An Optimization Model For Prioritizing Sewerage Maintenance Scheduling

Water utility companies, responsible for providing water supply and sewerage services to the urban population, are constantly seeking to improve their service.In the case of sewer systems, effective scheduling of preventive maintenance of urban water infrastructure has been identified as an important activity in order to reduce costs and protect the integrity of citizens and the surrounding, both built and natural, environments. Consequently, with particular focus on Bogotá (Colombia), we developed an optimization model that generates a preventive maintenance plan on a set of zones withinthe city. These zones have in common a high failure probability over a defined time period due to sediment-related blockages. Failure probabilities are obtained from the statistical model proposed by Rodríguez et al. (2012) which uses an exceptionally long and spatially detailed failure data set obtained from a customer complaints database. The mixed integer optimization model implemented here, which is an adaptation from the one presented by Medaglia et al.(2008), considers a multi-objective function which maximizes the protection of the city. For the maximization process we take into account the entities that would be affected in case of flooding (health centers, education centers, market places, etc.) caused by a sediment-related sewer system blockage. The information about the entities is obtained and modified through Geographic Information Systems (GIS) and Analytic Hierarchy Process (AHP). Furthermore, the model satisfies budget and operational capacity restrictions, due to their finite nature. Based on a model sensitivity analysis, we can conclude that the ratio between preventive and corrective maintenance costs is critical to define a proactive maintenance schedule, while other parameters such as the available budget are not. Making a comparison of the methodology currently used by the local water utility and our model, the later obtained better results in terms of city protection and budget and resources allocation

Mitigación con Sistemas Silvopastoriles en Latinoamérica: Aportes para la incorporación en los sistemas de Medición Reporte y Verificación bajo la CMNUCC

En Latinoamérica el 46% de las emisiones de GEI proviene del cambio de usos de la tierra y el 20% de la agricultura, en donde el 58% y el 70% de las emisiones son debidas a la ganadería. El continuo crecimiento de este sector (+32% previsto al 2050) ha impulsado la expansión de la frontera agropecuaria en los bosques, generando múltiples impactos ambientales entre los cuales se encuentra la emisión de Gases Efecto Invernadero (GEI). Sin embargo, el sector tiene un alto potencial de mitigación reconocido por políticas, estrategias y programas de mitigación nacionales como las Contribuciones Nacionalmente Determinadas (NDC) y de desarrollo sectorial como las Acciones de Mitigación nacionalmente Apropiadas (NAMA). Entre estas acciones se incluye la implementación de sistemas silvopastoriles, cuya medición monitoreo y reporte a escala nacional presenta un estado de avance muy limitado, dejando su aporte a la mitigación invisible. A través de un Grupo Técnico de Trabajo ad hoc se han analizado el avance de los países de la región en la incorporación de los sistemas silvopastoriles en los sistemas nacionales de Medición/Monitoreo, Reporte y Verificación (MRV) de los Inventarios Nacionales de Gases Efecto Invernadero, y los requerimientos a cumplir para esto, generando una hoja de ruta a corto-medio plazo así como unas orientaciones técnicas para reducir la brecha existente

Mitigación con Sistemas Silvopastoriles en Latinoamérica: Aportes para la incorporación en los sistemas de Medición Reporte y Verificación bajo la CMNUCC

En Latinoamérica el 46% de las emisiones de GEI proviene del cambio de usos de la tierra y el 20% de la agricultura, en donde el 58% y el 70% de las emisiones son debidas a la ganadería. El continuo crecimiento de este sector (+32% previsto al 2050) ha impulsado la expansión de la frontera agropecuaria en los bosques, generando múltiples impactos ambientales entre los cuales se encuentra la emisión de Gases Efecto Invernadero (GEI). Sin embargo, el sector tiene un alto potencial de mitigación reconocido por políticas, estrategias y programas de mitigación nacionales como las Contribuciones Nacionalmente Determinadas (NDC) y de desarrollo sectorial como las Acciones de Mitigación nacionalmente Apropiadas (NAMA). Entre estas acciones se incluye la implementación de sistemas silvopastoriles, cuya medición monitoreo y reporte a escala nacional presenta un estado de avance muy limitado, dejando su aporte a la mitigación invisible. A través de un Grupo Técnico de Trabajo ad hoc se han analizado el avance de los países de la región en la incorporación de los sistemas silvopastoriles en los sistemas nacionales de Medición/Monitoreo, Reporte y Verificación (MRV) de los Inventarios Nacionales de Gases Efecto Invernadero, y los requerimientos a cumplir para esto, generando una hoja de ruta a corto-medio plazo así como unas orientaciones técnicas para reducir la brecha existente

Branch xylem density variations across the Amazon Basin

Xylem density is a physical property of wood that varies between individuals, species and environments. It reflects the physiological strategies of trees that lead to growth, survival and reproduction. Measurements of branch xylem density, rho(x), were made for 1653 trees representing 598 species, sampled from 87 sites across the Amazon basin. Measured values ranged from 218 kg m(-3) for a Cordia sagotii (Boraginaceae) from Mountagne de Tortue, French Guiana to 1130 kg m(-3) for an Aiouea sp. (Lauraceae) from Caxiuana, Central Para, Brazil. Analysis of variance showed significant differences in average rho(x) across regions and sampled plots as well as significant differences between families, genera and species. A partitioning of the total variance in the dataset showed that species identity (family, genera and species) accounted for 33% with environment (geographic location and plot) accounting for an additional 26%; the remaining "residual" variance accounted for 41% of the total variance. Variations in plot means, were, however, not only accountable by differences in species composition because xylem density of the most widely distributed species in our dataset varied systematically from plot to plot. Thus, as well as having a genetic component, branch xylem density is a plastic trait that, for any given species, varies according to where the tree is growing in a predictable manner. Within the analysed taxa, exceptions to this general rule seem to be pioneer species belonging for example to the Urticaceae whose branch xylem density is more constrained than most species sampled in this study. These patterns of variation of branch xylem density across Amazonia suggest a large functional diversity amongst Amazonian trees which is not well understood