Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/76515
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dc.contributor.advisorAndrade Caldeira, Rui Migueles
dc.contributor.advisorHernández Sosa, José Danieles
dc.contributor.authorBarreto Lucas, Carlos Migueles
dc.date.accessioned2020-12-10T16:09:43Z-
dc.date.available2020-12-10T16:09:43Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.otherTercer Ciclo
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/76515-
dc.descriptionPrograma de Doctorado en Tecnologías de Telecomunicación e Ingeniería Computacional por la Universidad de Las Palmas de Gran Canariaen_US
dc.description.abstractLos Modelos de Circulación Oceánica (OCM) son herramientas de gran utilidad. Permiten simular y realizar previsiones de largo plazo del estado del océano con múltiples objetivos, tales como generar predicciones de evolución, ayudar al entendimiento de fenómenos oceanográficos, dar soporte a modelos ecológicos, estimar el transporte de sedimentos y contaminantes, entre otros. Mientras que algunas áreas muestran un buen ajuste entre las predicciones del modelo y la realidad, otras presentan discrepancias significativas; un mayor muestreo del océano en las áreas problemáticas puede contribuir para mejorar el desempeño de los OCM. Los vehículos autónomos submarinos, y más concretamente los gliders, pueden ser utilizados con este objetivo, aprovechando su versatilidad y capacidad para ejecutar misiones de muy larga duración...en_US
dc.description.abstractThis work posed a challenge from the start, as underwater vehicles were not my area of expertise. After my Master's thesis, which focused on oceanographic data processing and visualisation, I developed mobile apps, websites and databases while collaborating with colleagues to produce scientific papers. In this process, I met Daniel Hernández during a glider mission off the south coast of Madeira Island, not knowing that he would become one of my PhD advisors at the Universidad de Las Palma de Gran Canaria a year later. I carried out the research for this thesis while working at the Oceanic Observatory of Madeira, which involved task management challenges throughout...en_US
dc.languagespaen_US
dc.subject120304 Inteligencia artificialen_US
dc.subject120326 Simulaciónen_US
dc.subject2510 Oceanografíaen_US
dc.titleUsage of autonomous underwater vehicles as adaptive observational platforms to improve ocean circulation modelses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen_US
dc.typeThesisen_US
dc.typeThesisen_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Tesis doctoralen_US
dc.utils.revisionen_US
dc.identifier.matriculaTESIS-1636635es
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-INFes
dc.contributor.programaPrograma de Doctorado en Tecnologías de Telecomunicación e Ingeniería Computacional por la Universidad de Las Palmas de Gran Canariaes
item.grantfulltextopen-
item.fulltextCon texto completo-
crisitem.author.fullNameBarreto Lucas, Carlos Miguel-
crisitem.advisor.deptGIR SIANI: Inteligencia Artificial, Robótica y Oceanografía Computacional-
crisitem.advisor.deptIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
Appears in Collections:Tesis doctoral
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