Las secuencias sedimentarias lacustres constituyen registros naturales de los cambios climaticos y ambientales ocurridos en su entorno. En este tipo de archivos, las variaciones en los niveles lacustres frecuentemente estan asociadas a variaciones climaticas. Sin embargo, en ambientes volcanicos y tectonicos activos, la sedimentacion lacustre tambien puede estar influenciada por fenomenos asociados a estos procesos, ya que estos pueden modificar el espacio en donde se acumulan los sedimentos, y ejercer un control en el volumen y tipo de material detritico disponible para su remocion superficial. Por ello, es necesario analizar la influencia de procesos volcanicos y tectonicos para interpretar de manera mas acertada la historia de los cambios ambientales y climaticos registrados en las secuencias sedimentarias lacustres en este tipo de ambientes. Ademas de esta informacion, a partir de los registros lacustres es posible analizar la recurrencia de la actividad volcanica de una region. La cuenca del lago de Chalco, ubicada en la parte central del Cinturon Volcanico Transmexicano, proporciona un sitio ideal para realizar estudios del impacto de la actividad volcanica y tectonica en la sedimentacion lacustre. En este trabajo analizamos el registro sedimentario de los 26.7 m superiores de la secuencia lacustre, colectado a partir de 7 perforaciones con recuperacion de nucleos en diferentes partes de la cuenca. En estas secuencias, determinamos la sucesion de facies sedimentarias y su distribucioon lateral, analizamos la distribucion lateral de las mismas y la arquitectura sedimentaria, asi como el impacto de la actividad volcaanica y tectonica en el sistema lacustre. La escala temporal de estas secuencias es establecida a partir de fechamientos de radiocarbono, asi como del reconocimiento de tefras marcadoras cuya edad es bien conocida. La secuencia compuesta abarca aproximadamente los
Iterative Proportional Fitting (IPF), also known as biproportional fitting, ‘raking’ or the RAS algorithm, is an established procedure used in a variety of applications across the social sciences. Primary amongst these for urban modelling has been its use in static spatial microsimulation to generate small area microdata — individual level data allocated to administrative zones. The technique is mature, widely used and relatively straight-forward. Although IPF is well described mathematically, accessible examples of the algorithm written in modern programming languages are rare. There is a tendency for researchers to ‘start from scratch’, resulting in a variety of ad hoc implementations and little evidence about the relative merits of differing approaches. These knowledge gaps mean that answers to certain methodological questions must be guessed: How can ‘empty cells’ be identified and how do they influence model fit? Can IPF be made more computationally efficient? This paper tackles these questions and more using a systematic methodology with publicly available code and data. The results demonstrate the sensitivity of the results to initial conditions, notably the presence of ‘empty cells’, and the dramatic impact of software decisions on computational efficiency. The paper concludes by proposing an agenda for robust and transparent future tests in the field.