Sustainable marine ecosystems: deep learning for water quality assessment and forecasting

An appropriate management of the available resources within oceans and coastal regions is vital to guarantee their sustainable development and preservation, where water quality is a key element. Leveraging on a combination of cross-disciplinary technologies including Remote Sensing (RS), Internet of Things (IoT), Big Data, cloud computing, and Artificial Intelligence (AI) is essential to attain this aim. In this paper, we review methodologies and technologies for water quality assessment that contribute to a sustainable management of marine environments. Specifically, we focus on Deep Leaning (DL) strategies for water quality estimation and forecasting. The analyzed literature is classified depending on the type of task, scenario and architecture. Moreover, several applications including coastal management and aquaculture are surveyed. Finally, we discuss open issues still to be addressed and potential research lines where transfer learning, knowledge fusion, reinforcement learning, edge computing and decision-making policies are expected to be the main involved agents.Postprint (published version

A CEC Dynamic Programming Approach to Energy Saving in Radio Access Networks

El presente proyecto aborda el problema del creciente consumo energético en las redes celulares heterogéneas (HetNets) para comunicaciones móviles. Este ascendente consumo se debe al despliegue de gran cantidad de estaciones base de menor potencia, denominadas small cells, con el objetivo de satisfacer las necesidades cada vez mayores de los usuarios de la red. Por este motivo, el ahorro energético supone un aspecto clave y de gran interés para el sector de las telecomunicaciones. En el presente trabajo se propone un esquema de apagado temporal de estaciones base, en períodos de baja intensidad de tráfico sin reducir la calidad de servicio de los usuarios en la red. Esta estrategia permite desactivar y activar estaciones base en función de la variabilidad del tráfico a lo largo del día, para conseguir mejorar la eficiencia energética de todo el sistema. El algoritmo propuesto consiste en la aplicación de Programación Dinámica junto con CEC para optimizar el consumo energético de la red de comunicaciones móviles, encontrando una política óptima de control mediante el apagado o encendido de las estaciones base desplegadas. Además, en la última fase de la estrategia se aplica el algoritmo UCB1 para encontrar la configuración óptima del mecanismo de gestión de interferencia de la red, minimizando la interferencia entre estaciones base y por tanto, mejorando la capacidad del canal. Cabe destacar, que es de baja carga computacional y no requiere gran cantidad de información sobre la red, a diferencia de la mayoría de propuestas analizadas en la bibliografía. Los resultados obtenidos tras las simulaciones demuestran la efectividad del nuevo esquema consiguiendo un ahorro energético notorio. Además, ese ahorro se acentúa a medida que el número de estaciones base desplegadas aumenta. De igual manera, se observa cómo es completamente escalable ya que aunque el número de estaciones base desplegadas aumente, el tiempo de computación permanece prácticamente constante y es totalmente factible dentro de la escala temporal a la que debe operar el mecanismo.Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad Politécnica de Cartagen

Expansion of maize production in a semi-arid region of Argentina: Climatic and edaphic constraints and their implications on crop management

The Southwestern Pampas (SWP) is a semi-arid region of Argentina with the presence of a widespread caliche layer that limits soil depth. In this region, maize production has recently expanded with scarce information on appropriate management practices. The objective of this work was to provide an agro-climatic and eco-physiological framework of cultural changes of maize cropping systems of the SWP and the main implications of the climatic and edaphic constraints on crop management decisions. The work combined i) public data of regional maize cultivated area for the period 2008–2015 alongside with farmers’ cropping management trends related to sowing dates and plant population density (PPD); ii) on-field experimental data generated from trials in different sites in the SWP sown at different dates, soil depths and PPDs; and iii) a crop water-economy characterization with a probabilistic approach by means of historical climatic series (identifying the El Niño Southern Oscillation (ENSO) phases) in three locations in the SWP across a longitudinal range between the 800 mm and 600 mm isohyets. In the 2008–2015 period, maize area increased five-fold, median sowing date delayed one month and PPD decreased from ca. 7.2 pl m-2 to 3.4 pl m-2. Late-sown crops (7564 kg ha-1; CV = 19%) out-yielded early-sown crops (5888 kg ha-1; CV = 42%) with less variability across environments. Crop evapotranspiration during the cycle (ETacycle) slightly decreased (P50 = 3–32 mm lower) with the delay of sowing, but the proportion of crop evapotranspiration during the reproductive period was significantly higher. ETacycle of late crops did not vary within PPD, but transpiration per plant decreased with PPD and increased in deep soils, especially at low densities. The impacts of sowing date and PPD did not vary among ENSO phases, not supporting the use of ENSO as a decision criterion for maize management in the SWP.Fil: Rotili, Diego Hernán. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Producción Vegetal. Cátedra de Cerealicultura; ArgentinaFil: Giorno, Agustín. Asociación Argentina de Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola; ArgentinaFil: Tognetti, Pedro Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; ArgentinaFil: Maddonni, Gustavo Angel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Producción Vegetal. Cátedra de Cerealicultura; Argentin

Experiencias de innovación educativa en la Universidad de Murcia (2008)

Resumen tomado de la publicaciónSe recogen diversos proyectos de innovación realizados por el profesorado de la Universidad de Murcia. Son experiencias de adaptación, en las que se han diseñado, aplicado y evaluado diversas acciones de enseñanza, como : el aprendizaje basado en problemas, portafolios, aprendizaje cooperativo, planes de acción tutorial o curso cero de acogida de estudiantes, entre otros. Se trata de dar respuesta al cambio que requiere el proceso de de Convergencia Europea.MurciaBiblioteca de Educación del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte; Calle San Agustín 5 -3 Planta; 28014 Madrid; Tel. +34917748000; [email protected]