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En los últimos años las Administraciones Públicas han comenzado a publicar sus datos obligados por normas y Directivas Europeas. En el ámbito geográfico las Administraciones también deben llevar a cabo la publicación de sus planos e información georeferenciada. Con este trabajo se busca analizar diferentes metodologías de publicación de datos geoespaciales en visores web, utilizando software libre, abierto y gratuito. En su desarrollo se realizan dos ensayos para diferentes Servicios del Ayuntamiento de Avilés, cada una de ellas con diferentes características e información complementaria.

Desarrollo de herramienta en ArcGIs para el calculo de un índice de gravedad potencial de incendios forestales en Asturias

Los incendios forestales constituyen uno de los principales problemas ambientales que soporta el Principado de Asturias. Aunque un incendio forestal siempre supone un riesgo, éste se incrementa significativamente si el evento afecta a la Interfaz Urbano Forestal, zona en la que los usos residenciales, productivos, equipamientos e infraestructuras se entremezclan o entran en contacto con la vegetación forestal. La afección a una zona de Interfaz Urbano Forestal supone un incremento significativo del riesgo potencial de pérdida de vidas humanas y de los bienes materiales. Además dicha afección condiciona las labores de extinción de incendio ya que la protección de la población y de los bienes pasa a ser prioritaria. Finalmente, la complejidad de las zonas de Interfaz Urbano Forestal requiere medidas específicas de prevención adaptadas a las características particulares de cada ámbito. Por todo ello la valoración del riesgo por incendio forestal en la Interfaz Urbano Forestal es una herramienta clave para el desarrollo de las actuaciones tanto de extinción como de prevención de los incendios forestales en Asturias, más aún si se tienen en cuenta las características y la distribución del poblamiento. El presente trabajo trata de profundizar en el análisis del riesgo por incendio forestal en las zonas de Interfaz Urbano Forestal a través de análisis espaciales, geométricos y cálculos asociados realizados mediante un Sistema de Información Geográfica (SIG). En una primera fase se aborda la delimitación, mediante herramientas SIG de la propia zona de interfaz. Posteriormente se analiza la distribución espacial de la peligrosidad (combustibles, la topografía, la posición del asentamiento y la recurrencia de incendios) y la vulnerabilidad de los asentamientos (características de las vías de acceso a los diferentes asentamientos y la distancia desde los asentamientos a diferentes elementos hidrológicos para la extinción de un posible incendio). Finalmente se procede al cálculo del riesgo. Para corroborar la validez de la metodología se probó en una zona piloto ubicada en la parte occidental del Principado de Asturias, caracterizada por ser una zona eminentemente rural con dispersión de las edificaciones.

La contaminación atmosférica incide negativamente sobre los ecosistemas forestales, llegando en ocasiones a provocar severos procesos de degradación. Los procesos más importantes asociados a la contaminación atmosférica son la acidificación de ecosistemas y la disminución de la calidad del aire con su consiguiente perjuicio para la salud humana. En Velilla del Río Carrión existe una central térmica que, en su actividad, emite a la atmósfera tanto óxidos de azufre y nitrógeno como metales pesados. Por esto, el principal objetivo del presente estudio es estimar e interpretar los efectos de las emisiones de gases contaminantes emitidos por la central térmica de Velilla del Río Carrión sobre las masas de Quercus pyrenaica cercanas a la misma, contando con la estadística y los SIG como herramientas de análisis. El estudio se llevó a cabo en el Norte de la provincia de Palencia (abarcando también una pequeña parte del NE leonés), incluyendo los municipios de Guardo, Velilla del Río Carrión, Valderrueda y Boca de Huérgano. Tomado como centro la torre de refrigeración de la central térmica citada, se estableció una circunferencia de 5 kilómetros de radio y dentro de la cual se instaló una malla de puntos de 750 metros de lado. Los datos a analizar pertenecen a los puntos de muestreo, surgidos de la intersección de dicha malla con masas de Quercus pyrenaica y son de fuente y elaboración propia: pH de las hojas y corteza de Quercus pyrenaica, pH del suelo, estudio de la comunidad liquénica (la cual expresa la calidad del aire mediante el Índice de Pureza Atmosférica), diámetros medios, daños o enfermedades en los robles así como otros datos surgidos del análisis SIG. Los bioindicadores liquénicos muestran una calidad del aire de mediocre a muy mala en la zona de estudio, notándose un evidente modelo de dispersión influenciado por la distancia a la central y la dirección de los vientos dominantes. El mayor impacto de las emisiones ácidas se produce sobre las hojas de Quercus pyrenaica, presentando valores de pH muy ácidos en toda la zona de estudio. Por el contrario, tanto la corteza como el suelo presentan valores más básicos de pH, no observándose un proceso claro de acidificación en los mismos. Los crecimientos en diámetro de los robles están relacionados con los valores obtenidos de IPA, de tal forma que buenas calidades del aire son afines a valores altos de diámetro medio y viceversa. No se hallaron evidencias claras de enfermedades y daños producidos por la contaminación atmosférica, detectándose de forma aleatoria la presencia del hongo patógeno oídio.

En este trabajo se presentan las cartografías de la temperatura y la precipitación medias en Asturias en el periodo 1981-2010, así como el mapa de clasificación climática modificada de Köppen-Geiger. Para la realización de los mapas de temperatura y precipitación se recurre a la interpolación de datos puntuales recogidos por las estaciones climatológicas de registro que la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) tiene distribuidas en la zona de estudio. La validez de los métodos de interpolación se discute estudiando los estadísticos implicados en el proceso. Para el mapa climático de Köppen-Geiger se realiza una clasificación de las estaciones termopluviométricas en función de la relación entre los datos de temperatura y precipitación recogidos por cada una de ellas. Finalmente, se incluyen los climogramas correspondientes a las estaciones termopluviométricas.

Técnicas análisis cluster con bases de datos.

Técnicas de inferencia estadística, In the current information age, new types of data are emerging. The new challenging problems associated with the analysis of these data should be tackled through new statistical ideas and developments. Among these new types of data, one can think about the (crisp or fuzzy) finite dimensional Euclidean set-valued ones, which are generically referred to as imprecise data. The work developed for this dissertation deals with the robust analysis of the location or central tendency of the random mechanism generating such imprecise data (i.e., a random set or random fuzzy set). The best-known location measure of such mechanisms is the associated Aumann or Aumann-type mean, respectively. Both means preserve the main valuable properties of the real/vectorial-valued means, but they also share a negative feature: their high sensitivity to either the existence of outliers or data changes. In looking for a more robust location measure, it seems convenient to follow some of the most successful approaches with real/vectorial data: the trimmed means and the M-estimators. To develop or adapt these approaches, two methodologies will be considered, namely: - On one hand, imprecise data can be represented as functional data from (a convex cone within) certain Hilbert space-valued random elements. Consequently, one may particularize results and methods from Functional Data Analysis. This can be properly made whenever one guarantees that the particularization does not move out of the cone of the imprecise data - On the other hand, when either the preceding methodology fails or it can be improved, one may develop ad hoc concepts and methods by combining notions and results from both (Fuzzy) Set-Valued Analysis and Large Sample/Resampling Statistics. With this general goal, the work for this dissertation is structured as follows: Chapter 1 gathers the main supporting tools that will be used in developing the two mentioned approaches. A substantial part of the chapter regards notions and results which have been expressly introduced during the course of this thesis. The types of data to be dealt with, the usual arithmetics and metrics between them, the random mechanisms generating these data and the associated Aumann/Aumann-type means, are also presented. To motivate the main body of the work, simulation studies are carried out to corroborate empirically that the means are highly sensitive to outliers and data changes in the imprecise-valued case. Chapter 2 is devoted to the extension of trimmed means to deal with imprecise-valued data. Trimmed means for functional data, which were introduced by other authors, exist and they are unique under ideal conditions. There is also an algorithm in the literature to compute an approximation of their empirical version. In this chapter, a new algorithm to compute exactly the empirical trimmed mean is introduced. Consistency and robustness properties are established and simulations are carried out to compare it with other algorithms or trimmed means for functional data. The new ideas are finally particularized to imprecise data. Chapter 3 deals with the extension of M-estimates of location for imprecise-valued data. Some recent studies have been first adapted to Hilbert space-valued random elements in such a way that necessary and sufficient conditions for the existence of M-estimates ensure that they belong to the conical parameter space. Furthermore, an iterative algorithm extending the re-weighted least squares algorithm is established. Since some interesting loss functions do not fulfill these conditions, additional ad hoc procedures have been developed to deal with fuzzy and interval-valued data. Chapter 4 aims to compare the robust behaviour of the different location measures introduced in this work from an empirical point of view. While the aim of the simulations developed in Chapters 2 and 3 was to compare the robustness of the new location measures in contrast to the sensitivity of the Aumann/Aumann-type means, the comparison in this chapter will be stated among all the approaches which have been suggested in the course of this work. A summarized discussion is to be presented after them. Each of the chapters in the work will end with some common types of remarks, namely, - those clearly highlighting the main contributions in the chapter; - those pointing out the ideas and results which, having been developed for the chapter, have already been published, accepted or submitted for publication

Trabajo fin de máster en el que se aplican los métodos estadísticos de clasificación supervisada, regresión y krigging (interpolación geoestadística) al Índice Canadiense de Incendios (FWI), empleado en la predicción del riesgo diario de incendios en el Principado de Asturias a fin de comprender mejor su funcionamiento y su relación con las variables meteorológicas para que sirvan de base para implementar futuras mejoras en el cálculo del índice diario de incendios.

This thesis deals with supervised classification of fuzzy data obtained from a random experiment. The data generation process is modeled using three approaches. First, a naive direct multivariate method which treats the data as is. Second, a compositional data transformation that views data as points in a Simplex space. Finally, we also employ an algorithm that relies on random fuzzy sets. The first two approaches have been tested on a classical setting of supervised classifiers. The fuzzy approach has been tested on a custom family of classifiers for fuzzy data. Two of the fuzzy algorithms are novel contributions. The empirical test consists on two experiments. One concerning fuzzy perceptions and linguistic labels, and the other concerning fuzzy perceptions and the gender of the individual that generated the perceptions.

The aim of this master project is the development of an R-Package for generating fractals via iterated function systems (IFS). At first glance fractals are eye-catching, self-similar patterns that form a pretty or interesting picture. However, the inner workings of fractals are much more complex and can be extremely useful in applications for image compression, image animation, for identification and for modeling. Extensive research on fractal theory was undertake to effectively define functions in R capable of handling diverse IFS. Two algorithms are analyzed and implemented in the generation of fractals, the Deterministic Algorithm and the Random Iteration Algorithm. Through the functions developed for an R-package to construct fractals, some of the major theorems and corollaries in fractal theory were successfully verified. Experimentation with IFS with probabilities through the implementation of the Random Iteration Algorithm helps illustrate and define measures on fractals in R^2. Furthermore, a comparison between the Deterministic Algorithm and the Random Iteration Algorithm for generating fractals proves the effective and time efficient use of the Random Iteration Algorithm. The result of this master project is the development of multiple functions to compose an R-package for generating fractals via iterated function systems. Determ_R2 was created to generate fractals in the two-dimensional vector space of real numbers, R^2, via the Deterministic Algorithm. The functions RandItl_R2, RandIt_R3 and RandIt_C were programed to build fractals in R^2, R^3 and the complex plan (C), respectively, using the Random Iteration Algorithm. A function, IFS_Prob, was developed to randomly generate probabilities for a hyperbolic IFS. Additionally, IFSP_Gen_R2 was developed to recursively test random probabilities for a given IFS. The function FractalMeas_R2 calculates the measure of a Borel subset of X, given the limiting coordinates of said Borel subset. Lastly, TransMat_R2 approximates the attractor for an IFS induced by a transformation matrix.