Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / No cabe duda de que el mayor reto para administradores e investigadores en el campo de las finanzas, es la presencia de incertidumbre acerca de los acontecimientos futuros, y de cómo estos pueden afectar el valor de un determinado portafolio de inversión. De ahí, el estudio, análisis e implementación, a lo largo de los años, de diversas teorías y técnicas de predicción que permitieran disminuir la incertidumbre asociada a la toma de dediciones financieras, y su posterior efecto sobre un portafolio. En este sentido, recordadas son la teoría moderna de carteras (MPT) de Harry Markowitz, la teoría de los mercados eficientes y el CAPM planteada por Fama (1970) y Sharpe (1964), así como los modelos Multifactor de Fama-French (1992), entre otros. Sin embargo, la mayoría de estas teorías y técnicas se basan en la linealidad de las relaciones y en supuestos específicos acerca de los retornos de los activos estudiados. Considerando lo anterior, autores como los hermanos Parisi han aportado a la literatura financiera, a través del uso de sistemas predictivos no paramétricos, tales como redes neuronales, lógica borrosa y algoritmos genéticos para proyectar variables financieras y conformar portafolios de inversión. Dichas técnicas no basan sus capacidades predictivas en la utilización de supuestos específicos acerca de los retornos de los activos financieros, mostrando que es posible obtener altas capacidades predictivas, estadísticamente significativas y económicamente rentables, sin depender de dichos supuestos. No obstante lo anterior, destaca el hecho de que la mayoría de estos estudios han sido aplicados a mercados de acciones, tasas de interés, monedas y metales preciosos, dejando al mercado de metales base, y en lo específico al cobre, en un segundo plano. Lo anterior resulta extraño considerando que portafolios compuestos exclusivamente por este tipo de metales, han superado en rentabilidad a portafolios de renta fija y variable, siendo lo suficientemente rentables como para proteger a los inversionistas de la inflación. Lo anterior es claramente apreciable en la rentabilidad obtenida, en los años 2003 y 2004, por el cobre, aluminio y cinc en la Bolsa de Metales de Londres. De esta forma, y con el objetivo de realizar un aporte, esta investigación analiza la capacidad de los modelos de redes neuronales para predecir el signo de las variaciones semanales del precio del cobre en la Bolsa de Metales de Londres, comparado sus resultados con la capacidad predictiva de distintos modelos utilizados en el mundo de las finanzas. Lo anterior, entendiendo que la predicción de la dirección del movimiento del precio es relevante para desarrollar estrategias de transacción efectivas, las cuales pueden arrojar mejores resultados que aquellas basadas en la proyección del valor de la variable observada (Leung, Daouk & Chen, 2000). En el mismo orden de ideas, esta investigación se centrará en el empleo de redes neuronales multicapas dinámicas, con aprendizaje supervisado, así como alguna de sus variantes (Redes Ward). Se utilizarán estos modelos de redes ya que actúan como funciones mapeadoras universales, desempeñándose muy bien con las series de tiempo. Adicionalmente, un hecho importante en esta investigación, es que la aplicación de redes neuronales dinámicas, a través del uso de las técnicas “Rolling” y “Recursivo”, permiten encontrar relaciones cambiantes entre las variables a lo largo del tiempo, es decir, esto permite que los modelos sean alimentados semana a semana con la última información disponible, adaptando sus parámetros a las características más recientes de la muestra, y por lo tanto del mercado. En particular, el funcionamiento “Recursivo” agrega, a través de un algoritmo iterativo, nueva información a la ya estudiada por la red. Asimismo, el funcionamiento “Rolling” trata de capturar el hecho de que los agentes, al formar sus expectativas, no utilizan la totalidad la información histórica, sino que desechan la más antigua a medida que ésta se va haciendo obsoleta, agregando la información más reciente a su conjunto de información relevante para tomar decisiones. En lo especifico, las conclusiones del estudio apuntan a que, efectivamente, se pueden lograr capacidades predictivas estadísticamente significativas y económicamente rentables para el precio del cobre, a través del uso de Redes Neuronales Dinámicas, logrando un 66,7% de acierto en la predicción del signo de la variación semanal del precio, para el período comprendido entre enero de 2003 y diciembre de 2004. Esto último implicó que, para el mejor modelo neuronal analizado, se obtuviera una rentabilidad de un 138,13% durante el período, superando ampliamente a otros modelos utilizados en finanzas, como los modelos ARIMAX, Análisis Técnico y osciladores. Finalmente, el resto de la presente investigación se estructura como sigue: en el capítulo dos se presentan los objetivos y metodología utilizada en este estudio; en el capítulo tres se presenta una breve descripción del mercado del cobre, poniendo énfasis en su estructura, participantes, proceso de formación de precios y comercialización; el capítulo cuatro desarrolla el marco teórico de la investigación, profundizando los principales aspectos que envuelven a las redes neuronales; en el capitulo cinco se presenta el estudio empírico realizado, para finalmente en el capitulo seis presentar las principales conclusiones y líneas futuras de acción.

Ingeniero Civil Matemático / En los últimos años, se ha abierto una oportunidad de hacer análisis más precisos de las habilidades y desempeños de los estudiantes. De a poco, han comenzado a proliferar sistemas de ejercitación en línea y tutores inteligentes que permiten registrar una gran cantidad de información valiosa referente al aprendizaje de los alumnos. La Minería de Datos Educacionales (MDE), es un campo de estudio dedicado a desarrollar métodos matemáticos para analizar datos provenientes de ambientes relacionados a la educación, y extraer la mayor cantidad de información para tratar de entender mejor a los estudiantes, profesores y actores relacionados, con el fin de mejorar los procesos educativos. En esta memoria se aborda el problema de predecir el desempeño de un alumno dados sus datos históricos recopilados a partir de su interacción en un sistema computacional de ejercitación en línea. Este desafío se ha constituido últimamente como uno de los más importantes dentro de la MDE, tal como evidencia el aumento de publicaciones relacionadas, y el gran interés que ha despertado por parte de universidades y entidades gubernamentales. En este trabajo, se analizan los registros almacenados de más de medio millón de ejercicios en línea realizados semanalmente en el 2011 por 805 estudiantes en 23 cursos de cuarto básico de 13 escuelas vulnerables, explorando varios de los enfoques más usados para enfrentar este problema, y proponiendo nuevas variantes para mejorar los resultados y ayudar a la detección de observaciones anómalas que podrían incluir instancias de "gaming the system". Adicionalmente, se estudia el problema de conocer cómo ciertos contenidos impactan en otros. Se trata de un problema de Minería de Datos Educacionales central en el diseño curricular y la planificación de clases. Usualmente esta red de influencias causales se construye en base a las opiniones de expertos. Algunos contribuyen explicitando la dependencia lógica de los contenidos y otros con sus experiencias personales al enseñar esos contenidos. Sin embargo, es muy importante contrastar esas opiniones con el proceso de aprendizaje que efectivamente ocurre en el aula y construir redes causales en base a la evidencia empírica. Aprovechamos los datos y técnicas de Minería de Datos para generar automáticamente la primera red causal de contenidos de un currículo construida empíricamente. Finalmente, se reporta el análisis del impacto de la ejercitación en línea en el desempeño de la prueba SIMCE. Mediciones en condiciones de laboratorio muestran que la ejercitación aumenta el aprendizaje. Sin embargo, implementaciones escolares no han mostrado impactos positivos. Este trabajo muestra la experiencia con escuelas vulnerables donde los estudiantes hacen decenas de ejercicios matemáticos semanales en un sistema en línea. El SIMCE de matemáticas subió significativamente, más de tres veces el aumento histórico logrado a nivel nacional en 2011. Además, los cursos que realizaron mayor cantidad de ejercicios lograron un mayor aumento en el SIMCE, independiente del efecto del profesor y de la escuela.

[EN] ABSTRACT Alternaria brown spot (ABS), caused by the 'tangerine' pathotype of Alternaria alternata, (Fr.) Keissl. is a serious disease in several mandarin cultivars such as 'Fortune', 'Nova' and other hybrids. Although the disease is widespread in the Mediterranean Basin, the epidemiology of the disease in semi-arid conditions is unknown. Epidemiological studies were conducted during two consecutive years in Spain. The presence of inoculum was studies on leaves, twigs and fruit on affected trees, as well as weeds and leaf litter was determined. The dynamics of airborne conidia of Alternaria were studied with a spore trap and by exposing plates of the semi-selective medium ARSA. The effect of environmental factors in the incidence of ABS was studied through exposure of trap plants. Conidia of Alternaria were continuously detected throughout the period of study and pathogenic isolates were obtained in all sampling dates. Affected leaves and shoots were considered the main source of inoculum, with 15-76% of pathogenic isolates. Pathogenic isolates were also found in leaf litter and weeds of the genus Sonchus. The pathogen survived in fallen immature leaves for up to 76 days. In contrast to humid areas, infections occurred mainly in spring and autumn, on weeks with rainfall >2.5 mm and average temperature >12.5°C. The infection efficiency of the pathogen was studied by inoculating plants of 'Fortune' and 'Nova' under different combinations of temperature (8-35°C) and wetness durations (8-48 hours). Disease incidence significantly increased with leaf wetness duration over 16 hours, decreased with temperatures below 12°C or above 27°C. No infections were observed at 35ºC. The incidence did not increase after a dry period of one hour in 'Fortune' and two hours in 'Nova'. Post-infection temperature had a significant effect in the incubation period of the pathogen. The two infection models obtained, the Alter-Rater model and a simple rule system (SRS) based on temperature and rainfall were evaluated using independent infection data obtained from trap plants exposed weekly in three orchards during 2011 to 2013. Model evaluation was performed using ROC curve analysis. None of the models evaluated was appropriate to predict infections in 'Fortune', in the case of 'Nova', the SRS model had a sensitivity of 0.93 and a specificity of 0.84. This model is currently implemented in the online platform 'gipcitricos' for the integrated management of ABS in Spain. Some studies indicate that flood irrigation could increase leaf wetness duration and the subsequent risk of infection, but there are no specific studies in citrus. Values of soil moisture content, leaf wetness duration, relative humidity, temperature and rainfall were recorded in three mandarin plots with flood irrigation and three plots with drip irrigation during 2012 and 2013. The average daily leaf wetness duration was 4-8 hours with a maximum of 20-23 hours. The dynamics of leaf wetness duration was analyzed by time series ARIMA model (1,1,1). The MAE of the models was 3.17 to 3.91 hours. The increase of leaf wetness duration was not associated with flood irrigations neither in graphical analysis of the residuals and tests or interventions. The increase in leaf wetness duration was associated only with some rain events. / [ES] RESUMEN La mancha marrón causada por un patotipo del hongo Alternaria alternata (Fr.) Keissl. es un factor limitante para algunas variedades de mandarina como 'Fortune', 'Nova' y otros híbridos. La información existente sobre la epidemiologia de la enfermedad procede de las regiones húmedas de Florida, y no puede extrapolarse a las zonas semi-áridas. Por ello se inició un estudio para caracterizar la epidemiología de la mancha marrón en las condiciones de España durante dos años consecutivos. Se determinó la presencia de inóculo en las hojas, brotes y frutos de los árboles afectados, en la hojarasca del suelo y las malas hierbas. Para ello se siguió la dinámica de las conidias de Alternaria en el aire con un capturador y se realizaron exposiciones de placas con medio semi-selectivo ARSA. Se estudió también el efecto de diversos factores ambientales en la incidencia de la enfermedad a través de exposición de plantas trampa. Las hojas y brotes afectados constituyeron la principal fuente de inoculo, con 15-76% de aislados patógenos. Se detectaron también aislados patógenos en la hojarasca y en malas hierbas del género Sonchus. El patógeno sobrevivió en hojas inmaduras caídas al suelo hasta los 76 días. Se detectaron conidias de Alternaria en el aíre de forma continua. Se identificaron colonias patógenas en todas las exposiciones de medio semi-selectivo. Las infecciones de las plantas trampa se observaron principalmente en primavera y otoño, en semanas con precipitaciones >2.5 mm y temperatura media >12.5°C. Se estudió la eficiencia infectiva del patógeno mediante la inoculación de plantas de 'Fortune' y 'Nova' bajo diferentes combinaciones de temperatura (8-35°C) y duraciones de humectación foliar (8-48 horas). Se estudió el efecto de los períodos interrumpidos de humectación foliar sobre la infección y también la influencia de la temperatura en la duración del período de incubación. La incidencia de la enfermedad se incrementó con humectaciones foliares superiores a 16 horas, descendió de con temperaturas inferiores a 12ºC y 27ºC, apenas se detectaron infecciones a 35ºC. La incidencia se detuvo con un período seco de una hora en 'Fortune' y dos horas en 'Nova'. La temperatura tuvo un efecto significativo en la duración del periodo de incubación. Se evaluaron los modelos Alter-Rater y un modelo empírico simple (SRS) basado en temperatura y pluviometría con datos obtenidos en exposiciones de plantas trampa durante los años 2011 a 2013. La evaluación de los modelos se realizó mediante análisis de curvas ROC. Ninguno de los modelos evaluados se consideró adecuado para predecir las infecciones en 'Fortune'. En 'Nova', el modelo SRS permitió predecir los periodos semanales de infección con una sensibilidad de 0,93 y una especificidad de 0,84. Este modelo se ha implementado en la web 'gipcitricos' del IVIA para la gestión integrada de la mancha marrón en cítricos. Algunos estudios indican que el riego por inundación podría incrementar la duración de la humectación foliar y el riesgo de infección, pero no existe ninguna referencia específica en cítricos. Se realizó un estudio durante los años 2012 y 2013 en tres parcelas de mandarina con riego por inundación y otras tres con riego localizado. En cada parcela se registraron los valores del contenido de humedad del suelo, duración de humectación foliar, humedad relativa, temperatura y pluviometría. El promedio de la duración de la humectación foliar diaria fue de 4-8 horas y la máxima de 20-23 horas. La dinámica de la duración de la humectación foliar se analizó mediante un modelo de series temporales ARIMA (1,1,1). En los análisis gráficos de los residuos no se detectó ninguna asociación entre los riegos por inundación y la duración de humectación foliar. / [CAT] RESUM La taca marró causada per un patotip del fong Alternaria alternata (Fr.) Keissl. es un factor limitant per a algunes varietats de mandarina com 'Fortune', 'Nova' i altres híbrids. La informació existent sobre l'epidemiologia de la malaltia procedix de les regions humides de Florida, i no pot extrapolar-se a les zones semi-áridas. Per això es va iniciar un estudi per a caracteritzar l'epidemiologia de la taca marró en les condicions d'Espanya durant dos anys consecutius. Es va determinar la presència d'inòcul en les fulles, brots i fruits dels arbres afectats, en la fullaraca del sòl i les males herbes. Es va seguir la dinàmica de les conidies d'Alternaria en l'aire amb un capturador i es van realitzar exposicions de plaques amb medi semi-selectiu ARSA. Es va estudiar també l'efecte de diversos factors ambientals en la incidència de la malaltia mitjançant l'exposició de plantes trampa. Les fulles i brots afectats van constituir la principal font d'inòcul, amb el 15-76% d'aïllats patògens. Es van detectar també aïllats patògens en la fullaraca i en males herbes del gènere Sonchus. El patogen va sobreviure en fulles immadures caigudes a terra fins als 76 dies. Es van detectar conidies d'Alternaria en l'aire de forma contínua. Es van identificar colònies patògenes en totes les exposicions de medi semi-selectiu. Les infeccions de les plantes trampa es van observar principalment a la primavera i tardor, coincidint en setmanes amb precipitacions >2.5 mm i temperatura mitjana >12.5°C. Es va estudiar l'eficiència infectiva del patogen mitjançant la inoculació de plantes de 'Fortune' i 'Nova' amb diferents combinacions de temperatura (8-35°C) i duracions d'humectació foliar (8-48 hores). Es va estudiar l'efecte dels períodes interromputs d'humectació foliar sobre la infecció i també la influència de la temperatura en la duració del període d'incubació. La incidència de la malaltia es va incrementar amb humectacions foliars superiors a 16 hores, va descendir de amb temperatures inferiors a 12ºC y 27ºC, a penes es van detectar infeccions a 35ºC. La incidència es va detindre amb un període sec d'una hora en 'Fortune' i dos hores en 'Nova'. La temperatura va tindre un efecte significatiu en la duració del període d'incubació. Es van avaluar les models Alter-Rater i un model empíric simple (SRS) basat en temperatura i pluviometria amb dades obtinguts en exposicions de plantes trampa realitzades en tres parcel·les durant els anys 2011 al 2013. L'avaluació dels models es va realitzar amb anàlisi de corbes ROC. Cap dels models avaluats es va considerar adequat per a predir les infeccions en 'Fortune', en 'Nova', el model SRS va permetre predir els períodes setmanals d'infecció amb una sensibilitat de 0,93 i una especificitat de 0,84. Este model s'ha implementat en la web 'gipcitricos' de l'IVIA per a la gestió integrada de la taca marró en cítrics. Alguns estudis indiquen que el reg per inundació podria incrementar la duració de la humectació foliar i el risc d'infecció, però no hi ha cap referència específica en cítrics. Es va realitzar un estudi durant els anys 2012 i 2013 en tres parcel.les de mandarina amb reg per inundació i altres tres amb reg localitzat. En cada parcel.la es van registrar els valors del contingut d'humitat del sòl, duració d'humectació foliar, humitat relativa, temperatura i pluviometria. La mitjana de la duració de la humectació foliar diària va ser de 4-8 hores i la màxima de 20-23 hores. La dinàmica de la duració de la humectació foliar es va analitzar per mitjà d'un model de sèries temporals ARIMA (1,1,1). El MAE dels models va ser de 3,17-3,91 hores. En les anàlisis gràfics dels residus no es va detectar cap associació entre els regs per inundació i la duració d'humectació foliar. Els augments en la duració de la humectació foliar es van relacionar únicament amb alguns esdeveniments de pluja. / Bassimba, DDM. (2015). Epidemiología de la mancha marrón de las mandarinas causada por Alternaria alternata. Desarrollo de estrategias de control eficientes [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/54111 / TESIS

En el trabajo de tesis se aborda la planificación y replanificación de las actividades que lleva a cabo un robot en un entorno dinámico. De un lado, se plantea una metodología de planificación que considera una descomposición del problema en partes y niveles de abstracción distintos. Las situaciones nuevas se contemplan a partir de la observación del entorno, susceptibles de ser incorporadas a la información necesaria para llevar a cabo la planificación. Por otro lado, la replanificación se plantea a partir de un razonamiento temporal sobre trayectorias que siguen los robots a lo largo de la ejecución de sus actividades. Este razonamiento temporal permite, a partir de la confirmación de acciones en el tiempo, exponer una proyección de futuro en lo que respecta a los movimientos a seguir por los robots del entorno. Las interacciones previstas se evitan a partir de un ajuste d elas velocidades de los robots que se controlan. / Vendrell Vidal, E. (2001). Planificación de robots mediante descomposición, abstracción, deducción y predicción [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/55021

Ante un escenario donde el recurso agua es limitado y con una sociedad que la demanda cada vez con más garantías, la ingeniería es exigida a desarrollar técnicas y metodologías eficientes para asegurar que el vital líquido sea entregado en óptimas condiciones de calidad y cantidad a los usuarios domésticos, comerciales e industriales que conforman el conjunto de abonados de una ciudad. Cada tipo de usuario demanda el agua en diferentes escalas temporales y de cantidad, pero el conjunto de ellos consumiendo agua a la vez generan la demanda global de una ciudad. Los operadores de los sistemas de abastecimiento y distribución de agua potable están obligados a gestionar sus operaciones de tal manera que el conjunto de abonados cuente con el servicio en el momento que lo demanden. La experiencia que acumula el personal de operación se vuelve fundamental para que este objetivo se cumpla ya que son capaces de predecir con gran precisión las demandas futuras. En la búsqueda de predicciones con un fundamento matemático y estadístico sólido, hemos desarrollado este trabajo en el cual se han revisado las metodologías más destacadas que se han utilizado a lo largo de las últimas décadas par modelar y predecir la demanda de agua urbana en áreas densamente pobladas, encontrando que los modelos estocásticos del tipo ARIMA son la base de las principales metodologías. Sin embargo, encontramos también que los modelos existentes están desarrollados y pensados para ciudades en la cuales la demanda presenta un patrón con poca variabilidad derivada de patrones sociológicos y donde las componentes climáticas son poco relevantes. Esta variabilidad es generada por eventos puntuales que perturban el proceso de demanda y que cuando ocurren alteran los patrones repetitivos esperados. El presente trabajo de tesis tiene como principal objetivo proponer, analizar y comparar el desempeño con otras técnicas, de un modelo estocástico para la estimación a corto plazo de la demanda global de agua potable en sistemas de abastecimiento y distribución. / Espinoza Rodríguez, CA. (2010). Predicción a corto plazo de la demanda de agua urbana en áreas densamente pobladas [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8421 / Palancia

[ES] Las sequías provocan graves daños sociales, económicos y ambientales en extensas superficies debido a la disminución de los caudales que discurren por los cauces y a la reducción de los volúmenes embalsados. Se han realizado muchos esfuerzos para poder minimizar los impactos de estos fenómenos naturales y sin lugar a dudas, las medidas anticipadas son, o debieran ser, la mejor herramienta para retrasar o evitar la aparición de sequías hidrológicas en fases más severas y disminuir sus efectos. En las últimas dos décadas, los modelos climáticos estacionales han tenido una evolución importante, generando un gran volumen de información a escala global. A raíz del surgimiento de estos modelos y de su rápido crecimiento, se han realizado investigaciones en las que se evalúan las posibilidades de emplear sus pronósticos en diversos campos como en la gestión de los recursos hídricos. En esta investigación se ha abordado el uso de dichos pronósticos en la gestión de cuencas o sistemas de recursos hídricos. Como resultado, se propone una metodología para corregir el sesgo sistemático de los pronósticos climáticos estacionales de precipitación y temperatura. Por otra parte, se plantea una metodología para evaluar la capacidad predictiva de eventos de sequías meteorológicas e hidrológicas de modelos climáticos. La metodología propuesta se basa en la generación de un índice agregado único para evaluar los pronósticos a escala de cuenca, haciendo con ello que la decisión sobre la utilidad del modelo climático sea simple. Los resultados obtenidos demuestran que los modelos climáticos a escala estacional pueden tener una gran aplicación en la previsión de sequías tanto meteorológicas como hidrológicas. Al poder emplear los modelos climáticos para pronosticar estos eventos, se puede tener la capacidad de tomar medidas de mitigación de forma anticipada. Los pronósticos climáticos se evaluaron en la cuenca del río Júcar, donde mostraron tener mejor desempeño que las series condicionadas obtenidas con un modelo estocástico clásico. / [CA] Les sequeres provoquen greus danys socials, econòmics i ambientals en extenses superfícies a causa de la disminució dels cabals que discorren pels llits dels seus rius i a la reducció dels volums embassats. S'han realitzat molts esforços per a poder minimitzar els impactes d'estos fenòmens naturals i sense cap dubte, les mesures anticipades són, o deurien ser, la millor ferramenta per a retardar o evitar l'aparició de sequeres hidrològiques en fases més severes i disminuir els seus impactes. En les últimes dos dècades, els models climàtics estacionals han tingut una evolució important, generant un gran volum d'informació a escala global. Arran del sorgiment d'estos models i del seu ràpid creixement, s'han realitzat investigacions en les quals s'avaluen les possibilitats d'emprar els seus pronòstics en diversos marcs, com en la gestió dels recursos hídrics. En esta investigació s'ha abordat l'ús d'estos pronòstics en la gestió de conques o sistemes de recursos hídrics. Com a resultat, es proposa una metodologia per a corregir el biaix sistemàtic dels pronòstics climàtics estacionals de precipitació i temperatura. D'altra banda, es planteja una metodologia per a avaluar la capacitat predictiva d'esdeveniments de sequeres meteorològiques i hidrològiques de models climàtics. La metodologia proposada es basa en la generació d'un índex agregat únic per a avaluar els pronòstics a escala de conca, fent amb això que la decisió sobre la utilitat del model climàtic siga simple. Els resultats obtinguts demostren que els models climàtics a escala estacional poden tindre una gran aplicació en la previsió de sequeres tant meteorològiques com hidrològiques. Emprant els models climàtics per a pronosticar aquests esdeveniments, es pot tindre la capacitat de prendre mesures de mitigació de forma anticipada. Els pronòstics climàtics es van avaluar en la conca del riu Xúquer, on van mostrar tindre millor rendiment que les sèries condicionades obtingudes amb un model estocàstic clàssic. / [EN] Droughts produce severe social, economic and environmental damages over extensive areas due to water flow decrease in rivers and water volume reductions in reservoirs. Many efforts have been made to minimize the impacts of these natural phenomena and without doubt, early measures are, or should be, the best tool to delay or prevent the appearance of hydrological droughts in more severe phases and reduce their effects. In the last two decades, seasonal climate models have developed significantly, generating a large amount of information on a global scale. As a result of the emergence of these models and their rapid growth, a lot of researches have been conducted to assess their potential use of their forecasts in various fields such as water resources management. This research is focused on the use of such forecasts in basins management or water resource systems. As a result, a methodology is proposed to correct the systematic bias of seasonal climate forecasts of precipitation and temperature. Furthermore, a methodology is proposed to evaluate the predictive capacity of climate models for meteorological and hydrological drought events. The proposed methodology is based on the generation of a single aggregate index to evaluate forecasts at the basin scale, thus making the decision on the usefulness of the climate model simple. The results obtained show that climate models on a seasonal scale can have a great application in the forecast of both meteorological and hydrological droughts. The capacity to use climate models to predict these events can provide the ability to take mitigation measures in advance. The climate forecasts were evaluated in the Jucar River basin, where they showed better performance than the conditioned series obtained with a classical stochastic model. / Al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de México (CONACYT) y a la Secretaría de Innovación, Ciencia y Desarrollo Tecnológico del Estado de Michoacán (SICDET), por el apoyo económico otorgado para la realización de mis estudios de doctorado. / Madrigal Barrera, JJ. (2020). Análisis de pronósticos climáticos para la previsión de sequías meteorológicas e hidrológicas [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/153151 / TESIS

Memoria para optar al Título Profesional de Ingeniera en Recursos Naturales Renovables / Chile no cuenta con una metodología apropiada, según la normativa ambiental vigente, para predecir y/o evaluar los impactos ambientales sinérgicos y acumulativos (IAAS) generados por los proyectos de inversión. La falta de instructivos o guías oficiales respecto a cómo abordar esta temática, atenta contra la implementación del Reglamento del Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental (RSEIA). Este trabajo desarrolla una propuesta metodológica con enfoque estratégico basada en el método “Cumulative Effects Assessment and Management” (CEAM), para la predicción de IAAS generados por los proyectos de inversión, en el marco del Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental (SEIA). La correcta determinación del alcance y la descripción de los componentes ambientales afectados permite desarrollar un análisis espaciotemporal de los impactos generados, tanto por el proyecto evaluado como por un conjunto de proyectos, detectando cuáles elementos interaccionan, cuándo, dónde y sus implicancias para el ecosistema. La metodología desarrollada permitirá realizar evaluaciones de impacto ambiental de manera más integral, considerando criterios temporales y espaciales, además del estado real de los componentes ambientales. Finalmente, ello permite predecir evaluar con efectividad impactos ambientales complejos.

La ortoqueratología es un tratamiento reversible que compensa el defecto refractivo mediante la modificación de la curvatura corneal en sus capas más superficiales durante la noche. Es una técnica que lleva estudiándose desde los años 60 y que a fecha de hoy sigue evolucionando, demostrando ser efectiva y segura a largo plazo. A pesar de esto, no es una técnica de inmediata compensación refractiva, como lo son las lentes oftálmicas o las lentes de contacto desechables, sino que se trata de un proceso progresivo de modificación estructural de la córnea que requiere del uso de estas lentes varias noches seguidas. Por lo que la compensación total del error refractivo puede durar desde unos pocos días a una semana, no siendo del todo predecible en ocasiones. Por otro lado, otro objetivo que los profesionales especializados en ortoqueratología nocturna establecen es evitar el abandono del uso de estas lentes por sus usuarios y que sea su alternativa principal de compensación refractiva. Sin embargo, no se ha publicado ningún estudio que evalúe si existen parámetros iniciales que puedan sea indicadores de posibles abandonos en un futuro, información que ayudaría a los adaptadores a replantear el tratamiento de forma previa y poder evitarlos en su mayor medida. Estos asuntos motivaron a la realización de esta tesis, cuyo objetivo será el poder comprender y predecir el efecto ortoqueratológico, así como las principales causas de abandono de este tipo de tratamiento, para así poder optimizar su adaptación. Se ha podido establecer una ecuación, basada en un modelo de regresión lineal, que permite predecir el cambio refractivo en miopía desde la primera noche de uso de las lentes. A su vez, se ha visto que es imperativo educar a nuestros pacientes sobre la importancia de cumplir con el tratamiento de forma adecuada, así como que los profesionales generen expectativas visuales reales a los pacientes. Por otro lado, parámetros como la asfericidad corneal, la agudeza visual sin corrección y las aberraciones de bajo orden deben de tenerse en cuenta inicialmente, ya que pueden ayudar al profesional a replantear la adaptación con el fin de garantizar el éxito del tratamiento para compensar la miopía. En relación con la ortoqueratología en hipermetropía, a pesar de disponer de diseños eficaces para su compensación, se necesita ampliar la investigación en este campo, ya que la literatura científica es escasa y se ha visto que el planteamiento de adaptación debe ser diferente al que se emplea en miopía para obtener resultados igual de satisfactorios.

La necesidad de cuantificar el riesgo de ocurrencia de precipitaciones de cierta intensidad y duración es vital para las obras de ingeniería en el Perú. Una herramienta que sirve para estimarlo son las curvas Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF). La exactitud de estas curvas depende de datos de calidad y resolución temporal horaria (Ritschel et al., 2017). Sin embargo, en el Perú se cuenta con un registro muy corto de años de precipitaciones horarias, lo que dificulta inferir propiedades estadísticas de la IDF sub diarias. Un método de estimación de las curvas IDF sobre territorio peruano es desarrollado en esta investigación, utilizando la distribución General de Extremos (GEV) para calcular las intensidades de diferente duración en 5, 50, 100 y 200 años de retorno. El método se validó comparando las curvas generadas con datos observados y simulados para la Mina Toquepala ubicada en la sierra sur del Perú. Los datos horarios simulados fueron generados con el modelo estocástico de pulso rectangular de Bartlett-Lewis (BLRPM), (Rodriguez-Iturbe, D.R. Cox, 1988), el cual fue calibrado con información diaria observada y datos corregidos del satelital TRMM 3b42. Producto de esta comparación se observó que las series obtenidas con BLRPM capturan las principales características estadísticas de las curvas IDF. Para la obtención de las curvas, se aplicó el método validado a los datos de precipitación diaria provista por el Servicio Nacional Meteorología e Hidrológica del Perú (SENAMHI). Las estaciones se encuentran distribuidos en las principales cuencas hidrográficas. Las curvas IDF resultantes pueden apreciarse en el siguiente link: https://josezevallosr.github.io/CurvasIdf/mapa.html / The need for quantifying the risk of occurrence of precipitation of a certain intensity and duration is vital for providing engineering works in Peru. A tool for estimating it is the intensity-duration-frequency relationship (IDF). The accuracy of such relationship depends on the quality of the data and its temporal resolution, which is typically hourly (Ritschel et al., 2017). However, the length or the recorded series are short, which makes it difficult to infer confident statistical properties for sub daily curves. A method of estimating the IDF curves on Peruvian territory is developed in this investigation, using the General Distribution of Extremes (GEV) to calculate the intensities of different duration for 5, 50, 100 and 200 years of return. The method was validated by comparing the generated curves with observed and simulated data for the Toquepala mine site located in the southern highlands of Peru. The simulated hourly data were generated with the Bartlett-Lewis stochastic rectangular pulse model (BLRPM), (Rodriguez-Iturbe, D.R. Cox, 1988), which was calibrated with observed daily information and corrected data from the TRMM satellite 3b42. As result of this comparation, it was observed that the series obtained with BLRPM capture the main statistical characteristics of the IDF curves. To obtain the curves at the national scale, the validated method was applied to the daily rainfall data provided by the National Meteorological and Hydrological Service of Peru (SENAMHI). The stations are distributed in the main river basins. The resulting IDF curves can be seen in the following link: https://josezevallosr.github.io/CurvasIdf/mapa.html / Tesis

Introducción: La escala de PRISM es un predictor de mortalidad pediátrico que considera el riesgo de morir a partir del grado de afectación de 14 parámetros fisiológicos. Éste ha sido aplicado en diferentes partes del mundo, mostrando algunas discrepancias en su poder predictivo. Objetivos: Evaluar el rendimiento del escore PRISM como predictor de mortalidad de los pacientes hospitalizados en la Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos (UCIP) del Instituto Nacional de Salud del Niño (INSN) en Lima, Perú. Material y Método: Se analizó la base de datos de pacientes ingresados a la UCIP-INSN durante el año 2012. Se calculó la curva ROC como medida de capacidad discriminativa. La calibración fue evaluada con la prueba de Hosmer y Lemeshow. También se calculó la tasa de mortalidad estandarizada (TME). Resultados: De un total de 388 casos el 17,3% fallecieron. Según escore de PRISM, el 91,1% tuvo un “bajo riesgo”, el 7,1% un “moderado riesgo” y el 1,8% “alto riesgo”. Se encontró asociación entre las categorías del PRISM y mortalidad (p<0,001). La curva ROC para PRISM fue 0,73 (IC95%: 0,66-0,80), la TME fue 1,01 y la calibración fue buena (p=0,65). Conclusiones: El escore PRISM muestra un rendimiento adecuado como predictor de mortalidad.