El propósito de esta Tesis Doctoral es proponer una alternativa viable a la aproximación de modelos y procesos en el ámbito científico y, más concretamente, en aplicaciones complejas de bioingeniería, en las cuales es imposible o muy costoso encontrar una relación directa entre las señales de entrada y de salida mediante modelos matemáticos sencillos o aproximaciones estadísticas. Del mismo modo, es interesante lograr una compactación de los datos que necesita un modelo para conseguir una predicción o clasificación en un tiempo y con un coste de implementación mínimos. Un modelo puede ser simplificado en gran medida al reducir el número de entradas o realizar operaciones matemáticas sobre éstas para transformarlas en nuevas variables. En muchos problemas de regresión (aproximación de funciones), clasificación y optimización, en general se hace uso de las nuevas metodologías basadas en la inteligencia artificial. La inteligencia artificial es una rama de las ciencias de la computación que busca automatizar la capacidad de un sistema para responder a los estímulos que recibe y proponer salidas adecuadas y racionales. Esto se produce gracias a un proceso de aprendizaje, mediante el cual se presentan ciertas muestras o �ejemplos� al modelo y sus correspondientes salidas y éste aprende a proponer las salidas correspondientes a nuevos estímulos que no ha visto previamente. Esto se denomina aprendizaje supervisado. También puede darse el caso de que tal modelo asocie las entradas con características similares entre sí para obtener una clasificación de las muestras de entrada sin necesidad de un patrón de salida. Este modelo de aprendizaje se denomina no supervisado. El principal exponente de la aplicación de la inteligencia artificial para aproximación de funciones y clasificación son las redes neuronales artificiales. Se trata de modelos que han demostrado sobradamente sus ventajas en el ámbito del modelado estadístico y de la predicción frente a otros métodos clásicos. N / Mateo Jiménez, F. (2012). Redes neuronales y preprocesado de variables para modelos y sensores en bioingeniería [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16702

En el presente trabajo se ha analizado el comportamiento de los materiales plásticos frente a la degradación térmica. Los termoplásticos están sometidos a procesos de transformación que implican el calentamiento del material que puede ser el origen de su degradación y la consiguiente modificación de sus propiedades. En algunos materiales tenemos un amplio margen de maniobra entre la temperatura de transformación y la degradación, pero en otros casos este margen se estrecha. En casos como estos es necesario la utilización de estabilizantes térmicos, y el conocimiento del mecanismo de degradación nos permitirá diseñar los estabilizantes más adecuados. Para conocer dichos mecanismos de degradación, se ha empleado análisis cinéticos no isotermos, que presentan ciertas ventajas sobre el análisis isotermo. Se han utilizado métodos no isotermos basados en programas de temperatura lineal. Esto permite la determinación de parámetros cinéticos y como consecuencia se puede establecer la cinética en un amplio intervalo de temperaturas. De esta forma ha sido posible obtener gran cantidad de información práctica de una muestra simple, como la temperatura de máxima descomposición. Se ha aplicado varios métodos, denominados clásicos, a varios materiales (elastómeros, poli(propileno), poli(carbonato), poli(cloruro de vinilo) y acrilonitrilo-butadieno-estireno) para estudiar su degradación, pero estos métodos presentan ciertos inconvenientes en su utilización: - Uno de ellos es que éstos métodos no se ajustan del todo bien al proceso de degradación que sufre el material y no son modelos fiables a seguir. - Otro inconveniente de estos modelos clásicos es que la obtención de buenas resoluciones requiere normalmente de velocidades de calentamiento bajas, lo que puede llegar a hacer excesivamente largos los experimentos. Para resolver este problema, se ha propuesto la utilización de un nuevo método de análisis térmico que mejora la resolución de forma que aumenta la capacidad del .. / López Aznar, N. (2013). Predicción del comportamiento de degradación térmica de plásticos industriales y sus residuos como vía de revalorización [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/32825

This work presents a new theoretical framework and prediction tool for multipactor in multi-carrier systems. This is of capital importance for satellite communication applications, which demand for higher number of channels operating at high power levels. Such a tool may help to reduce, or completely avoid, the risk of having an RF breakdown in operation, with the subsequent loss of signal quality or even completely damage of the device. Currently not much is known about multipactor for multi-carrier signals. This Thesis throws light on some basic multipactor mechanisms such as the electronic discharge build-up or its connection with signal distortion. A new non-stationary multi-carrier theory, based on current statistical multipactor studies, is presented. Unlike existing ones, this theory is able, for the first time, to model both electron creation and absorption processes. It constitutes the first multipactor theory for multi-carrier signals which is able to fully characterize the electron dynamics, such as the time evolution of the electronic density, as well as creation and absorption rates. A prediction method, the quasi-stationary method, is proposed for the automatic searching of the combination of carrier phases which yields the lowest breakdown level. It is based on the non-stationary theory for singlecarrier signals together with a genetic global optimizer. The quasi-stationary prediction method returns the worst-case phase combination plus a breakdown level for arbitrary multi-carrier signals with any number of carriers. The quasi-statinary method has been assessed with experimental tests on ad-hoc Ku-band rectangular waveguide samples with different multi-carrier signals. Additionally, the results have been contrasted with the popular 20-gap-crossing rule. The quasi-stationary method yields much better prediction accuracy than the 20-gap-crossing rule. Prediction errors for both techniques have been found to be 1 dB and 4 dB, respectively. The non-stationary theory is formulated for one-dimensional parallelplate case, but in principle can be adapted to other geometries and signals, which opens a future research line for extending it to more complex applications. / Anza Hormigo, S. (2014). Multipactor in Multicarrier Systems. Theory and Prediction [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/38761

[EN] The research is a process that, by means of the application of the scientific method, procuration obtain information relieving to understand, verify, correct or apply the knowledge. Besides, the research do not belong to an only science, but that can apply in a big numeral of scientific fields. In occasions the union of efforts between branches of the science is necessary to resolve some questions, how is the case of this thesis. The collaboration between the medicine and the statistical generates a synergistic effect that allow the obtaining of trustworthy results. With reason of a continuous extension of knowledges in medicine, for can elevate the life average age and the quality of the same, the doctors researchers pose the following hypothesis: the blood cultures of a person, contain a higger quantity of bacteria in a short period of previous time to a feverish beak. How it seems evident, to corroborate this hypothesis would owe compare a series of samples of blood cultures preys in the period pre-febrile and other preys immediately after the feverish beak. The problem that have the doctors researchers is that they do not know when take the samples of blood cultures of the period pre-febrile, since have tools to determine when a person had fever with a sufficient time, and sinus that have the tool to determine when happen a feverish beak in real time (thermometer). In this thesis resolves the problem of when take the sample of blood cultures in the period pre-febrile, by means of mathematical models that feature of measures temperature of the own patient, and a series of variables that are measures of complexity calculated from the same measures of temperature of the patient. The obtaining of the data was done of way non invasive in patients of plant of the hospital of Móstoles, using a system of measure of temperature and storage of data called Thercom c . Once with the available data did a selection of technical of multivariate analysis that could be useful as the type of variables with which works. They calculate different models that can anticipate to a feverish beak, that later validate with new samples of patients. Finally they compare the models on the base of his effectiveness in the prediction of states pre-febrile. The resultant models, are the tool that needed the doctors researchers to take the samples of the period pre-febrile and can continue with his research. / [ES] La investigación es un proceso que, mediante la aplicación del método científico, procura obtener información relevante para entender, verificar, corregir o aplicar el conocimiento. Además, la investigación no pertenece a una sola ciencia, sino que puede aplicarse en un gran número de campos científicos . En ocasiones la unión de esfuerzos entre ramas de la ciencia es necesaria para resolver algunas incógnitas, como es el caso de esta tesis. La colaboración entre la medicina y la estadística genera un efecto sinérgico que permite la obtención de resultados fidedignos. Con motivo de una continua ampliación de conocimientos en medicina, para poder elevar la edad media de vida y la calidad de la misma, los médicos investigadores se plantean la siguiente hipótesis: los hemocultivos de una persona, contienen una mayor cantidad de bacterias en un corto periodo de tiempo anterior a un pico febril. Como parece evidente, para corroborar esta hipótesis se deberían de comparar una serie de muestras de hemocultivos tomadas en el periodo prefebril y otras tomadas inmediatamente tras el pico febril. El problema que tienen los médicos investigadores es que no saben cuando tomar las muestras de hemocultivos del periodo prefebril, ya que no tienen herramientas para determinar cuando una persona va tener fiebre con una antelación suficiente, y si que tienen la herramienta para determinar cuando sucede un pico febril en tiempo real (termómetro). En esta tesis se resuelve el problema de cuando tomar la muestra de hemocultivos en el periodo prefebril, mediante modelos matemáticos que constan de medidas temperatura del propio paciente, y una serie de variables que son medidas de complejidad calculadas a partir de las mismas medidas de temperatura del paciente. La obtención de los datos fue hecha de manera no invasiva en pacientes de planta del hospital de Móstoles, utilizando un sistema de medida de temperatura y almacenamiento de datos llamado Thercom c . Una vez con los datos disponibles se hizo una selección de técnicas de análisis multivariantes que pudieran ser útiles según el tipo de variables con las que se trabaja. Se calculan distintos modelos que puedan anticiparse a un pico febril, que posteriormente se validan con nuevas muestras de pacientes. Finalmente se comparan los modelos en base a su efectividad en la predicción de estados prefebriles. Los modelos resultantes, son la herramienta que necesitaban los médicos investigadores para tomar las muestras del periodo prefebril y poder continuar con su investigación. / [CA] La recerca és un procés que, mitjançant l'aplicació del mètode científic, procura obtenir informació rellevant per a entendre, verificar, corregir o aplicar el coneixement. A més, la recerca no pertany a una sola ciència, sinó que pot aplicar-se en un gran nombre de camps científics. En ocasions la unió d'esforços entre branques de la ciència és necessària per a resoldre algunes incògnites, com és el cas d'aquesta tesi. La col laboració entre la medicina i l'estadística genera un efecte sinèrgic que permet l'obtenció de resultats fidedignes. Amb motiu d'una contínua ampliació de coneixements en medicina, per a poder elevar l'edat mitjana de vida i la qualitat de la mateixa, els metges investigadors es plantegen la següent hipòtesi: els hemocultius d'una persona, contenen una major quantitat de bacteris en un curt període de temps anterior a un bec febril. Com sembla evident, per a corroborar aquesta hipòtesi es deurien comparar una sèrie de mostres d'hemocultius preses en el període prefebril i altres preses immediatament després del bec febril. El problema que tenen els metges investigadors és que no saben quan prendre les mostres d'hemocultius del període prefebril, ja que no tenen eines per a determinar quan una persona va tenir febre amb una antelació suficient, i si que tenen l'eina per a determinar quan succeeix un bec febril en temps real (termòmetre). En aquesta tesi es resol el problema de quan prendre la mostra d'hemocultius en el període prefebril, mitjançant models matemàtics que consten de mesures temperatura del propi pacient, i una sèrie de variables que són mesures de complexitat calculades a partir de les mateixes mesures de temperatura del pacient. L'obtenció de les dades va ser feta de manera no invasiva en pacients de planta de l'hospital de Móstoles, utilitzant un sistema de mesura de temperatura i emmagatzematge de dades anomenat Thercom c . Una vegada amb les dades disponibles es va fer una selecció de tècniques d'anàlisis multivariants que pogueren ser útils segons el tipus de variables amb les quals es treballa. Es calculen diferents models que puguen anticipar-se a un bec febril, que posteriorment es validen amb noves mostres de pacients. Finalment es comparen els models sobre la base de la seua efectivitat en la predicció d'estats prefebrils. Els models resultants, són l'eina que necessitaven els metges investigadors per a prendre les mostres del període prefebril i poder continuar amb la seua recerca. / Jordán Núñez, J. (2015). Estudio de la evolución de estados prefebriles, para su modelización mediante técnicas de análisis multivariantes [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/51222

[ES] La monitorización de la frecuencia cardíaca fetal y de la actividad uterina es una práctica clínica habitual para obtener información del estado del feto durante el embarazo y el parto. Para la monitorización de la dinámica uterina tradicionalmente se han empleado técnicas como la tocodinamometría (TOCO) y la medida de la presión intrauterina mediante catéter. Sin embargo, ambas técnicas presentan limitaciones que hacen que se requiera la búsqueda de otras alternativas. En este sentido para solventar los problemas relacionados con estas técnicas se plantea el registro de la señal electrohisterográfica (EHG) como una alternativa para monitorizar de forma precisa y no invasiva la actividad mioeléctrica uterina. La técnica ha sido ampliamente estudiada en diferentes condiciones obstétricas como es el caso de la predicción del parto prematuro y en la detección de contracciones de parto; y unos pocos en la predicción del éxito de la inducción del parto y en la estimación de la presión intrauterina. A pesar de que el registro EHG ha demostrado que aporta información relevante sobre las propiedades bioeléctricas del útero, existen pocos estudios sobre la respuesta mioeléctrica uterina a los medicamentos empleados en la inducción del parto que puedan servir como herramienta de ayuda en la predicción del resultado de la inducción del parto. En la presente tesis se abordó este problema mediante dos objetivos generales: 1) caracterizar la respuesta electrofisiológica uterina a los fármacos de inducción del parto a partir de registros EHG y 2) desarrollar y valorar sistemas de ayuda al diagnóstico para predecir el éxito de inducción del parto. Los resultados del primer objetivo revelaron una diferente evolución de los parámetros EHG entre los grupos de éxito y fracaso, revelando que podría ser útil para una predicción de inducción exitosa en las primeras etapas de la inducción, especialmente cuando se usa misoprostol. Para el segundo objetivo se diseñaron sistemas predictores del éxito de la inducción del parto mediante técnicas de machine learning valorando su capacidad predictora. Los resultados mostraron que el EHG puede usarse potencialmente para predecir la inducción exitosa del parto y supera al uso de las características obstétricas tradicionales. El uso clínico del sistema de predicción propuesto ayudaría a mejorar el bienestar materno-fetal y optimizar los recursos hospitalarios. Por otra parte, en la presente tesis también se abordó el registro EHG como una técnica no invasiva para la estimación de la presión intrauterina. Diversos estudios han intentado estimar la señal IUP a partir de parámetros extraídos de la señal EHG. A pesar de estos esfuerzos, existen limitaciones no abordadas específicamente en dichos estudios como es el caso de la gran variabilidad entre pacientes. Por ello, se propuso mejorar la estimación de presión uterina reportada en la literatura mediante un enfoque de interés clínico y abordando la problemática de la variabilidad entre pacientes. Se diseñaron modelos para la estimación de IUP, utilizando diferentes tipos de criterios de optimización y se desarrollaron modelos individuales (mono-paciente) y globales (con el conjunto de pacientes). Finalmente, se abordó el problema de la variabilidad entre sujetos mediante el desarrollo de algoritmos adaptativos para mejorar la exactitud de las estimaciones de IUP derivadas de los modelos globales. Los modelos adaptativos desarrollados superaron los modelos globales, proporcionando un mejor balance para estimar la señal continua de IUP, el tono y la máxima presión. Los modelos de estimación de IUP basados en EHG propuestos en la presente tesis permiten una monitorización no invasiva de la actividad uterina más precisa y, por lo tanto, una mejor evaluación del progreso del parto y del bienestar materno y fetal. / [EN] Monitoring fetal heart rate and uterine activity is a common clinical practice to obtain information on the status of the fetus during pregnancy and delivery. Techniques such as tocodynamometry (TOCO) and measurement of intrauterine pressure using a catheter have traditionally been used to monitor uterine dynamics. However, both techniques have limitations that require the search for other alternatives. In this sense, to solve the problems related to these techniques, the recording of the electrohysterographic signal (EHG) is proposed as an alternative to monitor uterine myoelectrical activity accurately and noninvasively. The technique has been extensively studied in different obstetric conditions, such as the prediction of preterm labor and the detection of labor contractions; and a few in predicting the success of labor induction and in estimating intrauterine pressure. Despite the fact that the EHG record has been shown to provide relevant information on the bioelectric properties of the uterus, there are few studies on the uterine myoelectrical response to the medications used to induce labor that can serve as a tool to help predict the outcome of induction of labor. In the present thesis, this problem was addressed through two general objectives: 1) to characterize the uterine electrophysiological response to labor induction drugs from EHG records and 2) to develop and assess diagnostic aid systems to predict the success of induction of labor. The results of the first objective revealed a different evolution of the EHG parameters between the success and failure groups, revealing that it could be useful for a successful induction prediction in the early stages of induction, especially when misoprostol is used. For the second objective, predictive systems for the success of labor induction were designed using machine learning techniques, evaluating its predictive capacity. The results showed that EHG can potentially be used to predict successful induction of labor and outperforms the use of traditional obstetric features. The clinical use of the proposed prediction system would help improve maternal-fetal well-being and optimize hospital resources. On the other hand, in this thesis, EHG recording was also addressed as a non-invasive technique for estimating intrauterine pressure. Various studies have attempted to estimate the IUP signal from parameters extracted from the EHG signal. Despite these efforts, there are limitations not specifically addressed in these studies, such as the great variability between patients. Therefore, it was proposed to improve the estimation of uterine pressure reported in the literature using an approach of clinical interest and addressing the problem of variability between patients. Models were designed for the estimation of IUP, using different types of optimization criteria, and individual (single-patient) and global models (with the set of patients) were developed. Finally, the problem of variability between subjects was addressed through the development of adaptive algorithms to improve the accuracy of IUP estimates derived from global models. The adaptive models developed outperformed the global models, providing better balance to estimate continuous IUP signal, tonus, and maximum pressure. The EHG-based IUP estimation models proposed in this thesis allow more precise non-invasive monitoring of uterine activity and, therefore, a better evaluation of labor progress and maternal and fetal well-being / [CA] La monitorització de la freqüència cardíaca fetal i de l'activitat uterina és una pràctica clínica habitual per a obtindre informació de l'estat del fetus durant l'embaràs i el part. Per a la monitorització de la dinàmica uterina tradicionalment s'han empleat tècniques com la tocodinamometría (TOQUE) i la mesura de la pressió intrauterina per mitjà de catèter. No obstant això, ambdós tècniques presenten limitacions que fan que es requerisca la busca d'altres alternatives. En este sentit per a resoldre els problemes relacionats amb estes tècniques es planteja el registre del senyal electrohisterográfica (EHG) com una alternativa per a monitoritzar de forma precisa i no invasiva l'activitat mioeléctrica uterina. La tècnica ha sigut àmpliament estudiada en diferents condicions obstétricas com és el cas de la predicció del part prematur i en la detecció de contraccions de part; i uns pocs en la predicció de l'èxit de la inducció del part i en l'estimació de la pressió intrauterina. A pesar que el registre EHG ha demostrat que aporta informació rellevant sobre les propietats bioeléctricas de l'úter, hi ha pocs estudis sobre la resposta mioeléctrica uterina als medicaments empleats en la inducció del part que puguen servir com a ferramenta d'ajuda en la predicció del resultat de la inducció del part. En la present tesi es va abordar este problema per mitjà de dos objectius generals: 1) caracteritzar la resposta electrofisiològica uterina als fàrmacs d'inducció del part a partir de registres EHG i 2) desenrotllar i valorar sistemes d'ajuda al diagnòstic per a predir l'èxit d'inducció del part. Els resultats del primer objectiu van revelar una diferent evolució dels paràmetres EHG entre els grups d'èxit i fracàs, revelant que podria ser útil per a una predicció d'inducció exitosa en les primeres etapes de la inducció, especialment quan s'usa misoprostol. Per al segon objectiu es van dissenyar sistemes predictors de l'èxit de la inducció del part per mitjà de tècniques de machine learning valorant la seua capacitat predictora. Els resultats van mostrar que l'EHG pot usar-se potencialment per a predir la inducció exitosa del part i supera a l'ús de les característiques obstétricas tradicionals. L'ús clínic del sistema de predicció proposat ajudaria a millorar el benestar matern-fetal i optimitzar els recursos hospitalaris. D'altra banda, en la present tesi també es va abordar el registre EHG com una tècnica no invasiva per a l'estimació de la pressió intrauterina. Diversos estudis han intentat estimar el senyal IUP a partir de paràmetres extrets del senyal EHG. A pesar d'estos esforços, hi ha limitacions no abordades específicament en els dits estudis com és el cas de la gran variabilitat entre pacients. Per això, es va proposar millorar l'estimació de pressió uterina reportada en la literatura per mitjà d'un enfocament d'interés clínic i abordant la problemàtica de la variabilitat entre pacients. Es van dissenyar models per a l'estimació d'IUP, utilitzant diferents tipus de criteris d'optimització i es van desenrotllar models individuals (mona-pacient) i globals (amb el conjunt de pacients). Finalment, es va abordar el problema de la variabilitat entre subjectes per mitjà del desenrotllament d'algoritmes adaptatius per a millorar l'exactitud de les estimacions d'IUP derivades dels models globals. Els models adaptatius desenrotllats van superar els models globals, proporcionant un millor balanç per a estimar el senyal continu d'IUP, el to i la màxima pressió. Els models d'estimació d'IUP basats en EHG proposats en la present tesi permeten una monitorització no invasiva de l'activitat uterina més precisa i, per tant, una millor avaluació del progrés del part i del benestar matern i fetal. / Benalcazar Parra, CA. (2020). Caracterización y utilidad de la electromiografía uterina en diferentes escenarios obstétricos: partos inducidos y estimación de presión intrauterina [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/149403

[ES] La demanda de energía en todo el planeta continúa incrementándose de manera acele-rada. Por otro lado, la electrificación de diferentes sectores ha hecho que la demanda de electricidad crezca a una tasa aún mayor. Las redes eléctricas han evolucionado tecnológicamente en muchos aspectos, uno de ellos se refiere a la disponibilidad de datos de la demanda en diferentes puntos y niveles de la red, como en redes de trans-misión, redes de distribución y en los grandes y pequeños consumidores. Estos datos suministrados por las nuevas redes eléctricas inteligentes constituyen información de partida esencial para la gestión y planificación de los sistemas eléctricos. Los datos proporcionados por los medidores inteligentes de las redes eléctricas no tienen ninguna utilidad si no se analizan adecuadamente. A más del procesamiento adecuado de esos datos, se requieren herramientas que permitan obtener información útil. Los sistemas de gestión de la demanda de energía asociados al reconocimiento de patrones actualmente se han estudiado de manera escasa. En esta área de estudio se han identificado algunas limitaciones. Por ejemplo, la caracterización de la demanda de electricidad mediante el reconocimiento de patrones no se ha utilizado para la identifi-cación y valoración de cambios en el consumo de energía y los sistemas de monitori-zación no identifican posibles causas de las anomalías detectadas en la demanda de energía eléctrica. La predicción de la demanda es también una herramienta eficaz en la gestión de los sistemas de suministro eléctrico. Actualmente, herramientas tales como las redes neu-ronales y el aprendizaje profundo son las preferidas para realizar esta labor. Sin em-bargo presentan algunos inconvenientes, tales como, la dificultad para cuantificar la incertidumbre, requieren un gasto computacional elevado y esfuerzo considerable para establecer la estructura de la red neuronal que proporcione resultados adecuados. Con base en las limitaciones detectadas, en esta tesis se propone una nueva metodolo-gía estadística para caracterizar el comportamiento de la demanda de energía de los consumidores y otros puntos de la red eléctrica mediante la identificación y obtención de patrones. La utilización de estos patrones permite valorar e identificar cambios en perfiles de carga de electricidad. Además, la valoración de los cambios en la demanda eléctrica permite asociar estos valores a posibles eventos en una instalación. Esta me-todología puede ser empleada para detectar anomalías y catalogar perfiles de carga de acuerdo al cambio que han tenido con respecto a su comportamiento habitual, lo que permite identificar modos de trabajo de los sistemas eléctricos. En cuanto a la predic-ción de la demanda, se propone una metodología de simple aplicación para afrontar las limitaciones detectadas en las herramientas derivadas de la inteligencia artificial, de tal manera que sea posible acotar la incertidumbre de las predicciones realizadas. Esta información resulta útil en la gestión, ya que es posible generar alarmas, reducir costos en el mantenimiento y aplicar medidas adecuadas de eficiencia energética. Por otro lado, se propone un método para tratar los datos proporcionados por los medidores inteligentes, de tal manera que se ajusten a una distribución de probabilidad conocida, facilitando su interpretación y validando el análisis estadístico. Para ello, se ha rela-cionado a la potencia eléctrica activa absorbida por un consumidor o un sistema en general con la teoría existente de las series temporales de datos. Finalmente, se evalúa la aplicación del método y la metodología propuesta en diversos casos de estudio reales en diferentes puntos y niveles de la red eléctrica, identificando los beneficios que pueden obtenerse en la gestión de cada uno de ellos. / [EN] The energy demand is increasing considerably every year worldwide. Moreover, the electrification of different sectors has caused the growth of electricity demand at an even higher rate. Thus, the electricity grids have technologically evolved in several aspects, one of them is the availability of demand data at different points and levels of the grid, such as in transmission and distribution systems, and large and small con-sumers. The data provided by the new smart grids are essential baseline information for the management and planning of electricity systems. The data provided by smart meters on electricity grids is worthless if it is not properly analysed. In addition to the appropriate processing of such data, tools are needed to obtain useful information. The energy demand management systems associated with pattern recognition have been scarcely studied at present. Some limitations have been identified in this area of study. For example, the characterization of electricity demand through pattern recognition has not been used to identify and evaluate changes in en-ergy consumption, whereas monitoring systems do not identify the possible causes of the anomalies detected in electricity demand. Demand forecasting is an effective tool in the management of electricity supply sys-tems. Currently, tools such as neural networks and deep learning are preferred for this purpose. However, they present remarkable drawbacks, such as the difficulty in quan-tifying uncertainties, the requirement of huge computational resources, and considera-ble effort to establish the structure of the neural network to provide adequate results. Based on the limitations detected, this thesis proposes a new statistical methodology to characterize the behaviour of the energy demand of consumers and other points of the electricity grid by identifying and obtaining patterns. The use of these patterns allows the assessment and identification of changes in electricity load profiles. Besides, the evaluation of changes in electricity demand allows these values to be associated with possible events in an installation. This methodology can be used to detect anomalies and to catalogue load profiles according to the changes they have had from their usual behaviour, which allows the identification of working modes of electrical systems. Concerning the prediction of demand, a simple application methodology is proposed to overcome the limitations detected in the instruments derived from artificial intelli-gence, which allows quantifying the uncertainty of the performed predictions. This information is useful for management since it is possible to generate alarms, reduce maintenance costs, and apply appropriate energy efficiency measures. On the other hand, a method is proposed for processing the data provided by the intelligent meters in order to adjust them to a known probability distribution, facilitating their interpre-tation and validating the statistical analysis. For this purpose, it has been related to the active electrical power absorbed by a consumer or a system in general with the exist-ing theory of time-series data. Finally, the application of the proposed methodologies is evaluated in several real case studies at different points and levels of the electricity grid, identifying the benefits that can be obtained in the management of each of these systems. / [CA] La demanda d'energia a tot el planeta continua incrementant-se de manera accelerada. D'altra banda, l'electrificació de diferents sectors ha fet que la demanda d'electricitat creixi a una taxa encara més gran. Les xarxes elèctriques han evolucionat tecnològica-ment en molts aspectes, un d'ells es refereix a la disponibilitat de dades de la demanda en diferents punts i nivells de la xarxa, com en les de transmissió, de distribució i en els grans i petits consumidors. Aquestes dades subministrades per les noves xarxes elèctriques intel¿ligents constitueixen informació de partida essencial per a la gestió i planificació dels sistemes elèctrics. Les dades proporcionades pels mesuradors intel¿ligents de les xarxes elèctriques no tenen cap utilitat si no s'analitzen adequadament. A més del processament adequat d'aquestes dades, es requereixen eines que permetin obtenir informació útil. Els siste-mes de gestió de la demanda d'energia associats al reconeixement de patrons actual-ment s'han estudiat de manera escassa. En aquesta àrea d'estudi s'han identificat algunes limitacions. Per exemple, la caracterització de la demanda d'electricitat mitjançant el reconeixement de patrons no s'ha utilitzat per a la identificació i valoració de canvis en el consum d'energia i els sistemes de monitorització no identifiquen possibles causes de les anomalies detectades en la demanda d'energia elèctrica. La predicció de la demanda és també una eina eficaç en la gestió dels sistemes de sub-ministrament elèctric. Actualment, eines com ara les xarxes neuronals i l'aprenentatge profund són les preferides per a realitzar aquesta tasca. Però presenten alguns inconve-nients, com ara, la dificultat per quantificar la incertesa, requereixen una despesa computacional elevada i un esforç considerable per a establir l'estructura de la xarxa neuronal que proporcioni resultats adequats. Amb base en les limitacions detectades, en aquesta tesi es proposa una nova metodolo-gia estadística per caracteritzar el comportament de la demanda d'energia dels consu-midors i altres punts de la xarxa elèctrica mitjançant la identificació i obtenció de patrons. La utilització d'aquests patrons permet valorar i identificar canvis en perfils de càrrega d'electricitat. A més, la valoració dels canvis en la demanda elèctrica permet associar aquests valors a possibles esdeveniments en una instal¿lació. Aquesta metodo-logia pot ser emprada per detectar anomalies i catalogar perfils de càrrega d'acord al canvi que han tingut pel que fa al seu comportament habitual, el que permet identifi-car maneres de utilització dels sistemes elèctrics. En quant a la predicció de la deman-da, es proposa una metodologia de simple aplicació per afrontar les limitacions detec-tades en les eines derivades de la intel¿ligència artificial, de tal manera que sigui pos-sible delimitar la incertesa de les prediccions realitzades. Aquesta informació és útil en la gestió, ja que és possible generar alarmes, reduir costos en el manteniment i aplicar mesures adequades d'eficiència energètica. D'altra banda, es proposa un mètode per a tractar les dades proporcionades pels mesuradors intel¿ligents, de tal manera que s'ajus-tin a una distribució de probabilitat coneguda, facilitant la seva interpretació i validant l'anàlisi estadístic. Per a la qual cosa, s'ha relacionat a la potència elèctrica activa ab-sorbida per un consumidor o un sistema en general amb la teoria existent de les sèries temporals de dades. Finalment, s'avalua l'aplicació del mètode i la metodologia proposada en diversos casos d'estudi reals en diferents punts i nivells de la xarxa elèctrica, identificant els beneficis que es poden obtenir a la gestió de cada un d'ells. / Serrano Guerrero, JX. (2020). Caracterización de la demanda de energía mediante patrones estocásticos en las Redes Eléctricas Inteligentes [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/153810

Resumen La presente tesis aborda los métodos estadísticos de monitorización y predicción de procesos multivariantes y autocorrelacionados en la industria. La investigación se orienta, por un lado, al estudio de los métodos de monitorización que culmina con el desarrollo de un gráfico de control de procesos; y por otro lado, al análisis de los métodos de predicción, donde se elabora el modelo dinámico sobre estructuras latentes (MDEL). En los dos casos, los modelos de series temporales constituyen una herramienta fundamental para modelar la estructura de autocorrelación en los datos. El estudio del modelo de monitorización sigue un orden lógico de complejidad de los métodos de control de procesos usados en la industria. Se empieza por analizar los gráficos de control univariante; los gráficos multivariantes, y sus limitaciones en el control de procesos autocorrelacionados, con lo cual se introducen los gráficos multivariantes para procesos autocorrelacionados, donde se desarrolla el gráfico de control multivariate autocorrelated and adapted EWMA chart (MAAEWMA). El desempeño del gráfico MAAEWMA fue comparado con el gráfico MEWMA ajustado a ruidos blancos. Los resultados mostraron que el gráfico MAAEWMA es más rápido en detectar cambios en la media del proceso, y es más eficiente para procesos con media y alta autocorrelación. Por otro lado, el método predictivo fue elaborado para modelar los procesos multivariantes y autocorrelacionados. Para ello, se estudiaron los métodos sobre estructuras latentes PCA y PLS, y sus respectivas versiones dinámicas: dynamic PCA (DPCA) y dynamic PLS (DPLS). El desarrollo del modelo dinámico sobre estructuras latentes (MDEL) consistió en la combinación del modelo DPCA y de la función de transferencia (FT). El modelo DPCA fue aplicado a los datos de entrada y de salida del proceso de manera separada para determinar las variables latentes que recogen la máxima variabilidad dinámica en los datos. La estructura dinámica en las variables latentes resultantes fue modelada mediante una función de transferencia para analizar la influencia de los datos de entrada sobre los datos de salida. Los modelos MDEL y DPLS fueron ajustados en condiciones idénticas a un conjunto de datos simulados. La calidad de ajuste de los modelos fue evaluada mediante la variabilidad explicada de las variables latentes (R2), y la capacidad predictiva fue testada mediante validación cruzada, donde fue calculado el mean absulute error (MAE) de los dos modelos. El MDEL presentó mejores resultados comparado al DPLS, con mayor variabilidad explicada porlas variables latentes, y con una capacidad predictiva robusta y estable. Los modelos propuestos fueron aplicados para monitorizar y predecir el proceso de cría de tilapia en Mozambique. El gráfico MAAEWMA señló cambios significativos del ambiente acuático en el proceso, y con el modelo MDEL se analizó el impacto de dichos cambios en el crecimiento de la tilapia. / Resum La present tesi aborda els mètodes estadístics de monitoratge i predicció de processos multivariants i autocorrelacionados en la indústria. La investigació s'orienta, d'una banda, a l'estudi dels mètodes de monitorització que culmina amb el desenvolupament d'un gràfic de control de processos; i d'altra banda, a l'anàlisi dels mètodes de predicció, on s'elabora el model dinàmic sobre estructures latents (MDEL). En els dos casos, els models de s`eries temporals constitueixen una eina fonamental per a modelar l'estructura d'autocorrelació en les dades. L'estudi del model de monitoratge segueix un ordre lògic de complexitat dels mètodes de control de processos usats en la indústria. Es comença per analitzar els gràfics de control univariant;els gràfics multivariants, i les seves limitacions en el control de processos autocorrelacionados, amb la qual cosa s'introdueixen els gràfics multivariants per a processos autocorrelacionados, on es desenvolupa el gràfic de control multivariate autocorrelated and adapted EWMA chart (MAAEWMA). L'acompliment del gràfic MAAEWMA va ser comparat amb el gràfic MEWMA ajustat a sorolls blancs. Els resultats van mostrar que el gràfic MAAEMA és més ràpid en detectar canvis en la mitjana del procés, i és més eficient per a processos amb mitja i alta autocorrelació. D'altra banda, el mètode predictiu va ser elaborat per modelar els processos multivariants i autocorrelacionados. Per a això, es van estudiar els m`etodes sobre estructures latents PCA i PLS, i les seves respectives versions dinàmiques: dynamic PCA (DPCA) i dynamic PLS (DPLS). El desenvolupament del model dinàmic sobre estructures latents (MDEL) va consistir en la combinació del model DPCA i de la funció de transferència (FT). El model DPCA va ser aplicat a les dades d'entrada i de sortida del procés de manera separada per a determinar les variables latents que recullen la màxima variabilitat dinàmica en les dades. L'estructura din`amica en les variables latents resultants va ser modelada mitjançant una funci¿o de transferència per analitzar la influència de les dades d'entrada sobre les dades de sortida. Els models mdel i DPLS van ser ajustats en condicions idèntiques a un conjunt de dades simulades. La qualitat d'ajust dels models va ser avaluada mitjançant la variabilitat explicada de les variables latents (R2), i la capacitat predictiva va ser testada mitjançant validació creuada, on va ser calculat el pixen absulute error (MAE) de els dos models. L'mdel presentar millors resultats comparat al DPLS, amb major variabilitat explicada per les variables latents, i amb una capacitat predictiva robusta i estable. Els models proposats van ser aplicats per monitoritzar i predir el proc¿es de cria de tilapia a Moçambic. El gràfic MAAEWMA va assenyalar canvis significatius de l'ambient aquàtic en el procés, i amb el model mdel es va analitzar l'impacte d'aquests canvis en el creixement de la tilàpia. / Abstract This thesis is based on statistical methods to monitor and predict the multivariate and autocorrelated industrial processes. The research is oriented on the monitoring methods that culminate with the development of a process control chart and analysis of the prediction methods, where the dynamic model on latent structures (MDEL) was developed. In both cases, the time series models were used to model the autocorrelation structure in the data. The analysis of the monitoring models follows a logical order of complexity of the process control methods used in the industry. The univariate and multivariate charts were analysed, and their limitations in the control of autocorrelated processes were considered. Therefore, the multivariate charts for autocorrelated processes were introduced and the multivariate, autocorrelated and adapted EWMA chart (MAAEWMA) was developed. The performance of the MAAEWMA chart was compared with the MEWMA chart adjusted to white noise. The results showed that the MAAEWMA chart was faster in detecting changes in the process mean and was more efficient for processes with medium and high autocorrelation. On the other hand, the predictive method was developed to model the multivariate and autocorrelated processes. To this end, the methods on latent structures PCA and PLS and their respective dynamic versions: dynamic PCA (DPCA) and dynamic PLS (DPLS) were studied. The dynamic model on latent structures (MDEL) consists of the combination of DPCA model and the transfer function (FT). The DPCA model was applied separately to the input and output data of the process. This strategy was applied to guarantee the maximum dynamic variability in the latent varia- bles. The dynamic structure in the latent variables was modelled by a transfer function to analyse the influence of the input on the output data. The MDEL and DPLS models were adjusted in identical conditions to a set of simulated data. The goodness of fit was evaluated by the explained variability of the latent variables (R2) and the predictive capacity of the models was tested through cross validation, where the mean absolute error (MAE) was calculated. The MDEL presented better results than DPLS model, with greater variability explained by the latent variables and a robust and stable predictive capacity. The proposed models were applied to monitor and predict the tilapia crop process in Mozambique. The MAAEWMA chart indicated significant changes in the aquatic environmentand and with the MDEL was analysed the impact of these changes on the growth of tilapia. / Mulema, SA. (2018). Monitorización y Predicción de Procesos Multivariantes y Autocorrelacionados. Aplicación a la producción de Tilapia en Mozambique [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/113070

La caracterización y estimación de las crecidas de un río son indispensables para garantizar el correcto desempeño y seguridad de infraestructura hidráulica. Nuestro país, en tanto se ubica en una de las zonas con la mayor actividad relacionada a fenómenos hidroclimáticos extremos, requiere de herramientas y métodos desarrollados para nuestro contexto y situaciones hidrológicas. En tal virtud, el objetivo principal de la presente investigación es el desarrollo y aplicación de técnicas que permitan estimar caudales máximos naturales, para diferentes probabilidades de ocurrencia, en puntos estratégicos de los principales ríos de la zona centro de la vertiente del Pacifico, los cuales se ubican en la región denominada 5a4 en el “Estudio de la hidrología del Perú” (IILA et al., 1982). Las referidas estimaciones plasmadas en mapas permiten el dimensionamiento de infraestructura hidráulica y el control de riesgos asociados a los caudales máximos. Es importante mencionar que la presente contribución se distingue de la habitual forma de estimar caudales máximos en cuencas con pocas o sin estaciones de aforo, complementando información existente con bases de datos satelitales, aplicando modelos conceptuales que representen procesos físicos y que permitan validar la información generada. La presente tesis se distribuye como sigue. En el capítulo 1 se presentan los aspectos generales de la investigación que comprende la introducción, problema de investigación y objetivos; asimismo, se describe el área de estudio especificando sus características fisiográficas y aspectos de hidrología e hidrografía; finalmente, se hace una breve revisión de conceptos importantes enfatizando aspectos usados en la metodología para el desarrollo de la investigación. En el capítulo 2 se presentan los datos y la metodología que se empleó en el presente trabajo, la primera sección comprende la descripción de los datos relevantes del ´área de estudio tales como la información hidrometeorológica convencional e información sobre estimaciones satelitales de variables climáticas. La segunda sección comprende la descripción detallada de los métodos y el procedimiento desde la recolección de información hasta la generación de mapas de caudales máximos. En el capítulo 3 se presenta la discusión y los resultados del procedimiento el cual inicia con la selección y recolección de registros de estaciones hidroclimáticas en la zona de estudio. Subsecuentemente, los registros fueron evaluados mediante diversas técnicas para verificar la confiabilidad, consistencia y homogeneidad de los datos. Debido a la limitada cantidad de estaciones de aforo disponibles en la zona de estudio, la evaluación de caudales máximos en diversos puntos de la red fluvial requirió aplicar técnicas de extrapolación de datos observados. Para tal efecto, se priorizó el uso de modelos hidrológicos calibrados en forma tal que puedan reproducir adecuados resultados en puntos aforados y reproducirlos a puntos no aforados con un buen nivel de confiabilidad. Por otro lado, la baja densidad de registros pluviométricos y ausencia de registros de variables climáticas requeridas para desarrollar un modelo que relacione las precipitaciones con las descargas, requirieron el uso de diversas bases de datos y productos satelitales con el fin de optimizar, en espacio y tiempo, los registros disponibles de precipitación y suplir las limitaciones de información relativa a las variables climáticas. Entonces se eligieron los datos con estimaciones satelitales de lluvia y evapotranspiración que mejor representen los datos observados conformando una nueva base de datos compuesta de registros convencionales y satelitales. Posteriormente, se seleccionaron puntos de análisis al interior de las cuencas y adecuaron las subcuencas generadas por estos puntos al modelo GR2M para simular caudales mensuales, considerando adecuada una superficie de cuenca mayor a 300 km2. Los registros de caudales máximos en puntos aforados que pasaron la etapa de evaluación se ajustaron a funciones de distribución con la finalidad de determinar su ley de frecuencia. Asimismo, para los puntos no aforados, apoyándonos en los caudales simulados obtenidos de la etapa de modelamiento y a través de un análisis regional a nivel de cuenca se establecieron relaciones entre las curvas de frecuencia de caudales máximos mensuales y máximos diarios. Así se obtuvieron aproximaciones confiables de la probabilidad de ocurrencia de caudales máximos diarios en puntos no aforados, a partir de los cuales se construyeron mapas para los periodos de retorno de 2, 5, 10, 25, 50 y 100 años. Finalmente la tesis concluye con el capítulo 4 donde se presentan las conclusiones generales de la investigación y el trabajo futuro recomendado. / The river’s floods characterization and estimation are indispensable to guarantee the correct performanceand and safety of hydraulic infrastructure. Our country, while located in one of the areas with the highest activity related to extreme hydroclimatic phenomena, requires tools and methods developed for our context and hydrological situations. In this virtue, the main objective of this research is development and application of techniques that allow estimating natural maximum flows, for different probabilities of occurrence, in strategic points of main rivers in the central area of Pacific slope, located in the region named 5a4 in the ”Study of Hydrology of Peru” citep IILA1982. The referred estimations contained in maps allow the sizing of hydraulic infrastructure and the control of risks associated with the maximum flow rates. It is important to mention that present contribution is different from the usual way of estimating maximum flows in watersheds with few or no gauging stations, complementing existing information with satellite databases, applying conceptual models that represent physical processes and that allow validating the generated information. The present thesis is distributed as follows. In the chapter 1 general aspects of the investigation that includes the introduction, research problem and objectives are presented; also, the study area is described specifying its physiographic characteristics and aspects of hydrology and hydrography; finally, a brief review of important concepts is made emphasizing aspects used in the methodology for the development of the research. In the chapter 2 data and methodology that was used in the present work are presented, the first section includes a description of the relevant data of study area such as conventional hydrometeorological information and information about satellite estimations of climatic variables. The second section includes detailed description of methods and procedure from the information collection to the generation of maximum flow maps. In the chapter 3 the discussion and the results of the procedure are presented, which begins with selection and collection of hydroclimatic stations records in the study area. Subsequently, the records were evaluated using various techniques to verify the data reliability, consistency and homogeneity. Due to the limited number of gauging stations available in the study area, the maximum flow evaluation at various points in the fluvial network required the application of extrapolation techniques in observed data. For this purpose, the use of hydrological models calibrated in such way that they can reproduce adequate results in gauged points and reproduce them at ungauged points with a good level of reliability was prioritized. On the other hand, the low density of rainfall records and absence of climatic variables records required to develop a model that relates precipitation and discharge, required the use of various databases and satellite products in order to optimize, in space and time, the available records of precipitation and supply the limitations of information related to climatic variables. The data was then chosen with satellite rainfall and evapotranspiration estimates that best represent the observed data, forming a new database composed of conventional and satellite records. Subsequently, analysis points were selected within the basins and the sub-basins generated by these points were adapted to the GR2M model to simulate monthly flows, considering a basin area greater than 300 km textsuperscript 2 adequate. The maximum flows records in gauged points that passed the evaluation stage were adjusted to distribution functions in order to determine their frequency law. Likewise, for ungauged points, based on the simulated flows obtained from the modeling stage and through a regional analysis at the basin level, relationships were established between the frequency curves of maximum monthly and maximum daily flows. Thus, reliable approximations of the probability of occurrence of maximum daily flows in ungauged points were obtained, from which maps were constructed for the return periods of 2, 5, 10, 25, 50 and 100 years. Finally the thesis concludes with the chapter 4 where general conclusions of the investigation and recommended future work are presented. / Tesis

[EN] The aim of this Thesis is to establish methodologies to improve agricultural produc-tion techniques, biodiversity conservation, and forecast of air quality, through the analytical capacity of Geographic Information Systems. Several methodologies are proposed to integrate both the geographic component of data and methods, in order to provide a practical, transferable, and integrated solution to the increasing need for environmental studies at larger scales. Initially, a plot-based approach to detect fraction of tree cover from high spatial resolution images in an Irrigation Community is proposed. The calculation of quality rates for the management of Irrigation Communities is important, and requires accurate and up-to-date knowledge of water requirements of each specific crop. The computation of the shadow fraction of vegetation cover on large areas needs of systems to able to integrate the spatial component and enable accurate results. This study presents a shadow fraction approach based on classification of high spatial resolution orthoimages acquired within the Spanish National Plan of Survey of the Territory (PNOT). The results of the classification are subsequently used in a Geographic Information System for irrigation management. Secondly, methodology for the integration of geospatial data from different sources is presented. This method aims to predict actual vegetation models, on a forested Natural Park. The quantitative spatial information is used to characterize a 25 x 25 m grid, includes: (1) topographic descriptors and the solar irradiation metrics, (2) texture features computed from aerial photography, and (3) vegetation indices informing about the vegetation status. A multivariate method is proposed by overlapping layers in a GIS. The results, are tested using independent samples, and point out to the potential of these techniques to provide and to estimate actual vegetation maps as guide in the restoration of forest ecosystems. The last study, is a forecast and evaluation of air pollution related to transport systems in urban areas. The method relies on three different geospatial data sourcess: meteorology conditions, traffic emissions, and street geometry. An inverse model calculation of dispersion of pollutants to determinate emissions of the actual car feet to provide factor emission the methodology uses. A cartographical model is defined in to integrate the geospatial data sets (i.e. measured CO concentrations, Cadastral data, and LIDAR data) with mathematical applied. The results of factor emissions have been tested in other cities. The defined model is used to estimate spatial distribution air pollutant in streets of Valencia city center and the results are represented via maps. The integration of spatial components to traditional methods allows to predict and to describe as working the phenomena in the nature. Additionally, the production of maps of phenomena improves the potential of the analysis, enable to reach more meaningful results. In order to understand and research interactions on them, these systems enable to combine different analysis disciplines and methods. For example, the atmosphere and the environment can be integrated throughout scale in space and time. This Thesis opens up various lines of research to improve our knowledge on agriculture, natural environment, and air quality. Future research may combination and fusion of methodologies to better understand the influence of vegetation cover on air quality, in order to improving the forecast of urban pollution caused by car traffic emissions. / [ES] Esta tesis tiene como objetivo establecer técnicas de análisis espacial para el desarrollo de métodos dirigidos a mejorar las técnicas de producción agraria, la conservación de la biodiversidad y evaluar el pronóstico de la calidad de aire, a través de la capacidad analítica de los Sistemas de Información Geográfica (SIG). Se proponen diversas metodologías para incorporar la componente geográfica a los datos y métodos, ofreciendo una solución práctica, transferible e integrada, a la creciente necesidad del estudio del medio que nos rodea, a escalas más amplias. El primer lugar, se propone una metodología basada en la clasificación de imágenes para automatizar la determinación de la cobertura arbórea de un cultivo en las parcelas de una comunidad de regantes. El cálculo de los índices de calidad en la gestión de riego requiere tener un conocimiento preciso de los consumos efectuados y de las necesidades de los cultivos en cada parcela. La determinación de la fracción promedio de suelo cubierto por la vegetación en grandes extensiones, como el caso de una comunidad de regantes, hace necesaria la utilización de sistemas que aporten un aspecto espacial, de manera que faciliten y hagan más preciso el cálculo de la misma. En el presente estudio, se propone un método para determinar la cobertura arbórea en cada parcela a través de una clasificación de imágenes cedidas por el Plan Nacional de Observación del Territorio (PNOT), que permite implementarlo de forma sencilla en un Sistema de Información Geográfica para la gestión del riego. A continuación, se expone una metodología para la obtención de un modelo de distribución de vegetación, (en un Parque Natural de gran valor paisajístico), a partir de datos de la presencia de vegetación forestal y variables ambientales obtenidas de diversas fuentes (modelos digitales de elevación y fotografía aéreas). La información cuantitativa extraída de cada variable es extraída a escala de pixel de 25x25 m y consiste en: (1) descriptores espaciales del relieve y de la radiación, obtenida de modelos digitales de elevación, (2) características texturales extraídas de imágenes aéreas, y (3) índices de vegetación que informan de sus características. Se aplica un método clásico multivariante al que se le incorpora la componente espacial a través de la superposición de capas en un SIG. Los resultados son cotejados con muestras independientes y evidencian la potencialidad del método para construir mapas de vegetación con el objetivo de servir de orientación para la restauración del ecosistema forestal. Finalmente, se presenta una metodología para el pronóstico de la contaminación del aire relacionada con el tráfico rodado en áreas urbanas. El método se basa principalmente en medidas de tres factores: (1) las condiciones meteorológicas, (2) la intensidad de tráfico vehicular, y (3) la geometría de la vía y la aplicación de dos modelos de dispersión de contaminante mediante modelización inversa, (con el objetivo de determinar las emisiones de la actual flota de vehículos). Se utilizan herramientas de información geográfica que integran, a través de un modelo cartográfico, información de diversas fuentes (medidas de concentración de CO, datos catastrales y datos LIDAR) y uso de varios modelos matemáticos. Los resultados de los factores de emisión han sido comparados con los resultados obtenidos en otros estudios desarrollados con la misma metodología, tras su validación se han aplicado los dos modelos de dispersión para estimar la distribución espacial del contaminante en algunas vías del centro de la ciudad de Valencia. La incorporación de la componente espacial a métodos tradicionales sirve de base para predecir y conocer cómo funcionan los fenómenos en la naturaleza, a la vez que permite la creación de una cartografía de los elementos utilizados para el análisis, la investigación y la divulgación / [CA] Aquesta tesi té per objectiu establir tècniques d'anàlisi espacial per al desenvolupament de mètodes dirigits a millorar les tècniques de producció agrària, la conservació de la biodiversitat i per avaluar el pronòstic de la qualitat de l'aire, mitjançant la capacitat analítica dels Sistemes d'Informació Geogràfica. Es proposen diferents metodologies per tal d'incorporar la component geogràfica a les dades i mètodes, oferint una solució pràctica, transferible i integrada a la necessitat creixent de l'estudi del medi que ens envolta, a escales més amplies. Primerament, es proposa una metodologia basada en la classificació d'imatges per tal d'automatitzar la determinació de la cobertura arbòria d'un cultiu a les parcel¿les d'una comunitat de regants. El càlcul del índexs de qualitat de la gestió del reg requereix tindre un coneixement precís del consum efectuat i de les necessitats dels cultius en cada parcel¿la. La determinació de la fracció mitjana de sol cobert per la vegetació en grans extensions, com és el cas d'una comunitat de regants, fa necessària la utilització de sistemes que aporten l'aspecte espacial, de manera que faciliten i augmenten la precisió del càlcul d'aquesta fracció. Al present estudi, es proposa un mètode per determinar la cobertura arbòria a cada parcel¿la mitjançant una classificació de les imatges cedides pel Pla Nacional d'Observació del Territori (PNOT), que permet la implementació senzilla del mètode en un Sistema d'Informació Geogràfica per a la gestió del reg. Seguidament, s'exposa una metodologia per a l'obtenció d'un model de distribució de vegetació, en un Parc Natural de gran valor paisatgístic, a partir de dades sobre la pre-sència de la vegetació forestal i variables ambientals obtingudes de diferents fonts (models digitals d'elevació i fotografies aèries). La informació quantitativa extreta de cada variable és referida a escala de píxel de 25x25 m i consisteix en: (1) descriptors espacials del relleu i de la radiació, obtinguda de models digitals d'elevació, (2) característiques texturals extretes d'imatges aèries, i (3) índexs de vegetació multivariant que informen de les característiques d'aquesta. A més a més, s'utilitza un mètode clàssic multivariant al que s'incorpora la component espacial mitjançant la superposició de capes en un Sistema d'informació Geogràfica. Els resultats són comparats amb mostres independents i evidencien el potencial del mètode per construir mapes de vegetació amb l'objectiu de servir d'orientació per a la restauració de l'ecosistema forestal. Per acabar, es presenta una metodologia per al pronòstic de la contaminació de l'aire en relació al tràfic rodat en àrees urbanes. El mètode es basa principalment en les mesures de tres factors: (1) les condicions meteorològiques, (2) la intensitat del tràfic vehicular, i (3) la geometria de la via i l'aplicació de dos models de dispersió de contaminant mitjançant la modelització inversa, amb l'objectiu de determinar les emissions de la flota de vehicles actual. A més a més, s'utilitzen ferramentes d'informació geogràfica que integren, per mitjà d'un model cartogràfic, informació de diverses fonts (mesures de concentració de CO, dades cadastrals i dades LIDAR) i l'ús de diferents models matemàtics. Finalment, els resultats dels factors d'emissió es comparen amb els resultats d'altres estudis desenvolupats amb la mateixa meto-dologia. Després d'una validació, s'empren dos models de dispersió per estimar la distribució del contaminant en algunes vies del centre de la ciutat de València. / López Pérez, E. (2016). Modelos cartográficos en agricultura y medio ambiente: métodos de cálculo de cobertura arbórea, modelo de distribución de especies y modelo de pronostico de calidad de aire [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62189

Tesis por compendio / [EN] The main objective of this Thesis was to evaluate the feasibility of using low-intensity ultrasound to estimate the salt (Xs) and fat (Xf) contents of dry-cured ham during its elaboration. In the fresh product, the ultrasonic velocity (V) was measured in fresh hams at 2ºC. An increase of the Xf involved an increase in the V. Using a model based on the V, the Xf in the fresh hams was predicted with an error (RMSE) of 2.97% and the 89% of the fresh hams were correctly classified into three levels of Xf(<14, 14-26 and >26%w.b.). The RMSE and the percentage of correctly classified obtained with US were better than the ones obtained with X-Ray and with the combination of both technologies. In the salted product, the V was measured, by the through-transmission mode (MTR), in formulated model samples from Biceps femoris (BF) with pre-set water content (Xw) and Xs. Both components (Xs and Xw) affected significantly (p<0.05) on the V, being the effect of the Xs higher than the Xw. Furthermore, the V was measured, by the MTR, in Longissimus dorsi (LD) and BF, as well as, in hams, before and after salting (up to 16days). The V increased during salting, due to the water loss and the salt gain (AXs). Using the relationship between the AXs and the V variation during salting (R2>0.76), the AXs was computed with an error of 0.48% in LD and BF and of 0.44% in hams. Thus, the US is a suitable classification method of salted pieces, but not as an analytic method. The monitoring of the dry salting of LD and BF muscles was also addressed by measuring the V using the MTR. Thus, the V progressively increased during LD and BF dry salting, which showed the ability of this technique to monitor the salting process. The predictive model based on the relationship between the AXs and the V variation provided an RMSE (0.43%) similar to the ones obtained in LD and BF (0.48%) and in hams (0.44%). On the other hand, the use of the time of flight (TOF), measured by the pulse-echo mode (MPE), was also considered to monitor the ham dry-salting process. Three methods were considered (energy threshold, cross-correlation, and phase spectrum) to calculate the TOF, being the cross-correlation method the most appropriated to calculate the TOF variation during the ham salting process. Thereby, the measurement of the TOF was carried out in LD and in hams during their dry salting (up to 30days). The TOF decreased progressively during dry salting due to the AXs and the AXw, but also to the thickness reduction, and the increase in hardness in the sample. Predictive models of the AXs, based on the TOF, had RMSE (0.73% in LD and 0.57% in hams) higher than those based on the V (0.45±0.03%). Using those models the 85% of LD and 90% of hams were correctly classifies into three groups of Xs (<2.5, 2.5-4.0 and >4.0%w.b. in LD and <2.0, 2.0-3.0 and >3.0%w.b. in hams). The result showed the great potential of US to predict of the Xs and to monitor the LD and hams dry salting. Also, the use of the MPE, compared to the use of the MTR, facilitates the industrial implementation of the ultrasonic technique. In the dry-cured product, the V was measured, by the MTR, in dry-cured ham portions at 2 and 15ºC. The RMSE (0.69%) of the Xf predictive model based on the V measured at 15ºC, was higher than the one obtained by X-ray (0.43%) and the combination of both technologies (0.42%). Also, using a semi-empirical model and the V measurements at 2 and 15ºC, the Xf (RMSE=6.70%), water and protein+others contents were estimated and the 77% of the portions were classified into three Xf categories (<25, 25-40 and >40% w.b.), which showed the ability of this non-destructive technology for determining the Xf, as well as, the global composition in the dry-cured ham. The X-ray model showed an RMSE for the Xf slightly higher (7.00%) than the US and the combination lower (5.60%) than the US. However, the use of the both technologies would result in a cost increase in the industry. / [ES] El objetivo de este trabajo fue evaluar el uso de los ultrasonidos de señal para estimar el contenido en sal (Xs) y grasa (Xf) del jamón curado durante su elaboración. En el producto fresco, se midió la velocidad de los ultrasonidos (V) en jamones frescos a 2ºC. Un incremento del Xf conllevó un aumento de la V. Mediante un modelo basado en la V se predijo el Xf de los jamones frescos con un error (RMSE) del 2.97% y se clasificó correctamente el 89% de los jamones en tres niveles de Xf (<14, 14-26 y >26%b.h.). El RMSE y el porcentaje de correctamente clasificados obtenido con ultrasonidos fue mejor que los obtenido con rayos-X y con la combinación de ambas tecnologías. En el producto salado, se midió la V, en modo transmisión-recepción (MTR), en muestras modelo de Biceps femoris (BF) con contenido en agua (Xw) y Xs predefinidos. Ambos componentes (Xs y Xw) afectaron significativamente (p<0.05) sobre la V, siendo mayor el efecto del Xs que del Xw. Asimismo, se midió la V, en MTR, en Longissimus dorsi (LD) y BF, así como en jamones, antes y después del salado (hasta 16días). La V aumentó durante el salado, debido a la pérdida de agua (AXw) y a la ganancia de sal (AXs). Mediante la relación entre la AXs y la variación de V durante el salado (R2>0.76) se determinó el Xs con un RMSE del 0.48% en LD-BF y del 0.44% en jamones. Así, la precisión alcanzada es adecuada como método de clasificación de las piezas saladas, pero no como método analítico. Asimismo, se abordó la monitorización del salado en seco de LD y BF mediante la medida on-line de la V. Así, la V aumentó progresivamente durante el salado de LD y BF, demostrando la capacidad de los ultrasonidos en MTR para monitorizar este proceso. Se desarrolló un modelo predictivo de sal, basado en la relación entre la AXs y la variación de V, que proporcionó un RMSE (0.43%) similar al obtenido en LD y BF (0.48%) y en jamones (0.44%). También se consideró el uso del tiempo de vuelo (TOF), medido en modo pulso-eco (MPE), para monitorizar el proceso de salado. Se estudiaron tres métodos (umbral de energía, correlación cruzada y espectro de fases) para la estimación del TOF y se concluyó que el método de la correlación cruzada era el más apropiado para calcular la variación de TOF durante el proceso de salado de jamones. Así, se realizaron medidas del TOF en LD y jamones durante su salado (hasta 30días). La variación de TOF disminuyó progresivamente durante el salado, debido a la AXw y AXs, pero también a la reducción del espesor y al aumento de dureza que sufre la muestra. Los modelo predictivos del Xs basados en el TOF tuvieron un RMSE (0.73% en LD y 0.57% en jamones) superior a los basados en la medida de V (0.45±0.03%b.h.). Con estos modelos se clasificó correctamente el 85% de LD y el 90% de jamones, en tres niveles de Xs (<2.5, 2.5-4.0 y >4.0%b.h. en LD y <2.0, 2.0-3.0 y >3.0%b.h. en jamones). Los resultados demostraron el potencial de los ultrasonidos para predecir on-line la ganancia de sal y monitorizar el proceso de salado. Además, el uso del MPE, respecto al MTR, facilitaría la implementación de la tecnología ultrasónica a nivel industrial. En el producto curado, la V se midió en porciones de jamón curado a 2 y 15ºC. El RMSE (0.69%) de un modelo predictivo del Xs basado en la medida de V a 15ºC, fue mayor que el obtenido con rayos-X (0.43%) y con la combinación de ambas tecnologías (0.42%). Además, mediante un modelo semi-empírico y la medida de la V a 2 y 15ºC, se estimó el Xf (RMSE=6.70%), agua y proteínas+otros y se clasificó correctamente el 77% de las porciones en tres categorías de Xf (<25, 25-40 y >40%b.h.), demostrando la capacidad de esta tecnología para determinar el Xf, así como, la composición global en el jamón curado. El modelo de rayos-X mostró un RMSE de Xf en las porciones curadas ligeramente superior (7.00%) y la combinación menor (5.60%). Sin embargo, el uso combinado supondría una e / [CA] L'objectiu d'aquest treball ha sigut avaluar l'ús dels ultrasons de senyal per a estimar el contingut en sal (Xs) i grassa (Xf) del pernil curat durant l'elaboració. En el producte fresc, s'ha mesurat la velocitat dels ultrasons (V) en pernils frescos a 2ºC. Un increment del Xf ha comportat un augment de la V . Mitjançant un model basat en la V, s'ha predit el Xf dels pernils frescos amb un error (RMSE) del 2,97% i s'ha classificat correctament el 89% dels pernils en tres nivells de Xf (<14, 14-26 i >26%bh). L'RMSE i el percentatge de correctament classificats obtingut amb ultrasons ha sigut millor que els obtinguts amb raigs-X i amb la combinació de totes dues tecnologies. En el producte salat, s'ha mesurat la V, en mode transmissió-recepció (MTR), en mostres model de Biceps femoris (BF) amb contingut en aigua (Xw) i Xs predefinits. Tots dos components (Xs i Xw) han afectat significativament (p<0,05) sobre la V, sent major l'efecte del Xs que del Xw. Així mateix, s'ha mesurat la V, en MTR, en Longissimus dorsi (LD) i BF, així com en pernils, abans i després de la saladura (fins a 16 dies). La V ha augmentat durant la saladura, a causa de la pèrdua d'aigua (AXw) i al guany de sal (AXs). Mitjançant la relació entre la AXs i la variació de V durant la saladura (R2>0,76), s'ha determinat el Xs amb un RMSE del 0,48% en LD-BF i del 0,44% en pernils. Així, la precisió assolida és adequada com a mètode de classificació de les peces salades. Així mateix, s'ha abordat el monitoratge de la saladura en sec de LD i BF mitjançant la mesura en línia de la V. Així, la V augmenta progressivament durant la saladura de LD i BF, fet que demostra la capacitat dels ultrasons en MTR per a monitorar aquest procés. S'ha desenvolupat un model predictiu de sal, basat en la relació entre la AXs i la variació de V, que ha proporcionat un RMSE (0,43%) similar a l'obtingut en LD i BF (0,48%) i en pernils (0,44%). També s'ha considerat l'ús del temps de vol (TOF), mesurat en mode pols-ressò (MPE), per a monitorar el procés de saladura. S'ha estudiat tres mètodes (llindar d'energia, correlació encreuada i espectre de fase) per a l'estimació del TOF, i s'ha conclòs que el mètode de la correlació encreuada és el més apropiat per a calcular la variació de TOF durant el procés de saladura de pernils. Així, s'han pres mesures del TOF en LD i pernils durant la saladura (fins a 30 dies). La variació de TOF disminueix progressivament durant la saladura, a causa de la AXw i AXs, però també per la reducció de l'espessor i l'augment de duresa que pateix la mostra. Els models predictius del Xs basats en el TOF han tingut un RMSE (0,73% en LD i 0,57% en pernils) superior als basats en la mesura de V (0,45±0,03%bh). Amb aquests models s'ha classificat correctament el 85% d'LD i el 90% de pernils, en tres nivells de Xs (<2,5, 2,5-4,0 i >4,0%bh en LD i <2,0, 2,0-3,0 i >3,0%bh en pernils). Els resultats demostren el potencial dels ultrasons per a predir en línia el guany de sal i monitorar el procés de saladura. A més, l'ús de l'MPE, facilitaria la implementació de la tecnologia ultrasònica en l'àmbit industrial. En el producte curat, la V s'ha mesurat en porcions de pernil curat a 2 i 15ºC. L'RMSE (0,69%) d'un model predictiu del Xs basat en la mesura de V a 15ºC ha sigut major que l'obtingut amb raigs-X (0,43%) i amb la combinació de totes dues tecnologies (0,42%). A més, mitjançant un model semiempíric i la mesura de la V a 2 i 15ºC, s'ha estimat el Xf (RMSE=6,70%), aigua i proteïnes+altres i s'ha classificat correctament el 77% de les porcions en tres categories de Xf (<25, 25-40 i >40%bh), fet que demostra la capacitat d'aquesta tecnologia per a determinar el Xf, com també la composició global en el pernil curat. El model de raigs-X ha mostrat un RMSE de Xf en les porcions curades lleugerament superior (7,00%) i la combinació menor (5,60%). No obstant això, l'ús combinat suposaria una elevada inversió in / De Prados Pedraza, M. (2016). Caracterización mediante ultrasonidos de señal de los cambios composicionales del jamón curado durante su procesado [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/64086 / Compendio