26 resultados para Dinamarca
em Universidad Politécnica de Madrid
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La quinoa (Chenopodium quinoa) es un pseudocereal muy utilizado en la cordillera de los Andes con excelentes cualidades nutricionales, como su elevado contenido en proteína. El objetivo de este estudio consiste en conocer su comportamiento agronómico en las condiciones de cultivo del norte de Europa. Para ello, se han analizado y comparado resultados de producción en Copenhaguen (Dinamarca) para distintos tratamientos en los que se varió la dosis de siembra y el control de malas hierbas en los tres primeros meses del ciclo del cultivo. La toma de datos se realizó entre abril y agosto de 2010. Los resultados mostraron un rendimiento medio en grano de 3.837kg haع, un 30% más de la producción sin control de malas hierbas.
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Water is a vital resource, but also a critical limiting factor for economic and social development in many parts of the world. The recent rapid growth in human population and water use for social and economic development is increasing the pressure on water resources and the environment, as well as leading to growing conflicts among competing water use sectors (agriculture, urban, tourism, industry) and regions (Gleick et al., 2009; World Bank, 2006). In Spain, as in many other arid and semi-arid regions affected by drought and wide climate variability, irrigated agriculture is responsible for most consumptive water use and plays an important role in sustaining rural livelihoods (Varela-Ortega, 2007). Historically, the evolution of irrigation has been based on publicly-funded irrigation development plans that promoted economic growth and improved the socio-economic conditions of rural farmers in agrarian Spain, but increased environmental damage and led to excessive and inefficient exploitation of water resources (Garrido and Llamas, 2010; Varela-Ortega et al., 2010). Currently, water policies in Spain focus on rehabilitating and improving the efficiency of irrigation systems, and are moving from technocratic towards integrated water management strategies driven by the European Union (EU) Water Framework Directive (WFD).
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The objective of this research was the implementation of a participatory process for the development of a tool to support decision making in water management. The process carried out aims at attaining an improved understanding of the water system and an encouragement of the exchange of knowledge and views between stakeholders to build a shared vision of the system. In addition, the process intends to identify impacts of possible solutions to given problems, which will help to take decisions.
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In the last years, vulnerability assessment has emerged as a need for policy making instead of being a pure academic exercise (Hinkel, 2010). In the current context of changing climate, increasing water scarcity threatens economic activities in many arid or semi-arid regions of the World. Climate change (CC) science and policy debates have traditionally focused on CC mitigation and impact assessment (Krysanova et al., 2010). However, even if mitigation policies are successfully enforced some climate change is still expected. Then, adaptation is strongly necessary and, for that, improved knowledge on vulnerability and adaptive capacity is required.
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Public participation is increasingly advocated as a necessary feature of natural resources management. The EU Water Framework Directive (WFD) is such an example, as it prescribes participatory processes as necessary features in basin management plans (EC 2000). The rationale behind this mandate is that involving interest groups ideally yields higher-quality decisions, which are arguably more likely to meet public acceptance (Pahl-Wostl, 2006). Furthermore, failing to involve stakeholders in policy-making might hamper the implementation of management initiatives, as controversial decisions can lead pressure lobbies to generate public opposition (Giordano et al. 2005, Mouratiadou and Moran 2007).
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International agricultural trade has been growing significantly during the last decade. Many countries rely on imports to ensure adequate food supplies to the people. A few are becoming food baskets of the world. This process raises issues about the food security in depending countries and potentially unsustainable land and water use in exporting countries. In this paper, we analyse the impacts of amplified farm trade on natural resources, especially water. Farm exports and imports of five Latin America countries (Brazil, Argentina, Mexico, Peru and Chile) are examined carefully. A preliminary analysis indicates that virtual water imports can save valuable water resources in water-short countries, such as Mexico and Chile. Major exporting countries, including Brazil and Argentina, have become big exporters due to abundant natural resource endowments. The opportunity costs of agricultural production in those countries are identified as being low, because of the predominant green water use. It is concluded that virtual water trade can be a powerful tool to alleviate water stress in semi-arid countries. However, for exporting nations a sustainable water use can only be guaranteed if environmental production costs are fully reflected in the commodity prices. There is no basis for erecting environmental trade tariffs on exporters though. Setting up legal foundations for them in full compliance with WTOs processes would be a daunting task.
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Knowledge of the uncertainty of measurement of testing results is important when results have to be compared with limits and specifications. In the measurement of sound insulation following standards UNE EN ISO 140-4 the uncertainty of the final magnitude is mainly associated to the average sound pressure levels L1 and L2 measured. A parameter that allows us to quantify the spatial variation of the sound pressure level is the standard deviation of the pressure levels measured at different points of the room. In this work, for a wide number of measurements following standards UNE EN ISO 140-4 we analyzed qualitatively the behaviour of the standard deviation for L1 and L2. The study of sound fields in enclosed spaces is very difficult. There are a wide variety of rooms with different sound fields depending on factors as volume, geometry and materials. In general, we observe that the L1 and L2 standard deviations contain peaks and dips independent on characteristics of the rooms at single frequencies that could correspond to critical frequencies of walls, floors and windows or even to temporal alterations of the sound field. Also, in most measurements according to UNE EN ISO 140-4 a large similitude between L1 and L2 standard deviation is found. We believe that such result points to a coupled system between source and receiving rooms, mainly at low frequencies the shape of the L1 and L2 standard deviations is comparable to the velocity level standard deviation on a wall
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RESUMEN La dispersión del amoniaco (NH3) emitido por fuentes agrícolas en medias distancias, y su posterior deposición en el suelo y la vegetación, pueden llevar a la degradación de ecosistemas vulnerables y a la acidificación de los suelos. La deposición de NH3 suele ser mayor junto a la fuente emisora, por lo que los impactos negativos de dichas emisiones son generalmente mayores en esas zonas. Bajo la legislación comunitaria, varios estados miembros emplean modelos de dispersión inversa para estimar los impactos de las emisiones en las proximidades de las zonas naturales de especial conservación. Una revisión reciente de métodos para evaluar impactos de NH3 en distancias medias recomendaba la comparación de diferentes modelos para identificar diferencias importantes entre los métodos empleados por los distintos países de la UE. En base a esta recomendación, esta tesis doctoral compara y evalúa las predicciones de las concentraciones atmosféricas de NH3 de varios modelos bajo condiciones, tanto reales como hipotéticas, que plantean un potencial impacto sobre ecosistemas (incluidos aquellos bajo condiciones de clima Mediterráneo). En este sentido, se procedió además a la comparación y evaluación de varias técnicas de modelización inversa para inferir emisiones de NH3. Finalmente, se ha desarrollado un modelo matemático simple para calcular las concentraciones de NH3 y la velocidad de deposición de NH3 en ecosistemas vulnerables cercanos a una fuente emisora. La comparativa de modelos supuso la evaluación de cuatro modelos de dispersión (ADMS 4.1; AERMOD v07026; OPS-st v3.0.3 y LADD v2010) en un amplio rango de casos hipotéticos (dispersión de NH3 procedente de distintos tipos de fuentes agrícolas de emisión). La menor diferencia entre las concentraciones medias estimadas por los distintos modelos se obtuvo para escenarios simples. La convergencia entre las predicciones de los modelos fue mínima para el escenario relativo a la dispersión de NH3 procedente de un establo ventilado mecánicamente. En este caso, el modelo ADMS predijo concentraciones significativamente menores que los otros modelos. Una explicación de estas diferencias podríamos encontrarla en la interacción de diferentes “penachos” y “capas límite” durante el proceso de parametrización. Los cuatro modelos de dispersión fueron empleados para dos casos reales de dispersión de NH3: una granja de cerdos en Falster (Dinamarca) y otra en Carolina del Norte (EEUU). Las concentraciones medias anuales estimadas por los modelos fueron similares para el caso americano (emisión de granjas ventiladas de forma natural y balsa de purines). La comparación de las predicciones de los modelos con concentraciones medias anuales medidas in situ, así como la aplicación de los criterios establecidos para la aceptación estadística de los modelos, permitió concluir que los cuatro modelos se comportaron aceptablemente para este escenario. No ocurrió lo mismo en el caso danés (nave ventilada mecánicamente), en donde el modelo LADD no dio buenos resultados debido a la ausencia de procesos de “sobreelevacion de penacho” (plume-rise). Los modelos de dispersión dan a menudo pobres resultados en condiciones de baja velocidad de viento debido a que la teoría de dispersión en la que se basan no es aplicable en estas condiciones. En situaciones de frecuente descenso en la velocidad del viento, la actual guía de modelización propone usar un modelo que sea eficaz bajo dichas condiciones, máxime cuando se realice una valoración que tenga como objeto establecer una política de regularización. Esto puede no ser siempre posible debido a datos meteorológicos insuficientes, en cuyo caso la única opción sería utilizar un modelo más común, como la versión avanzada de los modelos Gausianos ADMS o AERMOD. Con el objetivo de evaluar la idoneidad de estos modelos para condiciones de bajas velocidades de viento, ambos modelos fueron utilizados en un caso con condiciones Mediterráneas. Lo que supone sucesivos periodos de baja velocidad del viento. El estudio se centró en la dispersión de NH3 procedente de una granja de cerdos en Segovia (España central). Para ello la concentración de NH3 media mensual fue medida en 21 localizaciones en torno a la granja. Se realizaron también medidas de concentración de alta resolución en una única localización durante una campaña de una semana. En este caso, se evaluaron dos estrategias para mejorar la respuesta del modelo ante bajas velocidades del viento. La primera se basó en “no zero wind” (NZW), que sustituyó periodos de calma con el mínimo límite de velocidad del viento y “accumulated calm emissions” (ACE), que forzaban al modelo a calcular las emisiones totales en un periodo de calma y la siguiente hora de no-calma. Debido a las importantes incertidumbres en los datos de entrada del modelo (inputs) (tasa de emisión de NH3, velocidad de salida de la fuente, parámetros de la capa límite, etc.), se utilizó el mismo caso para evaluar la incertidumbre en la predicción del modelo y valorar como dicha incertidumbre puede ser considerada en evaluaciones del modelo. Un modelo dinámico de emisión, modificado para el caso de clima Mediterráneo, fue empleado para estimar la variabilidad temporal en las emisiones de NH3. Así mismo, se realizó una comparativa utilizando las emisiones dinámicas y la tasa constante de emisión. La incertidumbre predicha asociada a la incertidumbre de los inputs fue de 67-98% del valor medio para el modelo ADMS y entre 53-83% del valor medio para AERMOD. La mayoría de esta incertidumbre se debió a la incertidumbre del ratio de emisión en la fuente (50%), seguida por la de las condiciones meteorológicas (10-20%) y aquella asociada a las velocidades de salida (5-10%). El modelo AERMOD predijo mayores concentraciones que ADMS y existieron más simulaciones que alcanzaron los criterios de aceptabilidad cuando se compararon las predicciones con las concentraciones medias anuales medidas. Sin embargo, las predicciones del modelo ADMS se correlacionaron espacialmente mejor con las mediciones. El uso de valores dinámicos de emisión estimados mejoró el comportamiento de ADMS, haciendo empeorar el de AERMOD. La aplicación de estrategias destinadas a mejorar el comportamiento de este último tuvo efectos contradictorios similares. Con el objeto de comparar distintas técnicas de modelización inversa, varios modelos (ADMS, LADD y WindTrax) fueron empleados para un caso no agrícola, una colonia de pingüinos en la Antártida. Este caso fue empleado para el estudio debido a que suponía la oportunidad de obtener el primer factor de emisión experimental para una colonia de pingüinos antárticos. Además las condiciones eran propicias desde el punto de vista de la casi total ausencia de concentraciones ambiente (background). Tras el trabajo de modelización existió una concordancia suficiente entre las estimaciones obtenidas por los tres modelos. De este modo se pudo definir un factor de emisión de para la colonia de 1.23 g NH3 por pareja criadora por día (con un rango de incertidumbre de 0.8-2.54 g NH3 por pareja criadora por día). Posteriores aplicaciones de técnicas de modelización inversa para casos agrícolas mostraron también un buen compromiso estadístico entre las emisiones estimadas por los distintos modelos. Con todo ello, es posible concluir que la modelización inversa es una técnica robusta para estimar tasas de emisión de NH3. Modelos de selección (screening) permiten obtener una rápida y aproximada estimación de los impactos medioambientales, siendo una herramienta útil para evaluaciones de impactos en tanto que permite eliminar casos que presentan un riesgo potencial de daño bajo. De esta forma, lo recursos del modelo pueden Resumen (Castellano) destinarse a casos en donde la posibilidad de daño es mayor. El modelo de Cálculo Simple de los Límites de Impacto de Amoniaco (SCAIL) se desarrolló para obtener una estimación de la concentración media de NH3 y de la tasa de deposición seca asociadas a una fuente agrícola. Está técnica de selección, basada en el modelo LADD, fue evaluada y calibrada con diferentes bases de datos y, finalmente, validada utilizando medidas independientes de concentraciones realizadas cerca de las fuentes. En general SCAIL dio buenos resultados de acuerdo a los criterios estadísticos establecidos. Este trabajo ha permitido definir situaciones en las que las concentraciones predichas por modelos de dispersión son similares, frente a otras en las que las predicciones difieren notablemente entre modelos. Algunos modelos nos están diseñados para simular determinados escenarios en tanto que no incluyen procesos relevantes o están más allá de los límites de su aplicabilidad. Un ejemplo es el modelo LADD que no es aplicable en fuentes con velocidad de salida significativa debido a que no incluye una parametrización de sobreelevacion del penacho. La evaluación de un esquema simple combinando la sobreelevacion del penacho y una turbulencia aumentada en la fuente mejoró el comportamiento del modelo. Sin embargo más pruebas son necesarias para avanzar en este sentido. Incluso modelos que son aplicables y que incluyen los procesos relevantes no siempre dan similares predicciones. Siendo las razones de esto aún desconocidas. Por ejemplo, AERMOD predice mayores concentraciones que ADMS para dispersión de NH3 procedente de naves de ganado ventiladas mecánicamente. Existe evidencia que sugiere que el modelo ADMS infraestima concentraciones en estas situaciones debido a un elevado límite de velocidad de viento. Por el contrario, existen evidencias de que AERMOD sobreestima concentraciones debido a sobreestimaciones a bajas Resumen (Castellano) velocidades de viento. Sin embrago, una modificación simple del pre-procesador meteorológico parece mejorar notablemente el comportamiento del modelo. Es de gran importancia que estas diferencias entre las predicciones de los modelos sean consideradas en los procesos de evaluación regulada por los organismos competentes. Esto puede ser realizado mediante la aplicación del modelo más útil para cada caso o, mejor aún, mediante modelos múltiples o híbridos. ABSTRACT Short-range atmospheric dispersion of ammonia (NH3) emitted by agricultural sources and its subsequent deposition to soil and vegetation can lead to the degradation of sensitive ecosystems and acidification of the soil. Atmospheric concentrations and dry deposition rates of NH3 are generally highest near the emission source and so environmental impacts to sensitive ecosystems are often largest at these locations. Under European legislation, several member states use short-range atmospheric dispersion models to estimate the impact of ammonia emissions on nearby designated nature conservation sites. A recent review of assessment methods for short-range impacts of NH3 recommended an intercomparison of the different models to identify whether there are notable differences to the assessment approaches used in different European countries. Based on this recommendation, this thesis compares and evaluates the atmospheric concentration predictions of several models used in these impact assessments for various real and hypothetical scenarios, including Mediterranean meteorological conditions. In addition, various inverse dispersion modelling techniques for the estimation of NH3 emissions rates are also compared and evaluated and a simple screening model to calculate the NH3 concentration and dry deposition rate at a sensitive ecosystem located close to an NH3 source was developed. The model intercomparison evaluated four atmospheric dispersion models (ADMS 4.1; AERMOD v07026; OPS-st v3.0.3 and LADD v2010) for a range of hypothetical case studies representing the atmospheric dispersion from several agricultural NH3 source types. The best agreement between the mean annual concentration predictions of the models was found for simple scenarios with area and volume sources. The agreement between the predictions of the models was worst for the scenario representing the dispersion from a mechanically ventilated livestock house, for which ADMS predicted significantly smaller concentrations than the other models. The reason for these differences appears to be due to the interaction of different plume-rise and boundary layer parameterisations. All four dispersion models were applied to two real case studies of dispersion of NH3 from pig farms in Falster (Denmark) and North Carolina (USA). The mean annual concentration predictions of the models were similar for the USA case study (emissions from naturally ventilated pig houses and a slurry lagoon). The comparison of model predictions with mean annual measured concentrations and the application of established statistical model acceptability criteria concluded that all four models performed acceptably for this case study. This was not the case for the Danish case study (mechanically ventilated pig house) for which the LADD model did not perform acceptably due to the lack of plume-rise processes in the model. Regulatory dispersion models often perform poorly in low wind speed conditions due to the model dispersion theory being inapplicable at low wind speeds. For situations with frequent low wind speed periods, current modelling guidance for regulatory assessments is to use a model that can handle these conditions in an acceptable way. This may not always be possible due to insufficient meteorological data and so the only option may be to carry out the assessment using a more common regulatory model, such as the advanced Gaussian models ADMS or AERMOD. In order to assess the suitability of these models for low wind conditions, they were applied to a Mediterranean case study that included many periods of low wind speed. The case study was the dispersion of NH3 emitted by a pig farm in Segovia, Central Spain, for which mean monthly atmospheric NH3 concentration measurements were made at 21 locations surrounding the farm as well as high-temporal-resolution concentration measurements at one location during a one-week campaign. Two strategies to improve the model performance for low wind speed conditions were tested. These were ‘no zero wind’ (NZW), which replaced calm periods with the minimum threshold wind speed of the model and ‘accumulated calm emissions’ (ACE), which forced the model to emit the total emissions during a calm period during the first subsequent non-calm hour. Due to large uncertainties in the model input data (NH3 emission rates, source exit velocities, boundary layer parameters), the case study was also used to assess model prediction uncertainty and assess how this uncertainty can be taken into account in model evaluations. A dynamic emission model modified for the Mediterranean climate was used to estimate the temporal variability in NH3 emission rates and a comparison was made between the simulations using the dynamic emissions and a constant emission rate. Prediction uncertainty due to model input uncertainty was 67-98% of the mean value for ADMS and between 53-83% of the mean value for AERMOD. Most of this uncertainty was due to source emission rate uncertainty (~50%), followed by uncertainty in the meteorological conditions (~10-20%) and uncertainty in exit velocities (~5-10%). AERMOD predicted higher concentrations than ADMS and more of the simulations met the model acceptability criteria when compared with the annual mean measured concentrations. However, the ADMS predictions were better correlated spatially with the measurements. The use of dynamic emission estimates improved the performance of ADMS but worsened the performance of AERMOD and the application of strategies to improved model performance had similar contradictory effects. In order to compare different inverse modelling techniques, several models (ADMS, LADD and WindTrax) were applied to a non-agricultural case study of a penguin colony in Antarctica. This case study was used since it gave the opportunity to provide the first experimentally-derived emission factor for an Antarctic penguin colony and also had the advantage of negligible background concentrations. There was sufficient agreement between the emission estimates obtained from the three models to define an emission factor for the penguin colony (1.23 g NH3 per breeding pair per day with an uncertainty range of 0.8-2.54 g NH3 per breeding pair per day). This emission estimate compared favourably to the value obtained using a simple micrometeorological technique (aerodynamic gradient) of 0.98 g ammonia per breeding pair per day (95% confidence interval: 0.2-2.4 g ammonia per breeding pair per day). Further application of the inverse modelling techniques for a range of agricultural case studies also demonstrated good agreement between the emission estimates. It is concluded, therefore, that inverse dispersion modelling is a robust technique for estimating NH3 emission rates. Screening models that can provide a quick and approximate estimate of environmental impacts are a useful tool for impact assessments because they can be used to filter out cases that potentially have a minimal environmental impact allowing resources to be focussed on more potentially damaging cases. The Simple Calculation of Ammonia Impact Limits (SCAIL) model was developed as a screening model to provide an estimate of the mean NH3 concentration and dry deposition rate downwind of an agricultural source. This screening tool, based on the LADD model, was evaluated and calibrated with several experimental datasets and then validated using independent concentration measurements made near sources. Overall SCAIL performed acceptably according to established statistical criteria. This work has identified situations where the concentration predictions of dispersion models are similar and other situations where the predictions are significantly different. Some models are simply not designed to simulate certain scenarios since they do not include the relevant processes or are beyond the limits of their applicability. An example is the LADD model that is not applicable to sources with significant exit velocity since the model does not include a plume-rise parameterisation. The testing of a simple scheme combining a momentum-driven plume rise and increased turbulence at the source improved model performance, but more testing is required. Even models that are applicable and include the relevant process do not always give similar predictions and the reasons for this need to be investigated. AERMOD for example predicts higher concentrations than ADMS for dispersion from mechanically ventilated livestock housing. There is evidence to suggest that ADMS underestimates concentrations in these situations due to a high wind speed threshold. Conversely, there is also evidence that AERMOD overestimates concentrations in these situations due to overestimation at low wind speeds. However, a simple modification to the meteorological pre-processor appears to improve the performance of the model. It is important that these differences between the predictions of these models are taken into account in regulatory assessments. This can be done by applying the most suitable model for the assessment in question or, better still, using multiple or hybrid models.
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We address the problem of developing mechanisms for easily implementing modular extensions to modular (logic) languages. By(language) extensions we refer to different groups of syntactic definitions and translation rules that extend a language. Our use of the concept of modularity in this context is twofold. We would like these extensions to be modular, in the sense above, i.e., we should be able to develop different extensions mostly separately. At the same time, the sources and targets for the extensions are modular languages, i.e., such extensions may take as input sepárate pieces of code and also produce sepárate pieces of code. Dealing with this double requirement involves interesting challenges to ensure that modularity is not broken: first, combinations of extensions (as if they were a single extensión) must be given a precise meaning. Also, the sepárate translation of múltiple sources (as if they were a single source) must be feasible. We present a detailed description of a code expansion-based framework that proposes novel solutions for these problems. We argüe that the approach, while implemented for Ciao, can be adapted for other Prolog-based systems and languages.
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En los meses de marzo y abril de 1947, el arquitecto Ricardo Fernández Vallespín viajó a Suiza, Holanda, Dinamarca, Suecia e Inglaterra. Este periplo europeo, hasta ahora desconocido, puede aportar nuevas luces a la historiografía de la moderna arquitectura española, en cuanto que precede al posterior y ponderado viaje que, en 1949, hizo su compañero de trabajo Miguel Fisac; viaje que supuso un cambio de rumbo en su arquitectura. Narraremos el viaje de Fernández Vallespín a través de sus cartas y de las fotografías que tomó, en la muy probable suposición de que influyera en el posterior itinerario de Fisac
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Publishing Linked Data is a process that involves several design decisions and technologies. Although some initial guidelines have been already provided by Linked Data publishers, these are still far from covering all the steps that are necessary (from data source selection to publication) or giving enough details about all these steps, technologies, intermediate products, etc. Furthermore, given the variety of data sources from which Linked Data can be generated, we believe that it is possible to have a single and uni�ed method for publishing Linked Data, but we should rely on di�erent techniques, technologies and tools for particular datasets of a given domain. In this paper we present a general method for publishing Linked Data and the application of the method to cover di�erent sources from di�erent domains.
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El objetivo de este proyecto es aportar un pequeño grano de arena al mundo de las energías renovables, más concretamente, en el campo de la energía eólica marina. España destaca en el panorama internacional por su uso de la energía eólica terrestre. Además de ser la energía renovable en la que mas ha despuntado, nuestro pais es el segundo con mayor potencia instalada, después de Alemania. Sin embargo, todavía no ha situado ni un solo generador mar adentro. Este proyecto supone una voluntad de avanzar en el desarrollo de proyectos de construcción de infraestructuras para la producción de energía a partir de recursos naturales ,en este caso el viento, en España, tomando como referencia la situación actual en nuestro país y su posible evolución futura gracias al desarrollo de las nuevas tecnologías. En la actualidad, existen parques offshore instalados ya en funcionamiento en el Norte de Europa y paises como Dinamarca, Holanda, Alemania, Reino Unido ... ya hace años que iniciaron la Carrera por aprovechar estos recursos, y España actualmente esta un poco rezagado en cuanto a parques eólicos offshore, por lo que es muy importante fomentar la inversión en este tipo de energía. Propiamente la redacción de este proyecto tiene como objeto los siguientes puntos: -La descripción de las obras e instalaciones necesarias para llevar a cabo la construcción del Parque Eólico Offshore Vera. -Servir de soporte técnico para la obtención de la Autorización Administrativa y la Aprobación del Proyecto de construcción y la puesta en marcha del Parque Eolico Offshore Vera. -Dicho proyecto será extremadamente respetuoso con el entorno, cumpliendo en todo momento con la Declaración de Impacto Ambiental concedida por la Consejeria de Medio Ambiente de Almería y realizandose las actuaciones mínimas necesarias para llevar a buen término la construcción y posterior explotación del parque, y siempre en coordinación con las distintas Consejerias y Organismos interesados por la ejecución del presente proyecto.
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We present a computing model based on the DNA strand displacement technique which performs Bayesian inference. The model will take single stranded DNA as input data, representing the presence or absence of a specific molecular signal (evidence). The program logic encodes the prior probability of a disease and the conditional probability of a signal given the disease playing with a set of different DNA complexes and their ratios. When the input and program molecules interact, they release a different pair of single stranded DNA species whose relative proportion represents the application of Bayes? Law: the conditional probability of the disease given the signal. The models presented in this paper can empower the application of probabilistic reasoning in genetic diagnosis in vitro.
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Based on two research projects, a device for testing the response to-impact of fruits and related materials has been designed and tested during the last three years. As it is not related directly to potatoes, this contribution focuses mainly on the principles of impact and static loading and on the description of the device, and the type of results obtained up to now in different fruits.
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Recent findings on the importance of losses due to damage incidence, on causes and on mechanisms of damage in fruits are reviewed and discussed. Incidence of damage in different fruits in some European markets has been -proved to be very high. Structure of fruit flesh and skin (hystology) is of foremost importance in the response of fruits to impacts and to compression. Continuous variation of fruit compositional and structural characteristics during maturation has to be taken into consideration when studying damage susceptibility.