SOFTWARE PARA EL CONTROL DE CALIDAD Y VALIDACION DE DATOS METEOROLÓGICOS Y GENERACION DE ROSA DE VIENTOS.

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "SOFTWARE PARA EL CONTROL DE CALIDAD Y VALIDACION DE DATOS METEOROLÓGICOS Y GENERACION DE ROSA DE VIENTOS."

Transcripción

1 SOFTWARE PARA EL CONTROL DE CALIDAD Y VALIDACION DE DATOS METEOROLÓGICOS Y GENERACION DE ROSA DE VIENTOS. Rodrigo Cruz-Saco Vilela Juan Natividad Alvarado Rafael Espinoza Paredes Centro de Energías Renovables (CER) Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) Av. Túpac Amaru 210, Rímac (Lima 25) Tel anexo 228 RESUMEN: Los datos climáticos tomados de estaciones meteorológicas (automáticas o convencionales) no son siempre acertados en su totalidad. Ya sea por errores debidos al instrumento de medición o por errores producidos por la persona que toma los datos, algunos de estos datos pueden diferir en mayor o menor medida del valor real. El objetivo de este trabajo es contar con un proceso de control de calidad plasmado en un programa de computadora (Software) con el que podamos tratar una gran cantidad de datos, mediante pruebas estadísticas, en busca de valores que podrían ser datos errados. Pero no todos los valores son necesariamente errores, quedando a criterio del usuario el rechazo o no de cada dato sospechosos. Pasado este proceso tendremos una base de datos con un determinado nivel de confiabilidad que dependerá del tratamiento realizado y del criterio del observador. Palabras clave: datos climáticos, control de calidad, pruebas estadísticas, valores. INTRODUCCION Dentro de la labor de investigación del Centro de Energías Renovables de la Universidad Nacional de Ingeniería (CER - UNI) es imprescindible contar con datos climáticos o meteorológicos, por lo cual contamos con estaciones meteorológicas que se encargan de recolectar dicha información en los diferentes lugares donde ejecutamos nuestro proyectos. Posteriormente los datos son tratados estadísticamente para diferentes aplicaciones, siendo uno de ellos la simulación energética. A través de la simulación energética podemos analizar el comportamiento energético de edificaciones, sistemas fotovoltaicos o cualquier sistema que use recurso renovable. Para obtener resultados energéticos cercanos a la realidad es necesario contar con una base de datos climáticos confiable, es decir, contar con que estos datos correspondan en la medida de lo posible a los valores reales. Tanto los instrumentos de medición como las personas mismas pueden cometer errores al registrar estos datos, provocando que una serie de valores o erróneos en el tiempo sobre un elemento climático, como por ejemplo la radiación solar, puedan ser utilizados en programas de simulación energética, conduciéndonos a resultados erróneos. La cantidad de datos recogidos por las estaciones meteorológicas, ya sea de forma automatizada o convencional, a lo largo de meses y años resulta excesiva para un control de calidad manual pues consume mucho tiempo y recursos. Se hace necesaria una forma rápida de procesar tal cantidad de información, donde se definan ciertos parámetros de búsqueda de valores y se facilite el trabajo. La respuesta del CER - UNI para enfrentar este problema consiste en la creación de un software o programa de computadora capaz de realizar distintas pruebas estadísticas en busca de valores sobre los cuales caerá la decisión del observador de rechazarlos o dejarlos en la base de datos. El programa debe genera un reporte con una cantidad de datos sospechosos que no genere considerable trabajo al observador en su análisis final. De esta manera se obtiene una base de datos confiable para su posterior uso en otros procesos. La segunda función importante del programa es la de generar una rosa de vientos en la que se pueda observar no solo la dirección sino también las velocidades medias y máximas en un determinado período. El Sistema Mundial de Proceso de Datos (SMPD) de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) tiene dos publicaciones importantes a este respecto: una guía OMM (1993) y un Manual (2010). En estas dos publicaciones se pueden encontrar lineamientos generales para un proceso de control de calidad de datos meteorológicos así como las pruebas estadísticas que aplican y los métodos de predicción. Además se brindan tablas con los valores límites y límites de variación de los distintos elementos climáticos a diferentes latitudes y alturas. En el Perú, el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) es la institución que brinda información oficial meteorológica e hidrológica tanto en tiempo real como almacenada, así como de pronóstico del tiempo. Esta institución ha creado su propio sistema de control de calidad a medida nacional pero bajo los lineamientos de SMPDP de la OMM, usando algoritmos de su propia autoría para procesar los distintos elementos climáticos pero repartiendo el proceso entre diferentes grupos de trabajo. Los datos son finalmente revisados de forma manual para descartar cualquier error en el proceso computacional Esta metodología si bien puede generar una base de datos confiable, no es muy portátil y requiere de cierto número de personas. No obstante, para el público ajeno al SENAMHI, solicitar una base de datos bajo control de calidad resulta en un trámite, tedioso y

2 largo. Cabe mencionar que debido a la falta de apoyo presupuestario por parte del Estado, el SENAMHI no puede dar de forma gratuita el servicio de control de calidad sobre información ajena a su base de datos meteorológicos. La tesis de Servin (2010) de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, en México, fue de gran utilidad. En esta tesis se elabora un programa en Autolisp para Autocad, aprovechando el desempeño grafico del programa, y realiza entre otras cosas un control de calidad de los datos, sin embargo el análisis se centra en la tendencia, homogeneidad e independencia de las series. No se hace la comparación con límites globales y locales, así como con límites de variación. Tampoco analiza elementos climáticos como la radiación solar y los vientos, por lo que no resulta de mucha utilidad para los fines del CER - UNI. Otras publicaciones del la OMM (2004) como la guía para el control de calidad para datos de estaciones meteorológicas automáticas fueron útiles para fijar parámetros de limites sobre elementos climáticos. Igualmente sirvieron los trabajos de Magaña Villegas E. et al. (2008) quienes también elaboraron un software en MatLab para el análisis de datos meteorológicos. Su trabajo no aborda el control de calidad pero nos orientó en la elaboración de una rosa de vientos más completa, en la que se pueda apreciar la distribución de dirección, velocidades medias y velocidades máximas. ESTRUCTURA DEL PROGRAMA El Software o Programa para el control de calidad fue creado en MatLab R2010a. Esta compuesto por módulos o funciones los cuales pueden modificarse para mejorarlos o corregirlos independientemente sin alterar la funcionalidad del programa. Este sistema permite además añadir nuevas pruebas o métodos estadísticos para el control de calidad u otras funcionalidades sin tener que modificar seriamente el código. Para facilitar su uso, consta de una interfase gráfica de dos ventanas así como la generación de graficas. En la ventana principal se elige el archivo de datos climáticos. Se trabajará sobre un archivo Excel con un formato predefinido, todos los datos que pasen por este control de calidad deben adoptar dicho formato de lo contrario el programa no trabajará adecuadamente. Los elementos climáticos que se pueden analizar en el programa son: temperatura del aire, humedad relativa, presión atmosférica, dirección del viento, velocidad del viento, velocidad máxima del viento, precipitación y radiación solar. Cada elemento requerirá de parámetros para el análisis, es decir definir los límites globales, locales y de variación. Los parámetros globales no deberían variar (por lo menos no en pocos años), sin embargo, sí los parámetros locales, pues estos dependerán de la latitud, longitud, altitud y geografía en la que se encuentren las estaciones o zonas bajo observación. En la segunda ventana se encuentran las pruebas estadísticas, de las cuales el usuario puede elegir una o varias, mostrándose una breve descripción de las mismas. Los resultados de las pruebas que se realizan son guardados en un archivo Excel, igualmente las gráficas que produce, como la rosa de vientos, pueden ser guardadas por el usuario. El programa puede ser instalado en cualquier computadora y ejecutado sin la necesidad de contar con una instalación de MatLab. Fue probado en Windows XP 64bits con un procesador de 2.0 GHz y 4GB de memoria RAM y en Windows 7 32bits con un procesador Core i3 de 2.6Ghz y 4GB de RAM ejecutándose sin problemas y realizando las pruebas en un tiempo aceptable. PRUEBAS ESTADISTICAS QUE REALIZA EL PROGRAMA Pruebas básicas de límites en dos niveles: globales y locales: El programa compara cada dato con valores referenciales que sirven de cotas fuera de las cuales los datos son considerados sospechosos. Un dato no puede ser mayor a una cota superior o menor a una cota inferior: D min D i D max (1) Los D i que estén fuera de los limites de (1) son considerados sospechosos. También se analiza la variación entre los datos, es decir un dato no puede variar demasiado de otro en un determinado intervalo de tiempo, por ejemplo la temperatura no puede elevarse tan rápido en tan poco tiempo. Estas son pruebas básicas pero muy importantes y constituyen la primera etapa del proceso de control de calidad. Pruebas de desviación total, desviación en horas y medias móviles: En las pruebas de desviación total se compara la variación de un dato, con el que le antecede y con el que le precede, respecto de la desviación estándar de todos los datos: D D D D 4 (2) i i 1 i i 1

3 Donde σ es la desviación estándar de toda la muestra, igualmente los D i que estén fuera de los limites de (2) son considerados sospechosos. La prueba de desviación en horas es aún más específica pues al analizar los datos que corresponden a un mismo horario día a día, se encuentra una distribución que se ajusta muy bien a una campana de Gauss, y con este ajuste podemos marcar aquellos datos que tengan una probabilidad de aparecer menor a un 0.1%, 4.55% o 13.36%, dependiendo del nivel de confiabilidad que el usuario le dé a la muestra: D i D t (3) Donde σ es la desviación estándar del grupo de datos que corresponden a una misma hora, D es la media de ese grupo de datos y t que es definido al iniciar el programa corresponde a los porcentajes de confiabilidad de la muestra. Por ultimo, la prueba de medias móviles consiste en comparar cada grupo de datos de una media móvil de orden 24 y la desviación estándar de ese grupo, con el correspondiente dato central (mediana) de la misma, de manera análoga como se hizo con el caso anterior pues se observo que la distribución de medias móviles también se ajusta muy bien a una campana de Gauss. Este tipo de pruebas no son tan simples, y en la medida que sean demasiado estrictas, aumentará también el peligro de rechazar datos que sí pueden corresponder a valores reales. Test de Helmert: Una serie no homogénea presenta cambios bruscos. Una serie razonablemente homogénea indica que las variaciones corresponden solo a procesos climático-meteorológicos y no a otros factores. Este test no nos indica que la serie es necesariamente homogénea pero sí, de ser el caso, que la serie no es homogénea: N 1 S C N 1 (4) Se compara los cambios de signo respecto de la media entre cada elemento de la serie. S es la cantidad de veces que el signo se mantuvo y C es la cantidad de veces que el signo cambio. N es el número de datos. Si se verifica la expresión (4) entonces la serie es homogénea. Interpolación lineal de faltantes y de datos sospechosos: El programa da la opción de interpolar de forma lineal, es decir obtener la media, de los datos faltantes. De haber varias casillas sin datos, el programa genera valores medios a partir de los datos más cercanos. De igual manera, identificados los valores sospechosos y si a criterio del usuario estos deben ser reemplazados, el programa nos da la opción de hacerlo con las medias de los valores más cercanos. Tras realizar varias pruebas con distintos tipos de interpolación, eliminando datos para interpolarlos y comparar, la interpolación lineal fue la que en general mejor se acercaba a los valores eliminados. Rosa de vientos: La última función que realiza el programa es la de graficar una rosa de vientos. Esta es una gráfica polar en la que se puede observar la distribución de direcciones de vientos así como el promedio de velocidades medias y el promedio de velocidades máximas para cada barra de distribución. En otras palabras, supongamos una primera barra de distribución para todos las direcciones comprendidas entre 0 y 10 grados, la longitud de la barra corresponderá a la cantidad de datos que caigan entre ese límite. Luego para todos los datos cuyas direcciones caigan en el límite mencionado tendremos valores de velocidad media y velocidad máxima, a estos valores se les calcula el promedio y este ultimo resultado es graficado de forma cualitativa como una flecha en medio de cada barra de distribución. Esta grafica es bastante útil pues nos muestra en qué direcciones sopla el viento con mayor frecuencia pero también en qué direcciones sopla con mayor fuerza. La grafica puede realizarse tanto sobre una base de datos que resulte de un control de calidad como de una base de datos sin control de calidad. RESULTADOS Como ejemplo hemos ejecutado todas las pruebas del programa bajo un nivel de confiabilidad de muestra del 95% a los datos obtenidos en temperatura de una de las estaciones automáticas de la Universidad Nacional Santiago Antunez de Manolo. Los datos analizados corresponden al 13 de julio del 2012 de la estación Ocros y han sido tomados cada hora (24 datos); constituyen un fragmento de un total de 12 mil datos y tienen una determinada numeración relacionada al total de datos. La tabla 1 muestra el formato que deben tener los datos para ser tratados por el programa.

4 Número Tabla 1: Datos formateados correspondientes al 13 de julio del 2012, estación Ocros-Ancash Hora Temp. ( C) Hum. Rel. (%) Pres. Atm. Dir. viento Vel. viento (m/s) Vel. viento máx.(m/s) Precip (mm) Rad. Solar (W/m2) : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : Al analizar la temperatura en esta tabla tenemos a simple vista un dato faltante, algunos cambios bruscos de temperatura alrededor del dato 5409 y del dato 5418, y temperaturas que se repiten alrededor del dato Luego de ejecutar el programa para la temperatura, indicando un nivel de confiabilidad del 95% y pidiéndole que interpole todos los valores encontrados incluidos los datos faltantes, podemos observar el resultado en la tabla 2: Tabla 2: Resultados de pruebas sobre la tabla 1 Núm T ( C) Lim local Lim glob al Lim varia cion 01 hrs Valores encontrados bajo las siguientes pruebas: Lim Lim Lim Lim Lim Desvia varia varia varia varia varia Des cion cion cion cion cion cion viac misma min ion hora hrs hrs hrs hrs 1 hrs Distrib ucion normal Med ias mov iles Faltant es interpol ados Final 5.3

5 El programa no encontró anomalías en las pruebas que implican variación de los valores respecto de medias móviles y desviaciones estándar, tampoco en las pruebas de limites locales y globales, pero sí encontró valores respecto a cuánto cambia la temperatura cada 2, 3 y 6 horas. Igualmente encontró algunos valores que se han quedado estáticos. Estos datos marcados como sospechosos deben ser analizados en última instancia por el observador, a fin de ser o no rechazados. Para este caso le hemos indicado al programa que rechace e interpole todos las anomalías encontradas y así es como obtenemos la última columna. Por otro lado, en la figura 1 se muestra una Rosa de Vientos que expresa la distribución de direcciones, asimismo el promedio de velocidades medias y el promedio de velocidades máximas por barra de distribución, para 30 mediciones de viento (del dato 5401 al 5430). Figura 1: Rosa de vientos del 13 de Julio del 2013, estación Ocros-Ancash

6 Las barras azules indican la distribución de los vientos cada 10 grados. Barras mas largas denotan una mayor cantidad de valores que caen en ese rango de dirección. Las flechas verdes y rojas indican el promedio cada 10 grados de las velocidades medias y máximas respectivamente. En la figura 1 se observan a grosso modo un grupo de vientos que soplan en un rango amplio de Sur (180 grados) a Sudeste (130 grados) con una predominancia de vientos entre los 150 y 160 grados, y otro grupo de vientos que soplan en un rango mas corto predominantemente hacia el norte entre los 350 y 20 grados. También se observa que las velocidades máximas alcanzadas son mayores en el primer grupo que en el segundo, mientras que para las velocidades medias podríamos inferir que no hay muchas diferencia. Veamos otro ejemplo: en La figura 2 se muestra una gráfica correspondiente a casi 200 datos de Radiación Solar medidos en la estación automática en Ocros entre el 8 y el 14 de marzo del Figura 2: Gráfica de radiación solar de la estación Ocros entre el 8 y 15 de marzo Tras correr el programa, en la tabla 3 se muestran los datos encontrados. Tabla 3: Valores encontrados por el programa para los datos de la figura 2. Numero Día Hora Radiación (W/m2) : : : : : : : : : : : : Podemos ver cómo algunos sobrepasan incluso el límite de radiación fuera de la atmósfera de aprox W/m2 por lo que constituyen definitivamente datos erróneos. La gráfica también nos muestra cambios bruscos en las mediciones. Esto puede deberse a la presencia de nubes, de hecho es una época del año en la que la ocurrencia de lluvias es mayor. Como habíamos mencionado, también podemos pedirle al programa que interpole una lista de valores sospechosos que sea construida por el usuario. Para este caso elegiremos como valores o erróneos aquellos que superen los limites locales de radiación de 1250 W/m2 y cualquier otro que se aleje considerablemente de sus vecinos. Esta lista se puede ver en la tabla 4.

7 Tabla 4: Valores depurados por el usuario para ser designados como erróneos y reemplazarlos. Numero Día Hora Radiación (W/m2) : : : : : : Así tras introducir esta lista en el programa e interpolar estos valores considerados como erróneos podemos ver el resultado en la figura 3, donde observamos que los valores han sido reemplazados por la interpolación lineal de los datos más cercanos, reduciendo los picos y cambios abruptos de radiación. CONCLUSIONES Figura 3: Grafica de radiación solar cuyos valores han sido reemplazados. El software de control de calidad del presente trabajo se crea bajo los lineamientos del SMPDP complementando con otros trabajos y tesis pero ajustándose a las necesidades del CER - UNI. Es un programa con interfase gráfica para facilitar su uso y hacerlo intuitivo. Es portátil y solo requiere de una persona para manejarlo y realizar pruebas sobre todas los elementos climáticos que abarca. Su construcción facilita la implementación de nuevas pruebas y elementos climáticos a analizar así como la corrección de problemas. La utilidad del programa radica en el ahorro de tiempo y recursos en la ubicación de valores, facilitando así el trabajo de control de calidad sobre una gran cantidad de datos. Como resultado obtenemos una base de datos confiables, sin valores, o, en todo caso, ubicados y revisados, para su posterior uso en otros procesos. En este programa, es el observador el que tienen la decisión final de rechazar o aceptar un valor encontrado como sospechosos. La Rosa de Vientos no solo me indica la distribución de direcciones, es decir en qué direcciones sopla el viento con mayor frecuencia, sino también las velocidades medias y máximas en esas direcciones. REFERENCIAS Magaña Villegas E. et al. (2008) Software para el análisis de datos meteorológicos, México. Organización Meteorológica Mundial (1993) Guía del Sistema Mundial de Proceso de Datos, Ginebra. Organización Meteorológica Mundial (2010) Manual del Sistema Mundial de Proceso de Datos y de predicción, Ginebra. Organización Meteorológica Mundial (2004) Guidelines on Quality Control Procedures for Data from Automatic Weather Stations, Ginebra. Servin Arreygue M. (2010) Modulo de Gestión de base de datos de estaciones climatológicas, México. Taylor J.R. An introduction (1997) to error análisis, segunda edicion, EEUU. Walpole y Myers (1992 ) Probabilidad y estadística, cuarta edicion, México.

8 SOFTWARE FOR QUALITY CONTROL AND VALIDATION OF METEOROLOGICAL DATA AND WINDROSE CREATION. ABSTRACT: Climatic data taken from meteorological stations (automatic or conventional) are not always totally accurate. Whether due to instrumental errors or mistakes from the person who takes registry of the data, some of this data could be more or less different from the real value. The aim of this work is to have a quality control process expressed in software by witch, with statistical tests; we may take a large amount of data and look for outliers that might be erroneous values. But not all the outliers are assured mistakes, lying on the observer s criteria to reject or accept each suspicious data. After this process we will have a data base with a reliability level that will depend on both the treatment and the observer s criteria. Key words: climatic data, quality control, statistical tests, outliers.

Análisis Estadístico de la Velocidad y Dirección del Viento en Los Taques- Estado Falcón

Análisis Estadístico de la Velocidad y Dirección del Viento en Los Taques- Estado Falcón Junio 9 FGLONGATT/R-9-13 Análisis Estadístico de la Velocidad y Dirección del Viento en Los Taques- Estado Falcón 1 Programa Fuentes Alternas de Energía y Generación Distribuida Acrónimo del proyecto EOLO-

Más detalles

RClimTool MANUAL DEL USUARIO

RClimTool MANUAL DEL USUARIO RClimTool MANUAL DEL USUARIO Lizeth Llanos Herrera, estudiante de Estadística Esta herramienta ha sido diseñada para el apoyo, automatización de procesos y análisis de series climáticas dentro del convenio

Más detalles

Protocolo de la Estación Meteorológica Davis

Protocolo de la Estación Meteorológica Davis Protocolo de la Estación Meteorológica Davis Objetivo General Tomar los datos de atmósfera utilizando una Estación Meteorológica Davis Visión General Se instala una estación meteorológica para realizar

Más detalles

Curso. Análisis Estadístico de Datos Climáticos

Curso. Análisis Estadístico de Datos Climáticos Curso I-1 Análisis Estadístico de Datos Climáticos Distribuciones de Probabilidad Mario Bidegain (FC) Alvaro Diaz (FI) Universidad de la República Montevideo, Uruguay 2011 I-2 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

Más detalles

CONTROLES DE CALIDAD

CONTROLES DE CALIDAD CONTROLES DE CALIDAD Los controles de calidad aplicados a la información están agrupados en primer lugar, los concernientes a los datos de la estación (QC0) y, en segunda instancia los relativos al perfil

Más detalles

Simulación 4D en el Control de Sistemas Mecatrónicos

Simulación 4D en el Control de Sistemas Mecatrónicos 12 Simulación 4D en el Control de Sistemas Mecatrónicos Anibal Cotrina Facultad de Ingeniería Electrónica y Eléctrica, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima Perú RESUMEN: En el presente artículo

Más detalles

Control de calidad del Hormigón

Control de calidad del Hormigón Control de calidad del Hormigón Calidad Hay muchos factores involucrados en la producción del hormigón, desde los materiales, la dosificación de la mezcla, el transporte, la colocación, el curado y los

Más detalles

Monitoreo de condiciones meteorológicas en Baja California Sur. Luis M. Farfán (farfan@cicese.mx) CICESE, Unidad La Paz, B.C.S.

Monitoreo de condiciones meteorológicas en Baja California Sur. Luis M. Farfán (farfan@cicese.mx) CICESE, Unidad La Paz, B.C.S. 1 Monitoreo de condiciones meteorológicas en Baja California Sur Luis M. Farfán (farfan@cicese.mx) CICESE, Unidad La Paz, B.C.S. Las condiciones meteorológicas del tiempo representan el estado de la atmósfera

Más detalles

Bases de datos hidrológicas. Javier Aparicio

Bases de datos hidrológicas. Javier Aparicio Bases de datos hidrológicas Javier Aparicio Contenido Eric III Bandas Modelos de datos y de gestión ERIC III (Extractor Rápido de Información Climatológica versión 3) Introducción El Extractor Rápido de

Más detalles

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL DISEÑO Y EVALUACION DE SISTEMAS DE ENERGIA RENOVABLE HIBRIDA PARA EL CONSUMO EN EDIFICIOS HABITACIONALES

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL DISEÑO Y EVALUACION DE SISTEMAS DE ENERGIA RENOVABLE HIBRIDA PARA EL CONSUMO EN EDIFICIOS HABITACIONALES INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL DISEÑO Y EVALUACION DE SISTEMAS DE ENERGIA RENOVABLE HIBRIDA PARA EL CONSUMO EN EDIFICIOS HABITACIONALES Luis Ochoa T., Nicolas Kemper V., Zarela Arroyo R., Guillermo

Más detalles

8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 8.1 Conclusiones En el proyecto de tesis Realización de software educativo para simular la dispersión de contaminantes atmosféricos se desarrolló un programa computacional

Más detalles

MODELACIÓN DEL RECURSO SOLAR Y EÓLICO EN EL NORTE DE CHILE

MODELACIÓN DEL RECURSO SOLAR Y EÓLICO EN EL NORTE DE CHILE MODELACIÓN DEL RECURSO SOLAR Y EÓLICO EN EL NORTE DE CHILE La presente publicación es un resumen del estudio Modelación de alta resolución para fines de prospección de energías renovables no convencionales

Más detalles

Elementos para el monitoreo ambiental en el centro de México: la Meteorología. Víctor Magaña Instituto de Geografía UNAM

Elementos para el monitoreo ambiental en el centro de México: la Meteorología. Víctor Magaña Instituto de Geografía UNAM Elementos para el monitoreo ambiental en el centro de México: la Meteorología Víctor Magaña Instituto de Geografía UNAM Los criterios La información meteorológica y climática resulta esencial para la seguridad

Más detalles

MODELADO Y CONTROL MULTIVARIABLE DE TEMPERATURA Y HUMEDAD EN UN INVERNADERO

MODELADO Y CONTROL MULTIVARIABLE DE TEMPERATURA Y HUMEDAD EN UN INVERNADERO MODELADO Y CONTROL MULTIVARIABLE DE TEMPERATURA Y HUMEDAD EN UN INVERNADERO Autor: Cristina Sánchez Pérez Directores: José Luis Guzmán Sánchez y Jorge Antonio Sánchez Molina 19 de septiembre de 2014 2

Más detalles

Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial República de Colombia

Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial República de Colombia Generación de Información sobre Clima y Precipitación Proyecto Agua Cepal ERNESTO RANGEL MANTILLA Subdirector de Meteorología Bogotá D.C 9- al 11 de mayo de 2011 CONTENIDO Red meteorológica nacional Flujo

Más detalles

Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales, (praa)

Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales, (praa) Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales, (praa) Sistema de monitoreo para evaluar la disponibilidad de agua y evolución de los impactos asociados

Más detalles

Mapa y Predicción EÓLICA

Mapa y Predicción EÓLICA Mapa y Predicción EÓLICA Evaluación de los recursos y potenciales de EERR Ingeniería del Software División de I+D Tecnológico Mapas Eólicos y Predicción Eólica Indice (común para mapas y predicción) Qué

Más detalles

ANÁLISIS DE DATOS CONTROL DE CALIDAD. Ing. Carlos Brunatti

ANÁLISIS DE DATOS CONTROL DE CALIDAD. Ing. Carlos Brunatti ANÁLISIS DE DATOS CONTROL DE CALIDAD Ing. Carlos Brunatti Montevideo, ROU, junio 2015 Control de calidad No resulta sorprendente que el hormigón sea un material variable, pues hay muchos factores involucrados

Más detalles

BOLETIN SEMANAL Nº 33 DEL ESTADO DE CUENCA DEL RIMAC

BOLETIN SEMANAL Nº 33 DEL ESTADO DE CUENCA DEL RIMAC BOLETIN SEMANAL Nº 33 DEL ESTADO DE CUENCA DEL RIMAC DIRECTORIO Ing. Amelia Díaz Pabló Presidenta Ejecutiva del SENAMHI Ing. Ezequiel Villegas Paredes Director Científico PhD. Waldo Lavado Casimiro Director

Más detalles

ANEXO VI DOCUMENTOS EXPLICATIVOS DE LA BASE DE DATOS

ANEXO VI DOCUMENTOS EXPLICATIVOS DE LA BASE DE DATOS ANEXO VI DOCUMENTOS EXPLICATIVOS DE LA BASE DE DATOS Como se describe en el capítulo 4, la Ayuda de la Base de Datos consta de los siguientes módulos de ayuda elaborados en formato Pregunta/Respuesta:

Más detalles

Contradicción fundamental Por efecto de contrarios entre dos situaciones del objeto de estudio. El proceso de planificación y evaluación

Contradicción fundamental Por efecto de contrarios entre dos situaciones del objeto de estudio. El proceso de planificación y evaluación Propuesta de perfeccionamiento del proceso de planificación y evaluación del posgrado en una Universidad X (Problema): Cómo integrar los contenidos de educación sexual en el proceso de formación de profesores?

Más detalles

SISTEMA DE MONITOREO DE PRESIÓN ATMOSFÉRICA EN EL CENAM

SISTEMA DE MONITOREO DE PRESIÓN ATMOSFÉRICA EN EL CENAM SISTEMA DE MONITOREO DE PRESIÓN ATMOSFÉRICA EN EL CENAM Zúñiga González S., Olvera Arana P., Torres Guzmán J. Centro Nacional de Metrología km 4,5 carretera a Los Cués, El Marqués, Querétaro, México Tel.

Más detalles

Módulo I - Excel. Conociendo la aplicación de Excel... 2. Abriendo una planilla de Excel... 2. Entendiendo el concepto de Libro, hoja y celda...

Módulo I - Excel. Conociendo la aplicación de Excel... 2. Abriendo una planilla de Excel... 2. Entendiendo el concepto de Libro, hoja y celda... Módulo I - Excel Índice Conociendo la aplicación de Excel... 2 Abriendo una planilla de Excel... 2 Entendiendo el concepto de Libro, hoja y celda... 3 Creando el primer libro... 4 Saliendo de Excel...

Más detalles

Informe de la Instalación y Capacitación en el Uso del Sistema MCH en el INAMEH de Venezuela

Informe de la Instalación y Capacitación en el Uso del Sistema MCH en el INAMEH de Venezuela Informe de la Instalación y Capacitación en el Uso del Sistema MCH en el INAMEH de Venezuela Contenido 1 Introducción... 3 2 Instalación del Sistema... 3 3 Capacitación a Usuarios y Configuración Inicial

Más detalles

NORMAS INTERNACIONALES Y ADQUISICION DE DATOS.

NORMAS INTERNACIONALES Y ADQUISICION DE DATOS. CAPITULO II NORMAS INTERNACIONALES Y ADQUISICION DE DATOS. En este capítulo se describirán en forma general las normas internacionales para la medición de variables climatológicas y cómo funciona un sistema

Más detalles

El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que

El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que Capítulo 1 Marco Contextual 1.1. Formulación del problema 1.1.1. Definición del problema El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que varían con el tiempo. Tal información,

Más detalles

CARTAS DE CONTROL. FeGoSa

CARTAS DE CONTROL. FeGoSa Las empresas en general, ante la apertura comercial han venido reaccionando ante los cambios y situaciones adversas, reaccionan por ejemplo ante: Disminución de ventas Cancelación de pedidos Deterioro

Más detalles

Ing. Roberto Villalobos Ing. José Retana GESTION DE DESARROLLO INSTITUTO METEOROLOGICO NACIONAL COSTA RICA

Ing. Roberto Villalobos Ing. José Retana GESTION DE DESARROLLO INSTITUTO METEOROLOGICO NACIONAL COSTA RICA Sistema de Pronóstico de Lluvias en Costa Rica. Agrupación de años con características pluviométricas semejantes para la creación de escenarios climáticos 1. Introducción Ing. Roberto Villalobos Ing. José

Más detalles

Modelo matemático de las autoclaves industriales

Modelo matemático de las autoclaves industriales AUTOMÁTICA Y ELECTRÓNICA Ingeniería Electrónica, Automática y Comunicaciones, Vol. XXIII, No. 2, 2002 Modelo matemático de las autoclaves industriales J. E. González y R. Misa Empresa Laboratorio Farmacéutico

Más detalles

TÉCNICO SUPERIOR UNIVERSITARIO EN ENERGÍAS RENOVABLES ÁREA ENERGÍA SOLAR

TÉCNICO SUPERIOR UNIVERSITARIO EN ENERGÍAS RENOVABLES ÁREA ENERGÍA SOLAR TÉCNICO SUPERIOR UNIVERSITARIO EN ENERGÍAS RENOVABLES ÁREA ENERGÍA SOLAR HOJA DE ASIGNATURA CON DESGLOSE DE UNIDADES TEMÁTICAS 1. Nombre de la asignatura Estaciones meteorológicas 2. Competencias Implementar

Más detalles

Control de calidad del. Ciudad de La Rioja Mayo 2013

Control de calidad del. Ciudad de La Rioja Mayo 2013 Control de calidad del Hormigón Ciudad de La Rioja Mayo 2013 Control de calidad Desde que se comenzó con la producción de bienes, se han hecho intentos en controlar el proceso de manera de mejorar la calidad

Más detalles

Monitorización y Control de Deformaciones

Monitorización y Control de Deformaciones TcpControl Monitorización y Control de Deformaciones Esta potente aplicación permite realizar una auscultación en tiempo real sobre puntos de control empleando estaciones totales robotizadas y otros dispositivos.

Más detalles

Anexo 4. Herramientas Estadísticas

Anexo 4. Herramientas Estadísticas Anexo 4 Herramientas Estadísticas La estadística descriptiva es utilizada como una herramienta para describir y analizar las características de un conjunto de datos, así como las relaciones que existen

Más detalles

Ingeniería Energética E-ISSN: 1815-5901 orestes@cipel.ispjae.edu.cu. Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría. Cuba

Ingeniería Energética E-ISSN: 1815-5901 orestes@cipel.ispjae.edu.cu. Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría. Cuba Ingeniería Energética E-ISSN: 1815-5901 orestes@cipel.ispjae.edu.cu Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría Cuba Martínez, José A.; Ugarte, Roberto; Hernández, Gualfrido; Ramírez, Miguel

Más detalles

Ciencias Holguín E-ISSN: 1027-2127 revista@ciget.holguin.inf.cu. Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba.

Ciencias Holguín E-ISSN: 1027-2127 revista@ciget.holguin.inf.cu. Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba. Ciencias Holguín E-ISSN: 1027-2127 revista@ciget.holguin.inf.cu Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba Cuba Duran Martínez, Gerardo; Rojas Díaz, Miladys; Pérez Rivas, Graciela

Más detalles

NORMA CHILENA OFICIAL NCh 1619-1979 ACÚSTICA - EVALUACIÓN DEL RUIDO EN RELACIÓN CON LA REACCIÓN DE LA COMUNIDAD

NORMA CHILENA OFICIAL NCh 1619-1979 ACÚSTICA - EVALUACIÓN DEL RUIDO EN RELACIÓN CON LA REACCIÓN DE LA COMUNIDAD NORMA CHILENA OFICIAL NCh 1619-1979 ACÚSTICA - EVALUACIÓN DEL RUIDO EN RELACIÓN CON LA REACCIÓN DE LA COMUNIDAD 0 INTRODUCCIÓN La reducción o limitación de ruidos que causan molestias es de una importancia

Más detalles

Reunión 2013, Bs.As. 4 y 5 de abril

Reunión 2013, Bs.As. 4 y 5 de abril Optimizar el aprovechamiento de la información de origen satelital producida en el marco del Plan Espacial Nacional, identificando temas relevantes que ofrezcan ventajas competitivas para la comunidad

Más detalles

10. San Luis Potosí, SLP.

10. San Luis Potosí, SLP. 1. San Luis Potosí, SLP. San Luis Potosí, SLP. 1.1 Información general Superficie 1471 km 2 (inegi, 21b) Altitud 186 msnm (inegi, 22) Índice de motorización 491 vehículos por cada mil habitantes Población

Más detalles

MONITOREO DE VARIABLES CLIMATOLOGICAS USANDO LabVIEW

MONITOREO DE VARIABLES CLIMATOLOGICAS USANDO LabVIEW MONITOREO DE VARIABLES CLIMATOLOGICAS USANDO LabVIEW Lázaro Castilo Isidro Ignacio, Anzurez M arin Juan, Gaspar Vale Ciro Jesús Universidad M ichoacana de San Nicolás de Hidalgo Facultad de Ingeniería

Más detalles

Evaporación, Transpiración n y Evapotranspiración

Evaporación, Transpiración n y Evapotranspiración Evaporación, Transpiración n y Evapotranspiración Curso de Hidrología Departamento de Ingeniería a Civil y Minas División n de Ingeniería Universidad de Sonora Mayo de 2007 Introducción La presencia de

Más detalles

Capítulo III. Metodologías existentes para la evaluación del recurso eólico.

Capítulo III. Metodologías existentes para la evaluación del recurso eólico. Capítulo III Metodologías existentes para la evaluación del recurso eólico. El estudio del potencial eólico de Yasila, de 1986, representa una primera aproximación del cálculo de energía para la localidad

Más detalles

Señal de Referencia: Es el valor que se desea que alcance la señal de salida. SET POINT.

Señal de Referencia: Es el valor que se desea que alcance la señal de salida. SET POINT. EL ABC DE LA AUTOMATIZACION ALGORITMO DE CONTROL PID; por Aldo Amadori Introducción El Control automático desempeña un papel importante en los procesos de manufactura, industriales, navales, aeroespaciales,

Más detalles

5.0 LINEA BASE AMBIENTAL Y SOCIAL

5.0 LINEA BASE AMBIENTAL Y SOCIAL 5.0 LINEA BASE AMBIENTAL Y SOCIAL 5.1 LINEA BASE FISICA 5.1.1 CLIMA 5.1.1.1 Generalidades El clima de la zona es árido, debido a los movimientos verticales descendentes que impiden el desarrollo de nubes

Más detalles

8.1. Introducción... 1. 8.2. Dependencia/independencia estadística... 2. 8.3. Representación gráfica: diagrama de dispersión... 3. 8.4. Regresión...

8.1. Introducción... 1. 8.2. Dependencia/independencia estadística... 2. 8.3. Representación gráfica: diagrama de dispersión... 3. 8.4. Regresión... Tema 8 Análisis de dos variables: dependencia estadística y regresión Contenido 8.1. Introducción............................. 1 8.2. Dependencia/independencia estadística.............. 2 8.3. Representación

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN Suponga que le pedimos a un grupo de estudiantes de la asignatura de estadística que registren su peso en kilogramos. Con los datos del peso de los estudiantes

Más detalles

FORMACIÓN PROFESIONAL ELECTRÓNICA Y ENERGÍAS RENOVABLES: EL PROYECTO DE ESTACIÓN METEOROLÓGICA AUTOMÁTICA DEL IES ESCOLAS PROVAL

FORMACIÓN PROFESIONAL ELECTRÓNICA Y ENERGÍAS RENOVABLES: EL PROYECTO DE ESTACIÓN METEOROLÓGICA AUTOMÁTICA DEL IES ESCOLAS PROVAL FORMACIÓN PROFESIONAL ELECTRÓNICA Y ENERGÍAS RENOVABLES: EL PROYECTO DE ESTACIÓN METEOROLÓGICA AUTOMÁTICA DEL IES ESCOLAS PROVAL Diz J., García J. F., Darriba J., Rodríguez S. IES Escolas Proval, Avda

Más detalles

UN MODELO DE PRONÓSTICO PARA LAS PRIMAS DE SEGUROS DE VIDA Y PERSONAS

UN MODELO DE PRONÓSTICO PARA LAS PRIMAS DE SEGUROS DE VIDA Y PERSONAS UN MODELO DE PRONÓSTICO PARA LAS PRIMAS DE SEGUROS DE VIDA Y PERSONAS Wilson Mayorga M. Director de Cámara de Vida y Personas y Actuaría Con base en modelos de regresión que explican la evolución de las

Más detalles

Resumen Ejecutivo. 1 Introducción

Resumen Ejecutivo. 1 Introducción Resumen Ejecutivo 1 Introducción El clima de una zona o región corresponde al conjunto de condiciones atmosféricas que la caracterizan, es entonces un estado promedio del tiempo atmosférico determinado

Más detalles

Red de Estaciones Meterológicas Automáticas de la Estación Experimental Agropecuaria Anguil, La Pampa

Red de Estaciones Meterológicas Automáticas de la Estación Experimental Agropecuaria Anguil, La Pampa Red de Estaciones Meterológicas Automáticas de la Estación Experimental Agropecuaria Anguil, La Pampa Bellini Saibene, Y.; Fernandez, D.; Casagrande G.; Lucchetti, P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

Más detalles

0 a 900 (± 450 VDC) Detección de Rizo (Ripple) AC

0 a 900 (± 450 VDC) Detección de Rizo (Ripple) AC Esta hoja técnica contiene las especificaciones de desempeño y condiciones de operación del Monitoreo Continuo CM-Series (CM1000 y CM2000 ). El CM1000 y CM2000 son sistemas avanzados de monitoreo continuo

Más detalles

Cuál es la Respuesta Correcta?

Cuál es la Respuesta Correcta? Cuál es la Respuesta Correcta? Objetivo General Presentar al alumnado el concepto de que a veces no hay una respuesta correcta a una pregunta o medición. Visión General El alumnado aprende a tener cuidado

Más detalles

Aplicación de las herramientas informáticas en el tratamiento de la información científica

Aplicación de las herramientas informáticas en el tratamiento de la información científica Aspectos Metodológicos Aplicación de las herramientas informáticas en el tratamiento de la información científica Mauricio Restrepo Gallego Application of the computer tools in the treatment of the scientific

Más detalles

Predicción de los ciclos de El Niño

Predicción de los ciclos de El Niño Predicción de los ciclos de El Niño Israel Cendrero Sánchez I.T.T.Telemática Universidad Carlos III de Madrid Leganes,Madrid,España 100055713@alumnos.uc3m.es Beatriz López Moreno I.T.T.Telemática Universidad

Más detalles

Manual de Instalación

Manual de Instalación ASEGURA Estima el requerimiento financiero para el aseguramiento Manual de Instalación Agosto, 2015 La herramienta presentada fue elaborada por el proyecto USAID Políticas en Salud, en estrecha colaboración

Más detalles

Una mejora continua. Empezando con el Proyecto... Sencillez. Gestión de Menfis 8 más ágil

Una mejora continua. Empezando con el Proyecto... Sencillez. Gestión de Menfis 8 más ágil Una mejora continua El mundo laboral es cada vez más exigente en cuanto a medios y resultados. En Professional Software hemos hecho nuestra esa exigencia y por eso, porque compartimos el mismo objetivo,

Más detalles

SECCIÓN DE AYUDA AL USUARIO

SECCIÓN DE AYUDA AL USUARIO SECCIÓN DE AYUDA AL USUARIO PON DESIGN SOFTWARE IVÁN ALEXIS SANTOS QUICENO FREDY ANDRES SANABRIA UNIVERSIDAD DISTRITAL FEBERO DE 2009 Diseño de redes ópticas pasivas En general los niveles de potencia

Más detalles

LUNES 14 DE SEPTIEMBRE DE 2015 PRONOSTICO

LUNES 14 DE SEPTIEMBRE DE 2015 PRONOSTICO Boliv ia 1151 98-5559 JJ.Lastra 1-99-8986 LUNES 1 DE SEPTIEMBRE DE 15 SITUACION METEOROLOGICA: Emitido a las 17:3 horas. No se reportaban fenómenos meteorológicos significativos. PRONOSTICO MARTES 15 DE

Más detalles

Estación Meteorológica WH-1081

Estación Meteorológica WH-1081 Estación Meteorológica WH-1081 Sensores Externos Pantalla LCD táctil ( consola) Datos Técnicos: La estación Meteorológica WH-1081 de bajo costo y fácil manejo puede medir lecturas meteorológicas exactas

Más detalles

PLATAFORMA GESTIÓN INTEGRAL DE PRODUCCIÓN GESTIÓN DE OPERACIONES

PLATAFORMA GESTIÓN INTEGRAL DE PRODUCCIÓN GESTIÓN DE OPERACIONES PLATAFORMA GESTIÓN INTEGRAL DE PRODUCCIÓN GESTIÓN DE OPERACIONES CONTROL DE CALIDAD CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESO Avanzar hacia la excelencia operacional es clave para la mejora de la competitividad de

Más detalles

Sistema de Posicionamiento Satelital

Sistema de Posicionamiento Satelital Sistema de Posicionamiento Satelital Montevideo, 1 de Diciembre de 2008 1. Índice 1. ÍNDICE... 2 2. INTRODUCCIÓN... 3 3. CONSULTAS GRÁFICAS.... 3 3.1. ÚLTIMA POSICIÓN REGISTRADA.... 3 3.1.1. Opciones de

Más detalles

Velocidad media del viento en superficie

Velocidad media del viento en superficie Velocidad media del viento en superficie Identificación del Indicador Iniciativa en la que se encuentra Tema de referencia ID 88 Unidad de medida SIMA Atmósfera y clima. Cambio Climatológico (Meteorología).

Más detalles

ENSAYO DE APTITUD CALIBRACIÓN DE BALANZAS PRM-09/2010 SUPLEMENTO INFORME FINAL VERSION WEB. Fecha de emisión: 14 de febrero de 2012

ENSAYO DE APTITUD CALIBRACIÓN DE BALANZAS PRM-09/2010 SUPLEMENTO INFORME FINAL VERSION WEB. Fecha de emisión: 14 de febrero de 2012 ENSAYO DE APTITUD CALIBRACIÓN DE BALANZAS PRM-09/2010 SUPLEMENTO INFORME FINAL VERSION WEB Fecha de emisión: 14 de febrero de 2012 El presente informe anula la emisión del 02-02-2012 Instituto Nacional

Más detalles

5/10/2007 PCPM PRUEBAS DE SOFTWARE. Por: Paola Constanza Peña Melo Ingeniería de Software Mayo de 2007 AGENDA GENERAL PCPM

5/10/2007 PCPM PRUEBAS DE SOFTWARE. Por: Paola Constanza Peña Melo Ingeniería de Software Mayo de 2007 AGENDA GENERAL PCPM 1 PRUEBAS DE SOFTWARE Por: Paola Constanza Peña Melo Ingeniería de Software Mayo de 2007 AGENDA GENERAL 2 1 AGENDA 3 QUE SON LAS PRUEBAS DE SOFTWARE? Proceso de análisis de un sistema. Detectar diferencias.

Más detalles

BOLETÍN CLIMATOLÓGICO MENSUAL

BOLETÍN CLIMATOLÓGICO MENSUAL BOLETÍN CLIMATOLÓGICO MENSUAL Asunción, Paraguay Mayo 2010 Gerencia de Climatología e Hidrología Departamento de Climatología Ara, ara rekove, ha yvytu ñamo pytuhêva El tiempo, el clima y el aire que respiramos

Más detalles

Análisis de datos estadísticos usando Ms. Excel

Análisis de datos estadísticos usando Ms. Excel Análisis de datos estadísticos usando Ms. Excel Fundamentos de informática Ing. Patricia Mores - Dra. Sonia Benz 2010 Qué es el análisis estadístico? Es extraer o deducir de un conjunto de datos resultados

Más detalles

Mejores prácticas para la evaluación dinámica

Mejores prácticas para la evaluación dinámica Mejores prácticas para la evaluación dinámica Disclaimer This document is a translation of the English-language AMTSO document Best Practices for Dynamic Testing (version 2008-10-31) at http://www.amtso.org/documents/doc_download/7-amtso-best-practices-for-dynamictesting.html.

Más detalles

Tabla 5.1-1 Coordenadas Estación Meteorológica Caldera

Tabla 5.1-1 Coordenadas Estación Meteorológica Caldera 5.1 CLIMA Y METEOROLOGÍA En esta sección se expone la caracterización climática del Área de Influencia del Proyecto: Planta Desalinizadora Minera Candelaria. Para ello se presentan datos meteorológicos

Más detalles

EMPRESA DE TRANSMISIÓN ELÉCTRICA S.A. GERENCIA DE HIDROMETEOROLOGÍA CENTRO DEL CLIMA DE PANAMÁ

EMPRESA DE TRANSMISIÓN ELÉCTRICA S.A. GERENCIA DE HIDROMETEOROLOGÍA CENTRO DEL CLIMA DE PANAMÁ EMPRESA DE TRANSMISIÓN ELÉCTRICA S.A. GERENCIA DE HIDROMETEOROLOGÍA CENTRO DEL CLIMA DE PANAMÁ CARACTERIZACIÓN CLIMÁTICA PARA LOS DISTRITOS DE PANAMÁ Y SAN MIGUELITO, SEGÚN LOS DATOS SUMINISTRADOS POR

Más detalles

Ic-Prog PARA PROGRAMAR MICROCONTROLADORES PIC 16F84 y 16F876.

Ic-Prog PARA PROGRAMAR MICROCONTROLADORES PIC 16F84 y 16F876. Ic-Prog PARA PROGRAMAR MICROCONTROLADORES PIC 16F84 y 16F876. Prof: Bolaños D. En unión del hardware adecuado, el software IC-PROG permite programar gran cantidad de dispositivos electrónicos. Esta guía

Más detalles

Disponibilidad y características de la radiación solar en Latinoamérica

Disponibilidad y características de la radiación solar en Latinoamérica Disponibilidad y características de la radiación solar en Latinoamérica H. Grossi Gallegos 1,2 1 Universidad Nacional de Luján 2 Servicio Meteorológico Nacional Buenos Aires, ARGENTINA El Sol y su energía

Más detalles

Estadística I. Finanzas y Contabilidad

Estadística I. Finanzas y Contabilidad Estadística I. Finanzas y Contabilidad Práctica 1: INTRODUCCIÓN AL USO DE SOFTWARE ESTADÍSTICO OBJETIVO: Los estudiantes deberán conocer el funcionamiento de la Hoja de Cálculo EXCEL y utilizarla para

Más detalles

INFORME TÉCNICO PREVIO DE EVALUACIÓN DE SOFTWARE

INFORME TÉCNICO PREVIO DE EVALUACIÓN DE SOFTWARE "AA0 DE LA INTEGRACION NACIONAL Y EL RECONOCIMIENTO DE NUESTRA DIVERSIDAD" INFORME TÉCNICO PREVIO DE EVALUACIÓN DE SOFTWARE l. NOMBRE DEL ÁREA Gerencia de Informática 11. RESPONSABLE DE LA EVALUACIÓN Felix

Más detalles

DOCUMENTO DESCRIPTIVO (Formato Breve) INDICE

DOCUMENTO DESCRIPTIVO (Formato Breve) INDICE DOCUMENTO DESCRIPTIVO (Formato Breve) INDICE 1 BREVE DESCRIPCION DEL SOFTWARE 1.1 Modos de Funcionamiento 1.2 Systema Operativo 2 MODULOS 3 PARAMETROS DE PLANIFICACION DE RUTAS 4 INTERFASE DEL USUARIO

Más detalles

CAPITULO 4 JUSTIFICACION DEL ESTUDIO. En este capítulo se presenta la justificación del estudio, supuestos y limitaciones de

CAPITULO 4 JUSTIFICACION DEL ESTUDIO. En este capítulo se presenta la justificación del estudio, supuestos y limitaciones de CAPITULO 4 JUSTIFICACION DEL ESTUDIO En este capítulo se presenta la justificación del estudio, supuestos y limitaciones de estudios previos y los alcances que justifican el presente estudio. 4.1. Justificación.

Más detalles

Equipos de medición. Intervalos de calibración e interpretación de Certificados de Calibración

Equipos de medición. Intervalos de calibración e interpretación de Certificados de Calibración Equipos de medición. Intervalos de calibración e interpretación de Certificados de Calibración Equipos de Medición. Intervalos de calibración e interpretación de Certificados de Calibración Disertante:

Más detalles

Septiembre 2009 UPC-GHS

Septiembre 2009 UPC-GHS Generación de series futuras de precipitación y temperatura. Septiembre 2009 UPC-GHS 1. INTRODUCCIÓN El estudio y simulación de los procesos climáticos, su variabilidad natural y especialmente los efectos

Más detalles

CAPÍTULO 5 ANÁLISIS DE CONVERGENCIA DEL MÉTODO BINOMIAL AL MODELO DE BLACK & SCHOLES

CAPÍTULO 5 ANÁLISIS DE CONVERGENCIA DEL MÉTODO BINOMIAL AL MODELO DE BLACK & SCHOLES CAPÍTULO 5 ANÁLISIS DE CONVERGENCIA DEL MÉTODO BINOMIAL AL MODELO DE BLACK & SCHOLES Para la valuación de opciones hay dos modelos ampliamente reconocidos como son el modelo binomial y el modelo de Black

Más detalles

EVALUACIÓN ACÚSTICA MEDIOAMBIENTAL DEL PARQUE EÓLICO LA CUERDA

EVALUACIÓN ACÚSTICA MEDIOAMBIENTAL DEL PARQUE EÓLICO LA CUERDA EVALUACIÓN ACÚSTICA MEDIOAMBIENTAL DEL PARQUE EÓLICO LA CUERDA PACS REFERENCE 43.50.X Martínez Juan; Ferri, Marcelino; Jesús Alba; Jaime Ramis; García, José Mª. Escuela Politécnica Superior de Gandía Dirección

Más detalles

INFORMACIÓN TÉCNICA. Derechos Reservados 2006 ABS INGENIEROS S.A.C. www.absingenieros.com Telefax. (51-1) 567-8230

INFORMACIÓN TÉCNICA. Derechos Reservados 2006 ABS INGENIEROS S.A.C. www.absingenieros.com Telefax. (51-1) 567-8230 Derechos Reservados 2006 S.A.C. www.absingenieros.com Telefax. (51-1) 567-8230 INDICE GENERAL 1 INFORMACIÓN GENERAL 2 2 HERRAMIENTAS DEL SOFTWARE 6 2.1 MANEJO DE DATOS TOPOGRÁFICOS 6 2.2 EDICIÓN DE BASES

Más detalles

METODOS ELEMENTALES DE PROCESAMIENTO DE SERIES DE TIEMPO

METODOS ELEMENTALES DE PROCESAMIENTO DE SERIES DE TIEMPO METODOS ELEMENTALES DE PROCESAMIENTO DE SERIES DE TIEMPO Jorge Galbiati Riesco En este apunte se da una visión general sobre algunos procedimientos en el análisis en series de tiempo. Inicialmente presentamos

Más detalles

Sistema termodinámico

Sistema termodinámico IngTermica_01:Maquetación 1 16/02/2009 17:53 Página 1 Capítulo 1 Sistema termodinámico 1.1 Introducción En sentido amplio, la Termodinámica es la ciencia que estudia las transformaciones energéticas. Si

Más detalles

RESUMEN INTRODUCCION

RESUMEN INTRODUCCION Análisis de Series Temporales de la Amplitud Térmica para 7 Localidades de la Zona Centro-Norte-Costera de Venezuela con datos del Modelos de Reanalysis-NCAR Realizado por: Ing. Rafael Elías Mundaray Mago

Más detalles

ESTACIONES METEOROLÓGICAS. UNISOURCE INGENIERIA LTDA. www.unisource.cl GSM/WIFI/ETHERNET. Encuéntranos en:

ESTACIONES METEOROLÓGICAS. UNISOURCE INGENIERIA LTDA. www.unisource.cl GSM/WIFI/ETHERNET. Encuéntranos en: ESTACIONES METEOROLÓGICAS GSM/WIFI/ETHERNET Encuéntranos en: UNISOURCE INGENIERIA LTDA. www.unisource.cl El HOBO RX3000 es una Estación Meteorológica que combina una mayor flexibilidad y la posibilidad

Más detalles

MIÉRCOLES 16 DE SEPTIEMBRE DE 2015 PRONOSTICO

MIÉRCOLES 16 DE SEPTIEMBRE DE 2015 PRONOSTICO Boliv ia 1151 98-5559 JJ.Lastra 1-99-898 MIÉRCOLES 1 DE SEPTIEMBRE DE 15 SITUACION METEOROLOGICA: Emitido a las 17: horas. No se reportaban fenómenos meteorológicos significativos. PRONOSTICO JUEVES 17

Más detalles

CONTROL ESTADÍSTICO DEL PROCESO DE EXCAVACIONES PROFUNDAS [1]

CONTROL ESTADÍSTICO DEL PROCESO DE EXCAVACIONES PROFUNDAS [1] CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO DE EXCAVACIONES PROFUNDAS CON FAJA INCLINADA Roger Cucho Lago 1 Sinopsis: Toda gerencia de proyectos de construcción requiere conocer si los procesos constructivos llevados

Más detalles

LAS DIFERENTES TECNOLOGÍAS DE PESAJE PARA CAMIONES

LAS DIFERENTES TECNOLOGÍAS DE PESAJE PARA CAMIONES LAS DIFERENTES TECNOLOGÍAS DE PESAJE PARA CAMIONES Una balanza para pesar vehículos, es una plataforma soportada por uno o más elementos censores de peso que producen una salida directamente proporcional

Más detalles

Gestión de calidad en el software. Calidad en el Desarrollo de Software. Spoilage. Spoilage

Gestión de calidad en el software. Calidad en el Desarrollo de Software. Spoilage. Spoilage Gestión de calidad en el software Calidad de software Depto. Ciencias e Ingeniería de la Computación Universidad Nacional del Sur Segundo Cuatrimestre 2007 primer problema: los errores se aceptan. Esto

Más detalles

Software de Ingeniería de Costos, Programación, Planeación y Control de Obras. ecosoft.com.mx

Software de Ingeniería de Costos, Programación, Planeación y Control de Obras. ecosoft.com.mx Software de Ingeniería de Costos, Programación, Planeación y Control de Obras. ecosoft.com.mx Aspecto y comportamiento El aspecto y comportamiento (look and feel) del sistema OPUS le dan una enorme ventaja.

Más detalles

DIAGRAMAS DE FLUJO: DFD

DIAGRAMAS DE FLUJO: DFD DIAGRAMAS DE FLUJO: DFD DFD es un programa de libre disposición para ayuda al diseño e implementación de algoritmos expresados en diagramas de flujo (DF). Además incorpora opciones para el depurado de

Más detalles

Organización Meteorológica Mundial Programa Mundial del Clima

Organización Meteorológica Mundial Programa Mundial del Clima i Organización Meteorológica Mundial Programa Mundial del Clima Programa Mundial del Clima, Guía de Instalación y Configuración del CLIREP Marzo 2006 ii CONTENIDO 1. INTRODUCCIÓN... 3 2. INSTALLACIÓN DEL

Más detalles

INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA E INFORMÁTICA MODELOS ECONOMÉTRICOS E INFORMACIÓN ESTADÍSTICA

INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA E INFORMÁTICA MODELOS ECONOMÉTRICOS E INFORMACIÓN ESTADÍSTICA INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA E INFORMÁTICA MODELOS ECONOMÉTRICOS E INFORMACIÓN ESTADÍSTICA Eva Medina Moral (Febrero 2002) EXPRESIÓN DEL MODELO BASICO DE REGRESIÓN LINEAL La expresión formal del modelo

Más detalles

Sensores genéricos... 50 Análisis... 52 Análisis horario... 53 Análisis diario... 57 Análisis de comportamiento... 61 Comparación...

Sensores genéricos... 50 Análisis... 52 Análisis horario... 53 Análisis diario... 57 Análisis de comportamiento... 61 Comparación... 0 Índice Índice... 1 Introducción... 4 Personal... 5 Widgets... 5 Tipos de widget... 5 Ventana de Widgets... 7 Informes automáticos... 16 Red... 19 Principal... 19 Información de la red... 19 Dispositivos...

Más detalles

C A P Í T U L O 1 LA PROBABILIDAD DE HELADA Y EL RIESGO DE DAÑO IMPORTANCIA DE LA PROBABILIDAD Y DEL RIESGO

C A P Í T U L O 1 LA PROBABILIDAD DE HELADA Y EL RIESGO DE DAÑO IMPORTANCIA DE LA PROBABILIDAD Y DEL RIESGO C A P Í T U L O 1 LA PROBABILIDAD DE HELADA Y EL RIESGO DE DAÑO IMPORTANCIA DE LA PROBABILIDAD Y DEL RIESGO Los métodos más eficaces de protección contra las heladas son la plantación de cultivos que no

Más detalles

Foro de Discusión y Análisis. Los sistemas modernos de información como apoyo a la gestión de riesgos agropecuarios. Tendencias Tecnológicas

Foro de Discusión y Análisis. Los sistemas modernos de información como apoyo a la gestión de riesgos agropecuarios. Tendencias Tecnológicas Foro de Discusión y Análisis Los sistemas modernos de información como apoyo a la gestión de riesgos agropecuarios Tendencias Tecnológicas Tendencias tecnológicas Teledetección: Reducción de precios de

Más detalles

Tutorial: Uso básico de RapidMiner

Tutorial: Uso básico de RapidMiner Introducción Tutorial: Uso básico de RapidMiner En el mundo de la minería de datos (Data Mining) es imprescindible contar con software especializado que permita trabajar los datos para alcanzar los objetivos

Más detalles

Análisis técnico de los Ingresos por venta de una distribuidora de celulares localidad urdesa. Período Abril a Julio 2006

Análisis técnico de los Ingresos por venta de una distribuidora de celulares localidad urdesa. Período Abril a Julio 2006 Análisis técnico de los Ingresos por venta de una distribuidora de celulares localidad urdesa. Período Abril a Julio 2006 Alex Sánchez Macías 1, Erwin Delgado 2, Roberto Merchán 3 Auditor CPA 1, Ing. Eléctrico.

Más detalles

Calibración y control de calidad de instrumentos de análisis

Calibración y control de calidad de instrumentos de análisis Calibración y control de calidad de instrumentos de análisis cĺınico. María Cecilia San Román Rincón Monografía vinculada a la conferencia del Dr. Horacio Venturino sobre Instrumental para laboratorio

Más detalles

EMIOS Casos prácticos de uso para gestores energéticos

EMIOS Casos prácticos de uso para gestores energéticos EMIOS Casos prácticos de uso para gestores energéticos Empresa y grupo Telnet Sobre Energy Minus: EMIOS: EMIOS (Energy Minus Intelligent Operative System) es una plataforma de monitorización y análisis

Más detalles

Control Estadístico de Procesos

Control Estadístico de Procesos Control Estadístico de Procesos Gráficos de Control Los gráficos de control o cartas de control son una importante herramienta utilizada en control de calidad de procesos. Básicamente, una Carta de Control

Más detalles