perfil proyecto sistema de pronóstico del clima y el tiempo

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FORMULARIO PARA PRESENTACIÓN DE PROYECTOS DE I+D
Secretaría Nacional de Educación Superior Ciencia y Tecnología – SENESCYT
www.senescyt.gob.ec
Formulario para la Presentación de Proyectos de Investigación Científica y Desarrollo Tecnológico
Instrucciones: El siguiente formulario deberá ser llenado empleando letra tipo Times de 10 puntos, a espacio
sencillo, en hojas tamaño A4, manteniendo un margen de 2,5 cm por lado. Si en alguna de las tablas del
formulario requiere de más filas, puede crearlas, sin embargo, debe tener en consideración los límites de texto
que puede ingresar en algunas secciones del formulario.
A.
DATOS GENERALES DEL PROYECTO
TIPOLOGÍA
Investigación Básica ☐
Investigación Aplicada X
Desarrollo Tecnológico
☐
TÍTULO
SISTEMA DE PRONÓSTICO DEL CLIMA Y EL TIEMPO PARA TODO EL TERRITORIO ECUATORIANO:
MODELIZACIÓN NUMÉRICA Y ESTADÍSTICA - FASE II: ASIMILACIÓN DE DATOS Y OPERACIÓN DE
LOS MODELOS DE PREDICCIÓN DESARROLLADOS
ÁREA TEMATICA DE I+D EN EL QUE TENDRÁ IMPACTO EL PROYECTO
Soberanía Alimentaria y Transformación Agroproductiva
Biodiversidad y Patrimonio Natural
Salud
☐
Energía y Cambio Climático
X
Transporte y Movilidad
☐
Seguridad y Defensa
☐
Hábitat Humano y Gestión de Riesgos
Ciencias Sociales y Humanidades
X
☐
☐
☐
TIEMPO DE EJECUCIÓN DEL PROYECTO
Veinticuatro (24)
Duración del proyecto en meses
FINACIAMIENTO DEL PROYECTO
Monto total del financiamiento proyecto
$ USD 431.160,00
Monto Financiamiento SENESCYT
$ USD 431.160,00
Monto Financiamiento Contraparte
De ser aprobada la FASE II del proyecto, el INAMHI
y la EPN fijarán los recursos de contraparte, como
entidades ejecutoras.
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B.
LOCALIZACIÓN GEOGRÁFICA DEL PROYECTO
COBERTURA DE EJECUCIÓN DEL PROYECTO
(Seleccione sólo un tipo de cobertura)
X
Nacional
Zonas de Planificación ☐
Provincial ☐
Local ☐
C.
☐
☐
☐
☐
☐
☐
☐
☐
☐
Zona 1 (Carchi, Esmeraldas, Imbabura y Sucumbíos)
Zona 2 (Napo, Orellana y Pichincha)
Zona 3 (Chimborazo, Cotopaxi, Pastaza y Tungurahua)
Zona 4 (Manabí, Sto. Domingo de los Tsáchilas)
Zona 5 (Bolívar, Guayas, Los Ríos y Santa Elena)
Zona 6 (Azuay, Cañar y Morona Santiago)
Zona 7 (El Oro, Loja y Zamora Chinchipe)
Zona 8 (Cantones Guayaquil, Samborondón, Durán)
Zona 9 (Distrito Metropolitano de Quito)
Especifique las provincias en las que se ejecutará su proyecto
Especifique la Provincia y Cantones donde se ejecutará su proyecto
DATOS DE LA INSTITUCIÓN EJECUTORA
INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGÍA E HIDROLOGÍA – INAMHI
Sr. Carlos Hugo Naranjo Jácome
Representante
Legal
Teléfonos
Dirección
Página Web
Institucional
Órgano
Ejecutor
D.
Fax
3971100
Cédula de
1801067560
Identidad
cnaranjo@inamhi.gob.ec
Correo
Electrónico
Iñaquito N36-14 y Corea
http://www. Inamhi.gob.ec/
Dirección de Gestión Meteorológica del INAMHI – Grupo de Trabajo de Sinóptica
INVESTIGACIÓN COMPARTIDA
Nota: En el caso de que la investigación será co-ejecutada con una o más instituciones, involucrando
personal científico e infraestructura, se deberá completar los datos de dichas instituciones en la tabla a
continuación. Además deberá incluir una carta de entendimiento entre la Institución Postulante y cada
institución co-ejecutora, en la cual se establezca claramente cuál será la naturaleza de la participación y el
grado de responsabilidad de cada institución durante la ejecución del proyecto.
Debe incluir una tabla por cada institución con las cuales se compartirá la investigación.
ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL – EPN
Representante
Legal
Teléfonos
Dirección
Página Web
Institucional
Órgano Ejecutor
Ing. Jaime Calderón Segovia
2507144 Ext.
201
Fax
Cédula de
Identidad
Correo
Electrónico
Ladrón de Guevara E11-253
www.modemat.epn.edu.ec
rector1318@epn.edu.ec
Centro de Modelización Matemática – MODEMAT
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1703860724
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E.
PERSONAL CIENTÍFICO-TÉCNICO DEL PROYECTO
PERSONAL DEL PROYECTO
Nota: Debe incluirse al personal tanto de la institución postulante, como de la(s) institución(es)
que comparten la investigación. Si es necesario añada una fila por cada miembro del equipo
científico-técnico del proyecto
FUNCIÓN
CÉDULA DE
IDENTIDAD
1706583174
Director del
Proyecto
NOMBRE
COMPLETO
ENTIDAD A LA
QUE
PERTENECE
TELÉFONO FIJO, CELULAR
Y CORREO ELECTRÓNICO
Juan Carlos De
los Reyes Bueno
Escuela
Politécnica
Nacional
2507144 Ext. 2385
0999243906
juan.delosreyes@epn.edu.ec
Instituto
Nacional de
Meteorología e
Hidrología
3971100 Ext. 2101
0998333773
mhidalgo@inamhi.gob.ec
(Doctor PhD en
Matemáticas)
1710554237
Director
Subrogante
Orlando Marcelo
Hidalgo Proaño
(Master en
Meteorología)
Investigador 1
(Matemático)
Por definir
Investigador 2
(Matemático)
Por definir
Investigador 3
(Matemático)
Por definir
Investigador 4
(Matemático)
Por definir
Técnico en
sistemas
Por definir
Auxiliar de
investigación
Por definir
Auxiliar de
sistemas
Por definir
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F.
RESUMEN EJECUTIVO
Realizar una síntesis clara y concisa sobre el proyecto, considerando antecedentes sobre la temática abordada,
la justificación de la investigación que se propone, los objetivos del proyecto, la metodología que se utilizará y
en la que se indique cuáles serán los resultados esperados.
Máximo una (1) página
En la primera fase del proyecto “Sistema de Pronóstico del Clima y el Tiempo para todo el Territorio
Ecuatoriano: Modelización Numérica y Estadística”, el objetivo principal consistió en modelizar el sistema
atmosférico del país y obtener pronósticos de precipitación, temperatura máxima y mínima con un grado de
confiabilidad alto, a partir de las ecuaciones que modelicen nuestro sistema atmosférico. El proyecto fue
planteado para un período de tres años, pero debió ser dividido en fases debido a la planificación plurianual en
vigencia. Es así que la primera fase del proyecto tendrá, a diciembre del 2014, una duración total de 15 meses,
siendo de estratégica importancia su extensión por 2 años más.
En colaboración con el Centro de Modelización Matemática de la Escuela Politécnica Nacional se construyó
en la primera fase el modelo matemático que describe el sistema atmosférico ecuatoriano y se diseñaron métodos
para la resolución numérica de dichas ecuaciones (anidamiento, métodos de discretización temporal, entre otros).
El modelo resultante, de carácter no-hidrostático, permite una descripción adecuada del cambio en las
condiciones atmosféricas debido a la presencia de la cordillera de Los Andes. El modelo incorpora las
condiciones atmosféricas globales (a través de condiciones de borde) y fue implementado en una plataforma
en paralelo, para resolver el problema con el nivel de detalle requerido.
En esta nueva etapa del proyecto daremos continuidad a lo desarrollado en la Fase I, resolviendo el problema de
predicción del tiempo diariamente, y en la plataforma en paralelo posibilitada por la adquisición del servidor
computacional realizada en la Fase I. Las simulaciones serán efectuadas usando el software WRF con el modelo
no-hidrostático y la malla numérica desarrollados previamente. En esta nueva fase iniciaremos también el
estudio del modelo COSMO (desarrollado por algunos países de la comunidad europea), el cual es también de
carácter no-hidrostático. Estudiaremos el modelo con las características específicas del Ecuador y lo
implementaremos en paralelo. El propósito es contar, gracias al modelo WRF y al modelo COSMO, con
predicciones numéricas robustas y una doble verificación del pronóstico.
Adicionalmente, en esta nueva fase estudiaremos en detalle el modelo de asimilación de datos para el sistema
atmosférico ecuatoriano. En la primera fase se analizaron las posibles metodologías a usarse y se determinó que
el esquema 4DVAR es el más apropiado. En esta nueva fase el problema de asimilación de datos será estudiado
tanto en sus propiedades teóricas (gradientes, estado adjunto, matrices de covarianza, etc.), como en su
implementación y comportamiento numérico. Esto posibilitará tener una estimación óptima de la condición
inicial de la atmósfera, que permita hacer simulaciones numéricas confiables del fenómeno y, consecuentemente,
predicciones con mayor grado de acierto.
Debido a la escasez de mediciones asimilables existentes en el país, diseñaremos una estrategia de localización
óptima de estaciones meteorológicas de altura, la cual permita tener una hoja de ruta de dónde posicionar los
equipos que se vayan adquiriendo. Para esto, se planteará un problema inverso de diseño óptimo y se lo estudiará
matemática y numéricamente con el fin de tener, como producto final, un mapa de sensibilidad a la localización
de las estaciones.
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Objetivo general:
Desarrollar un sistema de pronóstico meteorológico numérico para todo el territorio ecuatoriano, basado en
modelos matemáticos de la atmósfera y métodos modernos de asimilación de datos, y el cual sea validado con
mediciones meteorológicas.
Los Objetivos Específicos del proyecto son:
 Perfeccionar el modelo matemático regional de comportamiento meteorológico desarrollado en la fase I,
mediante el estudio de esquemas de parametrización para las condiciones del país.
 Continuar con el estudio de esquemas de discretización y aproximación para la simulación numérica del
modelo desarrollado e implementar los modelos numéricos.
 Estudiar y resolver numéricamente el problema de estimación óptima de parámetros 4DVAR, que permita
ajustar los resultados del modelo con las mediciones experimentales.
 Plantear un problema de diseño óptimo para el estudio de los sitios estratégicos para la ubicación de las
estaciones de medición, y estudiarlo analítica y numéricamente. Realizar un mapa de sensibilidad con
respecto al posicionamiento óptimo de las estaciones.
 Perfeccionar el sistema de divulgación de la información proveniente del modelo de predicción climática,
que permita la socialización adecuada de los resultados de la investigación a los potenciales usuarios de la
información.
 Establecer nexos de colaboración con instituciones nacionales e internacionales interesadas en continuar y
mejorar los sistemas de predicción meteorológica.
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G.
DESCRIPCIÓN DETALLADA DEL PROYECTO
LÍNEA BASE DEL PROYECTO
Realizar una revisión sobre estado del arte sobre el tema de investigación del proyecto, destacando
resultados importantes obtenidos en investigaciones previas, tanto a nivel nacional como internacional. Para
esto deberá apoyar su argumentación en fuentes bibliográficas actualizadas bases de datos sobre patentes y
otras referencias pertinentes, las cuales deberán ser citadas en el texto utilizando un número de referencia
(ver literal O. REFERENCIAS CITADAS).
Máximo dos (2) páginas
Para el desarrollo del SISTEMA DE PRONÓSTICO DEL CLIMA Y EL TIEMPO PARA TODO EL
TERRITORIO ECUATORIANO: MODELIZACIÓN NUMÉRICA Y ESTADÍSTICA - FASE II:
ASIMILACIÓN DE DATOS Y OPERACIÓN DE LOS MODELOS DE PREDICCIÓN DESARROLLADOS,
se cuenta con los siguientes elementos que conforman la línea base
 Se dispone de un modelo matemático no-hidrostático desarrollado en la Fase I, que permite efectuar,
diariamente, predicciones numéricas del tiempo con el WRF.
 Se dispone de información académica referente a sistemas de pronóstico meteorológico en otros países y a
ajustes de modelos matemáticos en áreas tropicales.
 El Centro de Modelización Matemática (MODEMAT) dispone del talento humano especializado en la
modelización numérica de fenómenos atmosféricos.
 Se dispone de un servidor computacional con alrededor de 400 núcleos, adquirido en la primera fase del
proyecto, el cual permite realizar simulaciones numéricas en paralelo en un lapso de tiempo de alrededor de
una hora. Dichas simulaciones se realizan para una ventana de tiempo de 12 horas.
 Las estaciones de radio sondeo ubicadas en Galápagos, Guayaquil y Nuevo Rocafuerte, proporcionan datos
meteorológicos de altura para la calibración inicial de modelos de predicción. Adicionalmente estas
estaciones forman parte de la Red Mundial de observaciones meteorológicas.
 A partir de las ecuaciones que han sido estudiadas para el modelo atmosférico, el Centro de Modelización
Matemática (MODEMAT) de la EPN tiene investigadores especializados en en el diseño de mallas
numéricas y en la aproximación de este tipo de ecuaciones.
 Se dispone de información de la red meteorológica del INAMHI a partir de las estaciones, radiosondas y
fuentes internacionales.
 El problema de asimilación de datos será abordado por el Centro de Modelización Matemática de la EPN, el
cual cuenta con el equipo humano especializado en métodos numéricos para problemas de optimización
gobernados por ecuaciones en derivadas parciales, en particular, modelos variacionales como el 3DVar y el
4DVar, los cuales son ampliamente utilizados para pronósticos del tiempo (ver Kalnay (2003))1.
 Se dispone de los resultados del WRF para la predicción en tiempo de precipitaciones y temperaturas para
24 horas, sin asimilación de datos.
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 Se tiene acceso a información académica publicada en revistas científicas indexadas referente a métodos
matemáticos y procesos automáticos de control de calidad, validación y retroalimentación, aplicados a
modelos de predicción meteorológica.
 Se dispone de información acerca de los métodos de divulgación de predicciones del tiempo en otros países.
 Se dispone de estudios previos e investigaciones que se han venido realizando para el modelo regional
construido y el método de asimilación de datos.
 Portal web del INAMHI y el MODEMAT.
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DEFINICIÓN DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN
Problema de Investigación: Definir de forma clara y concisa el problema o necesidad que abordará el
proyecto de investigación.
Justificación de la Investigación: Es necesario justificar cómo el desarrollo de los objetivos del
proyecto contribuirá a solucionar el problema de investigación planteado.
La argumentación debe apoyarse en referencias bibliográficas actualizadas, mismas que deberán ser
citadas en el texto utilizando un número de referencia.(ver literal O. REFERENCIAS CITADAS).
Máximo dos (2) páginas
Modelos numéricos
El problema de predicción numérica del sistema atmosférico es un problema de alta complejidad que requiere
del trabajo multidisciplinario de científicos especializados en modelización matemática, meteorología, análisis
numérico, optimización, entre otros. El punto de partida para la construcción de un modelo matemático, que se
ajuste a las condiciones de una determinada región geográfica, son las leyes de conservación y leyes
constitutivas que gobiernan la física del sistema atmosférico. Todo modelo matemático desarrollado sobre esta
base requiere además ser complementado con condiciones de borde, condiciones iniciales y esquemas de
parametrización física que permitan ajustar los términos distribuidos del modelo (ver Warner2 (2011),
Thompson3 (1961), Stensrud4 (2007), Washigton6 (2006), Lalas7 (1996) Beniston8 & Pielke9).
En la Fase I del proyecto se estudió un modelo matemático no-hidrostático y se utilizaron como condiciones de
borde los resultados de la simulación del modelo global. El modelo fue resuelto en paralelo mediante el software
WRF, el mismo que fue instalado en el servidor adquirido con el propósito de realizar simulaciones numéricas
del tiempo con gran nivel de detalle. El modelo WRF (Weather5 Research and Forecasting) consta de dos
variantes dinámicas: el ARW (Advance Research WRF) y el WRF-NMM (Non-Hydrostatic Model). Debido al
modelo no-hidrostático escogido, se utilizó el módulo WRF-NMM. La resolución de las ecuaciones en derivadas
parciales que describen la atmósfera necesita de la discretización del dominio tanto en sus variables espaciales
como en su variable temporal. Para este fin, el modelo WRF-NMM utiliza una discretización en diferencias
finitas utilizando una malla tipo Arakawa para la variable espacial, la cual se basa principalmente en ubicar las
variables a pronosticar en distintos nodos de la malla dependiendo de su estructura. Además cuenta con la
posibilidad de definir dominios anidados los cuales nos permitan obtener un mejor nivel de detalle en las
soluciones, pero únicamente en sectores específicos, reduciendo de esta manera el costo computacional de los
pronósticos. En el caso de la discretización temporal el modelo utiliza un esquema de segundo orden de Adams–
Bashforth para los procesos donde predomina la advección horizontal. Y para los procesos donde predomina la
advección vertical se utiliza un esquema de Crank–Nicolson. Este modelo cuenta también con la posibilidad de
cambiar los parámetros que describen los procesos físicos que gobiernan la atmósfera. En este caso, los
parámetros que se pueden cambiar corresponden a procesos de radiación de onda corta y larga, características de
la capa superficial, de la capa límite planetaria, superficie terrestre, entre otras (ver WRF doc).
Por otro lado, el software COSMO (desarrollado inicialmente por el servicio meteorológico alemán DWD)
resuelve un modelo no-hidrostático para la predicción del tiempo y pronostica las componentes cartesianas del
viento, temperatura, humedad específica, presión y contenido de agua en las nubes. Para la resolución del
modelo, la estructura de la malla que se usa es la de Arakawa-Lorenz. La discretización espacial corresponde a
un esquema en diferencias finitas de segundo orden. Otro aspecto numérico importante es la integración
numérica del tiempo que se requiere para resolver el modelo, en este caso se utiliza el esquema de integración
mediante splines. Para inicializar el modelo se necesitan de condiciones iniciales y de frontera, para las
condiciones iniciales se interpolan los datos iniciales del modelo GME, que corresponde al primer modelo de
predicción meteorológica que utiliza una grilla icosaédrica-hexagonal que cubre el globo. Finalmente, para las
condiciones de frontera, se utiliza la formulación tipo Davies con una vía de animación (ver COSMO doc).
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Para la utilización del modelo COSMO en la Fase II del proyecto, se realizó ya la firma de un acuerdo de
cooperación científica con el Servicio Meteorológico Alemán (DWD), el cual contempla la utilización del
software no comercial, con propósitos de investigación. El propósito en esta nueva fase consiste en implementar
este modelo en una plataforma en paralelo y realizar las predicciones numéricas de forma diaria. Esto permitirá
contar con un doble esquema de predicción (WRF y COSMO) y, consecuentemente, con mayor grado de acierto
en el pronóstico.
Sobre la base del trabajo realizado con el WRF y el COSMO, y la adquisición de los equipos computacionales ya
a disposición, nos encontramos en capacidad de emprender (en la Fase II) el proceso operacional del modelo,
realizando pronósticos diarios en todo el territorio. El grado mayor a menor de precisión de los pronósticos
depende del proceso de asimilación de datos.
Asimilación de datos y diseño óptimo
Además de la utilización de un modelo no-hidrostático y la implementación de las ecuaciones primitivas en
paralelo (realizado en la Fase I con el WRF y a realizarse en la Fase II con el COSMO), para un correcto
funcionamiento del modelo operativo de predicción meteorológica es de suma importancia contar con un
proceso que permita utilizar las observaciones de altura y las imágenes satelitales disponibles. Este proceso se
conoce como asimilación de datos y consiste en determinar, gracias al modelo y las observaciones, una
condición inicial para las variables primitivas, la cual posibilite la predicción numérica confiable en una ventana
de tiempo más grande (ver Kalnay (2003)).
En la Fase II del proyecto nos proponemos utilizar el esquema variacional 4DVAR para realizar proceso de
asimilación de datos. A grosso modo, el método 4DVAR consiste en resolver iterativamente un problema de
optimización cuadrática restringido por las ecuaciones primitivas del sistema atmosférico (Kalnay (2003)).
Debido a la experticia del equipo del Centro de Modelización Matemática en la resolución de este tipo de
problemas, el esquema será estudiado a profundidad, tanto de manera teórica como numérica, para todo el
territorio ecuatoriano. Adicionalmente, estudiaremos la extensión del esquema mediante la utilización de un
término de regularización de variación total, el cual permita reconstruir frentes discontinuos de una mejor
manera. Tal metodología ha sido estudiada en años recientes para modelos meteorológicos, con resultados
prometedores (ver Freitag12 et al. (2013)).
Por otro lado, debido a la escasez de estaciones de medición en el país, es importante elaborar, conjuntamente
con el proceso de asimilación de datos, un mapa de sensibilidad acerca de la ubicación de las estaciones de
medición por adquirirse. Esto permitirá a futuro optimizar recursos sin sacrificar información útil para el proceso
de asimilación. Con este propósito, se estudiará un problema inverso Bayesiano de diseño óptimo en el cual se
determinen los lugares estratégicos de ubicación de las estaciones de observación (ver Pukelsheim11 (2006),
Vogel (2002)). El problema inverso es a gran escala y requiere de un importante recurso computacional. Por esta
razón, se resolverá inicialmente el problema usando exclusivamente las ecuaciones de los fluidos, para, en una
segunda etapa, considerar todas las ecuaciones primitivas. Cabe resaltar que la resolución de este tipo de
problemas es un tema actual de investigación científica en los principales centros a nivel mundial
(Alexanderian13 et al. (2014)).
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METODOLOGÍA
Exponer de forma clara y concisa la metodología que se empleará para el desarrollo del proyecto,
considerando los procesos que se emplearán para la recolección de información, las variables que serán
consideradas y los análisis que se utilizarán en para la obtención de los resultados.
No es necesario detallar protocolos de laboratorio, ni los materiales requeridos para realizar las
actividades del proyecto.
Máximo dos (2) páginas.
Prediccion con WRF y con COSMO
La predicción numérica del comportamiento atmosférico se basa en una discretización espacio-temporal de las
ecuaciones que modelizan el fenómeno. La adecuada combinación de dichas técnicas, así como la construcción
de mallas adaptadas a la geografía del país, permite obtener predicciones con menor margen de error y estables
en sentido numérico.
El WRF, usado en la primera fase del proyecto, está construido sobre una malla de tipo Arakawa rectangular y
usa un esquema en diferencias finitas para la discretización espacial. En el caso de la discretización temporal el
modelo utiliza un esquema de segundo orden de Adams–Bashforth para los procesos donde predomina la
advección horizontal y, para los procesos donde predomina la advección vertical, utiliza un esquema de Crank–
Nicolson.
El COSMO resuelve un modelo no-hidrostático para la predicción del clima y el tiempo. Para la resolución del
modelo, la estructura de la malla que se usa es la de Arakawa y la discretización espacial corresponde a un
esquema en diferencias finitas de segundo orden. Otro aspecto numérico importante es la integración numérica
del tiempo que se requiere para resolver el modelo. En este caso se utiliza el esquema de integración mediante
splines. Para las condiciones iniciales se utiliza una interpolación de los datos iniciales del modelo GME,
que corresponde al modelo global de predicción meteorológica en una grilla icosahédrica-hexagonal.
Asimilación de datos
El método variacional 4DVar consiste en incorporar en un modelo de optimizacón gobernado por ecuaciones en
derivadas parciales, las observaciones realizadas en campo y de esa forma obtener una estimación robusta de las
condiciones iniciales. Estas permiten, posteriormente, realizar simulaciones numéricas en una ventana de tiempo
más amplia y predicciones confiables.
El problema de optimización consiste entonces en hallar una función u que minimice el siguiente sistema:
donde zd son las observaciones obtenidas en distintos instantes de tiempo, H es el operador de observación, yb el
vector “background”, y Ri y B son las matrices de covarianza de los errores de observación y “background”. La
metodología 4DVar se ha convertido en años recientes en una de las herramientas más aceptadas para la
asimilación de datos meteorológicos (ver Kalnay (2003), Warner (2011)).
Adicionalmente al problema de mínimos cuadrados, es posible incluir un término de variación total para
regularizar las variables de estado, de tal forma que se pueda describir de mejor manera la presencia de shocks.
Dicha metodología ha sido propuesta recientemente para problemas meteorológicos (ver Freitag12 et al. (2013)) y
existen algoritmos eficientes para su resolución numérica (ver De los Reyes 14 et al. (2014)).
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Localización óptima de observaciones
Problemas de diseño óptimo han sido abordados en un sinnúmero de contextos, con el objetivo de obtener
mejores resultados en cuanto a la estimación de ciertos parámetros. El paradigma en este sentido es el análisis
Bayesiano, en el cual se busca estimar, no un valor puntual, sino una distribución de probabilidad para las
variables a determinarse. Esto se realiza mediante el planteamiento y resolución de un problema inverso (ver
Pukelsheim11 (2006), Vogel (2002)).
En el contexto de la optimización con ecuaciones en derivadas parciales (similares al sistema atmosférico), este
paradigma ha sido abordado recientemente en el contexto de problemas lineales, para la localización de
estaciones de observación (ver Alexanderian13 et al. (2014)). La extensión a problemas no lineales es un tema
actual de investigación, en el cual esperamos realizar aportes significativos, sobre todo en lo que tiene que ver
con ecuaciones de fluidos y sistemas meteorológicos.
Matemáticamente, el problema lineal de localización óptima de observaciones está dado de la siguiente forma:
donde, adicionalmente a las variables definidas anteriormente, A es un operador lineal y c es un vector de
posibles coordenadas para la ubicación de las observaciones.
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RESULTADOS ESPERADOS
Realizar un detalle y descripción de los resultados que se espera obtener con la realización del
proyecto, considerando los objetivos que se han planteado para el mismo.
Es importante que se destaque la relevancia de los resultados que se obtendrían con la
ejecución del proyecto, así como el campo en el cual tendrían aplicabilidad.
Máximo una (1) página.
Manuales de procedimientos del modelo matemático y esquemas numéricos para la predicción
meteorológica.
Aplicaciones informáticas donde se observarán los resultados de las predicciones numéricas.
Mapas de predicción meteorológica en tiempo real de la atmósfera
 Mapas de predicción en tiempo a nivel de todo el Ecuador para 24 horas
 Mapas de tendencias para las variables estudiadas.
 Mapas de ubicación óptima de estaciones de medición.
 Mapas de identificación de zonas estratégicas de medición, para la mejora de los pronósticos.
Metodología de asimilación de datos a través de al menos un artículo científico y emisión de reportes
técnicos de la validación de la metodología.
Modelo matemático parametrizado y asimilado.
H.
SOSTENIBILIDAD
El INAMHI dentro de sus objetivos permanentes tiene el entregar a la comunidad los pronósticos de
clima y tiempo, a través de su grupo de trabajo de sinóptica, que labora permanentemente las 24 horas del
día y los 365 días al año; por lo que es de suma importancia contar con mecanismos avanzados para
preparar los pronósticos, los mismos que tienen que tener un índice de acierto alto para que los usuarios
tengan credibilidad en esa información. Todo esto motiva a la institución a buscar la actualización
permanente de los modelos de predicción, que permitan cada vez tener mejores y garantizados resultados.
Para la investigación de los modelos de predicción existen posibilidades de involucramiento con
instituciones nacionales, como el INOCAR, el MODEMAT y las Universidades; y, a nivel de
internacional, con la NOAA, OMM, CIIFEN, Servicios Meteorológicos Nacionales, etc.
I.
EFECTOS MULTIPLICADORES
Describir como los resultados del proyecto podrían contribuir a:
 La generación de nuevas investigaciones.
 Desarrollar nuevas metodologías, procesos o técnicas aplicables al campo de investigación
relacionado al proyecto.
 La formación de recursos humanos a nivel de pre y post grado
Los análisis que se han venido efectuando y se efectuarán durante esta segunda fase sobre modelos
matemáticos generan procesos y técnicas aplicables para la investigación de modelos de predicción
climática y de tiempo. Más aún, el desarrollo de técnicas de asimilación de datos y de localización óptima
de estaciones de observación posiblitará la elaboración de artículos científicos a futuro, así como
posicionar el trabajo en foros espacializados a nivel mundial.
La investigación de modelos meteorológicos puede extenderse principalmente a los modelos: HIRLAM
(High Resolution Limited Area Model), MM5, WRF, RAMS, RSM (Regional Spectral Model),
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CALMET, MEMO, TWM (Topography Vorticity-mode Mesoscale), PROMES, ARPS, MASS
(Mesoscale Atmospheric Simulation System), MIMO (Microscale Model), FVM.
Durante la Fase I se ha efectuado la división de Meteorología Microscale de NCAR, actualmente está
manteniendo y apoyando un subconjunto del código WRF global (versión 3), que incluye:






WRF Framework Software (FSM).
Advanced Research WRF (ARW) solucionador dinámico, incluyendo un solo sentido, de dos
vías de anidación y nidos, rejilla y observación en movimiento.
WRF Sistema Pre-Procesamiento (WPS).
WRF-DA sistema de asimilación de datos.
Numerosos paquetes de física aportados por los socios del WRF y la comunidad investigadora.
Los análisis que se han venido efectuando y se efectuarán durante esta segunda fase sobre
modelos matemáticos generan procesos y técnicas aplicables para la investigación de modelos de
predicción climática y de tiempo.
La Fase I del proyecto permitió adquirir el software ANSYS y paquete Fluent que corresponde al
software de mecánica de fluidos computacional, herramienta importante para el desarrollo de la
investigación del clima en dominios más específicos. Además, contribuye a simular los resultados de las
investigaciones, mediante potentes herramientas de visualización.
La utilización del paquete COSMO Model (Consortium for small scale modeling), el cual es un sistema
de predicción regional del clima que se basa en un modelo no hidrostático de área limitada, incluye, a más
del modelo en sí mismo, un número adicional de componentes como:



Asimilación de datos
Interpolación de las condiciones de frontera del modelo global
Pro procesamiento y post procesamiento de datos.
Cabe destacar que este paquete tiene como principal objetivo el desarrollo, mejoramiento y
mantenimiento del modelo atmosférico no hidrostático de área limitada y se lo utiliza operacionalmente y
para investigación. El programa de interpolación provee datos iniciales y de frontera para correr el
modelo. Estos datos del modelo global GME incluyen una grilla icosahédrica; el modelo Cosmo regional
se procesa en una grilla anidada en la malla GME, lo cual permite tener resultados más precisos. La
utilización de este modelo ha permitido establecer vínculos con el Servicio Meteorológico Alemán, los
cuales se fortalecerán a futuro.
J.
BENEFICIARIOS DEL PROYECTO
BENEFICIARIOS DIRECTOS
Proyectos de Investigación Básica.- Determinar las personas (cuáles y cuántas) que participarán
directamente en las actividades del proyecto y por lo tanto se benefician de su realización; como por
ejemplo, investigadores, técnicos de laboratorio, personal de campo, pasantes, proveedores de bienes
y servicios requeridos por el proyecto, etc.
Proyectos de Investigación Aplicada o Desarrollo Tecnológico.- Estimar las personas (cuáles y
cuántas) que obtendrán una solución a un problema específico como resultado del desarrollo del
proyecto; por ejemplo, personas con discapacidad que utilizarán un nuevo tipo de prótesis, usuarios
de nuevos sistemas de comunicación, personas que habitarán casas construidas con materiales
ecológicos, etc.
El INAMHI y el Centro de Modelización Matemática de la EPN, al ser las instituciones que formulan
el proyecto, y ya que son los responsable de la ejecución del mismo, serán las primeras instituciones
beneficiadas de dicho estudio.
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Durante la Fase I, por motivo de falta de profesionales con los conocimiento requeridos en el
Ecuador, el Centro de Modelización Matemática capacitó a personal egresado de las carreras de
Ingeniería Matemática por lo cual logró enriquecer con nuevo conocimiento, además de la
experiencia de haber realizado un proyecto de gran envergadura científica. Durante la Fase II, y
tomando en cuenta que aún se requiere de más personal para el proyecto, se continuará con el proceso
de capacitación in situ del mecanismo de estudio y la investigación en sí. Por último, el personal que
se encuentra laborando actualmente en las instituciones tendrá la oportunidad de utilizar nueva
tecnología y de familiarizarse con métodos modernos de monitoreo climático y tratamiento de la
información.
También se beneficiará directamente, con la implementación del sistema de predicción climática, la
Secretaría Nacional de Gestión de Riesgos. El personal que labora en las dos instituciones y que tiene
como responsabilidad crear políticas que ayuden a prevenir o mitigar riesgos naturales que se deben
al comportamiento climático, gozará de las condiciones propicias para llevar a cabo su trabajo. El
proyecta brindará información de calidad y con el volumen suficiente de datos para establecer
procedimientos de contingencia claros y que salvaguarden los intereses de la ciudadanía. Los
beneficiarios de esta institución tendrán acceso ilimitado a la información y en plazos adecuados para
la ejecución de su trabajo.
BENEFICIARIOS INDIRECTOS
Estimar las personas (cuáles y cuántas) que podrían tener interés en utilizar los resultados
generados por el proyecto para su beneficio, aunque no participarán directamente en el desarrollo
del mismo; como por ejemplo, estudiantes y profesionales de un área determinada, grupos
comunitarios, el sector industrial, organizaciones gubernamentales, etc..
El proyecto que se detalla en este documento propone un plazo de dos años para contar con un
modelo operacional realizado en el país, el cual será testado con fines de investigación científica y
colaboración en programas de análisis de riesgos y prevención de desastres. En este contexto y una
vez que el proyecto se encuentre depurado y que la comunicación con los organismos encargados de
emitir alertas sea lo suficientemente óptima, será posible en el futuro observar resultados, los cuales
beneficiarán a la población económicamente activa del país.
Los beneficiarios del sistema de predicción incluirán entonces a campesinos, agricultores, ganaderos,
ecologistas, ambientalistas, constructores, etc.
Todos estos sectores tendrán en futuro acceso a información climática actualizada y en el formato que
ellos necesiten y que convenga a sus intereses particulares. Por citar algunos ejemplos, se podrá evitar
la pérdida de cosechas y animales por sequías o inundaciones, se conocerá la mejor época del año
para construir carreteras o viviendas de forma segura, se identificarán los sitios con potencial peligro
ambiental y ecológico, se estará en la capacidad de prevenir incendios forestales, se conocerá las
zonas de mayor peligro para el aparecimiento de enfermedades estacionales, entre otros. El proyecto
dará a conocer cómo se comporta el clima en el Ecuador y cuándo sus actividades productivas o
comerciales se verán beneficiadas.
IMPACTO DEL PROYECTO
Exponer cuáles serán los impactos del proyecto respecto a los beneficiarios directos e indirectos, a
corto, mediano y largo plazo, teniendo como base los indicadores planteados en la Matriz de Marco
Lógico (Anexo 1).
K.
El sistema de predicción meteorológica permitirá generar y divulgar información a 4 niveles distintos. En
el primer nivel se encuentra toda la información de carácter científico que estará dirigida a usuarios con
conocimientos científicos y técnicos en hidrometeorología dentro del INAMHI o que trabajen para
instituciones y universidades que se dediquen a generar estudios climáticos, matemáticos o físicos, tanto a
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nivel local como externo. La información generada en el primer nivel está orientada a profesionales que
ayuden a fomentar la investigación científica y generen publicaciones especializadas tomando como base
los datos del sistema de predicción.
En el segundo nivel se encuentra toda la información orientada a usuarios con un nivel medio de
conocimiento en áreas afines a hidrometeorología y cuyo principal interés en los datos, más que en el
aspecto científico, radique en su deseo o responsabilidad de colaborar en el desarrollo de sistemas de
prevención de riesgos naturales o en la elaboración de planes de emergencia nacional. En este caso, la
información proporcionada no será tan técnica como en el primero, e incluso el usuario tendrá la
posibilidad de acceder a ella en forma gráfica o personalizarla de acuerdo a sus intereses. Dentro de este
grupo estará ciertamente el personal de la Secretaría Nacional de Gestión de Riesgos y de todas aquellas
instituciones que busquen estudiar los impactos sociales y ambientales que tiene el clima.
En el tercer nivel está considerada la información destinada a usuarios no especialistas en áreas
relacionadas con la meteorología, pero interesadas en conocer la problemática climática del Ecuador.
Dentro de este grupo se encuentra la inmensa mayoría de la población, incluyendo personas dedicadas a
actividades agrícolas, ganaderas, pesqueras, de construcción, de producción, etc., que deseen tener
información climática de fácil acceso y comprensión para realizar sus actividades comerciales y tomar
medidas de prevención en caso de existir algún riesgo. Los usuarios dentro de este grupo no necesitan
manejar un lenguaje técnico o sofisticado, puesto que la información estará disponible en formatos
interactivos, principalmente a través de sitios web.
En el cuarto y último nivel está considerada toda la población joven del país que se encuentre cursando
niveles de educación primaria o secundaria y que se sienta atraída, ya sea por motivos escolares o
personales, hacia el campo de la Meteorología, Matemáticas y Física. Por esta razón, la información se
difundirá en sitios web especializados con mapas interactivos y animaciones, que permitan el acceso a
información de consulta. Adicionalmente, se planea introducir sitios en el Internet que permitan
interactuar con los usuarios de la información generada en todos los niveles, de forma que se puedan
receptar preguntas y sugerencias acerca de temas de interés. Hoy en día, mantener un contacto
permanente con los usuarios no representa un gran desafío gracias a la existencia de medios de
globalización. Por ejemplo, la incorporación de una wiki adjunta a la página web principal podría ser de
gran utilidad para mantener al día la información sobre el avance del proyecto, y para convertirse en un
nexo con los usuarios del sistema o con potenciales colaboradores del futuro.
TRANSFERENCIA DE RESULTADOS
Exponer claramente cuáles serán los medios para realizar la transferencia de los resultados del
proyecto, considerando que la pertinencia de dichos medios será previamente analizada por la
SENESCYT, con el fin de salvaguardar los derechos de propiedad intelectual que podrían aplicarse a los
resultados del proyecto.
L.
Para la transferencia de resultados se pueden considerar los siguientes medios: publicaciones científicas,
publicaciones técnicas, organización de talleres con participación de los beneficiarios del proyecto,
participación de los investigadores en congresos nacionales e internacionales, etc.
Si es que el proyecto incluye algún tipo de desarrollo tecnológico, ya sea un producto o un proceso,
describa cómo se transferirá este resultado al sector productivo.
La transferencia de resultados es una parte importante del proceso del proyecto, pues se puede comunicar
los resultados obtenidos con la ejecución del proyecto. Este proceso debe abarcar a todas las áreas
beneficiadas, por lo cual tendrá varias etapas en el trascurso del proyecto ya que se enfocará a satisfacer
los requerimientos de distintos tipos de usuarios.
En este sentido, el medio más eficaz para transmitir los resultados, y como se ha venido trabajando será
mediante la utilización de las páginas web del INAMHI y el MODEMAT. Además, se incorporará un
medio de comunicación para difundir los resultados permanentes del sistema de predicción climática a
través de un aplicativo móvil lo cual mostraría resultados del proyecto de una manera más inmediata.
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Un primer campo de transmisión de resultados en que los mismos sean difundidos hacia las áreas de
sinóptica, climatología, u otras áreas del INAMHI que deberán están vinculadas a la investigación del
tiempo y el clima. De esta manera, cada usuario será capaz de producir sus propios mapas a partir de los
datos accesibles en forma numérica, y podrán trabajar en el modelo implantado. En este caso, la
información mostrada estará tabulada e indicará los valores numéricos e incertidumbres de los parámetros
meteorológicos considerados. En caso que los usuarios de la institución requieran información de forma
gráfica, ésta también estará disponible vía intranet y almacenada en la base de datos. Sin embargo, si el
uso que se pretende dar a la información es más especializado, se pondrá a disposición de los usuarios
internos un conjunto de programas que permiten graficar e interpolar en grillas geográfica, misma que
serán trabajadas en los sistemas adquiridos por el proyecto durante la fase I.
Tomando en cuenta que el segundo público meta que posee el proyecto es la población ecuatoriana en
general al igual instituciones externas al INAMHI y la EPN, el proyecto habilitará un servidor que tendrá
dominio público, además se colocará en la página web del INAMHI todos los mapas obtenidos de la
investigación, datos meteorológicos importantes, conclusiones de los estudios realizados, boletines
estacionales con datos del modelo climático incorporado, mapas del comportamiento climático de
distintas zonas hidrográficas del país, mapas de temperaturas extremas, simulaciones numéricas de la
evolución de las condiciones climáticas en todo el país, animaciones tridimensionales de la nubosidad y
del comportamiento de los vientos, entre otros.
La página principal tendrá enlaces para distintos usuarios, a los que se podrá acceder y tener información
climatológica de primera mano. El nivel técnico de esta información dependerá de las necesidades,
intereses e incluso de la edad de las personas que visiten la web. La idea clave es mantener una base de
datos que contengan toda la información generada del sistema de predicción, y luego crear una plataforma
informática que permita transmitir esa información, de manera especializada, a distintos tipos de usuarios.
Al ser un proyecto inclusivo durante esta fase del proyecto se recibirán sugerencias para mejorar el
modelo teórico de predicción o receptar peticiones por parte de organizaciones y de la población en
general, se planea utilizar dos medios de enlace; una cuenta de correo electrónico institucional manejada
por el grupo involucrado en el proyecto y la creación de un blog web de discusión, por medio del cual se
busca recibir comentarios, sugerencias y preguntas de cualquier usuario interesado en el tema climático y
que goce de acceso a Internet.
Un aspecto importante y de trascendencia del proyecto es el desarrollo de un preprint de un artículo
científico con los resultados más relevantes de este proyecto, que será sometido a una revista científica
especializada, por parte del Grupo de trabajo. Esto tiene como finalidad la divulgación del Grupo de
Modelación que se habrá armado para los fines del proyecto, y dar pautas del trabajo científico que se
habrá realizado en nuestro país. Así también se realizará la presentación pública de resultados por parte
del personal calificado del proyecto y estará enfocado directamente a las universidades e instituciones
afines a la investigación en curso.
M.
FACILIDADES DE TRABAJO
Debe brindarse una explicación sobre el mecanismo de gestión que la institución postulante tiene
previsto para garantizar una adecuada ejecución de las actividades del proyecto. Para esto se deberá
especificar cómo la ejecución del proyecto aprovechará de la infraestructura científico-técnica, así como
las capacidades administrativas y financieras, tanto de la institución postulante principal, como de la(s)
institución(es) colaboradora(s).
El INAMHI y la EPN, mancomunadamente, brindarán todo el contingente necesario para la óptima
utilización de su infraestructura y equipamiento científico-técnico, constituida por instalaciones amplias y
modernas y equipos informáticos de alta capacidad, con el fin de crear un ambiente amigable para los
investigadores, que permita alcanzar resultados de alto nivel que puedan ser entregados a la comunidad
científica a nivel nacional e internacional.
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Adicionalmente, formarán gestores de proyectos de investigación, para garantizar la ejecución de los
mismos, armonizando los aspectos científicos con los administrativos-financieros.
IMPACTO AMBIENTAL
Describir los impactos ambientales positivos y negativos generados por la ejecución del proyecto, y las
medidas que se adoptarían para mitigar los impactos negativos.
N.
El proyecto no supone la generación de ningún tipo de impacto ambiental. Pese a ellos es importante en
su desarrollo puesto que brinda aportes para mejorar el desarrollo de la humanidad, la conservación de los
recursos naturales, la prevención ante posibles desastres naturales y antrópicos, el desarrollo socioeconómico, etc. Todo esto en armonía con las políticas del Buen Vivir.
O.
ASPECTOS BIOÉTICOS Y SOCIALES
Describa los aspectos bioéticos y sociales relacionados con el proyecto. En el caso de proyectos que
incluyan análisis en seres humanos se deberá detallar la documentación habilitante para su ejecución,
misma que será presentada previo a su financiamiento.
Este análisis es necesario para todo tipo de proyecto.
Este proyecto es totalmente amigable con los aspectos bioéticos y sociales, puesto que da garantías para
trabajar con toda la comunidad nacional, brinda información sobre el clima y el tiempo con lo cual se
garantiza la soberanía alimentaria e influye directamente con las políticas del buen vivir.
P.
REFERENCIAS CITADAS
Realizar un listado de los documentos (libros, artículos de revistas, memorias de congresos, etc.) que
fueron utilizados como referencia para el desarrollo de la propuesta del proyecto, los mismos que deben
ser citados en el texto.
Las referencias utilizadas deberán ser actuales, con un máximo de 5 años desde su publicación, excepto
por obras históricas de gran influencia para el área de estudio.
Para las citas en el texto deberá seguir el formato de la NORMA ISO 690, empleando numeración de
acuerdo al orden de aparición en el texto.
Para más información sobre la NORMA ISO 690 dirigirse a la dirección:
http://www.sibum.cl/archivos/normas%20ISO%20690.pdf
BIBLIOGAFÍA - BASE DOCUMENTAL RECOPILADA
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Press, 2003.
2. T. Warner. Numerical Weather and Climate Prediction, Cambridge University Press, 2011.
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4. D. Stensrud. Parametrization Schemes. Cambridge University Press, 2007.
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5. Weather Research & Forecasting - ARW Version 3 Modeling System User’s Guide Mesoscale
& Microscale Meteorology Division – National Center for Atmospheric Research. 2014.
6. W. Washigton, C. Parkinson. An Introduction to three-dimensional Climate Modelling.
University Science Books, 2006.
7. D. Lalas, C. Ratto. Modelling of Atmospheric Flow Fields. World Scientific, 1996.
8. Beniston, Martin. From Turbulence to Climate: Numerical Investigations of the Atmosphere with
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9. Pielke, Roger A. Mesoscale Meteorological Modeling. Orlando: Academic Press, Inc..
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& Microscale Meteorology Division – National Center for Atmospheric Research. 2014.
11. F. Pukelsheim. Optimal design of experiments. SIAM, Philadelphia, 2006.
12. M.A. Freitag, N.K. Nichols, C.J. Budd. Resolution of sharp fronts in the presence of model
error in variational data assimilation. Q. J. R. Meteorol. Soc. 139: 742-757, 2013.
13. A. Alexanderian, N. Petra, G. Stadler and O. Ghattas: A-optimal design of experiments for
infinite-dimensional Bayesian linear inverse problems with regularized l 0-sparsification, SIAM
Journal on Scientific Computing, to appear 2014.
14. J.C. De los Reyes, E. Loayza and P. Merino. Second-order orthant-based methods with enriched
Hessian information for sparse l1-optimization. ArXiv:1407.1096, 2014.
15. Consortium for small scale Modelling. Core documentation of the COSMO-model, 2014.
Q.
DECLARACIÓN FINAL
El equipo de investigadores, representado por el Director del Proyecto, y la Institución Postulante
Principal, a través de su Representante Legal, de forma libre y voluntaria declaran lo siguiente:
- Que el proyecto descrito en este documento es una obra original, cuyos autores forman parte del equipo
de investigadores y por lo tanto asumimos la completa responsabilidad legal en el caso de que un tercero
alegue la titularidad de los derechos intelectuales del proyecto, exonerando a la SENESCYT de cualquier
acción legal que se derive por esta causal.
- Que el presente proyecto no causa perjuicio alguno al ambiente y no transgrede norma ética alguna, y
que en el caso de que la investigación requiera de permisos previo a su ejecución, el Director del Proyecto
remitirá una copia certificada de los mismos a la SENESCYT.
- Que este proyecto no se ha presentado ninguna otra institución pública o privada, para el financiamiento
del presupuesto solicitado a la SENESCYT. El incumplimiento de este acuerdo será causal para que el
proyecto no sea financiado o para la terminación anticipada unilateral del convenio firmado con la
SENESCYT.
- De otorgarse financiamiento por la SENESCYT para la ejecución del proyecto, aceptamos que los
bienes adquiridos con estos fondos permanecerán bajo la responsabilidad de la institución postulante
durante la ejecución del proyecto, pero la SENESCYT se reserva el derecho de determinar el destino
final de los mismos, una vez finalizado el proyecto.
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- Aceptamos que si el proyecto se accede a financiamiento de la SENESCYT y como parte de los
resultados del mismo se genera algún producto o procedimiento susceptible de obtener derechos de
propiedad intelectual, de los cuales se deriven beneficios, éstos serán compartidos por la SENESCYT, la
institución postulante, la(s) instituciones que compartieron la investigación y el equipo de investigadores,
en los términos definidos en el respectivo convenio específico.
Lugar:
Quito, D.M.
Fecha:
Juan Carlos de los Reyes Bueno
CI:
1706583174
Director del Proyecto
25-09-2014
Sr. Carlos Hugo Naranjo Jácome
CI:
1801067560
Representante Legal de la Institución
Beneficiaria
ANEXOS
NOTA: Los tres Anexos al Formulario para Presentación de Proyectos de I+D constan en un archivo
formato Excel con el título “ANEXOS Formulario de Proyectos”. Una vez que los Anexos hayan sido
completados en el archivo Excel, debe imprimirlos y adjuntarlos al Formulario de Presentación de
Proyectos de I+D.
ANEXO 1. MATRIZ DE MARCO LÓGICO
La Matriz de Marco Lógico es una herramienta para la planificación y gestión de proyectos orientados
por objetivos. Sintetizan los aspectos más importantes de un proyecto, con el fin de facilitar el diseño,
ejecución, seguimiento, monitoreo y evaluación del mismo. Para mayor información sobre cómo
estructurar la Matriz de Marco Lógico puede dirigirse a la siguiente
dirección:
http://jdsac.com/jdsalasc/pps/cepal_manual_marco_logico.pdf
ANEXO 2. CRONOGRAMA DE TRABAJO POR OBJETIVOS
Este cronograma es un resumen sobre la ejecución del proyecto en el tiempo, el cual debe guardar una
secuencia lógica de los plazos en los cuáles se realizarán las actividades para cada uno de los objetivos
específicos del proyecto.
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ANEXO 3. PRESUPUESTO MENSUAL POR LÍNEAS DE FINANCIAMIENTO
Este Presupuesto Mensual permite establecer el presupuesto necesario para el proyecto, clasificado por
cada una de las 8 líneas presupuestarias que la SENESCYT maneja, a lo largo de su ejecución, y de
forma mensual. Los rubros presentados en el presupuesto mensual deberán contar cada uno con el
número de partida del clasificador de gasto del sector público, y los valores deben estar debidamente
sustentados, considerando las leyes y normativas vigentes como el Código Orgánico de Planificación y
Finanzas Públicas, y además deberán considerase las normas y las prohibiciones para el uso de fondos
otorgados por la SENESCYT, de acuerdo al Reglamento vigente para la Selección y Adjudicación de
Programas y Proyectos de Investigación Científica y Desarrollo Tecnológico.
Los valores totales de este presupuesto mensual deben corresponderse con los valores reportados en el
ANEXO 4.
ANEXO 4. RESUMEN DEL RESUPUESTO DEL PROYECTO
Esta tabla sintetiza el total de fondos necesarios para la ejecución del proyecto por cada uno de los
rubros de financiamiento y por cada año de ejecución del proyecto. Esta información se obtendrá una
vez que se haya completado el ANEXO 3.
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