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Temas en curso

Actualmente, en el programa doctoral se están desarrollando los siguientes temas de tesis propuestos:

Spectral Wave Data Assimilation Scheme For Operational Forecasting

  • Existen varios retos en la asimilación de datos espectrales de onda (DA). La primera está relacionada con la estructura fundamental de la variable a tratar, que es una matriz en dos dimensiones (2D) que contiene la distribución de energía de la onda en frecuencia y dirección. Esta distribución se caracteriza por la existencia de grupos de energía asociados a diferentes géneros meteorológicos. La onda consistente DA debe considerar estos sistemas de ondas individuales por separado porque en los estados marinos bimodales o multimodales los parámetros integrales de todo el espectro pierden significativamente su significado. Otro desafío está asociado a la variabilidad inherente contenida en los datos en general y en los datos de ondas espectrales en particular. Las incertidumbres asociadas a la distribución direccional de los espectros medidos son grandes, si es que se conocen. En general, también es improbable una combinación de uno a uno entre el modelo y los sistemas de ondas observados, por lo que un algoritmo robusto de asignación cruzada es un componente fundamental de todo el sistema. Además, la DA en general consiste en la difusión de la información medida en el dominio espacial del modelo. En cualquier área particular, cada sistema de onda superpuesta tiene su propio dominio espacial más otras características específicas que deben caracterizarse para determinar los errores asociados de fondo, que es el otro elemento fundamental del sistema DA. Desde el punto de vista del modelo, la disección y la posterior recomposición de su variable principal, genera inestabilidad numérica. Para la mayoría de estos retos, una técnica útil es el uso de particiones espectrales y estadística espectral de onda a largo plazo, lo que permite caracterizar sistemas de ondas, realizar una asignación cruzada consistente entre observaciones y sistemas de modelos y especificar errores de fondo. Para la etapa de optimización, varias estrategias necesitan ser probadas (por ejemplo, Interpolación Óptima, 3DVAR, 4DVAR) y evaluadas en términos de efectividad y eficiencia. La plataforma de modelado es el modelo Wave Watch III, y los datos que se utilizarán son cualquier tipo de datos de ondas espectrales, incluidas las boyas direccionales o espectros SAR de satélite.
  • Síntesis de materiales no convencionales para aplicaciones medioambientales

  • En este trabajo, se estudiará la combinación de materiales tradicionales/convencionales y alternativos que pueden ser ambientalmente amigables, rentables y facilmente desechables. Los materiales alternativos incluirán los que se pueden sintetizar y los que se pueden obtener de residuos y desechos de plantas y animales. Los materiales incluyen aquellos que pueden ser sintetizados o modificados tales como nanopartículas metálicas y de óxido metálico, nanotubos de carbono, nanoarcillas y grafeno. Los materiales convencionales incluirán arcillas, madera, semillas y cuero. El objetivo es encontrar la combinación de materiales que tendrán un comportamiento deseado, junto con los métodos y técnicas que se pueden utilizar para obtenerlos.
  • Los materiales obtenidos deben ser probados en una variedad de aplicaciones que requieran su uso como partículas, películas y materiales a granel. La capacidad de estos materiales serán utilizados en aplicaciones medioambientales entre las que destacan la remoción de contaminantes.