[ES] Esta investigación contribuye al avance de la modelación sustitutiva como una técnica poderosa en el campo de la simulación computacional que ofrece numerosas ventajas para resolver eficientemente problemas complejos. En particular, este estudio destaca el papel crucial de la modelación sustitutiva en la gestión de aguas subterráneas. El impacto del cambio climático es un enfoque central, y el primer estudio tiene como objetivo construir modelos de datos sustitutivos para evaluar los efectos del cambio climático en los recursos de aguas subterráneas, también en el futuro. El estudio implica la comparación entre métodos estadísticos y diferentes tipos de Redes Neuronales Artificiales (ANN). La eficacia de los modelos sustitutivos se demostró en el norte de la Toscana (Italia), pero puede extenderse fácilmente a cualquier área de interés. El método estadístico adoptado implica analizar datos históricos de precipitación y temperatura junto con niveles de agua registrados en pozos de monitoreo. Inicialmente, el estudio explora posibles correlaciones entre índices meteorológicos e índices de agua subterránea; si se identifica una correlación, se emplea un análisis de regresión lineal. Estas relaciones establecidas se utilizan luego para estimar los futuros niveles de agua subterránea en función de las proyecciones de precipitación y temperatura obtenidas de un conjunto de Modelos Climáticos Regionales, bajo dos Trayectorias de Concentración Representativa: RCP4.5 y RCP8.5. Posteriormente, se implementaron tres modelos distintos de Inteligencia Artificial (AI), AutoRegressive No Lineal con Entradas Exógenas (NARX), Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM) y Red Neuronal Convolucional (CNN) para evaluar el impacto del cambio climático en los recursos de aguas subterráneas para el mismo caso de estudio. Específicamente, estos modelos fueron entrenados utilizando directamente datos históricos de precipitación y temperatura como entrada para proporcionar niveles de agua subterránea como salida. Después de la fase de entrenamiento, los modelos de IA desarrollados se utilizaron para prever los futuros niveles de agua subterránea utilizando las mismas proyecciones de precipitación y temperatura y escenarios climáticos descritos anteriormente. Los resultados resal-taron diferentes salidas entre los modelos utilizados en este trabajo. Sin embargo, la mayoría de ellos predice una disminución en los niveles de agua subterránea como resultado de futuras variaciones en la precipitación y temperatura. Notablemente, el modelo LSTM emerge como el enfoque más prometedor para predecir futuros niveles de agua subterránea. Dentro del mismo campo, se desarrolló una ANN con la capacidad de simular las condiciones de agua subterránea en la cuenca cerrada de Konya, Turquía, uno de los sitios piloto investigados como parte del proyecto InTheMED. Este modelo sirve como herramienta para examinar los impactos potenciales del cambio climático y las políticas agrícolas en los recursos de agua subterránea dentro de la región. El objetivo final de esta aplicación es proporcionar una herramienta fácil de usar, basada en la red neuronal entrenada. La simplicidad inherente del modelo sustitutivo, con una interfaz directa y resultados fáciles de entender, juega un papel crucial en los procesos de toma de decisiones. En cuanto al transporte de contaminantes, se implementó una ANN para resolver diferentes problemas directos e inversos. El problema directo trata sobre la evaluación de concentraciones en pozos de monitoreo, mientras que el probl-ma inverso implica la identificación de fuentes de contaminantes y su historial de liberación. Demostró eficiencia al abordar problemas de transporte tanto directos como inversos, ofreciendo resultados confiables con una carga computacional reducida. El estudio también aborda el desafío de la interpretabilidad de las ANNs y el llamado "problema de generalización" a través de las Redes Neuronales Informadas por la Física (PINNs) / [CA] Aquesta investigació contribueix a l'avanç de la modelació substitutiva com una tècnica potent en el camp de la simulació computacional que ofereix nombroses avantatges per a resoldre eficientment problemes complexos. En particular, aquest estudi destaca el paper crucial de la modelació substitutiva en la gestió d'aigües subterrànies. L'impacte del canvi climàtic és un enfocament central, i el primer estudi té com a objectiu construir models de dades substitutius per avaluar els efectes del canvi climàtic en els recursos d'aigües subterrànies, també en el futur. L'estudi implica la comparació entre mètodes estadístics i diferents tipus de Xarxes Neuronals Artificials (ANN). L'eficàcia dels models substitutius es va demostrar al nord de la Toscana (Itàlia), però pot estendre's fàcilment a qualsevol àrea d'interès. El mètode estadístic adoptat implica analitzar dades històriques de precipitació i temperatura juntament amb nivells d'aigua registrats en pous de monitorització. Inicialment, l'estudi explora possibles correlacions entre índexs meteorològics i índexs d'aigua subterrània; si s'identifica una correlació, s'emplea una anàlisi de regressió lineal. Aquestes relacions establertes s'utilitzen després per estimar els futurs nivells d'aigua subterrània en funció de les projeccions de precipitació i temperatura obtingudes d'un conjunt de Models Climàtics Regionals, sota dues Trajectòries de Concentració Representativa: RCP4.5 i RCP8.5. Posteriorment, es van implementar tres models diferents d'Intel·ligència Artificial (IA), AutoRegressive No Lineal amb Entrades Exògenes (NARX), Memòria a Llarg i Curt Terme (LSTM) i Xarxa Neuronal Convolucional (CNN) per avaluar l'impacte del canvi climàtic en els recursos d'aigües subterrànies per al mateix cas d'estudi. Específicament, aquests models van ser entrenats utilitzant directament dades històriques de precipitació i temperatura com a entrada per proporcionar nivells d'aigua subterrània com a sortida. Després de la fase d'entrenament, els models d'IA desenvolupats es van utilitzar per predir els futurs nivells d'aigua subterrània utilitzant les mateixes projeccions de precipitació i temperatura i escenaris climàtics descrits anteriorment. Els resultats van destacar diferents sortides entre els models utilitzats en aquest treball. No obstant això, la majoria d'ells preveu una disminució en els nivells d'aigua subterrània com a resultat de futures variacions en la precipitació i temperatura. Notablement, el model LSTM emergeix com l'enfocament més prometedor per predir futurs nivells d'aigua subterrània. Dins del mateix camp, es va desenvolupar una ANN amb la capacitat de simular les condicions d'aigua subterrània a la conca tancada de Konya, Turquia, un dels llocs pilot investigats com a part del projecte InTheMED. Aquest model serveix com a eina per examinar els impactes potencials del canvi climàtic i les polítiques agrícoles en els recursos d'aigua subterrània dins de la regió. L'objectiu final d'aquesta aplicació és proporcionar una eina fàcil d'usar, basada en la xarxa neuronal entrenada. La simplicitat inherent del model substitutiu, amb una interfície directa i resultats fàcils d'entendre, juga un paper crucial en els processos de presa de decisions. Pel que fa al transport de contaminants, es va implementar una ANN per resoldre diferents problemes directes i inversos. El problema directe tracta sobre l'avaluació de concentracions en pous de monitorització, mentre que el problema invers implica la identificació de fonts de contaminants i el seu historial de lliberació. Va demostrar eficiència en abordar problemes de transport tant directes com inversos, oferint resultats fiables amb una càrrega computacional reduïda. L'estudi també aborda el repte de la interpretabilitat de les ANNs i el denominat "problema de generalització" a través de les Xarxes Neuronals Informades per la Física (PINNs). / [EN] This research contributes to the advancement of surrogate modelling as a powerful technique in the field of computational simulation that offers numerous advantages for solving complex problems efficiently. In particular, this study emphasizes the pivotal role of surrogate modeling in groundwater management. By integrating key factors like climate change and leveraging machine learning, particularly neural networks, the research facilitates more informed decision-making, significantly reducing the computational cost of complex numerical models. The impact of climate change is a central focus and the first study aims to construct surrogate data-driven models for evaluating climate change effects on groundwater resources, also in the future. The study involves a comparison between statistical methods and different types of artificial neural networks (ANNs). The effectiveness of surrogate models was demonstrated in Northern Tuscany (Italy) but can easily extend to any area of interest. The adopted statistical method involves analyzing historical precipitation and temperature data along with groundwater levels recorded in monitoring wells. Initially, the study explores potential correlations between meteorological and groundwater indices; if a correlation is identified, a linear regression analysis is employed to establish relationships between them. These established relationships are then used to estimate future groundwater levels based on projected precipitation and temperature obtained from an ensemble of Regional Climate Models, under two Representative Concentration Pathways, namely RCP4.5 and RCP8.5. Then, three distinct Artificial Intelligence (AI) models, Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs (NARX), Long-Short Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) were implemented to evaluate the impact of cli-mate change on groundwater resources for the same case study. Specifically, these models were trained using directly historical precipitation and temperature data as input to provide groundwater levels as output. Following the training phase, the developed AI models were utilized to forecast future groundwater levels using the same precipitation and temperature projections and climate scenarios described above. The results highlighted different outputs among the models used in this work. However, most of them predict a decrease in groundwater levels as a result of future variations in precipitation and temperature. The study also presents the strengths and weaknesses of each model. Notably, the LSTM model emerges as the most promising approach to predict future groundwater levels. Within the same field, an ANN was developed with the capability to simulate groundwater conditions in the Konya closed basin, Turkey, one of the pilot sites investigated as part of the InTheMED project. This model serves as a tool for examining the potential impacts of climate change and agricultural policies on groundwater resources within the region. The final goal of this application, is to provide a user-friendly tool, based on the trained neural network. The inherent simplicity of the surrogate model, with a straightforward interface and results that are simple to understand, plays a crucial role in decision-making processes. Shifting to pollutant transport, an ANN was implemented to solve different direct and inverse problems. The direct problem deals with the evaluation of concentrations in monitoring wells, while the inverse problem involves the identification of contaminant sources and their release history. It demonstrated efficiency in addressing both direct and inverse transport problems, offering reliable results with reduced computational burden. The study also addresses the interpretability challenge of ANNs and the so called "generalization problem" through Physics-Informed Neural Networks (PINNs reducing the gap between data-driven modeling and physics-based interpretations. / Secci, D. (2024). Surrogate models, physics-informed neural networks and climate change [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/205793

A tese aborda a temática da vulnerabilidade local da agricultura às mudanças climáticas globais. Discute-se que na atualidade há uma série de mudanças socioambientais globais, mas com impactos e conotações locais que representam novos desafios científicos por corresponder a assuntos multidimensionais, multi-níveis e multi-temporais. Nesse contexto, a Colômbia vivenciou entre os anos de 2010-2011 o evento climático extremo La Niña, considerado o maior desastre natural da história do país. Esse evento desvelou a vulnerabilidade da agricultura e dos territórios rurais onde precisamente aconteceram os maiores danos e perdas, assim como a incapacidade das organizações em todos os níveis para apoiar os indivíduos, grupos sociais e territórios rurais mais atingidos pelo evento. A ocorrência desse evento climático motivou a realização desta tese, que se propõe analisar a vulnerabilidade da pecuária de leite ao evento climático extremo La Niña 2010-2011 na bacia do Rio Grande, Antioquia, Colômbia, a partir de um estudo de caso retrospectivo em 37 propriedades rurais. Discute-se que a vulnerabilidade da agricultura às mudanças climáticas deve ser entendida de forma integral, em que não é importante somente dimensionar a magnitude do impacto e os danos ocorridos, mas é fundamental conhecer as características da agricultura, dos agricultores e das organizações em uma perspectiva territorial, assim como sua capacidade de enfrentar e se recuperar dos eventos extremos. Para tal, foi construído um marco teórico-conceitual apoiado nas abordagens do Território, da Vulnerabilidade e da Resiliência dos sistemas sócio-ecológicos (SSE). É proposta uma metodologia denominada Análise Integrada da Vulnerabilidade (AIV), constituída por duas dimensões: Vulnerabilidade Resultante (VR) e Vulnerabilidade inerente (VI). A VR permite dimensionar o impacto do evento climático, enquanto a VI permite analisar as características inerentes da agricultura, assim como sua resiliência. A AIV é uma metodologia multidimensional que integra as ciências ambientais e sociais, além das ciências agrárias por se tratar de um estudo da agricultura. Aplicaram-se diferentes metodologias e técnicas de análise de dados qualitativos e quantitativos como: percepções de risco, entrevista semiestruturada, correspondência simples (ACS), componentes principais categórica (CATPCA), cluster hierárquica e não-hierárquica e Sistemas de Informação Geográfica (SIG). A AIV permitiu agrupar as 37 propriedades rurais em quatro SSE´s, cada um com características particulares e vulnerabilidade diferenciada perante o evento La Niña 2010-2011. Conclui-se que, de modo geral, os SSE´s mais vulneráveis são aqueles com baixa escala de produção e baixos níveis de tecnificação na produção agropecuária, os quais se caracterizam por sua alta dependência econômica do sistema leiteiro, baixa capacidade de ativar estratégias de resposta e recuperação, assim como baixo potencial organizacional e, portanto, deveriam ser priorizados através de ações de desenvolvimento rural. Os SSE´s com altos níveis de tecnificação são mais dependentes do sistema econômico leiteiro, e consequentemente, podem ser mais vulneráveis a mudanças econômicas, não obstante, apresentaram menores niveles de vulnerabilidade ao evento climático devido a que têm maiores capacidades de ativar estratégias de resposta e recuperação, isto é, maior resiliência. Finalmente, são apresentados e discutidos sete fatores ambientais (natural, geográfico, espacial) e sociais (humano, institucional, econômico, tecnológico) que melhor permitem explicar essas diferenças na vulnerabilidade da pecuária de leite. / La tesis discute la temática de la vulnerabilidad local de la agricultura al cambio climático global. Se discute que en la actualidad ocurren una serie de cambios socioambientales globales, pero con impactos y efectos locales que representan nuevos desafíos científicos debido a que son asuntos multidimensionales, multi-niveles y multi-temporales. En ese contexto, Colombia enfrentó entre los años 2010-2011 el evento climático extremo La Niña, considerado el mayor desastre natural de la historia del país. Ese evento reveló la alta vulnerabilidad de la agricultura y de los territorios rurales donde precisamente ocurrieron los mayores daños y pérdidas, así como la incapacidad de las organizaciones en todos los niveles para apoyar los individuos, grupos sociales y territorios más afectados por el evento. Ese evento climático motivó la realización de esta tesis, que tiene por objetivo analizar la vulnerabilidad de la ganadería de leche al evento climático extremo La Niña 2010-2011 en la cuenca del Río Grande, Antioquia, Colombia, a partir de un estudio de caso retrospectivo en 37 propiedades rurales. Se discute que la vulnerabilidad de la agricultura a eventos climáticos debe ser entendida de forma integral, donde además de dimensionar la magnitud del impacto y los daños ocurridos, es fundamental conocer las características de la agricultura, de los agricultores y de las organizaciones en una perspectiva territorial, así como su capacidad para enfrentar y recuperarse de los eventos extremos. Para este fin, fue construido un cuadro teórico-conceptual apoyado en los enfoques del Territorio, de la Vulnerabilidad y de la Resiliencia de los sistemas socio ecológicos (SSE). Se propone una metodología denominada Análisis Integrado de la Vulnerabilidad (AIV) constituida por dos dimensiones: Vulnerabilidad Resultante (VR) y Vulnerabilidad inherente (VI). La VR permite dimensionar el impacto del evento climático, mientras que la VI permite analizar las características inherentes de la agricultura, así como su resiliencia. El AIV es una metodología multidimensional que integra las ciencias ambientales y sociales, además de las ciencias agrarias, ya que, el estudio es aplicado a la agricultura. Se aplicaron diferentes metodologías y técnicas de análisis de datos cuantitativos y cualitativos como: percepciones de riesgo, entrevista semi-estructurada, correspondencia simple (ACS), componentes principales categórico (CATPCA), conglomerados jerárquicos y no jerárquicos; y sistemas de información geográfica (SIG). El AIV permitió agrupar las 37 propiedades rurales en cuatro SSE´s, cada uno con características particulares y vulnerabilidad diferenciada frente al evento La Niña 2010-2011. Se concluye que, de modo general, los SSE´s más vulnerables son aquellos con baja escala de producción y bajos niveles de tecnificación en la producción agropecuaria, los cuales se caracterizan por su alta dependencia económica del sistema lechero, baja capacidad de activar estrategias de respuesta y recuperación, así como bajo potencial organizacional y, por esta razón, deberían ser priorizados a través de acciones de desarrollo rural. Los SSE´s con altos niveles de tecnificación son más dependientes de la economía lechera, y consecuentemente, pueden ser más vulnerables a cambios económicos, sin embargo, presentaron menores niveles de vulnerabilidad al evento climático debido a que tienen mayores capacidades de activar estrategias de respuesta y recuperación, es decir, mayor resiliencia. Finalmente, son presentados y discutidos siete factores ambientales (natural, geográfico, espacial) y sociales (humano, institucional, económico, tecnológico) que permiten entender las diferencias en la vulnerabilidad de la ganadería de leche.

El canvi climàtic està afectant a la reducció de la coberta de neu, al retrocés de glaciars i a la desaparició de congestes en zones de muntanya. En aquest sentit, la congestera és un dels hàbitats més amenaçats als Pirineus. En aquesta Tesi Doctoral s’ha realitzat la primera cartografia de congestes d’Andorra (Pirineus) estudiant-ne les variables físiques que afecten a la seva formació i conservació i se n'ha obtingut un mapa que permetrà avaluar la dinàmica futura de les mateixes. El període climàtic d’acumulació de la neu (gener-abril) ha resultat ser determinant en el nombre i extensió de les congestes, quan aquest és fred i humit. Per tant un augment de temperatura o una disminució de la precipitació, en els mesos d’acumulació de neu, suposarien una disminució important en l’extensió i el nombre de congestes. Aquesta cartografia, que ha permès inventariar fins a 2.520 congestes, ha assentat les bases per estudiar la vegetació de les congesteres (composició, diversitat, fenologia i trets funcionals) a fi de relacionar-la amb les variables ambientals i poder preveure les principals conseqüències del canvi climàtic. En l’estudi de la vegetació, s’han inventariat fins a 85 plantes vasculars, 31 de les quals són típiques de la vegetació de pastures d’alta muntanya, i 21 són típiques de les congesteres (classe Salicetea herbaceae). S’han identificat fins 16 briòfits, 2 dels quals han estat descoberts per primera vegada al Pirineu andorrà. S’ha demostrat, que les espècies vegetals considerades típiques de congesta no viuen ni a les congesteres més innivades ni tampoc a les de més altitud. Això pot permetre, en el cas de desaparèixer progressivament les congestes de menys altitud per un hipotètic canvi climàtic -les situades per sota dels 2540 m-, que les plantes típiques de congestera puguin disposar d'altres congesteres a més altitud per poder-les colonitzar. La colonització, però, dependrà de la quantitat d’hàbitat disponible (sobretot de la presència de matèria orgànica en el sòl) i de les relacions inter-específiques. L’estudi fenològic ha demostrat que determinades espècies adapten la seva fenologia als factors físics locals (com la data de la fosa de la neu o la temperatura acumulada), a fi de permetre maximitzar les probabilitats d’èxit reproductiu. Contràriament, atres espècies no han mostrat cap tipus d’adaptació fenològica. Finalment s’ha avaluat la diversitat funcional a fi de conèixer l’estabilitat de l’hàbitat de congestera i la seva resposta als canvis ambientals (com per ex. respostes en la productivitat o en la resiliència després de canvis sobtats o pertorbacions). Les espècies que dominen en les congesteres situades a menys altitud, amb presència de sòls orgànics i amb menys durada de la coberta de neu, i que d'altra banda són típiques de les pastures d’alta muntanya, s’han trobat relacionades amb valors alts de divergència funcional i amb valors elevats de biomassa aèria. Això s’explicaria per la existència de competència entre espècies. En canvi les espècies de la classe Salicetea herbaceae (considerades com típiques de congesta) s’ha trobat relacionades amb valors alts d’uniformitat funcional, fet que és atribuïble a les condcions físiques més rigoroses (congesteres de més altitud, amb més sòl orgànic i més durada de la coberta de neu) i amb poca competència entre espècies. També s’han mesurat i estudiat els trets biològics funcionals de les espècies més freqüents a fi de caracteritzar la vegetació. L’estudi de la relació entre els trets funcionals i els factors físics a petita escala (ex. data de la fosa de la neu) ha permès avaluar la plasticitat intraespecífica i demostrar que algunes de les espècies més comunes responen significativament als canvis ambientals, en augmentar el nombre d’inflorescències en els indrets de més durada de la coberta de neu. / El cambio climático está afectando a la reducción de la cubierta de nieve, al retroceso de los glaciares y a la desaparición de los neveros en zonas de montaña. En esta Tesis Doctoral se ha realizado la primera cartografía de neveros de Andorra (Pirineos) estudiando las variables físicas que más afectan a su formación y conservación, habiéndose obtenido un mapa que permitirá evaluar la dinámica futura de los mismos. El periodo climático de acumulación de la nieve (enero-abril) se ha identificado como determinante en el número y extensión de los neveros, cuando éste es frío y húmedo. Por lo tanto un aumento de la temperatura o una disminución de la precipitación, en los meses de enero a abril, supondrían una mengua importante en el número y extensión de los neveros. Esta cartografía, que ha permitido incluir hasta 2.540 neveros, debe asentar las bases para el estudio de su vegetación (composición, diversidad biológica, fenología y características funcionales) con el objetivo de relacionarla con los factores ambientales y poder predecir las principales consecuencias del cambio climático. El estudio de la vegetación ha permitido catalogar hasta 85 especies de plantas vasculares, 31 de las cuales son típicas de la vegetación de pastos de alta montaña, y 21 son consideradas típicas de la vegetación de neveros (clase Salicetea herbaceae). Se han identificado 16 briófitos, 2 de los cuales constituyen la primera referencia en el Pirineo andorrano. También se ha evidenciado que las especies consideradas típicas de los neveros no viven en aquellos situados a más altitud ni tampoco en los más innivados. Esta circunstancia permite hipotizar que si progresivamente desaparecen los neveros por un hipotético cambio climático las plantas de los situados a menor altitud dispondrán todavía de terreno a mayor altitud para colonizarlos. Naturalmente, esa colonización dependerá en gran medida de la cantidad de hábitat disponible (sobre todo por la presencia de suelos orgánicos) y de las relaciones sujetas entre las especies. El estudio fenológico indica que algunas de las especies más comunes adaptan su fenología a las variables físicas locales (como fecha de fusión de la nieve o temperatura acumulada), permitiendo maximizar las probabilidades de éxito reproductor. Otras especies no han demostrado ninguna adaptación fenológica. Finalmente se ha evaluado la diversidad funcional para conocer el nivel de estabilidad del hábitat de nevero y su respuesta a los cambios ambientales (como respuestas en la productividad o en la resiliencia después de los cambios o perturbaciones). Las especies identificadas en los neveros, y que son las consideradas típicas de los pastos de alta montaña, se han visto relacionadas con valores elevados de divergencia funcional y con valores altos de biomasa aérea, hecho que se explicaría por la competencia entre especies en los neveros que presentan menos altitud, mas temperatura, presencia de suelos orgánicos y menor duración de la cubierta de nieve. En cambio las especies de la clase Salicetea herbacea, se han visto relacionadas con altos valores de uniformidad funcional, hecho atribuible a las condiciones físicas más severas y a la baja competencia entre especies. También se han medido y estudiado las características funcionales de las especies mas comunes para caracterizar la vegetación. Finalmente el estudio de la relación entre las características funcionales y los factores físicos locales (como la fecha de la fusión de la nieve) han permitido detectar plasticidad intraespecífica de algunas especies, demostrando que responden significativamente a los cambios ambientales, aumentando el número de inflorescencias en los lugares de mayor duración de la cubierta de nieve. / Climate change is contributing to a reduction in snow cover, the rate at which glaciers are receding, and the disappearance of snowbeds in mountains. In this Doctoral Thesis, the snowbeds of Andorra (Pyrenees) were mapped for the first time, which was used to identify the physical factors that have had the greatest affect on the formation and persistance of the snowbeds. That information was used to produce a map that will facilitate assessments of the dynamics of snowbeds in the future. The climatic conditions of the period of snow accumulation (January-April) has a significant effect on the number and extent of snowbeds in the Andorran Pyrenees, but only when the period was cold and wet. An increase in temperature or a reduction in rainfall between January and April, reduces the number and extent of snowbeds. The map, which identified 2.540 snowbeds, has provided a basis from which to study the composition, diversity, phenology, and functional traits of the vegetation in the snowbeds and the influences of environmental factors, and for predicting the most important effects of climate change. In the study, 85 species of vascular plants were documented, 31 of which are typical of mountain pastures and 21 are typical of the vegetation of snowbeds (Class Salicetea herbaceae). In addition, the study identified 16 bryophytes, two of which were documented for the first time in the Andorran Pyrenees. The plant species typical of snowbeds were not present in the snowbeds at the highest elevations or in those that had the longest snow cover; however, if the snowbeds at the lowest elevations disappear progressively, there will be snowbeds at higher elevations that the typical snowbed species can colonize. Colonization will depend largely on the amount of habitat available (especially, the availability of organic soils) and the nature of the relationships between species that become established. Some of the most common species have adapted their phenologies to local physical conditions (such as date of snowmelt and accumulated temperature), which favors their reproductive success. Other species did not exhibit any phenological adaptations. To assess the stability of the snowbeds and the responses to environmental changes (such as changes in productivity or resilience following changes or disturbances), the functional diversity of the snowbeds was evaluated. The species identified in the snowbeds, which are typical of high mountain pastures, were associated with high functional divergence and high biomass, which probably was the result of the competition between species in the snowbeds at low elevations, those exposed to high temperatures that have organic soils, and a relatively short period of snow cover. In contrast, the species of the Salicetea herbaceae class were associated with a high degree of functional uniformity, which suggest severe physical conditions and low competition between species. To characterize the vegetation of the snowbeds, the functional traits of the most common species were assessed. To evaluate intraspecific plasticity, the relationships between the functional and local physical factors (such as date of snowmelt) were evaluated, which demonstrated that the most common species responded significantly to changes in the environment by increasing the number of inflorescences at the sites where snow cover persisted the longest.

A tese aborda a temática da vulnerabilidade local da agricultura às mudanças climáticas globais. Discute-se que na atualidade há uma série de mudanças socioambientais globais, mas com impactos e conotações locais que representam novos desafios científicos por corresponder a assuntos multidimensionais, multi-níveis e multi-temporais. Nesse contexto, a Colômbia vivenciou entre os anos de 2010-2011 o evento climático extremo La Niña, considerado o maior desastre natural da história do país. Esse evento desvelou a vulnerabilidade da agricultura e dos territórios rurais onde precisamente aconteceram os maiores danos e perdas, assim como a incapacidade das organizações em todos os níveis para apoiar os indivíduos, grupos sociais e territórios rurais mais atingidos pelo evento. A ocorrência desse evento climático motivou a realização desta tese, que se propõe analisar a vulnerabilidade da pecuária de leite ao evento climático extremo La Niña 2010-2011 na bacia do Rio Grande, Antioquia, Colômbia, a partir de um estudo de caso retrospectivo em 37 propriedades rurais. Discute-se que a vulnerabilidade da agricultura às mudanças climáticas deve ser entendida de forma integral, em que não é importante somente dimensionar a magnitude do impacto e os danos ocorridos, mas é fundamental conhecer as características da agricultura, dos agricultores e das organizações em uma perspectiva territorial, assim como sua capacidade de enfrentar e se recuperar dos eventos extremos. Para tal, foi construído um marco teórico-conceitual apoiado nas abordagens do Território, da Vulnerabilidade e da Resiliência dos sistemas sócio-ecológicos (SSE). É proposta uma metodologia denominada Análise Integrada da Vulnerabilidade (AIV), constituída por duas dimensões: Vulnerabilidade Resultante (VR) e Vulnerabilidade inerente (VI). A VR permite dimensionar o impacto do evento climático, enquanto a VI permite analisar as características inerentes da agricultura, assim como sua resiliência. A AIV é uma metodologia multidimensional que integra as ciências ambientais e sociais, além das ciências agrárias por se tratar de um estudo da agricultura. Aplicaram-se diferentes metodologias e técnicas de análise de dados qualitativos e quantitativos como: percepções de risco, entrevista semiestruturada, correspondência simples (ACS), componentes principais categórica (CATPCA), cluster hierárquica e não-hierárquica e Sistemas de Informação Geográfica (SIG). A AIV permitiu agrupar as 37 propriedades rurais em quatro SSE´s, cada um com características particulares e vulnerabilidade diferenciada perante o evento La Niña 2010-2011. Conclui-se que, de modo geral, os SSE´s mais vulneráveis são aqueles com baixa escala de produção e baixos níveis de tecnificação na produção agropecuária, os quais se caracterizam por sua alta dependência econômica do sistema leiteiro, baixa capacidade de ativar estratégias de resposta e recuperação, assim como baixo potencial organizacional e, portanto, deveriam ser priorizados através de ações de desenvolvimento rural. Os SSE´s com altos níveis de tecnificação são mais dependentes do sistema econômico leiteiro, e consequentemente, podem ser mais vulneráveis a mudanças econômicas, não obstante, apresentaram menores niveles de vulnerabilidade ao evento climático devido a que têm maiores capacidades de ativar estratégias de resposta e recuperação, isto é, maior resiliência. Finalmente, são apresentados e discutidos sete fatores ambientais (natural, geográfico, espacial) e sociais (humano, institucional, econômico, tecnológico) que melhor permitem explicar essas diferenças na vulnerabilidade da pecuária de leite. / La tesis discute la temática de la vulnerabilidad local de la agricultura al cambio climático global. Se discute que en la actualidad ocurren una serie de cambios socioambientales globales, pero con impactos y efectos locales que representan nuevos desafíos científicos debido a que son asuntos multidimensionales, multi-niveles y multi-temporales. En ese contexto, Colombia enfrentó entre los años 2010-2011 el evento climático extremo La Niña, considerado el mayor desastre natural de la historia del país. Ese evento reveló la alta vulnerabilidad de la agricultura y de los territorios rurales donde precisamente ocurrieron los mayores daños y pérdidas, así como la incapacidad de las organizaciones en todos los niveles para apoyar los individuos, grupos sociales y territorios más afectados por el evento. Ese evento climático motivó la realización de esta tesis, que tiene por objetivo analizar la vulnerabilidad de la ganadería de leche al evento climático extremo La Niña 2010-2011 en la cuenca del Río Grande, Antioquia, Colombia, a partir de un estudio de caso retrospectivo en 37 propiedades rurales. Se discute que la vulnerabilidad de la agricultura a eventos climáticos debe ser entendida de forma integral, donde además de dimensionar la magnitud del impacto y los daños ocurridos, es fundamental conocer las características de la agricultura, de los agricultores y de las organizaciones en una perspectiva territorial, así como su capacidad para enfrentar y recuperarse de los eventos extremos. Para este fin, fue construido un cuadro teórico-conceptual apoyado en los enfoques del Territorio, de la Vulnerabilidad y de la Resiliencia de los sistemas socio ecológicos (SSE). Se propone una metodología denominada Análisis Integrado de la Vulnerabilidad (AIV) constituida por dos dimensiones: Vulnerabilidad Resultante (VR) y Vulnerabilidad inherente (VI). La VR permite dimensionar el impacto del evento climático, mientras que la VI permite analizar las características inherentes de la agricultura, así como su resiliencia. El AIV es una metodología multidimensional que integra las ciencias ambientales y sociales, además de las ciencias agrarias, ya que, el estudio es aplicado a la agricultura. Se aplicaron diferentes metodologías y técnicas de análisis de datos cuantitativos y cualitativos como: percepciones de riesgo, entrevista semi-estructurada, correspondencia simple (ACS), componentes principales categórico (CATPCA), conglomerados jerárquicos y no jerárquicos; y sistemas de información geográfica (SIG). El AIV permitió agrupar las 37 propiedades rurales en cuatro SSE´s, cada uno con características particulares y vulnerabilidad diferenciada frente al evento La Niña 2010-2011. Se concluye que, de modo general, los SSE´s más vulnerables son aquellos con baja escala de producción y bajos niveles de tecnificación en la producción agropecuaria, los cuales se caracterizan por su alta dependencia económica del sistema lechero, baja capacidad de activar estrategias de respuesta y recuperación, así como bajo potencial organizacional y, por esta razón, deberían ser priorizados a través de acciones de desarrollo rural. Los SSE´s con altos niveles de tecnificación son más dependientes de la economía lechera, y consecuentemente, pueden ser más vulnerables a cambios económicos, sin embargo, presentaron menores niveles de vulnerabilidad al evento climático debido a que tienen mayores capacidades de activar estrategias de respuesta y recuperación, es decir, mayor resiliencia. Finalmente, son presentados y discutidos siete factores ambientales (natural, geográfico, espacial) y sociales (humano, institucional, económico, tecnológico) que permiten entender las diferencias en la vulnerabilidad de la ganadería de leche.

A tese aborda a temática da vulnerabilidade local da agricultura às mudanças climáticas globais. Discute-se que na atualidade há uma série de mudanças socioambientais globais, mas com impactos e conotações locais que representam novos desafios científicos por corresponder a assuntos multidimensionais, multi-níveis e multi-temporais. Nesse contexto, a Colômbia vivenciou entre os anos de 2010-2011 o evento climático extremo La Niña, considerado o maior desastre natural da história do país. Esse evento desvelou a vulnerabilidade da agricultura e dos territórios rurais onde precisamente aconteceram os maiores danos e perdas, assim como a incapacidade das organizações em todos os níveis para apoiar os indivíduos, grupos sociais e territórios rurais mais atingidos pelo evento. A ocorrência desse evento climático motivou a realização desta tese, que se propõe analisar a vulnerabilidade da pecuária de leite ao evento climático extremo La Niña 2010-2011 na bacia do Rio Grande, Antioquia, Colômbia, a partir de um estudo de caso retrospectivo em 37 propriedades rurais. Discute-se que a vulnerabilidade da agricultura às mudanças climáticas deve ser entendida de forma integral, em que não é importante somente dimensionar a magnitude do impacto e os danos ocorridos, mas é fundamental conhecer as características da agricultura, dos agricultores e das organizações em uma perspectiva territorial, assim como sua capacidade de enfrentar e se recuperar dos eventos extremos. Para tal, foi construído um marco teórico-conceitual apoiado nas abordagens do Território, da Vulnerabilidade e da Resiliência dos sistemas sócio-ecológicos (SSE). É proposta uma metodologia denominada Análise Integrada da Vulnerabilidade (AIV), constituída por duas dimensões: Vulnerabilidade Resultante (VR) e Vulnerabilidade inerente (VI). A VR permite dimensionar o impacto do evento climático, enquanto a VI permite analisar as características inerentes da agricultura, assim como sua resiliência. A AIV é uma metodologia multidimensional que integra as ciências ambientais e sociais, além das ciências agrárias por se tratar de um estudo da agricultura. Aplicaram-se diferentes metodologias e técnicas de análise de dados qualitativos e quantitativos como: percepções de risco, entrevista semiestruturada, correspondência simples (ACS), componentes principais categórica (CATPCA), cluster hierárquica e não-hierárquica e Sistemas de Informação Geográfica (SIG). A AIV permitiu agrupar as 37 propriedades rurais em quatro SSE´s, cada um com características particulares e vulnerabilidade diferenciada perante o evento La Niña 2010-2011. Conclui-se que, de modo geral, os SSE´s mais vulneráveis são aqueles com baixa escala de produção e baixos níveis de tecnificação na produção agropecuária, os quais se caracterizam por sua alta dependência econômica do sistema leiteiro, baixa capacidade de ativar estratégias de resposta e recuperação, assim como baixo potencial organizacional e, portanto, deveriam ser priorizados através de ações de desenvolvimento rural. Os SSE´s com altos níveis de tecnificação são mais dependentes do sistema econômico leiteiro, e consequentemente, podem ser mais vulneráveis a mudanças econômicas, não obstante, apresentaram menores niveles de vulnerabilidade ao evento climático devido a que têm maiores capacidades de ativar estratégias de resposta e recuperação, isto é, maior resiliência. Finalmente, são apresentados e discutidos sete fatores ambientais (natural, geográfico, espacial) e sociais (humano, institucional, econômico, tecnológico) que melhor permitem explicar essas diferenças na vulnerabilidade da pecuária de leite. / La tesis discute la temática de la vulnerabilidad local de la agricultura al cambio climático global. Se discute que en la actualidad ocurren una serie de cambios socioambientales globales, pero con impactos y efectos locales que representan nuevos desafíos científicos debido a que son asuntos multidimensionales, multi-niveles y multi-temporales. En ese contexto, Colombia enfrentó entre los años 2010-2011 el evento climático extremo La Niña, considerado el mayor desastre natural de la historia del país. Ese evento reveló la alta vulnerabilidad de la agricultura y de los territorios rurales donde precisamente ocurrieron los mayores daños y pérdidas, así como la incapacidad de las organizaciones en todos los niveles para apoyar los individuos, grupos sociales y territorios más afectados por el evento. Ese evento climático motivó la realización de esta tesis, que tiene por objetivo analizar la vulnerabilidad de la ganadería de leche al evento climático extremo La Niña 2010-2011 en la cuenca del Río Grande, Antioquia, Colombia, a partir de un estudio de caso retrospectivo en 37 propiedades rurales. Se discute que la vulnerabilidad de la agricultura a eventos climáticos debe ser entendida de forma integral, donde además de dimensionar la magnitud del impacto y los daños ocurridos, es fundamental conocer las características de la agricultura, de los agricultores y de las organizaciones en una perspectiva territorial, así como su capacidad para enfrentar y recuperarse de los eventos extremos. Para este fin, fue construido un cuadro teórico-conceptual apoyado en los enfoques del Territorio, de la Vulnerabilidad y de la Resiliencia de los sistemas socio ecológicos (SSE). Se propone una metodología denominada Análisis Integrado de la Vulnerabilidad (AIV) constituida por dos dimensiones: Vulnerabilidad Resultante (VR) y Vulnerabilidad inherente (VI). La VR permite dimensionar el impacto del evento climático, mientras que la VI permite analizar las características inherentes de la agricultura, así como su resiliencia. El AIV es una metodología multidimensional que integra las ciencias ambientales y sociales, además de las ciencias agrarias, ya que, el estudio es aplicado a la agricultura. Se aplicaron diferentes metodologías y técnicas de análisis de datos cuantitativos y cualitativos como: percepciones de riesgo, entrevista semi-estructurada, correspondencia simple (ACS), componentes principales categórico (CATPCA), conglomerados jerárquicos y no jerárquicos; y sistemas de información geográfica (SIG). El AIV permitió agrupar las 37 propiedades rurales en cuatro SSE´s, cada uno con características particulares y vulnerabilidad diferenciada frente al evento La Niña 2010-2011. Se concluye que, de modo general, los SSE´s más vulnerables son aquellos con baja escala de producción y bajos niveles de tecnificación en la producción agropecuaria, los cuales se caracterizan por su alta dependencia económica del sistema lechero, baja capacidad de activar estrategias de respuesta y recuperación, así como bajo potencial organizacional y, por esta razón, deberían ser priorizados a través de acciones de desarrollo rural. Los SSE´s con altos niveles de tecnificación son más dependientes de la economía lechera, y consecuentemente, pueden ser más vulnerables a cambios económicos, sin embargo, presentaron menores niveles de vulnerabilidad al evento climático debido a que tienen mayores capacidades de activar estrategias de respuesta y recuperación, es decir, mayor resiliencia. Finalmente, son presentados y discutidos siete factores ambientales (natural, geográfico, espacial) y sociales (humano, institucional, económico, tecnológico) que permiten entender las diferencias en la vulnerabilidad de la ganadería de leche.

In the first part we introduce what we consider the main features of the United Nations Framework Convention on Climate Change (CMCC) and its context, in terms of prejuridical issues about climate diplomacy and general considerations about this convention. In the second part, we discuss some references in order to show the synergies between the international agreements and the CMCC and some other more specific legal instruments. / En la primera parte se elabora una caracterización de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMCC) y su contexto en términos de consideraciones prejurídicas acerca de la diplomacia climática y de consideraciones generales sobre dicha convención. En la segunda parte se abordan, a modo de muestra, referencias sobre las sinergias entre compromisos internacionales y la CMCC y algunas derivaciones jurídicas más específicas.

La contaminación del aire ha venido tratándose en nuestro país en los últimos años con mayor responsabilidad, debido en gran parte a que dicho problema es hoy en día reconocido por parte de las autoridades de gobierno a nivel central, regional y local, por el abastecimiento insuficiente e inestable de energía a precios asequibles, pero también por el daño ambiental causado. Esta investigación busca principalmente, cuantificar los beneficios y costos económicos de la producción de las centrales térmicas y el impacto de las emisiones de gases efecto invernadero sobre la salud, biodiversidad, cultivos, materiales de construcción y cambio climático utilizando el método de análisis costo-beneficio (ACB). Los resultados que se obtienen demuestran que los beneficios económicos son mayores a la suma de los costos privados y sociales de la generación eléctrica en nuestro país.

La conferencia hará un relevamiento de las relaciones bilaterales entre el Perú y el Reino Unido, así como una proyección a futuro, repasando los grandes temas conjuntos: cambio climático, seguridad (drogas y crimen organizado), desarrollo sostenible y defensa, así como comercio e inversión. / Ponente: Embajadora Kate Harrisson Con amplia experiencia tanto en el sector tanto público como privado, se ha desempeñado en destinos diplomáticos en Vietnam, China y actualmente es la Embajadora en el Perú

El cambio climático contribuye a la creación de los riesgos financieros relacionados con el clima, cuya gestión y mitigación ha justificado el desarrollo de las finanzas para la acción climática. El papel del sector financiero bancario, y del sector financiero en general, resulta ser clave en este tipo de finanzas, debido a la liquidez que otorgan a sus clientes empresariales para facilitar el desarrollo de actividades o proyectos económicos sostenibles. Sin embargo, la no exigencia de los bancos a sus clientes de contar con la certificación ambiental como requisito previo para el otorgamiento del préstamo, no contribuye a que se promuevan actividades económicas a favor del clima. Frente a ello, se plantea como hipótesis la aprobación de los estudios ambientales en los contratos de préstamos bancarios como práctica de buen gobierno corporativo para promover las finanzas para la acción climática. Analizando los casos de BBVA respecto a Cálidda, el Banco Mundial respecto a los pequeños productores de café de Chiapas y La Bolsa Social respecto a Sepiia, en los cuales la sostenibilidad está presente, pero no se considera la presentación de la certificación ambiental por parte de la autoridad administrativa correspondiente como requisito previo para acceder al préstamo. En definitiva, la aprobación de la certificación ambiental en los contratos de préstamos bancarios es posible como una práctica de buen Gobierno Corporativo, debido al carácter autorregulatorio que presentan en parte, este tipo de prácticas lo cual, sugiere la posibilidad de incluirla de forma voluntaria permitiendo así, beneficiar los intereses de los stakeholders.

La investigación tuvo por objetivo describir, analizar y comprender los efectos del cambio climático en la salud desde la perspectiva de enfermeras hospitalarias de Jaén, 2023. La investigación fue cualitativa, con abordaje descriptivo, el muestreo fue no probabilístico por conveniencia; por medio de la saturación y redundancia se obtuvo una muestra de 12 enfermeras del Hospital General de Jaén. La obtención de datos se realizó mediante una entrevista semiestructurada, validada por juicios de expertos. Se ejecutó el análisis de contenido aplicando los criterios éticos y de rigor científico. Entre los resultados se obtuvieron 5 categorías: a) Efectos en la salud ocular y piel por aumento de radiación UV, b) Efectos en la salud cardiovascular y renal por olas de calor, c) Efectos en la salud respiratoria por cambios extremos de temperatura, d) Efectos en la salud por fenómenos meteorológicos extremos: Enfermedades metaxénicas, salud mental e impacto en la seguridad alimentaria, e) Necesidad de incluir al cambio climático y sus efectos en la salud en la formación profesional. En conclusión, el cambio climático tiene efectos de salud en la población directos e indirectos, por esta razón las enfermeras son conscientes de los riesgos del cambio climático; e incluso recalcan la importancia de incluir este tema en la formación profesional de los enfermeros de manera que puedan contribuir a este problema de salud pública. / The objective of the research was to describe, analyze and understand the effects of climate change on health from the perspective of hospital nurses in Jaén, 2023. The research was qualitative, with a descriptive approach, the sampling was non-probabilistic for convenience; Through saturation and redundancy, a sample of 12 nurses from the General Hospital of Jaén was obtained. Data collection was carried out through a semi-structured interview, validated by expert judgments. The content analysis was carried out applying ethical criteria and scientific rigor. Among the results, 5 categories were obtained: a) Effects on eye and skin health due to increased UV radiation, b) Effects on cardiovascular and kidney health due to heat waves, c) Effects on respiratory health due to extreme changes in temperature, d) Health effects due to extreme weather phenomena: Metaxenic diseases, mental health and impact on food security, e) Need to include climate change and its effects on health in professional training. In conclusion, climate change has direct and indirect health effects on the population, for this reason nurses are aware of the risks of climate change; and they even emphasize the importance of including this topic in the professional training of nurses so that they can contribute to this public health problem.