El cambio climático es una realidad. El aumento de la contaminación atmosférica acentúa el efecto invernadero que provoca el aumento de la temperatura global del planeta. Algunas de las consecuencias son difícilmente reversibles, como la desertificación de zonas cálidas o el deshielo de glaciares que provoca el aumento del nivel de los mares y océanos. Debemos tomar conciencia de que las consecuencias de nuestra actividad pueden llegar a un punto de no retorno. Por ello, el ser humano debería llevar a cabo acciones que estuviesen encaminadas a revertir esta situación mientras sea posible. La agricultura es una actividad ligada al ser humano desde sus inicios. El incremento de la población a nivel global provoca que la producción de alimentos repercuta notable en el cambio climático; aunque la agricultura es, en parte, una actividad que supone un sumidero de carbono, porque el proceso de fotosíntesis contribuye a reducir los niveles de carbono del aire. Cada vez se producen más cosechas en menos tiempo, se intensifica la actividad agrícola y se elevan los consumos de agua y la demanda de energía. Si la energía consumida no es renovable, se emiten Gases de Efecto Invernadero (GEI) y se incrementa su concentración en la atmósfera. La disponibilidad de energía renovable en explotaciones agrícolas es una cuestión que depende de los acuerdos que alcancen los organismos públicos y privados. Este es un aspecto que se sitúa fuera del alcance de la presente Tesis, pero modificar las pautas de uso del agua y la energía, de manera que se reduzcan las emisiones GEI, depende del propio agricultor. El objetivo de la presente Tesis Doctoral es desarrollar una metodología para la cuantificación precisa de la huella de carbono en el manejo del agua de riego. Como zona de estudio se eligió La Mancha Oriental (MO), una zona situada en el sureste de España, donde la principal fuente de agua destinada a la agricultura proviene de la masa de agua subterránea MO. Se abarcó la serie de años 2007?2017, debido a que, por un lado, es una serie de años suficientemente amplia para poder detectar tendencias en la información de partida y en los resultados obtenidos, y por otro, por abarcar el último año completo del que se disponía información en el momento de comenzar el estudio. El concepto de "manejo del agua de riego" considerado en la Tesis, abarca el proceso desde su extracción mediante sondeos hasta su transporte y aplicación a los cultivos mediante sistemas de riego. A la hora de abordar el objetivo principal surgieron varios factores a considerar, por ejemplo: la manera en la que se emplea el agua y la energía para el riego de los cultivos, el tipo de energía empleada para el riego, cómo influye el momento en el que se demanda la energía en la cantidad de emisiones GEI generada, la relevancia de los distintos factores a la hora de calcular las emisiones GEI debidas al uso del agua. Para abarcar estos aspectos, se plantearon varios objetivos secundarios que contribuyeron a alcanzar el objetivo principal. Los objetivos secundarios establecidos en la Tesis fueron: i) conocer el estado del arte de los estudios publicados relativos a la energía que se emplea en el manejo del agua en la agricultura; ii) estudiar la relación entre la demanda energética y las emisiones GEI ligadas a ella, así como su relación con el manejo del agua en el riego; iii) determinar si las pautas que se siguen para decidir el momento en el que se ponen en funcionamiento los sistemas que intervienen en el manejo del agua en el riego, son las más adecuadas para de reducir las emisiones GEI, y proponer alternativas en caso de no serlo; iv) identificar los aspectos más influyentes a la hora de plantear una metodología para la cuantificación de la huella de carbono, y proponer herramientas para su estimación, v) analizar casos concretos y representativos de la zona de estudio para calcular, mediante la metodología propuesta las emisiones GEI que se originan por el manejo del agua para riego. En primer lugar, y como primer capítulo de la Tesis, se llevó a cabo una Revisión Sistemática (RS) de la bibliografía publicada. Para comenzar la búsqueda se planteó una cuestión principal: "¿Estimamos adecuadamente la huella de carbono debida al manejo del agua en la agricultura?" De esta búsqueda, se obtuvo información de distintos estudios relacionados con el tema de la Tesis, por ejemplo: la manera en la que han enfocado las peculiaridades para calcular las emisiones GEI originadas por el manejo del agua en la agricultura, los diferentes puntos de vista de los autores ante un mismo problema o los índices de trasformación que se han empleado, entre otros muchos aspectos. Finalizada la RS de la bibliografía, en el capítulo 2 se analizó el índice de transformación (kgCO2e/kWh) ligado a la producción y consumo de energía eléctrica convencional en España. Se observó que, tradicionalmente se han empleado índices de transformación de la energía eléctrica fijos, invariables en el tiempo e independientemente de la zona, como por ejemplo los empleados con la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC). Pero la proporción de los distintos tipos de fuentes para la generación de energía (mix energético) es variable, y repercute directamente en el índice de transformación de la energía, que también varía a lo largo del tiempo. En España, tradicionalmente se ha consumido energía eléctrica convencional (la procedente de la red de distribución de Red Eléctrica de España (REE)) destinada al manejo del agua en el riego en períodos en los que la energía es más económica; evitando, en la medida de lo posible, consumir energía en el período más caro. Como la elección del momento de consumir energía para el riego está influenciada directamente por los períodos tarifarios, se calculó un índice de transformación de la energía eléctrica mensual para la serie de años analizada (2007?2017) distinguiendo entre períodos tarifarios. De esta manera, se estimaron las emisiones GEI asociadas al manejo del agua de riego de una forma más precisa que empleando índices de transformación fijos anuales. En zonas áridas, donde los recursos hídricos superficiales son escasos, el agua para riego procede normalmente de origen subterráneo. Para extraer agua de zonas subterráneas, se necesitan bombas hidráulicas que demandan grandes cantidades de energía. A mayor profundidad de la cota piezométrica con respecto a la superficie, mayor cantidad de energía se consume, y por tanto, mayor cantidad de emisiones GEI se producen. En el capítulo 3, se obtuvo la energía necesaria para extraer cada m3 de agua subterránea de la masa de agua MO, partiendo únicamente de la ubicación de los sondeos. Para ello, se realizó un estudio de la profundidad de la cota piezométrica de los sondeos que extraen agua de la masa de agua subterránea MO a partir de piezómetros controlados por la Confederación Hidrográfica del Júcar (CHJ). Estos piezómetros proporcionan información puntual de la profundidad de la cota piezométrica desde la que se extrae el agua para regar los cultivos de la zona de MO. A partir de esta información puntual, y tras aplicar técnicas geoestadísticas de interpolación como el krigeado (o kriging) e incluir el Modelo Digital de Elevaciones (MDE) se obtuvieron mapas continuos mensuales de la serie de años analizada (2007?2017) de la profundidad de extracción de la zona donde se concentra la agricultura de regadío sobre la masa de agua MO. Con los índices de transformación calculados en el capítulo 2 se obtuvieron mapas continuos mensuales de la huella de carbono asociada a la extracción de recursos hídricos subterráneos en la zona de estudio. En el capítulo 4 se calcularon las emisiones GEI generadas por el manejo del agua de riego, empleando la metodología desarrollada en anteriores capítulos de la Tesis, en dos casos de estudio representativos de MO: una explotación agrícola de 145 ha con un único propietario y una comunidad de 741 regantes y 951 ha. Se siguieron dos enfoques o aproximaciones, atendiendo a la información de partida disponible. Por un lado, partiendo del registro de la cantidad de energía mensual consumida y, por otro lado, partiendo de la mínima información (esta última aproximación es la más común), es decir, de las necesidades hídricas de los cultivos. Se calculó el coste económico de las emisiones GEI así como las mínimas y máximas que podrían originar. Además, se determinaron las horas más propicias para poner en funcionamiento los sistemas de manejo de agua con el fin de reducir las emisiones GEI originadas por esta actividad.

Este proyecto aborda la problemática del análisis inteligente de datos en dominios de problemas donde existe carencia de datasets etiquetados para utilizar modelos de clasificación con diferentes algoritmos mediante el uso de técnicas de Machine Learning supervisadas. Debido al gran volumen, alta carga de trabajo y complejidad que supone este proyecto, se ha determinado segmentar el contenido del mismo entre dos personas. Respecto a la diversidad de problemas enfrentados, se expone seguidamente la exploración de los propios. El primero de ellos, es la escasez de datasets que puedan utilizarse para entrenar un modelo, bien por la imposibilidad de utilizar datasets reales por protección de datos, o el simple hecho de que no se llega a hacer la recolección, tratamiento, análisis y almacenaje de esos datos correctamente. Por ello, ha sido desarrollada una herramienta para la generación de datasets sintéticos propios, que ejemplifican escenarios configurando diversos parámetros y valores para generar conjuntos de datos de cualquier tamaño, de categorías diferentes, balanceados no imbalanceados, etiquetados o sin etiquetar, con valores simulando errores en la recogida de datos, simbólicos o numéricos. La idea de esta herramienta es generar conjunto de datos que tratan de simular de la mejor manera posible, los datos provenientes de escenarios reales. En segundo lugar, la insuficiencia de cotejos entre diferentes algoritmos que revelen con cierta convicción qué algoritmos son mejores para distintos tipos de datasets. Para esclarecer este punto, se realiza un exhaustivo estudio de diferentes algoritmos, tanto de clasificación binaria como multiclase, utilizando parámetros personalizados para cada uno como la impuridad, repeticiones o profundidad. Modificando los hiperparámetros de cada algoritmo, se podrán plantear diferentes circunstancias en los que los algoritmos de clasificación ofrecen diferentes resultados. Con éstas comparaciones, observamos las ventajas que ofrecen unos frente a otros en rendimiento computacional o precisión dependiendo del volumen de información en el dataset, la variación entre los parámetros para los posibles resultados. Este proyecto se ha tratado como un primer acercamiento para comprobar la fiabilidad de los datasets, por tanto los algoritmos que han sido utilizados son Linear Support Vector Machine para una clasificación binaria y, por otro lado, para clasificación multiclase se implementa Logistic Regression mediante One vs Rest. Finalmente, la recolección, tratamiento, análisis y almacenaje de datos representados se realizará sobre plataformas de computación ultraescalable como Apache Spark. La selección de este herramienta está basada en el hecho que para la transferencia de este desarrollo a un escenario real, podría ser factible plantearse un framework que supone una mejora computacional en cuanto a la escalabilidad, el manejo de data streamming, las capacidades de la computación distribuida y paralela más adecuados cuando se llevan a cabo desarrollos software para aplicaciones IoT con sensorización remota. Abstract: This project addresses the problem of intelligent data analysis over problem domains where there is a lack of labeled datasets required for using classification models of supervised Machine Learning techniques. In particular, this Project explores an attractive and important domain such as Medio-environmental Analysis, specifically the problem of the hydrocarbons pollutants. Due to the large volume, high workload and complexity of this project, it has been split in two parts each one of them to be executed by two students. Regarding the diversity of problems faced, the exploration of their details is presented below. The first of this problems, is the lack of available datasets that can be used to train a Machine Learning model in the Water Quality domain. In a general context, the unavailability of real datasets is due to the LOPD1, or because of the fact that Collecting, Storing, Analyzing, and Using data is not usually done correctly. In some scenarios the solution is the design of a ad-hoc environment in which are reproduced synthetic datasets with parameters and values are equivalent to real ones. These datasets are a perfect replication of the original values obtained from the process of analyzing the presence of hydrocarbon pollutants in water sources. These computational environments allow to generate different kinds of datasets configuring certain parameters. The options which can be modified are the extraction of unlabeled datasets in addition to labeled ones, extracting datasets with some deviated results besides the regular one and obtaining the same dataset, the numeric one and its equivalent symbolic one. Secondly, the insufficiency of comparisons between different algorithms which expose with certain assurance which algorithms are better than other for different kinds of datasets. In order to clarify this concern, it is done an exhaustive study of binary algorithms as well as multiclass algorithms, using their own hyperparameters like impurity, maxDepth or numIter. Modifyng each algorithm’s hyperparameters, varying situations where classification algorithms offer different results. With these comparisons, we can notice the beneficts such as velocity or accuracy ones in opposition to others depending on the dataset’s amount of data or the specific hyperparameters. This project has been treated as a first approach to verify the reliability of datasets, therefore the algorithms that have been used are Linear Support Vector Machine for a binary classification and, on the other hand, for multiclass classification, Logistic Regression is implemented through One vs. Rest. Finally, acquisition, treatment, analysis and storage of data will be performed by the ultra-scalable computing platforms like Apache Spark. This can be a framework that will be a computing improvement in light of other options when it is imperative to have a way of working in a distributed and parallell may to simulate data from remote sensing as an example.

El objeto de este TFG es el diseño de un producto que facilite el transporte del agua y, por tanto, mejore la calidad de vida de las familias de países subdesarrollados. Este objeto tiene forma de bidón de agua y permite su transporte haciéndolo rodar. Por ello, recibe la denominación de roller. Se ha buscado la adaptación de este producto a los países a los que este destinado (países de África Subsahariana) y los terrenos en los que se va a utilizar, así como a sus usuarios, cultura y tradiciones. Se ha aplicado el diseño social para la detección de los problemas y necesidades de los usuarios de forma empática. Gracias a ello, se satisfacen tanto las necesidades de los individuos y familias como las de la comunidad, de forma que se facilite la recogida y uso del agua. El roller, permite disminuir los esfuerzos, reduce la aparición de lesiones, reduce tiempos de recogida, permite transportar más cantidad de agua en cada viaje y fomenta la obtención de alimentos y la escolarización de las niñas. Este producto está dotado de funciones imprescindibles, rechazando aquellas que no aportan ningún valor añadido y que incrementan costes u otros parámetros que perjudican o dificultan la obtención de este producto. Esto permite satisfacer en la mayor medida posible la demanda de este producto al hacerlo más asequible. Asimismo, se trata de facilitar su transporte tanto desde los países de fabricación hasta los países de destino como por parte de los usuarios. El diseño permite que quepan un gran número de rollers en cada contenedor de transporte, permitiendo el aprovechamiento del espacio disponible. Con ello, se busca en cada viaje, reducir los costes y disminuir la huella de carbono que produce el transporte de cada producto. Además, es necesario que su capacidad sea la suficiente para que mediante un solo viaje se pueda abastecer a una familia entera sin necesidad de recogida diaria. Aumentando así la escolarización de las niñas y el tiempo para otras actividades como la agricultura. Con el fin de hacerlo más asequible y extender su vida útil, así como de aprovechar los recursos de los países a los que va destinado se busca la implantación de elementos disponibles en estos países. Se han seleccionado productos y componentes que se pueden reutilizar en este producto o pueden ser reciclados. Gracias a la política de recambios y reutilización en el producto, se podrá extender la vida útil del roller y mejorar su mantenimiento. También se examinan las dimensiones del producto para que permitan un fácil transporte y aplicación de fuerza. Y que además permita que los usuarios lo utilicen adquiriendo buenas posturas para reducir las lesiones dorsolumbares y musculares. Para ello, se ha analizado el mejor modo de transporte siguiendo criterios ergonómicos y mecánicos. Este producto además logra la obtención de los Objetivos del Desarrollo Sostenible e implanta la sostenibilidad en todas las fases del producto como la fabricación y los materiales. Por tanto, la combinación de todos los criterios mencionados da lugar a un producto que fomenta la ergonomía del usuario, la sostenibilidad, asequibilidad, durabilidad, facilidad de uso y adaptación a la cultura y terrenos de los países de África Subsahariana. Consiguiendo así mejorar la calidad de vida de sus habitantes.

Muestra la síntesis gráfica del proceso de delimitación de los sectores y subsectores hidráulicos en el ámbito de las Administraciones Locales de Agua de la Autoridad Administrativa del Agua Jequetepeque-Zarumilla.

Muestra la síntesis gráfica del proceso de delimitación de los sectores y subsectores hidráulicos en el ámbito de las Administraciones Locales de Agua de la Autoridad Administrativa del Agua Cañete-Fortaleza.

Muestra la síntesis gráfica del proceso de delimitación de los sectores y subsectores hidráulicos en el ámbito de las Administraciones Locales de Agua de la Autoridad Administrativa del Agua Chaparra-Chincha.

La capacidad de adsorción de la cascarilla de arroz se evaluó para diferentes tamaños de partícula, para eliminar cafeína y triclosán presentes en agua residual sintética, analizando la influencia de la dosis y tiempo de contacto. Se determinó la isoterma y cinética de adsorción que se ajustó el proceso de remoción. Se acondicionó el material manteniendo sus características naturales y se emplearon normas ASTM para la caracterización físico-química. La morfología se determinó mediante SEM y con FTIR, se identificó los grupos funcionales presentes en la superficie. La capacidad adsorbente se determinó con ensayos tipo batch, variando la dosis del adsorbente (1g/L-50 g/L) y tiempo óptimo de contacto (5-300 min). La remoción máxima de cafeína fue 96.5% y de triclosán 100.0 %. La cinética de adsorción se ajustó al modelo pseudo-segundo orden y a una isoterma de Freundlich para los dos casos, con coeficientes de correlación mayores a 0.95. La capacidad de adsorción máxima para cafeína fue de 8.77 mg/g y para triclosán de 53.76 mg/g. La capacidad adsorbente depende del tamaño de partícula, a mayor tamaño existe menos área superficial disponible para la adsorción. La disponibilidad de la cascarilla de arroz, la hacen un adsorbente económico y de fácil acceso. | The adsorption capacity of the rice husk was evaluated for different particle sizes, to eliminate caffeine and triclosan present in synthetic wastewater, analyzing the influence of dose and contact time. The isotherm and adsorption kinetics were determined and the removal process was adjusted. The material was conditioned maintaining its natural characteristics and ASTM standards were used for the physical-chemical characterization. Morphology was determined by SEM and with FTIR, functional groups present on the surface were identified. The adsorbent capacity was determined with batch tests, varying the adsorbent dose (1 g/L – 50 g/L) and optimal contact time (5-300 min). The maximum caffeine removal was 96.5% and triclosan 100.0%. The adsorption kinetics were adjusted to the pseudo-second order model and to a Freundlich isotherm for the two cases, with correlation coefficients greater than 0.95. The maximum adsorption capacity for caffeine was 8.77 mg/g and for triclosan 53.76 mg/g. The adsorptive capacity depends on the particle size, the larger there is the less surface area available for adsorption. The availability of the rice husk makes it an economical and easily accessible adsorbent | Almeida Naranjo, Cristina Elizabeth, directora

El uso de poblaciones biológicas, como una herramienta de diagnóstico, es considerado en la actualidad como una opción viable para el monitoreo de la calidad del agua debido a sus bajos costos y facilidad de aplicación. Sin embargo, al ser típicamente especializadas y altamente subjetivas, no se ha podido establecer una metodología que pueda extrapolar a todas las zonas de estudio, como consecuencia de la elevada heterogeneidad que presenta los distintos hábitats. Por ende, es preciso encontrar una metodología que pueda relacionar concepciones importantes como: los parámetros fisicoquímicos del agua y su influencia en la distribución y composición de macroinvertebrados en sistemas lóticos. En esta investigación, se expondrá una propuesta con miras a aportar nueva información a estos métodos de evaluación de calidad del agua. Empleando un análisis de regresión logística, se evalúa la relación existente entre la presencia de macroinvertebrados acuáticos y los parámetros hidráulicos y fisicoquímicos de calidad del agua, en dos ríos del Ecuador. | The usage (application) of communtie of microorganisms, among other live specimens, is getting a higher consideration in the environmental field, regards to water quality monitoring of systems. However, this is considered a complex study, which analyses a wide variety of species in different habitats, resulting in many subjective considerations of data analysis. A general methodology ought to be proposed, in which the main correlation of physicochemical parameters of lotic systems are related to each kind of microorganisms. This research consists about a correlation of the main water quality parameters and the presence of macroinvertebrates, in order to stablish the influence of each of those parameters to the most important living habitant of rivers. In order to sort all the data, a statistical logistic regression analysis is presented to evaluate the relationship between the presence of aquatic macroinvertebrates and the hydraulic and physicochemical parameters of water quality in two rivers of Ecuador | Valencia Bonilla, Nathalia Teresa, directora

Generar una propuesta de Manejo del Recurso Hídrico en base a la evaluación de la calidad de agua del río Pioter, Cantón Tulcán. | El presente estudio evaluó la calidad del agua del río Pioter ubicado en la provincia del Carchi, Ecuador. La falta de control de las descargas de aguas residuales, la mala distribución del agua y el cambio de uso de suelo, son problemas que no permiten un uso sustentable de este recurso. La presente investigación tuvo como propósito generar una propuesta de manejo del recurso hídrico en base a la evaluación de calidad de agua. Se analizaron parámetros físicos, químicos y microbiológicos tanto en época seca y lluviosa en seis estaciones de muestreo, distribuidas en la parte alta, media y baja del río. Se aplicó el Índice de Calidad de Agua (Brown, 1970). Los resultados obtenidos se compararon con los valores de referencia establecidos en las normativas nacionales e internacionales (Acuerdo Ministerial 097, NOM, OMS, EPA, ECA, NSO). Estos, evidenciaron que en la estación seis (zona baja) en época seca, los parámetros DBO5 y DQO presentan un incremento de 98.5% y 97.25% con respecto a la época lluviosa respectivamente, y que no cumplen con la normativa, mientras que el resto de los parámetros analizados están dentro de los criterios de calidad admisibles. El parámetro DQO presentó diferencias significativas (p<0.05) entre épocas y estaciones de muestreo, por el contrario, el resto de parámetros no presentaron esas diferencias. El agua en la época lluviosa es de calidad “media” en la mayoría de estaciones de muestreo, mientras que, en la época seca en cuatro de las seis estaciones, la calidad del agua es “mala”. Es así que, el uso del agua debe ser restringido en la parte media y baja del río para realizar actividades primarias como consumo de agua y recreación, más aún en la época seca, donde hay una mayor concentración de contaminantes. Para garantizar la mejora de la calidad de agua a partir del punto tres, se sugirió como estrategias de manejo y conservación, principalmente la creación de una planta de tratamiento de aguas residuales y de igual manera sensibilizar y concienciar a los pobladores sobre el uso y aprovechamiento del recurso hídrico a través de capacitaciones. | Ingeniería

El presente trabajo tiene como objetivo realizar un análisis de las condiciones de humedad del suelo a las que se ve expuesto el cultivo de maíz (Zea mays) en la zona de influencia de Santa Rosa (La Pampa, Argentina) por medio de la estimación de niveles de sequía absoluta, sequía condicional y humedad óptima. Se determinó la probabilidad de ocurrencia de déficit hídrico en cada etapa fenológica del cultivo. Se estimó el almacenaje del agua en el suelo correspondiente al ciclo del cultivo de maíz con la metodología del balance hidrológico diario de Thornthwaite utilizando el software Agroagua versión 41. Se usaron valores pluviométricos diarios de la serie 1961/2005 y valores Kc (coeficiente del cultivo). Se determinó que hay altas probabilidades de ocurrencia de déficit hídrico durante el ciclo de maíz. Las mayores probabilidades de que el cultivo enfrente épocas de sequía absoluta se encuentran entre a segunda década de enero y la primera década de marzo; por lo que el riesgo de que se vea afectado el rendimiento por restricciones hídricas es muy grande. Se concluye que hay que utilizar estrategias para reducir el efecto de dicho déficit.