4 resultados para Total length
em Universidad Politécnica de Madrid
Resumo:
La clasificación de las semillas de especies olerícolas se realiza principalmente por peso y tamaño, con criterios similares a los aplicados en cereales y leguminosas, en que se asocia positivamente estos atributos físicos con la calidad fisiológica. No obstante lo anterior, en diversas especies de hortalizas la información es escasa y contradictoria al respecto, lo que motiva la realización de la presente investigación. En semillas de tomate (Solanum lycopersicum L.) se determinó el efecto del peso y tamaño sobre la calidad fisiológica expresada como germinación y vigor. Además, se correlacionaron los resultados de las pruebas de evaluación de calidad fisiológica y se describieron variables del crecimiento y desarrollo. Se utilizaron lotes de diferentes variedades de semillas híbridas de cuatro temporadas, producidas en un clima templado cálido con lluvias invernales y estación seca prolongada (32º 54’ y 34° 21´ latitud Sur). Se midió peso y tamaño de semillas, además en dos temporadas se evaluaron las características internas de área y peso de embrión y área de endospermo. Se determinó la calidad de las semillas con la prueba de germinación y según fuera el año de estudio se midió vigor con las pruebas de envejecimiento acelerado, de plantas útiles al trasplante y de plántulas emergidas. Con análisis de imágenes y rayos X se extrajeron datos del tamaño externo e interno de las semillas y plántulas. Los lotes se compararon mediante análisis de varianza y las medias con la prueba de Tukey, la asociación entre dos variables se determinó con correlaciones de Pearson, las variables de peso y tamaño de la semilla y su relación con las pruebas de calidad, se analizaron mediante regresiones múltiples. Se utilizó un nivel de significación de 0,05 de probabilidad. Los resultados indicaron que el tamaño y no el peso de las semillas de tomate, diferenciaron calidad entre lotes en las diversas variedades. La prueba de germinación tuvo una baja sensibilidad para discriminar lotes, además de una escasa correlación con las características físicas de las semillas, cuando hubo asociación, la relación fue débil y negativa. La prueba de vigor de envejecimiento acelerado diferenció lotes y presentó escasa asociación con las características físicas de las semillas. El número de semillas germinadas en la prueba de envejecimiento acelerado se explicó por el efecto del tamaño de las semillas, mientras que las fracciones de descarte se asociaron con el peso de las mismas. La prueba de vigor de plantas útiles al trasplante no discriminó entre lotes. Tuvo una asociación débil con el peso y tamaño de las semillas. El modelo asociado a esta relación explicó con un alto coeficiente de determinación que el peso de la semilla influyó sobre la emergencia temprana, mientras que la relación fue menor y negativa con plantas de mayor desarrollo. La prueba de vigor de plántulas emergidas discriminó lotes de semillas con plántulas de 3 a 5 días después de siembra. Hubo escasa y débil asociación entre esta prueba y las características de peso y tamaño las semillas. El modelo de predicción de plántulas emergidas fue particular en cada temporada, cuando hubo un coeficiente de determinación alto influyó negativamente el peso o tamaño de la semilla. Entre las pruebas de calidad fisiológica evaluadas en semillas de tomate hubo escasas correlaciones significativas. Entre germinación y vigor las correlaciones significativas fueron débiles y sólo se encontraron en algunas temporadas de evaluación. Entre las pruebas de vigor no hubo asociación. En las pruebas de vigor de plantas útiles al trasplante y de plántulas emergidas, los cotiledones alcanzaron el mayor porcentaje de materia seca y se correlacionaron fuertemente con la materia seca total. En la prueba de plántulas emergidas la materia seca de las radículas diferenció parcialmente lotes de semillas al igual que la longitud total y de las radículas. La longitud de la radícula se correlacionó fuertemente con la longitud total de plántulas. ABSTRACT Seed selection for olericultural species is mainly carried out considering weight and size with similar criteria to those applied in cereals and legumes where size and physiological quality are favorably associated. However, information about several species is limited and contradictory regarding the above, leading to the present research. In tomato (Solanum lycopersicum L.) seeds, the effect of weight and size on the physiological quality expressed as germination and vigor was determined. In addition, results of quality evaluation tests were correlated and variables of growth and development were described. Batches of hybrid seeds from four seasons were used. These seeds were produced in a mild warm climate with winter rainfalls and long dry season (32º 54’ and 34° 21´South Latitude). Seed weight and size were determined, additionally internal characteristics such as embryo area and weight as well as endosperm area were evaluated in two seasons. The quality of seeds was established using the germination test and, depending on the year of the study, vigor was measured through accelerated aging tests for plants useful for transplanting and emerged seedlings. Using imaging analysis and X rays, data regarding external and internal size of seeds and seedlings were obtained. Batches were compared through ANOVA and means using Tukey’s test; the association between both variables was determined with Pearson correlations, whereas variables of seed weight and size and their relation to quality tests were analyzed through multiple regressions. A significance level of 0.05 probability was used. Results showed that the size (but not the weight) of tomatoes differentiates quality between batches from several seasons. The germination test was not sensitive enough to discriminate batches in addition to having a limited correlation with the characteristics of seeds, when they were associated, the relation was weak and unfavorable. Vigor test for accelerated aging made the difference between batches and presented low association with physical characteristics of the seeds. The number of germinated seeds in the accelerated aging test was explained by the effect of the seed size, whereas cull fractions were associated with their weight. The vigor test of plants useful for transplanting did not discriminate between batches. The association with seed weight and size was weak. The model associated to this relation explained, with a high coefficient determination, that the seed weight had influence on early emergence, whereas the relation was minor and unfavorable with more developed plants. Vigor test of emerged seedlings discriminated batches of seeds with seedlings of 3 to 5 days after sowing. There was a limited and weak association between this test and the characteristics of seed weight and size. The prediction model for seedlings emerged was particular in each season, when the determination coefficient was high, seed weight and size influenced negatively. Among the physiological quality tests evaluated in tomato seeds, significant correlations were negligible. Between germination and vigor, significant correlations were poor, being only found in some evaluation seasons. There was no association in the vigor tests. In vigor tests for plants useful for transplanting and emerged seedlings, cotyledons reached the highest percentage of dry matter and were strongly correlated with total dry matter. In the test of emerged seedlings, dry matter of radicles partially differentiated batches of seeds as well as total length and radicles. Radicle length was strongly correlated with total seedlings length.
Resumo:
El planteamiento tradicional de análisis de la accidentalidad en carretera pasa por la consideración de herramientas paliativas, como son la identificación y gestión de los puntos negros o tramos de concentración de accidentes, o preventivas, como las auditorías e inspecciones de seguridad vial. En esta tesis doctoral se presenta un planteamiento complementario a estas herramientas, desde una perspectiva novedosa: la consideración de los tramos donde no se producen accidentes; son los denominados Tramos Blancos. La tesis persigue demostrar que existen determinados parámetros del diseño de las carreteras y del tráfico que, bajo características generales similares de las vías, tienen influencia en el hecho de que se produzcan o no accidentes, adicionalmente a la exposición al riesgo, como factor principal, y a otros factores. La propia definición de los Tramos Blancos, entendidos como tramos de carreteras de longitud representativa donde no se han producido accidentes con víctimas mortales o heridos graves durante un periodo largo de tiempo, garantiza que esta situación no se produzca como consecuencia de la aleatoriedad de los accidentes, sino que pudiera deberse a una confluencia específica de determinados parámetros de la geometría de la vía y del tráfico total y de vehículos pesados. Para el desarrollo de esta investigación se han considerado la red de autopistas de peaje y las carreteras convencionales de la Red del Estado de España, que supone un total de 17.000 kilómetros, y los datos de accidentes con víctimas mortales y heridos graves en el periodo 2006-2010, ambos incluidos, en estas redes (un total de 10.000 accidentes). La red viaria objeto de análisis supone el 65% de la longitud de la Red de Carreteras del Estado, por la que circula el 33% de su tráfico; en ella se produjeron en el año 2013 el 47% de los accidentes con víctimas y el 60% de las víctimas mortales de la Red de Carreteras del Estado. Durante la investigación se ha desarrollado una base de datos de 250.130 registros y más de 3.5 millones de datos en el caso de las autopistas de peaje de la Red de Carreteras del Estado y de 935.402 registros y más de 14 millones de datos en el caso de la red convencional del Estado analizada. Tanto las autopistas de peaje como las carreteras convencionales han sido clasificadas según sus características de tráfico, de manera que se valoren vías con nivel de exposición al riesgo similar. Para cada tipología de vía, se ha definido como longitud de referencia para que un tramo se considere Tramo Blanco la longitud igual al percentil 95 de las longitudes de tramos sin accidentes con heridos graves o víctimas mortales durante el periodo 2006-2010. En el caso de las autopistas de peaje, en la tipología que ha sido considerada para la definición del modelo, esta longitud de referencia se estableció en 14.5 kilómetros, mientras que en el caso de las carreteras convencionales, se estableció en 7.75 kilómetros. Para cada uno de los tipos de vía considerados se han construido una base de datos en la que se han incluido las variables de existencia o no de Tramo Blanco, así como las variables de tráfico (intensidad media diaria total, intensidad de vehículos pesados y porcentaje de vehículos pesados ), la velocidad media y las variables de geometría (número de carriles, ancho de carril, ancho de arcén derecho e izquierdo, ancho de calzada y plataforma, radio, peralte, pendiente y visibilidad directa e inversa en los casos disponibles); como variables adicionales, se han incluido el número de accidentes con víctimas, los fallecidos y heridos graves, índices de peligrosidad, índices de mortalidad y exposición al riesgo. Los trabajos desarrollados para explicar la presencia de Tramos Blancos en la red de autopistas de peaje han permitido establecer las diferencias entre los valores medios de las variables de tráfico y diseño geométrico en Tramos Blancos respecto a tramos no blancos y comprobar que estas diferencias son significativas. Así mismo, se ha podido calibrar un modelo de regresión logística que explica parcialmente la existencia de Tramos Blancos, para rangos de tráfico inferiores a 10.000 vehículos diarios y para tráficos entre 10.000 y 15.000 vehículos diarios. Para el primer grupo (menos de 10.000 vehículos al día), las variables que han demostrado tener una mayor influencia en la existencia de Tramo Blanco son la velocidad media de circulación, el ancho de carril, el ancho de arcén izquierdo y el porcentaje de vehículos pesados. Para el segundo grupo (entre 10.000 y 15.000 vehículos al día), las variables independientes más influyentes en la existencia de Tramo Blanco han sido la velocidad de circulación, el ancho de calzada y el porcentaje de vehículos pesados. En el caso de las carreteras convencionales, los diferentes análisis realizados no han permitido identificar un modelo que consiga una buena clasificación de los Tramos Blancos. Aun así, se puede afirmar que los valores medios de las variables de intensidad de tráfico, radio, visibilidad, peralte y pendiente presentan diferencias significativas en los Tramos Blancos respecto a los no blancos, que varían en función de la intensidad de tráfico. Los resultados obtenidos deben considerarse como la conclusión de un análisis preliminar, dado que existen otros parámetros, tanto de diseño de la vía como de la circulación, el entorno, el factor humano o el vehículo que podrían tener una influencia en el hecho que se analiza, y no se han considerado por no disponer de esta información. En esta misma línea, el análisis de las circunstancias que rodean al viaje que el usuario de la vía realiza, su tipología y motivación es una fuente de información de interés de la que no se tienen datos y que permitiría mejorar el análisis de accidentalidad en general, y en particular el de esta investigación. Adicionalmente, se reconocen limitaciones en el desarrollo de esta investigación, en las que sería preciso profundizar en el futuro, reconociendo así nuevas líneas de investigación de interés. The traditional approach to road accidents analysis has been based in the use of palliative tools, such as black spot (or road sections) identification and management, or preventive tools, such as road safety audits and inspections. This thesis shows a complementary approach to the existing tools, from a new perspective: the consideration of road sections where no accidents have occurred; these are the so-called White Road Sections. The aim of this thesis is to show that there are certain design parameters and traffic characteristics which, under similar circumstances for roads, have influence in the fact that accidents occur, in addition to the main factor, which is the risk exposure, and others. White Road Sections, defined as road sections of a representative length, where no fatal accidents or accidents involving serious injured have happened during a long period of time, should not be a product of randomness of accidents; on the contrary, they might be the consequence of a confluence of specific parameters of road geometry, traffic volumes and heavy vehicles traffic volumes. For this research, the toll motorway network and single-carriageway network of the Spanish National Road Network have been considered, which is a total of 17.000 kilometers; fatal accidents and those involving serious injured from the period 2006-2010 have been considered (a total number of 10.000 accidents). The road network covered means 65% of the total length of the National Road Network, which allocates 33% of traffic volume; 47% of accidents with victims and 60% of fatalities happened in these road networks during 2013. During the research, a database of 250.130 registers and more than 3.5 million data for toll motorways and 935.042 registers and more than 14 million data for single carriageways of the National Road Network was developed. Both toll motorways and single-carriageways have been classified according to their traffic characteristics, so that the analysis is performed over roads with similar risk exposure. For each road type, a reference length for White Road Section has been defined, as the 95 percentile of all road sections lengths without accidents (with fatalities or serious injured) for 2006-2010. For toll motorways, this reference length concluded to be 14.5 kilometers, while for single-carriageways, it was defined as 7.75 kilometers. A detailed database was developed for each type of road, including the variable “existence of White Road Section”, as well as variables of traffic (average daily traffic volume, heavy vehicles average daily traffic and percentage of heavy vehicles from the total traffic volume), average speed and geometry variables (number of lanes, width of lane, width of shoulders, carriageway width, platform width, radius, superelevation, slope and visibility); additional variables, such as number of accidents with victims, number of fatalities or serious injured, risk and fatality rates and risk exposure, have also been included. Research conducted for the explanation of the presence of White Road Sections in the toll motorway network have shown statistically significant differences in the average values of variables of traffic and geometric design in White Road Sections compared with other road sections. In addition, a binary logistic model for the partial explanation of the presence of White Road Sections was developed, for traffic volumes lower than 10.000 daily vehicles and for those running from 10.000 to 15.000 daily vehicles. For the first group, the most influent variables for the presence of White Road Sections were the average speed, width of lane, width of left shoulder and percentage of heavy vehicles. For the second group, the most influent variables were found to be average speed, carriageway width and percentage of heavy vehicles. For single-carriageways, the different analysis developed did not reach a proper model for the explanation of White Road Sections. However, it can be assumed that the average values of the variables of traffic volume, radius, visibility, superelevation and slope show significant differences in White Road Sections if compared with others, which also vary with traffic volumes. Results obtained should be considered as a conclusion of a preliminary analysis, as there are other parameters, not only design-related, but also regarding traffic, environment, human factor and vehicle which could have an influence in the fact under research, but this information has not been considered in the analysis, as it was not available. In parallel, the analysis of the circumstances around the trip, including its typology and motivation is an interesting source of information, from which data are not available; the availability of this information would be useful for the improvement of accident analysis, in general, and for this research work, in particular. In addition, there are some limitations in the development of the research work; it would be necessary to develop an in-depth analysis in the future, thus assuming new research lines of interest.
Resumo:
El objetivo final de las investigaciones recogidas en esta tesis doctoral es la estimación del volumen de hielo total de los ms de 1600 glaciares de Svalbard, en el Ártico, y, con ello, su contribución potencial a la subida del nivel medio del mar en un escenario de calentamiento global. Los cálculos más exactos del volumen de un glaciar se efectúan a partir de medidas del espesor de hielo obtenidas con georradar. Sin embargo, estas medidas no son viables para conjuntos grandes de glaciares, debido al coste, dificultades logísticas y tiempo requerido por ellas, especialmente en las regiones polares o de montaña. Frente a ello, la determinación de áreas de glaciares a partir de imágenes de satélite sí es viable a escalas global y regional, por lo que las relaciones de escala volumen-área constituyen el mecanismo más adecuado para las estimaciones de volúmenes globales y regionales, como las realizadas para Svalbard en esta tesis. Como parte del trabajo de tesis, hemos elaborado un inventario de los glaciares de Svalbard en los que se han efectuado radioecosondeos, y hemos realizado los cálculos del volumen de hielo de más de 80 cuencas glaciares de Svalbard a partir de datos de georradar. Estos volúmenes han sido utilizados para calibrar las relaciones volumen-área desarrolladas en la tesis. Los datos de georradar han sido obtenidos en diversas campañas llevadas a cabo por grupos de investigación internacionales, gran parte de ellas lideradas por el Grupo de Simulación Numérica en Ciencias e Ingeniería de la Universidad Politécnica de Madrid, del que forman parte la doctoranda y los directores de tesis. Además, se ha desarrollado una metodología para la estimación del error en el cálculo de volumen, que aporta una novedosa técnica de cálculo del error de interpolación para conjuntos de datos del tipo de los obtenidos con perfiles de georradar, que presentan distribuciones espaciales con unos patrones muy característicos pero con una densidad de datos muy irregular. Hemos obtenido en este trabajo de tesis relaciones de escala específicas para los glaciares de Svalbard, explorando la sensibilidad de los parámetros a diferentes morfologías glaciares, e incorporando nuevas variables. En particular, hemos efectuado experimentos orientados a verificar si las relaciones de escala obtenidas caracterizando los glaciares individuales por su tamaño, pendiente o forma implican diferencias significativas en el volumen total estimado para los glaciares de Svalbard, y si esta partición implica algún patrón significativo en los parámetros de las relaciones de escala. Nuestros resultados indican que, para un valor constante del factor multiplicativo de la relacin de escala, el exponente que afecta al área en la relación volumen-área decrece según aumentan la pendiente y el factor de forma, mientras que las clasificaciones basadas en tamaño no muestran un patrón significativo. Esto significa que los glaciares con mayores pendientes y de tipo circo son menos sensibles a los cambios de área. Además, los volúmenes de la población total de los glaciares de Svalbard calculados con fraccionamiento en grupos por tamaño y pendiente son un 1-4% menores que los obtenidas usando la totalidad de glaciares sin fraccionamiento en grupos, mientras que los volúmenes calculados fraccionando por forma son un 3-5% mayores. También realizamos experimentos multivariable para obtener estimaciones óptimas del volumen total mediante una combinación de distintos predictores. Nuestros resultados muestran que un modelo potencial simple volumen-área explica el 98.6% de la varianza. Sólo el predictor longitud del glaciar proporciona significación estadística cuando se usa además del área del glaciar, aunque el coeficiente de determinación disminuye en comparación con el modelo más simple V-A. El predictor intervalo de altitud no proporciona información adicional cuando se usa además del área del glaciar. Nuestras estimaciones del volumen de la totalidad de glaciares de Svalbard usando las diferentes relaciones de escala obtenidas en esta tesis oscilan entre 6890 y 8106 km3, con errores relativos del orden de 6.6-8.1%. El valor medio de nuestras estimaciones, que puede ser considerado como nuestra mejor estimación del volumen, es de 7.504 km3. En términos de equivalente en nivel del mar (SLE), nuestras estimaciones corresponden a una subida potencial del nivel del mar de 17-20 mm SLE, promediando 19_2 mm SLE, donde el error corresponde al error en volumen antes indicado. En comparación, las estimaciones usando las relaciones V-A de otros autores son de 13-26 mm SLE, promediando 20 _ 2 mm SLE, donde el error representa la desviación estándar de las distintas estimaciones. ABSTRACT The final aim of the research involved in this doctoral thesis is the estimation of the total ice volume of the more than 1600 glaciers of Svalbard, in the Arctic region, and thus their potential contribution to sea-level rise under a global warming scenario. The most accurate calculations of glacier volumes are those based on ice-thicknesses measured by groundpenetrating radar (GPR). However, such measurements are not viable for very large sets of glaciers, due to their cost, logistic difficulties and time requirements, especially in polar or mountain regions. On the contrary, the calculation of glacier areas from satellite images is perfectly viable at global and regional scales, so the volume-area scaling relationships are the most useful tool to determine glacier volumes at global and regional scales, as done for Svalbard in this PhD thesis. As part of the PhD work, we have compiled an inventory of the radio-echo sounded glaciers in Svalbard, and we have performed the volume calculations for more than 80 glacier basins in Svalbard from GPR data. These volumes have been used to calibrate the volume-area relationships derived in this dissertation. Such GPR data have been obtained during fieldwork campaigns carried out by international teams, often lead by the Group of Numerical Simulation in Science and Engineering of the Technical University of Madrid, to which the PhD candidate and her supervisors belong. Furthermore, we have developed a methodology to estimate the error in the volume calculation, which includes a novel technique to calculate the interpolation error for data sets of the type produced by GPR profiling, which show very characteristic data distribution patterns but with very irregular data density. We have derived in this dissertation scaling relationships specific for Svalbard glaciers, exploring the sensitivity of the scaling parameters to different glacier morphologies and adding new variables. In particular, we did experiments aimed to verify whether scaling relationships obtained through characterization of individual glacier shape, slope and size imply significant differences in the estimated volume of the total population of Svalbard glaciers, and whether this partitioning implies any noticeable pattern in the scaling relationship parameters. Our results indicate that, for a fixed value of the factor in the scaling relationship, the exponent of the area in the volume-area relationship decreases as slope and shape increase, whereas size-based classifications do not reveal any clear trend. This means that steep slopes and cirque-type glaciers are less sensitive to changes in glacier area. Moreover, the volumes of the total population of Svalbard glaciers calculated according to partitioning in subgroups by size and slope are smaller (by 1-4%) than that obtained considering all glaciers without partitioning into subgroups, whereas the volumes calculated according to partitioning in subgroups by shape are 3-5% larger. We also did multivariate experiments attempting to optimally predict the volume of Svalbard glaciers from a combination of different predictors. Our results show that a simple power-type V-A model explains 98.6% of the variance. Only the predictor glacier length provides statistical significance when used in addition to the predictor glacier area, though the coefficient of determination decreases as compared with the simpler V-A model. The predictor elevation range did not provide any additional information when used in addition to glacier area. Our estimates of the volume of the entire population of Svalbard glaciers using the different scaling relationships that we have derived along this thesis range within 6890-8106 km3, with estimated relative errors in total volume of the order of 6.6-8.1% The average value of all of our estimates, which could be used as a best estimate for the volume, is 7,504 km3. In terms of sea-level equivalent (SLE), our volume estimates correspond to a potential contribution to sea-level rise within 17-20 mm SLE, averaging 19 _ 2 mm SLE, where the quoted error corresponds to our estimated relative error in volume. For comparison, the estimates using the V-A scaling relations found in the literature range within 13-26 mm SLE, averaging 20 _ 2 mm SLE, where the quoted error represents the standard deviation of the different estimates.
Resumo:
We present a set of new volume scaling relationships specific to Svalbard glaciers, derived from a sample of 60 volume–area pairs. Glacier volumes are computed from ground-penetrating radar (GPR)-retrieved ice thickness measurements, which have been compiled from different sources for this study. The most precise scaling models, in terms of lowest cross-validation errors, are obtained using a multivariate approach where, in addition to glacier area, glacier length and elevation range are also used as predictors. Using this multivariate scaling approach, together with the Randolph Glacier Inventory V3.2 for Svalbard and Jan Mayen, we obtain a regional volume estimate of 6700 ± 835 km3, or 17 ± 2 mm of sea-level equivalent (SLE). This result lies in the mid- to low range of recently published estimates, which show values as varied as 13 and 24 mm SLE. We assess the sensitivity of the scaling exponents to glacier characteristics such as size, aspect ratio and average slope, and find that the volume of steep-slope and cirque-type glaciers is not very sensitive to changes in glacier area.