Se ha desarrollado un sistema integrado de modelización para analizar el impacto del cambio climático en la escorrentía del deshielo en la cuenca hidrográfica de Kaidu, en el noroeste de China. El sistema combina los resultados del modelo Hadley Centre Coupled Model version 3 (HadCM3) con el modelo Snowmelt Runoff Model (SRM). El SRM se cotejó con el caudal observado en la estación hidrológica de salida de la cuenca durante el periodo comprendido entre abril y septiembre de 2001 y, en general, obtuvo buenos resultados en lo que respecta al coeficiente de Nash-Sutcliffe (EF) y al coeficiente de balance hídrico (RE). El EF es aproximadamente superior a 0,8, y el error del balance hídrico es inferior a ± 10%, lo que indica una precisión razonable de la predicción. Se utilizó el Modelo Estadístico de Reducción de Escala (SDSM) para reducir la escala de los resultados gruesos de HadCM3 y, a continuación, los datos climáticos futuros reducidos se utilizaron como datos de entrada del SRM. Se consideraron cuatro escenarios para analizar el impacto del cambio climático en el caudal de deshielo de la cuenca del Kaidu. Y los resultados indicaron que la hidrología de la cuenca se alteraría bajo diferentes escenarios de cambio climático. Es probable que el caudal del arroyo en primavera aumente con el incremento de la temperatura media; la descarga y el caudal de peck en verano disminuyen con la reducción de las precipitaciones en los escenarios 1 y 2. Además, la consideración del cambio en el área de la criosfera intensificaría la variabilidad del caudal de los arroyos bajo los Escenarios 3 y 4. Los resultados de la modelización proporcionan un útil apoyo a la toma de decisiones para la gestión de los recursos hídricos.

El control del tráfico en tiempo real tiene un impacto importante en la eficiencia de la utilización de la energía en la red ferroviaria moderna. El objetivo de este estudio es desarrollar una solución de control del tráfico ferroviario eficiente desde el punto de vista energético para una red ferroviaria determinada. En otras palabras, se espera definir perfiles de conducción adecuados para todos los trenes que circulen en un periodo determinado por la red en cuestión, con el objetivo de minimizar su consumo total de energía. En este estudio también se estudia cómo optimizar la sincronización de los trenes para aprovechar la energía regenerada por el frenado electrónico. Para este objetivo se desarrolla un método basado en algoritmos genéticos y estrategias empíricas de conducción monomodo de los trenes. Se prueban seis estrategias monomodo y una estrategia multimodo y se comparan con los cuatro escenarios extraídos del sistema ferroviario belga. Los resultados obtenidos mediante simulación muestran que la estrategia de control multimodo supera a las estrategias de control monomodo en lo que respecta al consumo global de energía, mientras que no existe una relación firme entre la tasa de utilización de la energía regenerada por las operaciones de frenado dinámico y la reducción del consumo total de energía.