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GRUPOS DE INVESTIGACIÓN GSC: OFERTA CIENTÍFICO-TECNOLÓGICA

Estudio de daños en agro-ecosistemas por eventos extremos

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 lineal

Tecnología 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/Servicio

Estudio de daños en agro-ecosistemas por eventos extremos

Líneas de trabajo
  • Análisis de series temporales
  • Interacciones mutualistas en redes ecológicas
  • Leyes de cambios de escala en datos experimentales
Oferta

Desarrollo y asesoramiento científico-tecnológico

  1. Estimación de daños en cosechas y pastos
  2. Desarrollo de índices de sequía
  3. Sistemas de alertas de eventos extremos

Nivel de avance/Desarrollo tecnológico

ConceptoInvestigaciónPrototipo-labPrototipo-industrialEvidencia aplicable / Producción

Tipo de acción

Asesoramiento técnicoDiseño de estudios de I+DDesarrollo estudios de I+DDifusión y comunicación de resultadosFormación

Capacidad 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) 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