a significant period of time and cannot meet the water demand. This work focused on the hydrological drought defined by the flow drought index (SDI acronym) during periods of flood, drought and hydrological year of 22 hydrometric stations distributed in the three hydrographic slopes of Peru during the period 1973- 2013. It was found that one of the series of flow volume did not follow the normal distribution. Cumulative series examined by applying the natural logarithm and using a normality test the SkewnessCoeficient based on the condition that if the series is normal, was used in the series that best suits the passage of data flow is defined. The results of analysis of hydrological drought based on the SDI showed that almost all seasons hydrological drought suffered during the study period. In addition, it was found that extreme droughts occurred more frequently between 1989 -1992. Southern Oscillation (ENSO) - also an incidence risk of hydrological drought in episodes of El Niño was found.TesisUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídrico

Guía sintética para la elaboración de los mapas diarias de escurrimiento superficial a nivel nacional: basado en productos satelitales TRMM-ESCOR

En el marco de la Meta de Elaboración de Guías, Protocolos, Manuales, ha elaborado un programa computacional en código Matlab denominado TRMM-ESCOR que permite manipular la información satelital del TRMM para obtener los mapas nacionales de Precipitaciones para diferentes acumulaciones, así como el Balance Hídrico superficial utilizando datos de evapotranspiración diaria obtenida por sensoramiento remoto convirtiendo finalmente la escorrentía acumulada del Balance hídrico superficial en caudales en cauces de los ríos

Modelación hidrológica semidistribuida en la región hidrográfica del Titicaca: caso de estudio cuenca del río Ramis, Perú

La presente investigación se realizó en la cuenca del río Ramis, ubicado en la región hidrográfica del Titicaca, Perú, con el objetivo de calibrar y validar el modelo hidrológico Sacramento (SAC-SMA) desde un enfoque semidistribuido. La información hidrometeorológica utilizada de precipitación pluvial, temperatura y caudal, corresponden a una serie de registro 2005 – 2016. La metodología de interpolación espacial de datos meteorológicos en la estación virtual, fue estimada mediante el procedimiento de Shepard y la evapotranspiración potencial por el modelo de Turc, estas metodologías vienen incorporados en la plataforma RS-MINERVE y son estimaciones automatizadas. La fase de calibración y validación del modelo, se realizó de forma aleatoria con el 70% y 30% del total de datos respectivamente. La evaluación estadística de eficiencia y error fueron medidos a través del coeficiente de Nash, coeficiente de Nash para valores del logaritmo y raíz del error medio cuadrático relativo. Los resultados son satisfactorios y se afirma que las salidas del modelo hidrológico representan adecuadamente los caudales de avenida y estiaje, constituyéndose como una alternativa para el fortalecimiento del pronóstico hidrológico a paso de tiempo diario del rio Ramis.The present research was held in the basin of the river Ramis, located in the hydrographic region of Titicaca, Peru, with the objective of calibrating and validating the Sacramento hydrological model (SAC-SMA) from a semi-distributed approach. The hydrometeorological information used for rainfall, temperature and flow, correspond to a series of records 2005 - 2016. The methodology of spatial interpolation of meteorological data in the virtual station was estimated using the Shepard procedure and potential evapotranspiration by the model Turc, these methodologies are incorporated in the RSMINERVE platform and are automated estimates. The calibration and validation phase of the model was performed randomly with 70% and 30% of the total data respectively. The statistical evaluation of efficiency and error were measured by the Nash coefficient, Nash coefficient for logarithm values and root mean square error. The results are satisfactory and it is stated that the outputs of the hydrological model adequately represent the flows of avenue and drought, constituting as an alternative for the strengthening of the hydrological forecast at the daily time step of the river Ramis

Aproximación metodológica a una articulación entre gestión del riesgo, gestión ambiental y ordenamiento territorial

The new territorial scenario produced by climate change and economic globalization has made the population more vulnerable to suffer events associated to natural risks. Land Regulation is born as a tool to reduce vulnerability in a planned and environmentally sustainable way. However, in order for this tool to be truly efficient, it is necessary for it to be a part of both Risk Management and Environmental Management, thus defining an integrated methodology. With this aim in mind, this paper presents two methodological approaches born from the discussions of a practical community formed by Latin American university professors who have joined efforts and experiences to solve a common problem and which tries to reduce the risk that their populations run of suffering natural disasters.El nuevo escenario territorial generado por el cambio climático y la globalización económica ha aumentado la vulnerabilidad de la población a sufrir eventos asociados a riesgos naturales. El Ordenamiento Territorial surge como una herramienta para disminuir la vulnerabilidad, en forma planificada y sustentable con el ambiente. Sin embargo, para que dicha herramienta sea realmente eficaz, es necesario que integre la Gestión del Riesgo y la Gestión Ambiental, definiéndose de esa manera una metodologí­a integradora. Con este fin, se presentan en este artí­culo dos aproximaciones metodológicas surgidas de la discusión de una comunidad de práctica integrada por académicos de universidades latinoamericanas que han unido sus esfuerzos y experiencias para solucionar un problema común, y que pretende disminuir el riesgo de sus poblaciones a sufrir desastres naturales

Aproximación metodológica a una articulación entre gestión del riesgo, gestión ambiental y ordenamiento territorial

El nuevo escenario territorial generado por el cambio climático y la globalización económica ha aumentado la vulnerabilidad de la población a sufrir eventos asociados a riesgos naturales. El Ordenamiento Territorial surge como una herramienta para disminuir la vulnerabilidad, en forma planificada y sustentable con el ambiente. Sin embargo, para que dicha herramienta sea realmente eficaz, es necesario que integre la Gestión del Riesgo y la Gestión Ambiental, definiéndose de esa manera una metodología integradora. Con este fin, se presentan en este artículo dos aproximaciones metodológicas surgidas de la discusión de una comunidad de práctica integrada por académicos de universidades latinoamericanas que han unido sus esfuerzos y experiencias para solucionar un problema común, y que pretende disminuir el riesgo de sus poblaciones a sufrir desastres naturales

Deep Learning-Based Framework for <i>In Vivo</i> Identification of Glioblastoma Tumor using Hyperspectral Images of Human Brain

The main goal of brain cancer surgery is to perform an accurate resection of the tumor, preserving as much normal brain tissue as possible for the patient. The development of a non-contact and label-free method to provide reliable support for tumor resection in real-time during neurosurgical procedures is a current clinical need. Hyperspectral imaging is a non-contact, non-ionizing, and label-free imaging modality that can assist surgeons during this challenging task without using any contrast agent. In this work, we present a deep learning-based framework for processing hyperspectral images of in vivo human brain tissue. The proposed framework was evaluated by our human image database, which includes 26 in vivo hyperspectral cubes from 16 different patients, among which 258,810 pixels were labeled. The proposed framework is able to generate a thematic map where the parenchymal area of the brain is delineated and the location of the tumor is identified, providing guidance to the operating surgeon for a successful and precise tumor resection. The deep learning pipeline achieves an overall accuracy of 80% for multiclass classification, improving the results obtained with traditional support vector machine (SVM)-based approaches. In addition, an aid visualization system is presented, where the final thematic map can be adjusted by the operating surgeon to find the optimal classification threshold for the current situation during the surgical procedure