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Comparación de modelos físicos y de Inteligencia Artifical para predicción de inundaciones
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Las inundaciones son un fenómeno natural que se producen cuando las lluvias se presentan de manera frecuente o son tan fuertes que la capacidad de absorción del suelo es sobrepasada, generando que el agua cambie de curso y se extienda hacia las zonas adyacentes al mismo (SDAB, 2009). Cuando estos fenómenos ocurren en entornos urbanos que se encuentran poblados, las consecuencias se hacen más notorias, puesto que no sólo se presentan daños a nivel ambiental, sino también a nivel social y económico, generando grandes inversiones en apoyo a damnificados y en la recuperación de los espacios inundados (CAR, 2011). Al respecto, datos del Banco Mundial \cite{mundial2012analisis} muestran que las inundaciones producen un 43% de las viviendas destruidas y alrededor del 10% de las pérdidas de vidas humanas Por otra parte, dos de los eventos con gran variabilidad climática que representan mayor amenaza en Colombia son los Fenómenos de “El Niño” y “La Niña”. El primero se caracteriza por la presencia de sequías y escasez de agua produciendo incendios forestales, por su parte, el fenómeno de La Niña presenta una mayor saturación de humedad de los suelos lo que acarrea eventos como deslizamientos y crecientes rápidas en los sistemas hídricos, que para el caso de Colombia se dan especialmente en la región Andina, Caribe y Pacífica. Para enero de 2011 fue necesario declarar estado de emergencia económica, social y ecológica en todo el territorio colombiano debido a los devastadores efectos generados por las inundaciones. La Corporación Autónoma Regional - CAR, de la cuenca del Río Bogotá sostiene que es necesario contar con modelos probabilísticos que estimen la variabilidad climática e identifiquen el aumento del volumen de los ríos, considerando que a través de ellos se puedan crear alertas de desastres naturales y obtener información útil al momento de la toma de decisiones respecto a la prevención de emergencias (CAR, 2011).
Sobre este aspecto, tradicionalmente la hidrología recurre a métodos de pronóstico de las inundaciones mediante regresiones lineales \cite{pandey1999comparative}, que miden la relación entre las variables dependientes e independientes del fenómeno \cite{weisberg2005applied}. El gran inconveniente han sido los problemas y limitaciones que han tenido en el área de la predicción, no solo por el cambio climático que se está dando en la tierra \cite{huffman2001geographic}, o la dificultad de calibración y las herramientas de optimización robustas que se necesitan \cite{kia2012artificial}, sino porque este tipo de fenómenos son no lineales, lo que hace inapropiado el uso de este tipo de modelos predictivos \cite{dawson2006flood, aqil2007analysis}. Como se ilustra en los párrafos anteriores, si bien los métodos tradicionales han sido de gran ayuda a la hora de pronosticar inundaciones, investigadores se han dado la tarea de estudiar nuevos modelos más eficientes que tengan una mayor exactitud en el pronóstico.
Otro tipo de método de pronóstico de inundaciones son los modelos físicos basados en principios hidráulicos que permiten explicar, a través de leyes físicas mezcladas con ecuaciones diferenciales, el comportamiento de los cauces de los ríos. Uno de estos modelos físicos se realiza mediante el software Hec-Ras, creado por el ejército de los Estados Unidos \cite{tisseuil2010statistical}. El gran problema de los modelos físicos es la cantidad de información que requieren, en términos de variables hidrometeorológicas (caudal, nivel de agua, precipitación, escorrentía, entre otras), además de las consideraciones de los aspectos geológicos y topográficos del cauce, tales como batimetría del terreno, tipos de suelos, curvas de gasto y parámetros de escurrimiento \cite{merwade2008gis, kia2012artificial}. Lo anterior impide la aplicación de este tipo de modelos dado que ciertas cuencas no han sido caracterizadas en términos de la capacidad de almacenamiento, captación de agua y probables zonas de inundación alrededor del río \cite{werner2006regional, park2012integrated, callow2013studying}.
A su vez, se han realizado diversos trabajos para estimar parámetros geográficos en ríos, en donde la simulación hidráulica se llevó a cabo en el software Hec-Ras \cite{guida2015strategic, manfreda2014investigation, dimitriadis2016comparative}. También se ha analizado la modelación de inundaciones, evaluando el riesgo de inundación a través de sistemas de simulación hidrológica en 3D, 2D y 1D con Hec-Ras \cite{zazo2015analysis}. Como parte de las investigaciones realizadas se resalta la utilización del sistema hidráulico para tener un mayor detalle geográfico de la zona, así mismo, el software realiza un análisis más apropiado de los parámetros del modelo para la predicción de inundaciones.
Por otro lado, actualmente se han desarrollado estudios de modelos de predicción para eventos futuros integrando técnicas de sistemas de inteligencia artificial, la cual tiene una estructura matemática flexible que es capaz de identificar complejas relaciones no lineales entre las características de los datos de entrada y de salida y para lo cual es difícil describir el proceso utilizando ecuaciones físicas \cite{seckin2013comparison}. Algunas de las herramientas más usadas en el campo de la inteligencia artificial para el pronóstico de inundaciones a nivel global, son las técnicas de Soft Computing como las Redes Neuronales Artificiales (RNA), que a través de modelos matemáticos inspirados en procesos neurológicos simulan el funcionamiento del cerebro para la resolución de problemas \cite{kalteh2013monthly, wang2009comparison}, y las redes neuronales con sistemas difusos (ANFIS, por sus siglas en inglés), que representan una combinación de las herramientas previamente mencionadas y pueden ser utilizadas para llevar a cabo la elaboración de modelos de pronóstico \cite{aqil2007analysis}.
Fake Source Injection with lcogtsnpipe
Research Olympics
What Really Happened: Benjamin Franklin's Kite Experiment
Authorea User Spotlight: Jenna Morgan Lang
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Interdisciplinarity: Working Together Takes Work
A big challenge, but one that I enjoy, is that the important—many of the most societally relevant—problems can no longer be just solved with physics like for the transistor or biology like the for Polio vaccine. It is increasingly the case that we need to bring different groups of people together from very different disciplines to partner and tackle important problems. It is like the analogy that we can no longer act like golf or tennis players—we have to now think in terms of baseball or football. A baseball team will not be successful if it is full of shortstops.
7 Crazy Things You Didn't Know About DNA
Data Visualization: Create Powerful Infographics
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When the Obstacle is the Course: Job Security in Academia
This post is part of the series called Obstacles in Academia, which aims to highlight the many challenges young scientists face today.
Authorea Partners with Italian Doctoral Association
and 1 collaborator
What Really Happened: Darwin's Finches
The Decline of Accuracy in Science Communication: Who is to Blame?
Journal Of Management Template
FRETBursts: An Open Source Toolkit for Analysis of Freely-Diffusing Single-Molecule FRET
and 4 collaborators
Single-molecule Förster Resonance Energy Transfer (smFRET) allows probing intermolecular interactions and conformational changes in biomacromolecules, and represents an invaluable tool for studying cellular processes at the molecular scale. smFRET experiments can detect the distance between two fluorescent labels (donor and acceptor) in the 3-10 nm range. In the commonly employed confocal geometry, molecules are free to diffuse in solution. When a molecule traverses the excitation volume, it emits a burst of photons, which can be detected by single-photon avalanche diode (SPAD) detectors. The intensities of donor and acceptor fluorescence can then be related to the distance between the two fluorophores.
While recent years have seen a growing number of contributions proposing improvements or new techniques in smFRET data analysis, rarely have those publications been accompanied by software implementation. In particular, despite the widespread application of smFRET, no complete software package for smFRET burst analysis is freely available to date.
In this paper, we introduce FRETBursts, an open source software for analysis of freely-diffusing smFRET data. FRETBursts allows executing all the fundamental steps of smFRET bursts analysis using state-of-the-art as well as novel techniques, while providing an open, robust and well-documented implementation. Therefore, FRETBursts represents an ideal platform for comparison and development of new methods in burst analysis.
We employ modern software engineering principles in order to minimize bugs and facilitate long-term maintainability. Furthermore, we place a strong focus on reproducibility by relying on Jupyter notebooks for FRETBursts execution. Notebooks are executable documents capturing all the steps of the analysis (including data files, input parameters, and results) and can be easily shared to replicate complete smFRET analyzes. Notebooks allow beginners to execute complex workflows and advanced users to customize the analysis for their own needs. By bundling analysis description, code and results in a single document, FRETBursts allows to seamless share analysis workflows and results, encourages reproducibility and facilitates collaboration among researchers in the single-molecule community.
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Relatório 2 Detetive Ecológico
and 5 collaborators
Ferramentas do Detetive Ecológico: uso e avaliação de modelos com detecção imperfeita
Paulo Inácio de Knegt López de Prado
Instituto de Biociências, Universidade de São Paulo
Carlos Ernesto Candia-Gallardo, Pós-graduação em Ecologia IB–USP
Cristiane Honoran Millán, mestre em Ecologia
Gregório Menezes, consultor autônomo
Gustavo Mattos Accacio, consultor autônomo
Gustavo Requena, Pós-doutorado IB–USP
Leonardo Liberali Wedekin, Pós-doutorado IB–USP
Rodolpho Credo Rodrigues, Pós-graduação em Ecologia IB–USP
Melina de Souza Leite, Especialista em Laboratório, IB–USP
2013/19250-7 Auxílio Pesquisa - Regular
01/02/2014 a 31/01/2016
01/02/2015 a 31/10/2015
Radiative properties of ordered and disordered porous ceria particle clouds under solar irradiation
and 1 collaborator
We study the radiative behavior of particle clouds consisting of two types of highly porous spherical ceria particles under direct solar irradiation—one with a templated three-dimensionally ordered macroporous (3DOM) structure and the other with pores randomly located within the structure. Individual radiative properties—the scattering efficiency factor, absorption efficiency factor, and the scattering phase function—of the randomly porous particles are numerically predicted in this work for comparison against existing 3DOM data. Clouds of monodisperse particles with a spatially uniform particle density are studied for each case. Solutions are compared to results based on individual particle scattering properties obtained from an effective medium theory combined with Mie theory results. It is found that the high degree of order in 3DOM particles does not significantly change the radiative properties of the cloud. However *something interesting*.
Thesis: Machine Learning-based Indoor Localization for Micro Aerial Vehicles
\label{chap:introduction}
In the world of automation, micro aerial vehicles (MAVs) provide unprecedented perspectives for domestic and industrial applications. They can serve as mobile surveillance cameras, flexible transport platforms, or even as waiters in restaurants. However, indoor employment of these vehicles is still hindered by the lack of real-time positions estimates. The focus of this thesis is, thus, the development of accurate and fast indoor localization for MAVs combining computer vision and machine learning techniques.
How to Bring Science Publishing into the 21st Century
A new collaborative tool could revolutionize scientific authorship. Originally published by Scientific American
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The Night of the Shooting Stars
During the night of August 11th, a meteor shower called ’Perseids’ might put up a memorable show. After the moon sets, which occurs around 1:00 AM local time, it might be possible to see up to 200 ’shooting stars’ per hour. Below, what you need to know about this astronomical event.
Despite their name, shooting stars are actually small rocks (meteoroids) falling towards the Earth due to our planet’s gravitational attraction. As they move rapidly through the atmosphere, they reach very high temperatures due to friction with air particles. This makes them burn and become visible to the human eye. The trail they leave is called ’Meteor’. Due to their tiny size, they usually almost completely burn in a fraction of a second. In some very exceptional cases, large meteors can continue the hot descent and hit the ground. If they also survive the crash, they get promoted immediately to the ’meteorites’ class. Generally speaking a meteoroid producing a meteor needs to be at least as large as a marble to reach the Earth and eventually become a meteorite. Some Burning facts:
Average meteorite velocity: 30000 miles/hour (48000 km/h)
Max temperature: 3000 F (1650 C)
The Meteor Crater in Arizona was formed 50000 years ago by an object 160 feet (50 meters) across
... yes, impacts like the one that produced the Meteor Crater are extremely rare
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