GRUPOS DE INVESTIGACIÓN GSC: OFERTA CIENTÍFICO-TECNOLÓGICA
Estudio de daños en agro-ecosistemas
Investigador/a Principal: Dra. Ana M. Tarquis Alfonso (Grupo Sistemas Complejos, CEIGRAM) Sector o ámbito de actividad al que se dirige: BigData, Data Analytics, dinámica no linealTecnología que desarrolla
El grupo de investigación GSC, dirigido por la Catedrática Rosa María Benito, trabaja en el desarrollo de tecnologías para el análisis y modelización de datos masivos procedentes de telefonía móvil, teledetección, datos climáticos, etc. que permitan entender los agro-ecosistemas [1-5]. Es uno de los grupos españoles pioneros en combinar técnicas de análisis de sistemas complejos con temas agrícolas y medioambientales.
Descripción del producto y líneas de trabajo
Producto/Proceso/ServicioEstudio de daños en agro-ecosistemas
Líneas de trabajo- Análisis de series temporales y sus correlaciones
- Ciencia de Datos
- Evaluación de riesgos agroambientales
Desarrollo y asesoramiento científico-tecnológico
- Estimación de daños en cosechas y pastos
- Desarrollo de índices de sequía
- Sistemas de alertas de eventos adversos
Nivel de avance/Desarrollo tecnológico
ConceptoInvestigaciónPrototipo-labPrototipo-industrialEvidencia aplicable / ProducciónTipo de acción
Asesoramiento técnicoDiseño de estudios de I+DDesarrollo estudios de I+DDifusión y comunicación de resultadosFormaciónCapacidad investigadora (IP, Grupo de investigación y Centro de investigación)
El grupo de investigación cuenta con 12 investigadores liderados por Dª Rosa María Benito. En los últimos 3 años se ha generado en recursos económicos 10000€ por investigador. El GSC está en la posición 15 de 194 grupos de investigación de la UPM. Participa en investigación en Proyectos Europeos y Nacionales. Realiza estudios con el sector privado (Agroseguro, Agrowingdata, PEPSICO) y público (ENESA, IFAD)
CONTACTO: Dra. Ana María Tarquis Alfonso, anamaria.tarquis@upm.es, 910671380
Referencias:
[1] Martin-Gutierrez et al. 2016 [2] Martin-Sotoca et al. 2017 [3] Alonso et al. 2017 [4] Valverde et al. 2018 [5] Martin-Sotoca et al. 2019