1. Gestión integral de incidentes en el mar: protocolos, roles y cadena de mando para respuesta coordinada
2. Planificación y ejecución de operaciones: briefing, rutas, ventanas meteorológicas y criterios de go/no-go
3. Evaluación rápida de riesgos: matriz de criticidad, control de escena y decisiones bajo presión
4. Comunicación operativa: VHF/GMDSS, reportes estandarizados y enlace interinstitucional
5. Movilidad táctica y abordaje seguro: maniobras con RHIB, aproximación, amarre y recuperación
6. Equipos y tecnologías: EPP, señalización, localización satelital y registro de datos en campo
7. Atención inmediata al afectado: valoración primaria, hipotermia, trauma y estabilización para evacuación
8. Condiciones ambientales adversas: oleaje, visibilidad, corrientes y mitigación operativa
9. Simulación y entrenamiento: escenarios críticos, uso de RV/RA y ejercicios con métricas de desempeño
10. Documentación y mejora continua: lecciones aprendidas, indicadores (MTTA/MTTR) y actualización de SOPs

1. Introducción al modelado predictivo: conceptos básicos y aplicaciones en meteorología marina.
2. Análisis estadístico de datos meteorológicos marinos: series temporales, distribuciones y correlaciones.
3. Modelos numéricos de predicción meteorológica (NWP): fundamentos, componentes y resolución.
4. Oceanografía operacional: modelos de corrientes, oleaje y temperatura del mar.
5. Adquisición y procesamiento de datos meteorológicos marinos: estaciones meteorológicas, boyas y satélites.
6. Técnicas de Machine Learning aplicadas a la predicción meteorológica marina: regresión, clasificación y redes neuronales.
7. Validación y evaluación de modelos predictivos: métricas de error, sesgo y incertidumbre.
8. Visualización y comunicación de resultados: mapas, gráficos y herramientas interactivas.
9. Aplicaciones prácticas del modelado predictivo en la navegación marítima: optimización de rutas, seguridad y eficiencia.
10. Estudio de caso: Modelado predictivo de eventos extremos en el entorno marino.

‘

1. Introducción al modelado predictivo oceánico: alcance y aplicaciones
2. Fundamentos de la oceanografía física: termodinámica, salinidad, densidad
3. Olas: teoría lineal, espectros, altura significativa, período
4. Generación de olas por viento: modelos empíricos y paramétricos
5. Corrientes oceánicas: corrientes de viento, termohalinas, de marea
6. Modelos numéricos: diferencias finitas, volúmenes finitos, elementos finitos
7. Implementación de modelos de propagación de olas (SWAN, WAVEWATCH III)
8. Asimilación de datos observacionales: boyas, satélites, radares HF
9. Validación y calibración de modelos: métricas de error, análisis de sensibilidad
10. Aplicaciones prácticas: predicción costera, energía undimotriz, seguridad marítima

‘

1. Introducción al modelado predictivo: conceptos básicos y aplicaciones en navegación
2. Estadística descriptiva y exploratoria: análisis de datos de navegación
3. Regresión lineal y no lineal: modelos predictivos de velocidad y consumo
4. Series temporales: modelado de mareas, corrientes y condiciones meteorológicas
5. Aprendizaje automático (Machine Learning): algoritmos de clasificación y regresión para la navegación
6. Simulación de Monte Carlo: evaluación de riesgos y optimización de rutas
7. Modelado basado en agentes (Agent-Based Modeling): simulación de tráfico marítimo y comportamiento de buques
8. Integración de datos heterogéneos: combinación de datos AIS, meteorológicos y cartográficos
9. Validación y evaluación de modelos: métricas de rendimiento y pruebas de sensibilidad
10. Herramientas de software para el modelado y la simulación: Python, R, MATLAB

‘

1. Introducción al modelado numérico de olas y corrientes: conceptos básicos y aplicaciones.
2. Teoría de ondas lineales (Airy) y no lineales (Stokes, cnoidal): características, limitaciones y aplicabilidad.
3. Modelos de olas espectrales (SWAN, WAVEWATCH III): fundamentos, parámetros de entrada y salida, calibración y validación.
4. Modelos de corrientes oceánicas y costeras: ecuaciones de Navier-Stokes, aproximaciones y simplificaciones.
5. Generación de mallas computacionales: tipos de mallas, resolución espacial y temporal, consideraciones de estabilidad y convergencia.
6. Forzamientos meteorológicos: viento, presión atmosférica, temperatura y su influencia en el modelado.
7. Interacción ola-corriente: efectos en la propagación de olas, transporte de sedimentos y estructuras costeras.
8. Modelado de eventos extremos: tormentas, huracanes, tsunamis y su impacto en la costa.
9. Análisis de resultados y visualización: interpretación de datos, mapas de altura de ola, corrientes y transporte de sedimentos.
10. Aplicaciones del modelado avanzado: diseño de estructuras marítimas, gestión costera y predicción de riesgos.

‘

1. Arquitectura y componentes del sistema: diseño estructural, materiales y subsistemas (mecánicos, eléctricos, electrónicos y de fluidos) con criterios de selección y montaje en entornos marinos
2. Fundamentos y principios de operación: bases físicas y de ingeniería (termodinámica, mecánica de fluidos, electricidad, control y materiales) que explican el desempeño y los límites operativos
3. Seguridad operativa y medioambiental (SHyA): análisis de riesgos, EPP, LOTO, atmósferas peligrosas, gestión de derrames y residuos, y planes de respuesta a emergencias
4. Normativas y estándares aplicables: requisitos IMO/ISO/IEC y regulaciones locales; criterios de conformidad, certificación y buenas prácticas para operación y mantenimiento
5. Inspección, pruebas y diagnóstico: inspección visual/dimensional, pruebas funcionales, análisis de datos y técnicas predictivas (vibraciones, termografía, análisis de fluidos) para identificar causas raíz
6. Mantenimiento preventivo y predictivo: planes por horas/ciclos/temporada, lubricación, ajustes, calibraciones, sustitución de consumibles, verificación post-servicio y fiabilidad operacional
7. Instrumentación, herramientas y metrología: equipos de medida y ensayo, software de diagnóstico, calibración y trazabilidad; criterios de selección, uso seguro y almacenamiento
8. Integración e interfaces a bordo: compatibilidad mecánica, eléctrica, de fluidos y de datos; sellado y estanqueidad, EMC/EMI, protección contra corrosión y pruebas de interoperabilidad
9. Calidad, pruebas de aceptación y puesta en servicio: control de procesos y materiales, FAT/SAT, pruebas en banco y de mar, criterios “go/no-go” y registro de evidencias
10. Documentación técnica y práctica integradora: bitácoras, checklists, informes y caso práctico completo (seguridad → diagnóstico → intervención → verificación → reporte) aplicable a cualquier sistema

1. Introducción a la Oceanografía: Disciplinas, escalas espaciales y temporales.
2. Fundamentos de la Teledetección Oceanográfica: Sensores activos y pasivos, procesamiento de imágenes satelitales.
3. Análisis Estadístico Descriptivo para Datos Oceanográficos: Medidas de tendencia central, dispersión y distribución.
4. Visualización de Datos Oceanográficos: Uso de software especializado (e.g., Python, R) para crear gráficos y mapas.
5. Modelado Numérico Oceanográfico: Introducción a los modelos hidrodinámicos y de olas.
6. Calibración y Validación de Modelos: Uso de datos observacionales para la mejora de los modelos.
7. Análisis de Series Temporales Oceanográficas: Descomposición, tendencias y patrones estacionales.
8. Modelado Predictivo con Aprendizaje Automático: Regresión, clasificación y redes neuronales aplicadas a la oceanografía.
9. Evaluación del Rendimiento de Modelos Predictivos: Métricas de precisión, recall y F1-score.
10. Aplicaciones del Análisis de Datos y Modelado en la Gestión Costera y el Cambio Climático.

‘