No abstract

Este capítulo presenta una recopilación de las principales transformaciones de gran escala de los hábitats fluviales de la cuenca del río Magdalena, que han resultado de los efectos acumulativos y concurrentes de diversas intervenciones antrópicas. Los análisis integran tres factores principales para cuantificar los cambios en los hábitats de agua dulce a escala de la cuenca: a) conectividad hidrológica, b) régimen de caudales, y c) el régimen de sedimentos y geomorfológico. Cada uno de estos componentes es analizado de manera espacialmente explicita para la red fluvial, indicando las zonas que concentran los mayores niveles de transformación. Específicamente, se documentan cambios asociados a: la perdida de los corredores de conexión entre hábitats de zonas bajas, medias y altas; modificaciones en la conectividad lateral asociadas a la modificación del régimen de caudales por el efecto concurrente de la operación de embalses, las demandas de agua para agricultura y la expansión de la frontera agropecuaria en zonas de humedales; y cambios en los regímenes de transporte de sedimentos. A su vez, estos cambios se discuten respecto a intervenciones prospectivas de los sectores de navegación, irrigación, minería y energía. Los análisis aquí presentados pueden contribuir a acelerar la aplicación en los instrumentos de gestión de la cuenca, incorporando la integridad de los hábitats como objetivos de la planificación inter-sectorial. Específicamente, pueden contribuir a la adopción de criterios para salvaguardar y restaurar la conectividad hidrológica, la aplicación regional de caudales ambientales; y definir prioridades de monitoreo, protección o restauración de hábitats críticos.

Low-cost air pollutant sensors suffer several interferences due to the variation of climatic elements. Recent studies look for calibration solutions based on different regression and classification machine learning algorithms. The present work brings together the implementation and extraction of performance metrics from these algorithms in a single open-source tool. Both the input data and parameters for each algorithm are automatically configured. This feature makes the tool compatible with any input dataset and removes the need to interact with complex codes.1 https://bit.ly/TATSCH_literature_review