Estudio multitemporal de calidad del agua del embalse de Sitjar (Castelló, España) utilizando imágenes Sentinel-2

El estudio de calidad de agua es un campo de investigación científica de gran interés dada su repercusión en la vida humana, la agricultura o incluso la producción de energía. Las técnicas de teledetección pueden ser de utilidad a la hora de analizar diversas variables biofísicas como la clorofila-a (Chl-a) y los sólidos totales en suspensión (SS), los cuales son de importancia para la calidad del agua. Estos se han medido en el embalse de Sitjar (Castelló) como parte del proyecto ESAQS (Ecological Status of Aquatic Systems with Sentinel Satellites) para poder comparar los resultados con datos de reflectancias de satélite. Se compararon dos procesos para corregir atmosféricamente las imágenes nivel 1C de Sentinel 2 (S2). Los resultados muestran que el método Case 2 Regional Coast Colour (C2RCC) es la mejor herramienta para realizar estas correcciones dado el nivel de baja turbidez del embalse, con un RMSE (Root Mean Square Error) de 2,4 mg/m3 (Chl-a) y 3,9 g/m3 (SS). Además, en este trabajo se ha estudiado la variabilidad de la Chl-a y los SS entre abril de 2017 y marzo de 2019 con un total de 14 imágenes de S2 utilizando los productos automáticos de la corrección atmosférica C2RCC, para analizar posibles correlaciones entre estos, la climatología y las condiciones del embalse. La Chl-a aumenta desde 0,4 mg/m3 hasta alcanzar un máximo de 9,5 mg/m3, mientras que los SS incrementan hasta 18 g/m3 en este periodo, lo que hace de Sitjar un sistema oligotrófico-mesotrófico. Los resultados muestran una elevada correlación entre estas dos variables (R2=0,9). El embalse de Sitjar perdió casi 40 hm3 durante la primera parte de este estudio, lo cual tiene una posible relación con el aumento de las concentraciones. También se ha discutido el papel que juega la climatología debido a cambios estacionales en la estructura del embalse

Improving the remote estimation of soil organic carbon in complex ecosystems with Sentinel‑2 and GIS using Gaussian processes regression

Background and aims The quantitative retrieval of soil organic carbon (SOC) storage, particularly for soils with a large potential for carbon sequestration, is of global interest due to its link with the carbon cycle and the mitigation of climate change. However, complex ecosystems with good soil qualities for SOC storage are poorly studied. Methods The interrelation between SOC and various vegetation remote sensing drivers is understood to demonstrate the link between the carbon stored in the vegetation layer and SOC of the top soil layers. Based on the mapping of SOC in two horizons (0-30 cm and 30-60 cm) we predict SOC with high accuracy in the complex and mountainous heterogeneous páramo system in Ecuador. A large SOC database (in weight % and in Mg/ha) of 493 and 494 SOC sampling data points from 0-30 cm and 30-60 cm soil profiles, respectively, were used to calibrate GPR models using Sentinel-2 and GIS predictors (i.e., Temperature, Elevation, Soil Taxonomy, Geological Unit, Slope Length and Steepness (LS Factor), Orientation and Precipitation). Results In the 0-30 cm soil profile, the models achieved a R2 of 0.85 (SOC%) and a R2 of 0.79 (SOC Mg/ha). In the 30-60 cm soil profile, models achieved a R2 of 0.86 (SOC%), and a R2 of 0.79 (SOC Mg/ha). Conclusions The used Sentinel-2 variables (FVC, CWC, LCC/Cab, band 5 (705 nm) and SeLI index) were able to improve the estimation accuracy between 3-21% compared to previous results of the same study area. CWC emerged as the most relevant biophysical variable for SOC prediction

A New Algorithm for the Retrieval of Sun Induced Chlorophyll Fluorescence of Water Bodies Exploiting the Detailed Spectral Shape of Water-Leaving Radiance

Sun induced chlorophyll fluorescence (SICF) emitted by phytoplankton provides considerable insights into the vital role of the carbon productivity of the earth's aquatic ecosystems. However, the SICF signal leaving a water body is highly affected by the high spectral variability of its optically active constituents. To disentangle the SICF emission from the water-leaving radiance, a new high spectral resolution retrieval algorithm is presented, which significantly improves the fluorescence line height (FLH) method commonly used so far. The proposed algorithm retrieves the reflectance without SICF contribution by the extrapolation of the reflectance from the adjacent regions. Then, the SICF emission curve is obtained as the difference of the reflectance with SICF, the one actually obtained by any remote sensor (apparent reflectance), and the reflectance without SICF, the one estimated by the algorithm (true reflectance). The algorithm first normalizes the reflectance spectrum at 780 nm, following the similarity index approximation, to minimize the variability due to other optically active constituents different from chlorophyll. Then, the true reflectance is estimated empirically from the normalized reflectance at three wavelengths using a machine learning regression algorithm (MLRA) and a cubic spline fitting adjustment. Two large reflectance databases, representing a wide range of coastal and ocean water components and scattering conditions, were independently simulated with the radiative transfer model HydroLight and used for training and validation of the MLRA fitting strategy. The best results for the high spectral resolution SICF retrieval were obtained using support vector regression, with relative errors lower than 2% for the SICF peak value in 81% of the samples. This represents a significant improvement with respect to the classic FLH algorithm, applied for OLCI bands, for which the relative errors were higher than 40% in 59% of the samples

Análisis de métodos de validación cruzada para la obtención robusta de parámetros biofísicos

Los métodos de regresión no paramétricos son una gran herramienta estadística para obtener parámetros biofísicos a partir de medidas realizadas mediante teledetección. Pero los resultados obtenidos se pueden ver afectados por los datos utilizados en la fase de entrenamiento del modelo. Para asegurarse de que los modelos son robustos, se hace uso de varias técnicas de validación cruzada. Estas técnicas permiten evaluar el modelo con subconjuntos de la base de datos de campo. Aquí, se evalúan dos tipos de validación cruzada en el desarrollo de modelos de regresión no paramétricos: hold-out y k-fold. Los métodos de regresión lineal seleccionados fueron: Linear Regression (LR) y Partial Least Squares Regression (PLSR). Y los métodos no lineales: Kernel Ridge Regression (KRR) y Gaussian Process Regression (GPR). Los resultados de la validación cruzada mostraron que LR ofrece los resultados más inestables, mientras KRR y GPR llevan a resultados más robustos. Este trabajo recomienda utilizar algoritmos de regresión no lineales (como KRR o GPR) combinando con la validación cruzada k-fold con un valor de k igual a 10 para hacer la estimación de una manera robust

Retrieval of canopy water content of different crop types with two new hyperspectral indices: Water Absorption Area Index and Depth Water Index

Crop canopy water content (CWC) is an essential indicator of the crop's physiological state. While a diverse range of vegetation indices have earlier been developed for the remote estimation of CWC, most of them are defined for specific crop types and areas, making them less universally applicable. We propose two new water content indices applicable to a wide variety of crop types, allowing to derive CWC maps at a large spatial scale. These indices were developed based on PROSAIL simulations and then optimized with an experimental dataset (SPARC03; Barrax, Spain). This dataset consists of water content and other biophysical variables for five common crop types (lucerne, corn, potato, sugar beet and onion) and corresponding top-of-canopy (TOC) reflectance spectra acquired by the hyperspectral HyMap airborne sensor. First, commonly used water content index formulations were analysed and validated for the variety of crops, overall resulting in a R2 lower than 0.6. In an attempt to move towards more generically applicable indices, the two new CWC indices exploit the principal water absorption features in the near-infrared by using multiple bands sensitive to water content. We propose the Water Absorption Area Index (WAAI) as the difference between the area under the null water content of TOC reflectance (reference line) simulated with PROSAIL and the area under measured TOC reflectance between 911 and 1271 nm. We also propose the Depth Water Index (DWI), a simplified four-band index based on the spectral depths produced by the water absorption at 970 and 1200 nm and two reference bands. Both the WAAI and DWI outperform established indices in predicting CWC when applied to heterogeneous croplands, with a R2 of 0.8 and 0.7, respectively, using an exponential fit. However, these indices did not perform well for species with a low fractional vegetation cover (<30%). HyMap CWC maps calculated with both indices are shown for the Barrax region. The results confirmed the potential of using generically applicable indices for calculating CWC over a great variety of crops

Evaluation of Soil Organic Carbon Storage of Atillo in the Ecuadorian Andean Wetlands

Identifying the SOC levels and revealing the potential of SOC storage of ecosystems difficult to sample and study are necessary contributions to the understanding of the global reserves of SOC. Wetlands store large amounts of SOC within their soils. They have an important role in water regulation and have great biological and floristic diversity. Therefore, this study aimed to assess the SOC stock in Atillo micro-watershed in the Ecuadorian Andean wetlands at two soil depths (0¿30 cm and 30¿60 cm below ground) and to assess the importance of the ecosystem and its conservation in favor of reducing emissions due to degradation processes. For that, we sampled the study zone with 101 composite samples of soil to obtain the SOC storage for each sample point in Mg/ha. A SOC estimation to evaluate its spatial distribution was performed using the geostatistical method Kriging. The results show a high storage capacity of the study zone with SOC values of 126 to 454 Mg/ha in the 0¿30 cm soil profile and 148 to 350 Mg/ha in the 30¿60 cm soil profile. The preservation and protection mechanisms of high SOC reserves should be taken into account to prevent the emission of CO2

Predictive Power of the "Trigger Tool" for the detection of adverse events in general surgery: a multicenter observational validation study

Background In spite of the global implementation of standardized surgical safety checklists and evidence-based practices, general surgery remains associated with a high residual risk of preventable perioperative complications and adverse events. This study was designed to validate the hypothesis that a new “Trigger Tool” represents a sensitive predictor of adverse events in general surgery. Methods An observational multicenter validation study was performed among 31 hospitals in Spain. The previously described “Trigger Tool” based on 40 specific triggers was applied to validate the predictive power of predicting adverse events in the perioperative care of surgical patients. A prediction model was used by means of a binary logistic regression analysis. Results The prevalence of adverse events among a total of 1,132 surgical cases included in this study was 31.53%. The “Trigger Tool” had a sensitivity and specificity of 86.27% and 79.55% respectively for predicting these adverse events. A total of 12 selected triggers of overall 40 triggers were identified for optimizing the predictive power of the “Trigger Tool”. Conclusions The “Trigger Tool” has a high predictive capacity for predicting adverse events in surgical procedures. We recommend a revision of the original 40 triggers to 12 selected triggers to optimize the predictive power of this tool, which will have to be validated in future studies

Didáctica de la Música Comtemporánea en los Conservatorios de Música

Resumen basado en el de la publicaciónSe incluye archivo con anexosLa formación en arte moderno, muy particularmente en música, resulta muy compleja tanto a nivel primario como secundario. La enseñanza musical se canaliza a través de enseñanzas de régimen general y de régimen especial, formación cultural y formación técnica. Pero en ningún caso la propia legislación apuesta por los valores actuales, sino por la tradición, obviando en buena medida la evolución acaecida en música en los últimos cien años y sus aportaciones. Las principales causas de esta desatención podrían relacionarse con la eficiencia y con la innovación. La actividad docente – en última instancia – viene determinada por el cumplimiento de unas programaciones de amplios contenidos, que requieren una atención muy continuada y que dificultan la ampliación de dichos contenidos con el mismo tiempo de atención. Además, la innovación en contenidos requiere innovación en metodología, así como ampliación de recursos y conocimientos. Aplicar la innovación en términos de eficiencia, requiere del docente un esfuerzo verdaderamente extraordinario de puesta al día en conocimiento de estilos, repertorio, material didáctico (normalmente de difícil acceso, y principalmente editados en el extranjero), grabaciones… y saber adecuarlo a las circunstancias. El proyecto de innovación “Didáctica de la música contemporánea en los conservatorios de música” realizado en el Conservatorio Profesional de Música, C.P.M. “Marcos Redondo" de Ciudad Real, pretende paliar ese déficit de formación en los profesores, que termina por incidir en los alumnos. El hecho de tratarse de un proyecto de innovación supone un incentivo importante para la actividad docente individual, así como para priorizar esta cuestión a nivel de Centro.Consejería de Educación, Cultura y Deportes de Castilla-La ManchaCastilla La ManchaES

Investigación educativa en las aulas de primaria

Reúne trabajos derivados de la experiencias de diversos docentes en educación primaria en los siguientes temas: Tecnología de Información y Comunicación, educación inclusiva, enseñanza de la música, educación física, enseñanza de la historia, acoso escolar, auto-evaluación, métodos de enseñanza, inteligencia emocional, percepción del alumno, marco cognitivo en comprensión lectora y comunicación escuela-familia