Nace en Murcia en 1978. En 2002 obtiene la licenciatura de Geografía por la Universidad de Murcia. A continuación cursa los cursos de doctorado en dicha universidad obteniendo el Diploma de Estudios Avanzados en Geografía Humana en el año 2005. Entre 2008 y 2012 desarrolló su proyecto de tesis doctoral en el Instituto del Agua y del Medio Ambiente de la Universidad de Murcia, bajo la dirección del Dr. Francisco Alonso Sarría, obteniendo el grado de doctor por la Universidad de Murcia en 2012. Posteriormente, desarrolló su periodo posdoctoral en tres universidades ecuatorianas. La primera estancia fue en la Universidad Estatal del Sur de Manabí, de mayo a noviembre de 2013. La segunda en la Universidad de Cuenca en la que disfrutó de una beca del Programa Prometeo de la Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación del Gobierno de Ecuador desde enero de 2014 a marzo de 2015 y donde se vinculó a la Facultad de Ingeniería. Y por último en la Universidad Técnica Particular de Loja, por la que estuvo contratado desde abril de 2015 hasta septiembre de 2016 y donde se incorporó al Grupo de Investigación en Hidrología y Climatología dentro del Área Técnica de dicha universidad. En el año 2016 obtuvo un contrato Saavedra Fajardo de la Fundación Séneca para reincorporarse a uno de los centros de investigación de la Región de Murcia, siendo el destino elegido el grupo de I+D Gestión de Recursos Hídricos de la Universidad Politécnica de Cartagena donde desarrolla su proyecto investigador "Análisis y diagnóstico sobre el estado de la prevención, protección y preparación ante fenómenos hidrometeorológicos extremos en las comarcas del Alto Guadalentín y Campo de Cartagena: Potencialidad de información satelital cercana al tiempo real" y participa en actividades docentes en las asignaturas "PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE RECURSOS HÍDRICOS" e "HIDROLÓGIA SUPERFICIAL E HIDROMETEOROLOGÍA" del Grado de Ingeniería Civil. Es miembro de la red Asociación de Geógrafos Españoles y de la Asociación Española de Teledetección.
Física ,Espacio, Ciencias de la tierra ,Tecnología de los materiales
Universidad Politécnica de Cartagena
La actividad se enmarca en el Grupo de I+D Gestión de Recursos Hídricos de la Universidad Politécnica de Cartagena (Murcia, España). El proyecto complementa las investigaciones llevadas a cabo en el seno de este grupo añadiendo nuevas tareas que potencian la utilidad e impacto del proyecto en reducir la vulnerabilidad de la sociedad aumentando la previsión y preparación frente al evento de avenida. Concretamente, se trabaja con productos punteros de precipitación satélite cercanos al tiempo real, estudiando su potencialidad y utilidad en la reducción de las incertidumbres en la predicción, seguimiento y evaluación de la extensión de la avenida.
Frente a los impactos previsibles y predichos del cambio climático, se observa que se requiere un estudio exhaustivo de la idoneidad de las infraestructuras hidráulicas, las cuales se han construido considerando la suposición de estacionaridad de los eventos extremos. Si bien, los conceptos de período de retorno y riesgo pueden ser extendidos considerando las implicaciones de la no estacionaridad, distintos autores han demostrado que las estimaciones de ambos conceptos pueden ser muy diferentes a aquellos correspondientes a situaciones estacionarias.
Los fenómenos hidrometeorológicos extremos constituyen el riesgo natural por antonomasia en el sureste español. Las riadas han sido motivo de un número muy elevado muertes así como de pérdidas económicas millonarias debido a la devastación que suelen causar en el territorio que se ve afectado por estas.
La evaluación del impacto de la variabilidad y cambio climático en la hidrología, es uno de los temas más relevantes en las ciencias de la tierra dadas sus implicaciones. El continuo aumento en la emisión de gases de efecto invernadero, y la respuesta asociada del clima es un reto muy importante al que debe enfrentarse la humanidad. Bajo estas condiciones, como resumen distintos autores, la estacionaridad hidroclimática no puede ser garantizada debido a las interacciones de distintos factores como son el cambio climático, el crecimiento demográfico, los cambios de usos del suelo (urbanización, incendios, reforestaciones, etc.), el efecto de la variabilidad climática de baja frecuencia (por ejemplo la influencia de la Oscilación del Atlántico Norte, entre otros). Los cambios no sólo se han presentado en componentes del ciclo hidrológico, sino también en la magnitud y frecuencia de los eventos extremos de avenida.
Los datos sobre caudales de entrada en presas recopilados indican que la Región de Murcia, su territorio y sus habitantes, se encuentran permanentemente amenazados por los fenómenos de precipitaciones intensas. Toda infraestructura está diseñada para determinados sucesos extremos, los cuales se han estimado a partir de series históricas más o menos fiables y de mayor o menor alcance. Sin embargo, ante un escenario de cambio climático y por tanto de posible variación en la intensidad espacio-temporal de fenómenos meteorológicos extremos es fundamental la monitorización y el análisis estadístico de nuevos datos para asegurar que las hipótesis sobre las que se formularon aquellos diseños siguen siendo válidas
Tres estancias en diversas universidades de Ecuador: Universidad Estatal del Sur de Manabí, Universidad de Cuenca y Universidad Técnica Particular de Loja
GOMARIZ-CASTILLO, F.; ALONSO-SARRÍA, F. Y CÁNOVAS-GARCÍA, F. (2017). “Improving Classification Accuracy of Multi-Temporal Landsat Images by Assessing the Use of Different Algorithms, Textural and Ancillary Information for a Mediterranean Semiarid Area from 2000 to 2015”. Remote Sensing, 9(10), pp. 1-23.
CÁNOVAS-GARCÍA, F.; GARCÍA-GALIANO, S. Y KARBALAEE, N. (2017). “Validation of a global satellite rainfall product for real time monitoring of meteorological extremes”. Proc. SPIE, 10421, Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XIX, 1042109.
CÁNOVAS-GARCÍA, F.; ALONSO-SARRÍA, F.; GOMARIZ-CASTILLO, F. Y OÑATE-VALDIVIESO, F. (2017). “Modification of the random forest algorithm to avoid statistical dependence problems when classifying remote sensing imagery”. Computers & Geosciences, 103, pp. 1-11.
CÁNOVAS-GARCÍA, F. Y ALONSO-SARRÍA, F. (2015). “Optimal Combination of Classification Algorithms and Feature Ranking Methods for Object-Based Classification of Submeter Resolution Z/I-Imaging DMC Imagery”. Remote Sensing, 7(4), pp. 4651-4677.
CÁNOVAS-GARCÍA, F. Y ALONSO-SARRÍA, F. (2015). “A Local Approach to Optimise the Scale Parameter in Multiresolution Segmentation for Multispectral Imagery”. Geocarto International, 30(8), pp. 937-961.
