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AGL2017-87658-R

Financiado
PREDICCION INTELIGENTE DE LA VARIABILIDAD ESPACIO-TEMPORAL DE LA ARIDEZ EN EL SU...
PREDICCION INTELIGENTE DE LA VARIABILIDAD ESPACIO-TEMPORAL DE LA ARIDEZ EN EL SUR DE ESPAÑA UNO DE LOS MAYORES DESAFIOS DE LA AGRICULTURA EN LA ACTUALIDAD ES GARANTIZAR EL SUMINISTRO DE ALIMENTOS PARA SATISFACER LA DEMANDA DE UNA POBLACION EN AUMENTO Y CON UNA ELEVADA COMPETENCIA POR LOS RECURSOS HIDRICOS BAJO CONDICIONE... UNO DE LOS MAYORES DESAFIOS DE LA AGRICULTURA EN LA ACTUALIDAD ES GARANTIZAR EL SUMINISTRO DE ALIMENTOS PARA SATISFACER LA DEMANDA DE UNA POBLACION EN AUMENTO Y CON UNA ELEVADA COMPETENCIA POR LOS RECURSOS HIDRICOS BAJO CONDICIONES DE VARIABILIDAD Y CAMBIO CLIMATICO, LA ESCASA DISPONIBILIDAD DE ESTOS RECURSOS DEBE SERVIR PARA IMPULSAR ESTRATEGIAS QUE FAVOREZCAN LA RESILIENCIA DE LOS AGRO-ECOSISTEMAS, ESPECIALMENTE EN ZONAS CON UN DEFICIT HIDRICO ESTRUCTURAL COMO EL SUR DE ESPAÑA, PARA ELLO ES NECESARIO UN CONOCIMIENTO MULTI-ESCALAR DEL COMPORTAMIENTO ESPACIO-TEMPORAL DE VARIABLES HIDRO-METEOROLOGICAS CLAVE COMO LA PRECIPITACION (P), LA TEMPERATURA (T) Y LA EVAPOTRANSPIRACION DE REFERENCIA (ET0), QUE DETERMINAN LA ARIDEZ CLIMATICA, CONCRETAMENTE LA CARACTERIZACION DE LA LLUVIA Y LA ET0 A DIFERENTES ESCALAS ES ESENCIAL PARA UNA OPTIMIZACION DE LOS RECURSOS HIDRICOS DEBIDO A SU GRAN INFLUENCIA EN LA PRODUCCION AGRARIA, EL ANALISIS DE SERIES METEOROLOGICAS DE CALIDAD PREVIAMENTE VALIDADAS ES FUNDAMENTAL PARA EL DESARROLLO DE MODELOS DE PREDICCION PARA LA PROGRAMACION DE RIEGOS, LA DISTRIBUCION DE RECURSOS HIDRICOS, ASI COMO LA CONSERVACION DEL SUELO Y LA PLANIFICACION DE SISTEMAS DE CULTIVO A MEDIO Y LARGO PLAZO, LOS INDICES DE ARIDEZ SENSIBLES AL CALENTAMIENTO GLOBAL, RESULTAN ACTUALMENTE MAS IDONEOS PARA LA CLASIFICACION DE ZONAS CLIMATICAS EN FUNCION DEL AGUA DISPONIBLE, EN ESTE PROYECTO SE PRETENDE ESTUDIAR LA DISTRIBUCION ESPACIAL Y LA EVOLUCION TEMPORAL DE ELLOS, PROPONIENDO ADEMAS UN NUEVO INDICE DE ARIDEZ PERSISTENTE (IAP) QUE INTEGRE EL GRADO DE PREDICTABILIDAD BASADO EN SU CARACTERIZACION MULTIFRACTAL, ASI COMO SU CLASIFICACION CLIMATICA, ESTOS INDICES TIENEN EN COMUN SU DEPENDENCIA DE LOS VALORES DE P Y ET0, TRADICIONALMENTE EN ESTACIONES METEOROLOGICAS COMPLETAS, LA ET0 PUEDE CALCULARSE MEDIANTE LA ECUACION DE PENMANN-MONTEITH, SIN EMBARGO, EN ESTACIONES INCOMPLETAS, GENERALMENTE TERMO-PLUVIOMETRICAS, DEBE RECURRIRSE A MODELOS EMPIRICOS BASADOS EN RADIACION SOLAR Y/O T QUE REQUIEREN CALIBRACION, SE PROPONE EN ESTE PROYECTO EL DESARROLLO DE UN MODELO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES QUE PERMITA LA ESTIMACION PRECISA DE LA ET0 PARA GRUPOS HOMOGENEOS DE ESTACIONES CUYAS VARIABLES TERMICAS POSEAN UNA MISMA CARACTERIZACION MULTIFRACTAL, CON ESTOS VALORES Y LOS DE LAS SERIES DE PRECIPITACION, SE CALCULARAN LOS DIFERENTES INDICES DE ARIDEZ A DIFERENTES ESCALAS, POSTERIORMENTE SE ANALIZARAN LAS TENDENCIAS Y SUS CARACTERISTICAS MULTIFRACTALES, PARA EVALUAR SU PERSISTENCIA, ELEMENTO CRUCIAL PARA LA PREDICCION DE PROCESOS DE SEQUIA, PARA EL PRONOSTICO A LARGO PLAZO DE LOS INDICES DE ARIDEZ SE DESARROLLARAN MODELOS DINAMICOS BASADOS EN APRENDIZAJE AUTOMATICO SUPERVISADO Y ENTRENADOS MEDIANTE LAS CARACTERISTICAS DE INVARIANZA DE ESCALA PREVIAMENTE CALCULADAS, MINIMIZANDO ASI LAS INCERTIDUMBRES INHERENTES A LAS PROYECCIONES DE CAMBIOS DEL SISTEMA CLIMATICO EN RESPUESTA A LAS INFLUENCIAS ANTROPICAS, ESTE CONOCIMIENTO DE LA VARIABILIDAD ESPACIO-TEMPORAL DE LA ARIDEZ EN EL SUR DE ESPAÑA PERMITIRA EL DESARROLLO DE ESTRATEGIAS AGRICOLAS Y AMBIENTALES QUE CONTRIBUYAN A LA SOSTENIBILIDAD DE LOS RECURSOS NATURALES MANTENIENDO LA PRODUCTIVIDAD AGRARIA, ARIDEZ\PREDICCIÓN INTELIGENTE\ANÁLISIS MULTIFRACTAL\SOSTENIBILIDAD\PRECIPITACIÓN\EVAPOTRANSPIRACIÓN DE REFERENCIA ver más
01/01/2017
UCO
100K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2017-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 100K€
Líder del proyecto
UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores 1411