Case Study 3: Identifying New Peptide Isoforms for Human

Un diagrama de flujo es una representación gráfica de un algoritmo o proceso. Se utiliza en disciplinas como programación, economía, procesos industriales y psicología cognitiva.Estos diagramas utilizan símbolos con significados bien definidos que representan los pasos del algoritmo, y representan el flujo de ejecución mediante flechas que conectan los puntos de inicio y de término.Favorecen la comprensión del proceso a través de mostrarlo como un dibujo. El cerebro humano reconoce fácilmente los dibujos. Un buen diagrama de flujo reemplaza varias páginas de texto (Sanchis, 2002).

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 W/m ² Qg Qn estimada QH lineal Qs lineal Qe

RESULTADOS Y CONCLUSIONES

47 - 5.1.1. Villa Zapata:

Se muestra de forma gráfica las diferentes parametrizaciones para Villa Zapata durante las estaciones del año que se obtuvieron en el capítulo anterior, este es un paso para que en un trabajo futuro se pueda llegar a elaborar un programa por medio de estas parametrizaciones.

Figura 27. Diagrama de flujo de Villa Zapata en las diferentes estaciones del año.

Modelo de verano (11 al 25 de junio) Modelo de primavera (7 de marzo al 2 de abril) Modelo de invierno (17 de febrero al 6 de marzo) Qn= -52.07+0.50*Qg Qh=-5.08+0.21(Qg)-0.00002(Qg)² Qs = -46.4181+0.2662(Qg) Qe=Qn-Qh-Qs Qn= -51.21 + 0.63 (Qg) Qh=-7.11 +0.19 Qg Qs=-85.65+0.36(Qg) Qe=Qn-Qh-Qs Qn= -39.95 + 0.61 (Qg) Qh=-6.32+0.21(Qg)-0.00003(Qg)² Qs= -60.68 + 0.35 Qg Qe=Qn -Qh-Qs Qg Fecha

RESULTADOS Y CONCLUSIONES

48 - 5.1.2 Campestre:

Al tener este esquema se puede ver de forma más práctica el objetivo que se quiere alcanzar que al tener un solo dato que es la Qg se pueda generar el balance de energía de un lugar. Para el caso de Campestre solo se contó con datos para la estación del verano, el cual presentó histéresis y se tuvo que dividir en dos su estudio para poder describir mejor las componentes del balance de energía.

Figura 28. Diagrama de flujo de Campestre durante el verano.

Qg Fecha Modelo de verano (11 al 25 de junio) A.M. (12:00 a.m. a las 12:00p.m.) P.M. (12:30 p.m. a las 11:30 p.m.) Qn =-59.24+0.11*Qg+0.0005*Qg2 Qh=1.35-0.11(Qg)-0.00034(Qg)² Qs= -65.82 + 0.19(Qg) Qe=Qn -Qh-Qs Qn= -49,31+1,12*Qg -0,0005*Qg2 Qh= 5.64+0.36(Qg)-0.00013(Qg)² Qs= - 80.26+0.23 (Qg) Qe=Qn-Qh-Qs

RESULTADOS Y CONCLUSIONES

49

- 5.1.3 Instituto de ingeniería:

Figura 28. Diagrama de flujo de Instituto de Ingeniería durante las diferentes épocas del año.

Qg Fecha

Modelo de verano

(11 al 25 de junio) Modelo de primavera _{(7 de marzo al 2 de abril)} Modelo de invierno _{(17 de febrero al 6 de} marzo) A.M. (12:00 a.m. a las 12:00p.m.) P.M. (12:30 p.m. a las 11:30 p.m.) Qn =- 75.46+0.16*Qg+0.0003*Qg2 Qh = -19.26+0,26(Qg) Qs= - 73.83+0.17 (Qg) Qe=Qn-Qh-Qs Qn = -65.83+0,91*Qg-0.0004*Qg2 Qh = -19.26+0,26(Qg) Qs= - 73.83+0.17 (Qg) Qe=Qn-Qh-Qs Qn= -60.46+0.55(Qg) Qh=-9.91+0.22Qg Qs= -56.47 + 0.31 Qg Qe=Qn-Qh-Qs Qn= -45.02+0.53(Qg) Qh=-7.13+0.21Qg Qs= -49.72 + 0.31 Qg Qe=Qn-Qh-Qs

RESULTADOS Y CONCLUSIONES

50

-

5.2 RECOMENDACIONES

El objetivo que se propuso en esta tesina se cumplió ya que se logrógenerar un modelo en función de una sola variable de entrada, que arrojará los valores de las componentes del balance de energía.

Pero para futuros trabajos relacionados con el tema sería importante tomar en cuenta las siguientes recomendaciones, derivados delos obstáculos y problemas que se presentaron durante el desarrollo de la tesina.

 Realizar mediciones radiométricas en lugares con diferente uso de suelo mínimo durante un año. Así se podría mejorar el modelo que se planteó en este trabajo para todas las estaciones del año y poder comparar los diferentes usos de suelo durante todas las estaciones del año.

 Tener mayor número de datos. Al contar con una mayor cantidad de datos se puede mejorar los modelos y tal vez reducir los errores que arrojan las parametrizaciones.

 Considerar los efectos del viento en futuras parametrizaciones, al incluir el viento en las parametrizaciones, con ello los datos estimados simularán mejor a los observados.

 Tener los registros de los datos meteorológicos durante las campañas de mediciones, por si se presenta algún evento y poder explicarlo más claramente.

RESULTADOS Y CONCLUSIONES

51 - 5.3 CONCLUSIONES

El trabajo que se plantea en esta tesina, es la primera aproximación a la modelación de las componentes del balance de energía en diferentes usos de suelo, dividiendo cada lugar de estudio en las diferentes estaciones del año.

Durante este trabajo se obtuvieron parametrizaciones que caracterizan el balance de energía en cada lugar con un error de aproximación de 15 W/m2 a 82 W/m2y con una correlación de .85 hasta 1 con la variable de entrada del modelo que es Qg.

Al analizar los datos para Campestre e Instituto de Ingeniería se presentó histéresis en los datos observados (capítulo 4) durante el verano, los cálculos que se realizaron en este trabajo muestran que la histéresis se puede deber al calor almacenado en el suelo Qs, ya que es la componente que tiene mayor variación de un lugar a otro, pero para afirmar eso se tiene que hacer un estudio mas a fondo en el cual también se tengan registros tanto de humedad, viento y las componentes del balance de energía, para ver qué es lo que influye en la presencia de la histéresis en algunos lugares.

Se puede concluir que las parametrizaciones que se proponen son aproximaciones de los datos reales ya que muestran el comportamiento de los datos observados, con estas parametrizaciones se puede proceder a elaborar un programa computacional el cual las pueda estimar de una forma directa solo seleccionando la fecha y el dato de entrada que es Qg.

REFERENCIAS

52

6. REFERENCIAS

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 García-Cueto, O.R (2007). Sobre el balance de energía y capa límite superficiales sobre distintos usos del suelo en la ciudad de Mexicali, B.C. Tesis de Doctorado en Geografía. Facultad de Filosofía y Letras. UNAM, 204 pp.

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 García- Cueto, R., E. Jáuregui-Ostos, D. Toudert, A. Tejeda- Martínez, (2007), Detection of the urban heat island in Mexicali, B.C., México and its

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 Grimmond C. S. B. y T. R. Oke, (1998).Heat Storage in Urban Areas: Local-

Scale Observations and Evaluation of aSimpleModel.Journal of AppliedMeteorology, 38:922-940.

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 Introducción a la instrumentación

Dirección: http://laboratorios.fi.uba.ar/lscm/Instrum01.pdf consultado el 20 de marzo del 2011.

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 Vide J,( 2003) El Tiempo y el Clima. Rubes Editorial, Barcelona, 127pp.

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Dirección:http://www.bajacalifornia.gob.mx/portal/nuestro_estado/ubicacion_

geo/ubicacion.jsp consultado el 2 de septiembre del 2010.

Dirección:http://www.bajacalifornia.gob.mx/portal/nuestro_estado/situacion_

REFERENCIAS

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 Sanchis, E., 2002, Sistemas Electrónicos Digitales, Educación Materials, Valencia, 507 pp.

 Stewart, J, 1999, Introducción al Cálculo, Mc Graw Hill, 450pp.

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