Climate models are essential for generating future climate projections. However, due to simplifications, the models can produce systematic differences between output and reality, which is referred to as model bias. Bias adjustment methods aim to reduce this error, which is important for making future projections more reliable. Here, the suitability of four different bias adjustment methods was tested: distribution-based (Distribution Scaling (DS), Quantile Delta Mapping (QDM)) and non-distribution- based methods (Copula, Multivariate Bias Correction (MBCn)), of which each one univariate and one multivariate approach. The methods were assessed on climate future projections together with a non bias adjusted data set, focusing on their impacts on hydrological modelling simulations. For this, 16 hydrological signatures were analysed and categorized into: 1) water balance and flow dynamics, 2) seasonal behaviour of the flow, 3) low flow characteristics and 4) high flow characteristics. The assessment was carried out based on 50 catchments in Sweden, 10 climate models and one hydrological model. Most noticeable differences were observed between distribution-based and non-distribution-based methods, rather than between univariate and multivariate methods. Bias adjustment methods introduce half as much variation as climate models, catchments contribute substantially more to the projected signatures. Specific hydrological signatures differed regionally, such as changes in the average spring streamflow magnitude and greater bias adjustment variations in low- and high-flow frequencies, compared to varia- tions among catchments, suggesting a shift in the frequency of extreme streamflow events in the future. The choice of bias adjustment method impacted ’High flow characteristics’ the strongest. The Copula method deviated in the trend analysis by utilizing an existing trend. This research prompts further exploration of variation between current and projected future climate, or the inclusion of other variables that might impact projections, to determine the necessity of the methods. / Vi befinner oss i en tid av klimatförändringar. Det blir mer och mer synligt och klimatet kommer förändras i närtid och långt fram i tiden. Men hur exakt kommer det vara i slutet av detta århundrade? För att förutspå det, används klimatmodeller. Dock kan klimatmodeller bara ge en uppskattning om hur det kommer se ut, eftersom de måste förenkla jordsystem och klimat genom simplifieringar och antaganden, för att kunna beräkna projektionen. Det betyder att klimatprojektioner är ingen särskilt exakt förutsägelse. För att projicera framtidens vattenföring i en förändrande klimat, behöver an först modellera framtidens klimat och ut ur det modellera framtidens hydrologiska processer genom hydrologiska modeller. Kombinationer av flera modelltyper kallas modellkedja. För att projicera framtidens klimat, behövs en hel modell-kedja som består av klimatmodeller och hydrologiska modeller. Ju fler delar en modell-kedjan består av, desto osäkrare blir projektionen. Osäkerheten kallas systematiskt och slumpmässigt fel, kort bias. För att förbättra projektionen kan man inkluderar en så kallat bias korrektions metod, vars syfte är att minska biasen med en massa ekvationer och underliggande algoritmer. Det finns flera olika metoder, baserade på olika algoritmer, som beroende på algoritmernas innehåll är mer eller mindre komplicerad.  Jag undersökte i det här projektet, om det gör en skillnad, vilket bias korrektur metod man använder för att förbättra sitt klimat projektion. Det kan, t.ex. vara intressant att veta, när man måste bestämma sig mellan olika bias korrektur metoder som innehåller olika nivåer av komplexitet som användaren måste förstå sig på för att beräkna och korrigerar dataset som är utdatan från klimatmodellerna. För att testa det, tog jag ett existerande stort dataset (bestående av 4 olika bias korrektur metoder och ett dataset som inte var bias korrigerad, med 10 stycken klimatprojektioner för 50 avrinningsområden jämt utspridda över hela Sverige). För att kunna ge en omfattande överblick av framtidens klimat, beräknade jag flera, så kallade hydrologiska signaturer av vattenföringens karakteristik. De signaturer testades statistiskt för att visar avvikande och liknande betedde.  Metoder som korrigerar systematiskt fel betog sig ganska lika varandra, dock introducerades ungefär hälften så mycket variation som hos de 10 testade klimatmodeller, däremot introducerade de 50 flodbäcken mycket mer variation än bias korrektur metoderna, förutom vissa undantag. Jämförelsen föreslår en förändring i vårflöde och ett betydligt skifte i extremflöden i framtiden, jämfört med dagens flöde i älvarna. Det syns att det som blivit påverkat mest av från valet av bias korrektur metoder är kategorin "hög flod drag".  Det här projektet är bara en liten del av en större forskning, och det finns mycket kvar att studera. I framtidens forskning skulle det vara intressant att jämföra skillnaden mellan dagens avloppet och i framtiden och hur stor skillnaden är, jämfört med styrkan av variationen mellan de testade bias korrektur metoder. Därmed kunde man minska forskningsgapet ytterligare, och göra ett noggrant konstaterande i samband med olika bias korrektur metoder och om valets betydelse.

One of the most important tasks that business leaders undertake in order to achieve a superior market position is strategic planning. Beyond this obligation, business owners desire to maximize profit and maintain steady growth. In order to do this, resources must be invested in the most efficient way possible in order to achieve performance excellence. Adjusting business operations quickly, however, especially in times of economic uncertainty, is extremely difficult. Business leaders therefore need insight into which elements of organizational improvement are most effective in order to strategically invest their resources to achieve superior performance in the most efficient way possible. This research examines the results of companies which have a demonstrated ability to achieve performance excellence as defined by the National Institute of Standards and Technology's Malcolm Baldrige Criteria for Performance Excellence. This research examined award-winning applications to determine common input factors, compared the business results of a subset of those award-winners with the overall market for a time-frame of 11 years, and then investigated the profitability, liquidity, debt management, asset management, and per share performance ratios of award-winners compared with their industry peers over 11 years as well. The main focus of this research is to determine whether participation in performance excellence best practices have created value for shareholders and business owners. This objective is achieved through the analysis of performance results of award winning companies. This research demonstrates that the integration of efforts associated with performance excellence is in-fact advantageous.

This project attempted to combine digital data sets to define and map geologic features in the Sparta and Montpelier quadrangles of Chickasaw and Clay counties in northeastern Mississippi. LANDSAT TM, digital elevation, and soil permeability data was used in conjunction with reference data for the Sparta quadrangle to build a computer model. Variables used in the model were: geology, slope, soil permeability, vegetation indices, the first three bands of a tasseled cap transformation, and drainage frequency. The data used was LANDSAT TM 30 meter imagery, digital elevation models, also at 30 meter resolution, Penn State STASGO soils data, and the existing map of the Sparta quadrangle. The purpose of this project was to use digital data to remotely map geologic features through heavy vegetation using a computer model. While the results of this project were not completely successful, the methods used show some potential for future application.

No description available.

No description available.

No description available.

Crack formation in concrete structures due to various load and non-load factors leading to degradation of service life is very common. Repair and maintenance operations are, therefore, necessary to prevent cracks propagating and reducing the service life of the structures. Accessibility to affected areas can, however, be difficult and the reconstruction and maintenance of concrete buildings are expensive in labor and capital. Autonomous healing by encapsulated bacteria-based self-healing agents is a possible solution. In this study, a novel bacteria-based healing agent was investigated in order to test the self-healing efficiency of the specimens in comparison to the commonly used healing agents made of lactic acid derivatives. (PLA). The novel integrated healing agent is a non-toxic, biodegradable dissolved inorganic carbon substrate derived from wastewater that has been used as an encapsulation material for spores of cohnii bacteria in the Bacillus gene family and for nutrients made up of yeast extract. This dissolved inorganic carbon substrate is a bioplastic made by the bacteria in wastewater known as alkanoate derivatives (AKD). To assess the effect of these healing agents on the mortar characteristics, quantification and characterization of the self-healing were conducted. The quantification of the self-healing efficiency was performed by various experimental techniques such as light microscopy, water permeability, chloride ion permeability, and thermogravimetric analysis whereas the material characterization was investigated by x-ray diffraction and environmental scanning electron microscope. Moreover, a statistical analysis was performed to study the correlation of self-healing efficiency between various experimental techniques. The incorporated dosages of healing agents adopted were 2.6% and 5% by weight of cement. Complete immersion in water was considered to be the condition of treatment of the specimen for healing at two separate periods of 28 and 56 days. The crack widths investigated were in the range of 0.04 to 0.8 mm. The quantification and characterization tests indicated that bacterial containing mortar series especially PLA and AKD at 5% dosage displayed a higher self-healing performance and an indication of precipitated calcium carbonate in the crack mouth. However, the results from the chloride migration test didn’t show any influence by the self-healing healing agents. Furthermore, the statistical analysis identified a major impact of the internal crack geometry on the difference in self-healing ratios, also in the cases where effective crack width is equal. / Sprickbildning i betongkonstruktioner p.g.a. olika laster och lastoberoende faktorer som leder till förkortning av livslängden är mycket vanligt förekommande. Reparation och underhåll är därför nödvändiga för att förhindra att sprickorna propagerar och reduceras konstruktionernas livslängd. Möjligheterna att komma åt de skadade partierna kan dock vara svåra och reparationerna är vanligen både arbetsintensiva och kostsamma. Självläkning med ingjutna bakteriebaserade, självläkande tillsatser är en möjlig lösning på problemet. I denna studie undersöktes en ny bakteriebaserat självläkande tillsats för att prova den självläkande förmågan i jämförelse med vanligt förekommande självläkande tillsatser av mjölksyrederivat (PLA). Den nya integrerade självläkande tillsatsen är en giftfri, biologiskt nedbrytningsbar, oorganisk kolsubstratslösning utvunnen ur avloppsvatten, en tillsats som har använts som ett inkapslingsmaterial för sporer från cohnii-bakterier från bacillussläktet och från näringsämnen framställda ur jästextrakt. Denna kolsubstratslösning är en bioplast framställd ur avloppsvatten och känd som alkanoatderivat (AKD). För att bestämma effekten av dessa självläkande tillsatser på cement bruks egenskaper genomfördes kvantifiering och karakterisering av självläkningen. Kvantifieringen av självläkningens effektivitet utfördes genom olika experimentella metoder såsom ljusmikroskopi, vattengenomsläpplighet, kloridjonstransport och termogravimetriska analyser medan materialkarakteriseringen utfördes med röntgendiffraktion och svepelektronmikroskop (ESEM). Vidare genomfördes en statistisk analys för att undersöka korrelationen mellan olika experimentella metoder. De doser av självläkande tillsatser som användes var 2,6 och 5 % av cementvikten. Fullständig nedsänkning i vatten ansågs vara den lämpligaste lagringen för självläkning under två olika tidsperioder på 28 respektive 56 dygn. De sprickbredder som studerades låg i intervallet 0.04 till 0.8 mm. Försöken kring kvantifiering och karakterisering indikerade att bruken innehållande bakterier, i synnerhet 5 % PLA och AKD, utvecklade en högre form av självläkande beteende och en förekomst av kalciumkarbonat i sprickspetsen. Resultaten från försöken kring kloridtransport visade emellertid inga tecken på någon effekt från de självläkande tillsatserna. Vidare identifierades i den statistiska analysen att inre sprickbildning har stor betydelse för självläkningseffekten även i fall där den effektiva sprickbredden är lika stor.

Capillary electrophoresis mass spectrometry (CE-MS) is a versatile instrumental method for metabolomics, which allows for comprehensive metabolite profiling of volume-limited biological specimens in order to better understand the molecular mechanisms associated with chronic diseases, including an alarming epidemic of obesity worldwide. Multiplexed CE separations enable high-throughput metabolite screening with quality assurance to prevent false discoveries when combined with rigorous method validation, robust experimental designs, complementary statistical methods, and high-resolution tandem mass spectrometry (MS/MS) for unknown metabolite identification. In this thesis, multiplexed CE-MS technology is applied for both targeted and untargeted metabolite profiling of various biological fluids, including covalently bound thiol-protein conjugates, as well as free circulating metabolites in serum and plasma, and excreted/bio-transformed compounds in urine due to complex host-gut microflora co-metabolism. This work was applied to characterize aberrant metabolic responses of obese subjects in response to dietary challenges, and measure the benefits of dietary interventions that reduce adiposity without deleterious muscle loss. Chapter 2 presents, a simple, sensitive yet robust analytical protocol to expand metabolome coverage in CE-MS for the discovery of labile protein thiols in human plasma using a rapid chemical derivatization method based on N-tert-butylmaleimide (NTBM). Chapter 3 describes targeted metabolite profiling of serum and plasma to investigate the differential metabolic responses between healthy and unhealthy obese individuals before and after consumption of a standardized high-caloric meal, respectively. Chapter 4 of this thesis describes an untargeted metabolite profiling strategy for urine using multisegment-injection (MSI)-CE-MS for elucidating the effects of protein supplementation following a short-term dietary weight-loss intervention study. This work revealed six urinary metabolites that were classified as top-ranking treatment response biomarkers useful for discriminating between subjects consuming carbohydrate (control), soy, and whey supplemented diets. In summary, this thesis demonstrated the successful implementation of multiplexed CE-MS technology for biomarker discovery in nutritional-based metabolomic studies as required for more effective treatment and prevention of obesity for innovations in public health. / Thesis / Doctor of Philosophy (PhD)

The distributions of soil mechanical parameters required for a comprehensive flood risk assessment are often taken from the scarce literature available. This article therefore presents a method to indirectly obtain the distributions from the results of often conducted classification tests. Empirical correlation terms are used for the transformation of the classification data into stability-relevant parameters, in particular the void ratio, the soil unit weight, the friction angle and the saturated permeability. The method is applied exemplarily to a data set collected throughout Germany in the immediate vicinity of water bodies and plausible distributions are obtained for 2/3 of the 13 soil classes considered. For the validation of the results, the extension of (inter)national databases by samples of the considered soil mechanical parameters is recommended due to the current poor validation basis.

Tesis por compendio / [ES] Esta tesis aborda el desarrollo y análisis de nuevas herramientas y métodos para monitorizar y caracterizar el crecimiento urbano utilizando datos geográficos y bases de datos de usos y coberturas del suelo (LULC), así como explorar sus relaciones con factores socioeconómicos, aportando nuevas evidencias sobre el uso de los datos LULC para la caracterización urbana en diferentes niveles mediante métodos espaciales y estadísticos. En primer lugar, se compilaron e implementaron las métricas espacio-temporales más comunes dentro de una herramienta software, IndiFrag. A continuación, se presenta una metodología basada en métricas espacio-temporales y se propone un nuevo índice que cuantifica la desigualdad entre el crecimiento de la población y las zonas edificadas, para analizar y comparar los patrones de crecimiento urbano en diferentes niveles. Esto permitió una distinción de los patrones de crecimiento, además el análisis a diversos niveles contribuyó a una mejor comprensión de los patrones. En segundo lugar, se cuantificaron relaciones bidireccionales entre la estructura urbana de las ciudades y su situación socioeconómica a partir de métricas espaciales extraídas de mapas de zonas climáticas locales en 31 ciudades en Renania del Norte-Westfalia (Alemania). A partir de estos datos se cuantificaron relaciones con indicadores socioeconómicos mediante modelos de regresión lineal múltiple, explicando gran parte de su variabilidad. El método propuesto es transferible a otros conjuntos de datos, niveles y regiones. En tercer lugar, se evaluó el uso de las métricas espacio-temporales derivadas de los mapas LULC para identificar patrones espaciales de crecimiento urbano. Se utilizaron modelos de cambio de usos del suelo para simular diferentes escenarios de crecimiento urbano a largo plazo siguiendo varios patrones espaciales en diversas formas urbanas de partida. A continuación, se calcularon las métricas espacio-temporales para los escenarios simulados, se seleccionaron las más explicativas aplicando análisis discriminante y se clasificaron los patrones de crecimiento utilizando métodos estadísticos de agrupación. Por último, se identificaron relaciones empíricas entre indicadores socioeconómicos y su evolución a lo largo del tiempo con la estructura espacial de los elementos construidos y naturales en hasta 600 áreas urbanas de 32 países. Se aplicaron modelos de regresión random forest y las métricas espacio-temporales fueron capaces de explicar considerablemente la variabilidad de los indicadores socioeconómicos, confirmando que los patrones espaciales y sus cambios están vinculados a los indicadores socioeconómicos. Este trabajo contribuye a una mayor comprensión de los patrones de crecimiento urbano y amplía el conocimiento sobre las relaciones entre la estructura espacial urbana y los factores socioeconómicos. Se describen nuevos métodos para monitorizar y evaluar la sostenibilidad urbana a partir de bases de datos LULC, que podrían ser utilizadas por los investigadores, planificadores urbanos y responsables políticos para garantizar un futuro sostenible en los entornos urbanos. / [CAT] Aquesta tesi aborda el desenvolupament i l'anàlisi de noves ferramentes i mètodes per a monitorar i caracteritzar el creixement urbà utilitzant dades geogràfiques i bases de dades d'usos i cobertures del sòl (LULC), així com explorar les seues relacions amb factors socioeconòmics, i aportar noves evidències sobre la utilització de les dades LULC per a la caracterització urbana en diferents nivells mitjançant mètodes espacials i estadístics. En primer lloc, es van compilar i implementar mètriques espaciotemporals dins d'un programari, IndiFrag. A continuació, es presenta una metodologia basada en mètriques espaciotemporals i es proposa un nou índex que quantifica la desigualtat entre el creixement de la població i les zones edificades, i serveix per a analitzar i comparar els patrons de creixement urbà a diferents nivells. Això va permetre una distinció dels patrons de creixement, a més l'anàlisi a diversos nivells va contribuir a una millor comprensió dels patrons. En segon lloc, es van quantificar relacions bidireccionals entre l'estructura urbana de les ciutats i la seua situació socioeconòmica a partir de mètriques espacials extretes de mapes de zones climàtiques locals en 31 ciutats a Renània del Nord-Westfàlia (Alemanya). A partir d'aquestes dades es van quantificar relacions amb indicadors socioeconòmics mitjançant models de regressió lineal múltiple, explicant gran part de la seua variabilitat. El mètode proposat és transferible a altres conjunts de dades, nivells i regions. Seguidament, es va avaluar l'ús de les mètriques espaciotemporals derivades dels mapes LULC per a identificar patrons espacials de creixement urbà. Es van utilitzar models de canvi d'usos del sòl per a simular diferents escenaris de creixement urbà a llarg termini seguint diversos patrons espacials en diverses formes urbanes de partida. A continuació, es van calcular les mètriques espaciotemporals per als escenaris simulats, es van seleccionar les més explicatives aplicant anàlisi discriminant i es van classificar els patrons de creixement utilitzant mètodes estadístics d'agrupació. Finalment, es van identificar relacions empíriques entre indicadors socioeconòmics i la seua evolució al llarg del temps, amb l'estructura espacial dels elements construïts i naturals en fins a 600 àrees urbanes de 32 països. Es van aplicar models de regressió random forest i les mètriques van ser capaces d'explicar considerablement la variabilitat dels indicadors socioeconòmics, això confirma que els patrons espacials i els seus canvis estan vinculats als indicadors socioeconòmics. Aquest treball contribueix a una major comprensió dels patrons de creixement urbà i amplia el coneixement sobre les relacions entre l'estructura espacial urbana i els factors socioeconòmics. Es descriuen nous mètodes per a monitorar i avaluar la sostenibilitat urbana a partir de bases de dades LULC, que podrien ser utilitzades pels investigadors, planificadors urbans i responsables polítics per a garantir un futur sostenible en els entorns urbans. / [EN] This thesis addresses the development and analysis of new tools and methods for monitoring and characterizing urban growth using geo-data and land-use/land-cover (LULC) databases, as well as exploring their relationships with socio-economic factors, providing new evidences regarding the use of LULC data for urban characterization at different levels by means of spatial and statistical methods. First, the most common spatio-temporal metrics were compiled and implemented within a software tool, IndiFrag. Then, we present a methodology based on spatio-temporal metrics and propose a new index that quantifies the inequality of growth between population and built-up areas to analyze and compare urban growth patterns at different levels. This allowed for a differentiation of growing patterns, besides, the analysis at various levels contributed to a better understanding of such patterns. Second, we quantified the two-way relationship between the urban structure in cities and their socio-economic status by means of spatial metrics issued from a local climate zone map for 31 cities in North Rhine-Westphalia, Germany. Based on these data, we quantified their relationship with socio-economic indicators by means of multiple linear regression models, explaining a significant part of their variability. The proposed method is transferable to other datasets, levels, and regions. Third, we assessed the use of spatio-temporal metrics derived from LULC maps to identify urban growth spatial patterns. We applied LULC change models to simulate different long-term scenarios of urban growth following various spatial patterns on diverse baseline urban forms. Then, we computed spatio-temporal metrics for the simulated scenarios, selected the most explanatory by applying a discriminant analysis and classified the growth patterns using clustering methods. Finally, we identified empirical relationships between socio-economic indicators and their change over time with the spatial structure of the built and natural elements in up to 600 urban areas from 32 countries. We employed random forest regression models and the spatio-temporal metrics were able to explain substantially the variability of socio-economic variables. This confirms that spatial patterns and their change are linked to socio-economic indicators. This work contributes to a better understanding of urban growth patterns and improves knowledge about the relationships between urban spatial structure and socio-economic factors, providing new methods for monitoring and assessing urban sustainability by means of LULC databases, which could be used by researchers, urban planners and decision-makers to ensure the sustainable future of urban environments. / Sapena Moll, M. (2020). Development and analysis of land-use/land-cover spatio-temporal metrics in urban environments: Exploring urban growth patterns and linkages to socio-economic factors [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/158626 / Compendio