Climate variability effects on field crops in Iberian Peninsula. Predictability

La presente Tesis constituye un avance en el conocimiento de los efectos de la variabilidad climática en los cultivos en la Península Ibérica (PI). Es bien conocido que la temperatura del océano, particularmente de la región tropical, es una de las variables más convenientes para ser utilizado como predictor climático. Los océanos son considerados como la principal fuente de almacenamiento de calor del planeta debido a la alta capacidad calorífica del agua. Cuando se libera esta energía, altera los regímenes globales de circulación atmosférica por mecanismos de teleconexión. Estos cambios en la circulación general de la atmósfera afectan a la temperatura, precipitación, humedad, viento, etc., a escala regional, los cuales afectan al crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos. Para el caso de Europa, esto implica que la variabilidad atmosférica en una región específica se asocia con la variabilidad de otras regiones adyacentes y/o remotas, como consecuencia Europa está siendo afectada por los patrones de circulaciones globales, que a su vez, se ven afectados por patrones oceánicos. El objetivo general de esta tesis es analizar la variabilidad del rendimiento de los cultivos y su relación con la variabilidad climática y teleconexiones, así como evaluar su predictibilidad. Además, esta Tesis tiene como objetivo establecer una metodología para estudiar la predictibilidad de las anomalías del rendimiento de los cultivos. El análisis se centra en trigo y maíz como referencia para otros cultivos de la PI, cultivos de invierno en secano y cultivos de verano en regadío respectivamente. Experimentos de simulación de cultivos utilizando una metodología en cadena de modelos (clima + cultivos) son diseñados para evaluar los impactos de los patrones de variabilidad climática en el rendimiento y su predictibilidad. La presente Tesis se estructura en dos partes: La primera se centra en el análisis de la variabilidad del clima y la segunda es una aplicación de predicción cuantitativa de cosechas. La primera parte está dividida en 3 capítulos y la segundo en un capitulo cubriendo los objetivos específicos del presente trabajo de investigación. Parte I. Análisis de variabilidad climática El primer capítulo muestra un análisis de la variabilidad del rendimiento potencial en una localidad como indicador bioclimático de las teleconexiones de El Niño con Europa, mostrando su importancia en la mejora de predictibilidad tanto en clima como en agricultura. Además, se presenta la metodología elegida para relacionar el rendimiento con las variables atmosféricas y oceánicas. El rendimiento de los cultivos es parcialmente determinado por la variabilidad climática atmosférica, que a su vez depende de los cambios en la temperatura de la superficie del mar (TSM). El Niño es el principal modo de variabilidad interanual de la TSM, y sus efectos se extienden en todo el mundo. Sin embargo, la predictibilidad de estos impactos es controversial, especialmente aquellos asociados con la variabilidad climática Europea, que se ha encontrado que es no estacionaria y no lineal. Este estudio mostró cómo el rendimiento potencial de los cultivos obtenidos a partir de datos de reanálisis y modelos de cultivos sirve como un índice alternativo y más eficaz de las teleconexiones de El Niño, ya que integra las no linealidades entre las variables climáticas en una única serie temporal. Las relaciones entre El Niño y las anomalías de rendimiento de los cultivos son más significativas que las contribuciones individuales de cada una de las variables atmosféricas utilizadas como entrada en el modelo de cultivo. Además, la no estacionariedad entre El Niño y la variabilidad climática europea se detectan con mayor claridad cuando se analiza la variabilidad de los rendimiento de los cultivos. La comprensión de esta relación permite una cierta predictibilidad hasta un año antes de la cosecha del cultivo. Esta predictibilidad no es constante, sino que depende tanto la modulación de la alta y baja frecuencia. En el segundo capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de verano en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de maíz en la PI para todo el siglo veinte, usando un modelo de cultivo calibrado en 5 localidades españolas y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento potencial. Este estudio evalúa el uso de datos de reanálisis para obtener series de rendimiento de cultivos que dependen solo del clima, y utilizar estos rendimientos para analizar la influencia de los patrones oceánicos y atmosféricos. Los resultados muestran una gran fiabilidad de los datos de reanálisis. La distribución espacial asociada a la primera componente principal de la variabilidad del rendimiento muestra un comportamiento similar en todos los lugares estudiados de la PI. Se observa una alta correlación lineal entre el índice de El Niño y el rendimiento, pero no es estacionaria en el tiempo. Sin embargo, la relación entre la temperatura del aire y el rendimiento se mantiene constante a lo largo del tiempo, siendo los meses de mayor influencia durante el período de llenado del grano. En cuanto a los patrones atmosféricos, el patrón Escandinavia presentó una influencia significativa en el rendimiento en PI. En el tercer capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de invierno en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de trigo en secano del Noreste (NE) de la PI. La variabilidad climática es el principal motor de los cambios en el crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos, especialmente en los sistemas de producción en secano. En la PI, los rendimientos de trigo son fuertemente dependientes de la cantidad de precipitación estacional y la distribución temporal de las mismas durante el periodo de crecimiento del cultivo. La principal fuente de variabilidad interanual de la precipitación en la PI es la Oscilación del Atlántico Norte (NAO), que se ha relacionado, en parte, con los cambios en la temperatura de la superficie del mar en el Pacífico Tropical (El Niño) y el Atlántico Tropical (TNA). La existencia de cierta predictibilidad nos ha animado a analizar la posible predicción de los rendimientos de trigo en la PI utilizando anomalías de TSM como predictor. Para ello, se ha utilizado un modelo de cultivo (calibrado en dos localidades del NE de la PI) y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento de trigo alcanzable y relacionar su variabilidad con anomalías de la TSM. Los resultados muestran que El Niño y la TNA influyen en el desarrollo y rendimiento del trigo en el NE de la PI, y estos impactos depende del estado concurrente de la NAO. Aunque la relación cultivo-TSM no es igual durante todo el periodo analizado, se puede explicar por un mecanismo eco-fisiológico estacionario. Durante la segunda mitad del siglo veinte, el calentamiento (enfriamiento) en la superficie del Atlántico tropical se asocia a una fase negativa (positiva) de la NAO, que ejerce una influencia positiva (negativa) en la temperatura mínima y precipitación durante el invierno y, por lo tanto, aumenta (disminuye) el rendimiento de trigo en la PI. En relación con El Niño, la correlación más alta se observó en el período 1981 -2001. En estas décadas, los altos (bajos) rendimientos se asocian con una transición El Niño - La Niña (La Niña - El Niño) o con eventos de El Niño (La Niña) que están finalizando. Para estos eventos, el patrón atmosférica asociada se asemeja a la NAO, que también influye directamente en la temperatura máxima y precipitación experimentadas por el cultivo durante la floración y llenado de grano. Los co- efectos de los dos patrones de teleconexión oceánicos ayudan a aumentar (disminuir) la precipitación y a disminuir (aumentar) la temperatura máxima en PI, por lo tanto el rendimiento de trigo aumenta (disminuye). Parte II. Predicción de cultivos. En el último capítulo se analiza los beneficios potenciales del uso de predicciones climáticas estacionales (por ejemplo de precipitación) en las predicciones de rendimientos de trigo y maíz, y explora métodos para aplicar dichos pronósticos climáticos en modelos de cultivo. Las predicciones climáticas estacionales tienen un gran potencial en las predicciones de cultivos, contribuyendo de esta manera a una mayor eficiencia de la gestión agrícola, seguridad alimentaria y de subsistencia. Los pronósticos climáticos se expresan en diferentes formas, sin embargo todos ellos son probabilísticos. Para ello, se evalúan y aplican dos métodos para desagregar las predicciones climáticas estacionales en datos diarios: 1) un generador climático estocástico condicionado (predictWTD) y 2) un simple re-muestreador basado en las probabilidades del pronóstico (FResampler1). Los dos métodos se evaluaron en un caso de estudio en el que se analizaron los impactos de tres escenarios de predicciones de precipitación estacional (predicción seco, medio y lluvioso) en el rendimiento de trigo en secano, sobre las necesidades de riego y rendimiento de maíz en la PI. Además, se estimó el margen bruto y los riesgos de la producción asociada con las predicciones de precipitación estacional extremas (seca y lluviosa). Los métodos predWTD y FResampler1 usados para desagregar los pronósticos de precipitación estacional en datos diarios, que serán usados como inputs en los modelos de cultivos, proporcionan una predicción comparable. Por lo tanto, ambos métodos parecen opciones factibles/viables para la vinculación de los pronósticos estacionales con modelos de simulación de cultivos para establecer predicciones de rendimiento o las necesidades de riego en el caso de maíz. El análisis del impacto en el margen bruto de los precios del grano de los dos cultivos (trigo y maíz) y el coste de riego (maíz) sugieren que la combinación de los precios de mercado previstos y la predicción climática estacional pueden ser una buena herramienta en la toma de decisiones de los agricultores, especialmente en predicciones secas y/o localidades con baja precipitación anual. Estos métodos permiten cuantificar los beneficios y riesgos de los agricultores ante una predicción climática estacional en la PI. Por lo tanto, seríamos capaces de establecer sistemas de alerta temprana y diseñar estrategias de adaptación del manejo del cultivo para aprovechar las condiciones favorables o reducir los efectos de condiciones adversas. La utilidad potencial de esta Tesis es la aplicación de las relaciones encontradas para predicción de cosechas de la próxima campaña agrícola. Una correcta predicción de los rendimientos podría ayudar a los agricultores a planear con antelación sus prácticas agronómicas y todos los demás aspectos relacionados con el manejo de los cultivos. Esta metodología se puede utilizar también para la predicción de las tendencias futuras de la variabilidad del rendimiento en la PI. Tanto los sectores públicos (mejora de la planificación agrícola) como privados (agricultores, compañías de seguros agrarios) pueden beneficiarse de esta mejora en la predicción de cosechas. ABSTRACT The present thesis constitutes a step forward in advancing of knowledge of the effects of climate variability on crops in the Iberian Peninsula (IP). It is well known that ocean temperature, particularly the tropical ocean, is one of the most convenient variables to be used as climate predictor. Oceans are considered as the principal heat storage of the planet due to the high heat capacity of water. When this energy is released, it alters the global atmospheric circulation regimes by teleconnection1 mechanisms. These changes in the general circulation of the atmosphere affect the regional temperature, precipitation, moisture, wind, etc., and those influence crop growth, development and yield. For the case of Europe, this implies that the atmospheric variability in a specific region is associated with the variability of others adjacent and/or remote regions as a consequence of Europe being affected by global circulations patterns which, in turn, are affected by oceanic patterns. The general objective of this Thesis is to analyze the variability of crop yields at climate time scales and its relation to the climate variability and teleconnections, as well as to evaluate their predictability. Moreover, this Thesis aims to establish a methodology to study the predictability of crop yield anomalies. The analysis focuses on wheat and maize as a reference crops for other field crops in the IP, for winter rainfed crops and summer irrigated crops respectively. Crop simulation experiments using a model chain methodology (climate + crop) are designed to evaluate the impacts of climate variability patterns on yield and its predictability. The present Thesis is structured in two parts. The first part is focused on the climate variability analyses, and the second part is an application of the quantitative crop forecasting for years that fulfill specific conditions identified in the first part. This Thesis is divided into 4 chapters, covering the specific objectives of the present research work. Part I. Climate variability analyses The first chapter shows an analysis of potential yield variability in one location, as a bioclimatic indicator of the El Niño teleconnections with Europe, putting forward its importance for improving predictability in both climate and agriculture. It also presents the chosen methodology to relate yield with atmospheric and oceanic variables. Crop yield is partially determined by atmospheric climate variability, which in turn depends on changes in the sea surface temperature (SST). El Niño is the leading mode of SST interannual variability, and its impacts extend worldwide. Nevertheless, the predictability of these impacts is controversial, especially those associated with European climate variability, which have been found to be non-stationary and non-linear. The study showed how potential2 crop yield obtained from reanalysis data and crop models serves as an alternative and more effective index of El Niño teleconnections because it integrates the nonlinearities between the climate variables in a unique time series. The relationships between El Niño and crop yield anomalies are more significant than the individual contributions of each of the atmospheric variables used as input in the crop model. Additionally, the non-stationarities between El Niño and European climate variability are more clearly detected when analyzing crop-yield variability. The understanding of this relationship allows for some predictability up to one year before the crop is harvested. This predictability is not constant, but depends on both high and low frequency modulation. The second chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting summer cropping systems in the IP. Moreover, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of maize yield variability in IP for the whole twenty century, using a calibrated crop model at five contrasting Spanish locations and reanalyses climate datasets to obtain long time series of potential yield. The study tests the use of reanalysis data for obtaining only climate dependent time series of simulated crop yield for the whole region, and to use these yield to analyze the influences of oceanic and atmospheric patterns. The results show a good reliability of reanalysis data. The spatial distribution of the leading principal component of yield variability shows a similar behaviour over all the studied locations in the IP. The strong linear correlation between El Niño index and yield is remarkable, being this relation non-stationary on time, although the air temperature-yield relationship remains on time, being the highest influences during grain filling period. Regarding atmospheric patterns, the summer Scandinavian pattern has significant influence on yield in IP. The third chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting winter cropping systems in the IP. Also, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of rainfed wheat yield variability in IP. Climate variability is the main driver of changes in crop growth, development and yield, especially for rainfed production systems. In IP, wheat yields are strongly dependent on seasonal rainfall amount and temporal distribution of rainfall during the growing season. The major source of precipitation interannual variability in IP is the North Atlantic Oscillation (NAO) which has been related in part with changes in the Tropical Pacific (El Niño) and Atlantic (TNA) sea surface temperature (SST). The existence of some predictability has encouraged us to analyze the possible predictability of the wheat yield in the IP using SSTs anomalies as predictor. For this purpose, a crop model with a site specific calibration for the Northeast of IP and reanalysis climate datasets have been used to obtain long time series of attainable wheat yield and relate their variability with SST anomalies. The results show that El Niño and TNA influence rainfed wheat development and yield in IP and these impacts depend on the concurrent state of the NAO. Although crop-SST relationships do not equally hold on during the whole analyzed period, they can be explained by an understood and stationary ecophysiological mechanism. During the second half of the twenty century, the positive (negative) TNA index is associated to a negative (positive) phase of NAO, which exerts a positive (negative) influence on minimum temperatures (Tmin) and precipitation (Prec) during winter and, thus, yield increases (decreases) in IP. In relation to El Niño, the highest correlation takes place in the period 1981-2001. For these decades, high (low) yields are associated with an El Niño to La Niña (La Niña to El Niño) transitions or to El Niño events finishing. For these events, the regional associated atmospheric pattern resembles the NAO, which also influences directly on the maximum temperatures (Tmax) and precipitation experienced by the crop during flowering and grain filling. The co-effects of the two teleconnection patterns help to increase (decrease) the rainfall and decrease (increase) Tmax in IP, thus on increase (decrease) wheat yield. Part II. Crop forecasting The last chapter analyses the potential benefits for wheat and maize yields prediction from using seasonal climate forecasts (precipitation), and explores methods to apply such a climate forecast to crop models. Seasonal climate prediction has significant potential to contribute to the efficiency of agricultural management, and to food and livelihood security. Climate forecasts come in different forms, but probabilistic. For this purpose, two methods were evaluated and applied for disaggregating seasonal climate forecast into daily weather realizations: 1) a conditioned stochastic weather generator (predictWTD) and 2) a simple forecast probability resampler (FResampler1). The two methods were evaluated in a case study where the impacts of three scenarios of seasonal rainfall forecasts on rainfed wheat yield, on irrigation requirements and yields of maize in IP were analyzed. In addition, we estimated the economic margins and production risks associated with extreme scenarios of seasonal rainfall forecasts (dry and wet). The predWTD and FResampler1 methods used for disaggregating seasonal rainfall forecast into daily data needed by the crop simulation models provided comparable predictability. Therefore both methods seem feasible options for linking seasonal forecasts with crop simulation models for establishing yield forecasts or irrigation water requirements. The analysis of the impact on gross margin of grain prices for both crops and maize irrigation costs suggests the combination of market prices expected and the seasonal climate forecast can be a good tool in farmer’s decision-making, especially on dry forecast and/or in locations with low annual precipitation. These methodologies would allow quantifying the benefits and risks of a seasonal weather forecast to farmers in IP. Therefore, we would be able to establish early warning systems and to design crop management adaptation strategies that take advantage of favorable conditions or reduce the effect of adverse conditions. The potential usefulness of this Thesis is to apply the relationships found to crop forecasting on the next cropping season, suggesting opportunity time windows for the prediction. The methodology can be used as well for the prediction of future trends of IP yield variability. Both public (improvement of agricultural planning) and private (decision support to farmers, insurance companies) sectors may benefit from such an improvement of crop forecasting.

Communication Middleware for Distributed Hard Real-Time Systems in Java

Distributed real-time embedded systems are becoming increasingly important to society. More demands will be made on them and greater reliance will be placed on the delivery of their services. A relevant subset of them is high-integrity or hard real-time systems, where failure can cause loss of life, environmental harm, or significant financial loss. Additionally, the evolution of communication networks and paradigms as well as the necessity of demanding processing power and fault tolerance, motivated the interconnection between electronic devices; many of the communications have the possibility of transferring data at a high speed. The concept of distributed systems emerged as systems where different parts are executed on several nodes that interact with each other via a communication network. Java’s popularity, facilities and platform independence have made it an interesting language for the real-time and embedded community. This was the motivation for the development of RTSJ (Real-Time Specification for Java), which is a language extension intended to allow the development of real-time systems. The use of Java in the development of high-integrity systems requires strict development and testing techniques. However, RTJS includes a number of language features that are forbidden in such systems. In the context of the HIJA project, the HRTJ (Hard Real-Time Java) profile was developed to define a robust subset of the language that is amenable to static analysis for high-integrity system certification. Currently, a specification under the Java community process (JSR- 302) is being developed. Its purpose is to define those capabilities needed to create safety critical applications with Java technology called Safety Critical Java (SCJ). However, neither RTSJ nor its profiles provide facilities to develop distributed realtime applications. This is an important issue, as most of the current and future systems will be distributed. The Distributed RTSJ (DRTSJ) Expert Group was created under the Java community process (JSR-50) in order to define appropriate abstractions to overcome this problem. Currently there is no formal specification. The aim of this thesis is to develop a communication middleware that is suitable for the development of distributed hard real-time systems in Java, based on the integration between the RMI (Remote Method Invocation) model and the HRTJ profile. It has been designed and implemented keeping in mind the main requirements such as the predictability and reliability in the timing behavior and the resource usage. iThe design starts with the definition of a computational model which identifies among other things: the communication model, most appropriate underlying network protocols, the analysis model, and a subset of Java for hard real-time systems. In the design, the remote references are the basic means for building distributed applications which are associated with all non-functional parameters and resources needed to implement synchronous or asynchronous remote invocations with real-time attributes. The proposed middleware separates the resource allocation from the execution itself by defining two phases and a specific threading mechanism that guarantees a suitable timing behavior. It also includes mechanisms to monitor the functional and the timing behavior. It provides independence from network protocol defining a network interface and modules. The JRMP protocol was modified to include two phases, non-functional parameters, and message size optimizations. Although serialization is one of the fundamental operations to ensure proper data transmission, current implementations are not suitable for hard real-time systems and there are no alternatives. This thesis proposes a predictable serialization that introduces a new compiler to generate optimized code according to the computational model. The proposed solution has the advantage of allowing us to schedule the communications and to adjust the memory usage at compilation time. In order to validate the design and the implementation a demanding validation process was carried out with emphasis in the functional behavior, the memory usage, the processor usage (the end-to-end response time and the response time in each functional block) and the network usage (real consumption according to the calculated consumption). The results obtained in an industrial application developed by Thales Avionics (a Flight Management System) and in exhaustive tests show that the design and the prototype are reliable for industrial applications with strict timing requirements. Los sistemas empotrados y distribuidos de tiempo real son cada vez más importantes para la sociedad. Su demanda aumenta y cada vez más dependemos de los servicios que proporcionan. Los sistemas de alta integridad constituyen un subconjunto de gran importancia. Se caracterizan por que un fallo en su funcionamiento puede causar pérdida de vidas humanas, daños en el medio ambiente o cuantiosas pérdidas económicas. La necesidad de satisfacer requisitos temporales estrictos, hace más complejo su desarrollo. Mientras que los sistemas empotrados se sigan expandiendo en nuestra sociedad, es necesario garantizar un coste de desarrollo ajustado mediante el uso técnicas adecuadas en su diseño, mantenimiento y certificación. En concreto, se requiere una tecnología flexible e independiente del hardware. La evolución de las redes y paradigmas de comunicación, así como la necesidad de mayor potencia de cómputo y de tolerancia a fallos, ha motivado la interconexión de dispositivos electrónicos. Los mecanismos de comunicación permiten la transferencia de datos con alta velocidad de transmisión. En este contexto, el concepto de sistema distribuido ha emergido como sistemas donde sus componentes se ejecutan en varios nodos en paralelo y que interactúan entre ellos mediante redes de comunicaciones. Un concepto interesante son los sistemas de tiempo real neutrales respecto a la plataforma de ejecución. Se caracterizan por la falta de conocimiento de esta plataforma durante su diseño. Esta propiedad es relevante, por que conviene que se ejecuten en la mayor variedad de arquitecturas, tienen una vida media mayor de diez anos y el lugar ˜ donde se ejecutan puede variar. El lenguaje de programación Java es una buena base para el desarrollo de este tipo de sistemas. Por este motivo se ha creado RTSJ (Real-Time Specification for Java), que es una extensión del lenguaje para permitir el desarrollo de sistemas de tiempo real. Sin embargo, RTSJ no proporciona facilidades para el desarrollo de aplicaciones distribuidas de tiempo real. Es una limitación importante dado que la mayoría de los actuales y futuros sistemas serán distribuidos. El grupo DRTSJ (DistributedRTSJ) fue creado bajo el proceso de la comunidad de Java (JSR-50) con el fin de definir las abstracciones que aborden dicha limitación, pero en la actualidad aun no existe una especificacion formal. El objetivo de esta tesis es desarrollar un middleware de comunicaciones para el desarrollo de sistemas distribuidos de tiempo real en Java, basado en la integración entre el modelo de RMI (Remote Method Invocation) y el perfil HRTJ. Ha sido diseñado e implementado teniendo en cuenta los requisitos principales, como la predecibilidad y la confiabilidad del comportamiento temporal y el uso de recursos. El diseño parte de la definición de un modelo computacional el cual identifica entre otras cosas: el modelo de comunicaciones, los protocolos de red subyacentes más adecuados, el modelo de análisis, y un subconjunto de Java para sistemas de tiempo real crítico. En el diseño, las referencias remotas son el medio básico para construcción de aplicaciones distribuidas las cuales son asociadas a todos los parámetros no funcionales y los recursos necesarios para la ejecución de invocaciones remotas síncronas o asíncronas con atributos de tiempo real. El middleware propuesto separa la asignación de recursos de la propia ejecución definiendo dos fases y un mecanismo de hebras especifico que garantiza un comportamiento temporal adecuado. Además se ha incluido mecanismos para supervisar el comportamiento funcional y temporal. Se ha buscado independencia del protocolo de red definiendo una interfaz de red y módulos específicos. También se ha modificado el protocolo JRMP para incluir diferentes fases, parámetros no funcionales y optimizaciones de los tamaños de los mensajes. Aunque la serialización es una de las operaciones fundamentales para asegurar la adecuada transmisión de datos, las actuales implementaciones no son adecuadas para sistemas críticos y no hay alternativas. Este trabajo propone una serialización predecible que ha implicado el desarrollo de un nuevo compilador para la generación de código optimizado acorde al modelo computacional. La solución propuesta tiene la ventaja que en tiempo de compilación nos permite planificar las comunicaciones y ajustar el uso de memoria. Con el objetivo de validar el diseño e implementación se ha llevado a cabo un exigente proceso de validación con énfasis en: el comportamiento funcional, el uso de memoria, el uso del procesador (tiempo de respuesta de extremo a extremo y en cada uno de los bloques funcionales) y el uso de la red (consumo real conforme al estimado). Los buenos resultados obtenidos en una aplicación industrial desarrollada por Thales Avionics (un sistema de gestión de vuelo) y en las pruebas exhaustivas han demostrado que el diseño y el prototipo son fiables para aplicaciones industriales con estrictos requisitos temporales.

Flow and fracture behaviour of high performance alloys

Based on our needs, that is to say, through precise simulation of the impact phenomena that may occur inside a jet engine turbine with an explicit non-linear finite element code, four new material models are postulated. Each one of is calibrated for four high-performance alloys that can be encountered in a modern jet engine. A new uncoupled material model for high strain and ballistic is proposed. Based on a Johnson-Cook type model, the proposed formulation introduces the effect of the third deviatoric invariant by means of three different Lode angle dependent functions. The Lode dependent functions are added to both plasticity and failure models. The postulated model is calibrated for a 6061-T651 aluminium alloy with data taken from the literature. The fracture pattern predictability of the JCX material model is shown performing numerical simulations of various quasi-static and dynamic tests. As an extension of the above-mentioned model, a modification in the thermal softening behaviour due to phase transformation temperatures is developed (JCXt). Additionally, a Lode angle dependent flow stress is defined. Analysing the phase diagram and high temperature tests performed, phase transformation temperatures of the FV535 stainless steel are determined. The postulated material model constants for the FV535 stainless steel are calibrated. A coupled elastoplastic-damage material model for high strain and ballistic applications is presented (JCXd). A Lode angle dependent function is added to the equivalent plastic strain to failure definition of the Johnson-Cook failure criterion. The weakening in the elastic law and in the Johnson-Cook type constitutive relation implicitly introduces the Lode angle dependency in the elastoplastic behaviour. The material model is calibrated for precipitation hardened Inconel 718 nickel-base superalloy. The combination of a Lode angle dependent failure criterion with weakened constitutive equations is proven to predict fracture patterns of the mechanical tests performed and provide reliable results. A transversely isotropic material model for directionally solidified alloys is presented. The proposed yield function is based a single linear transformation of the stress tensor. The linear operator weighs the degree of anisotropy of the yield function. The elastic behaviour, as well as the hardening, are considered isotropic. To model the hardening, a Johnson-Cook type relation is adopted. A material vector is included in the model implementation. The failure is modelled with the Cockroft-Latham failure criterion. The material vector allows orienting the reference orientation in any other that the user may need. The model is calibrated for the MAR-M 247 directionally solidified nickel-base superalloy.

Analysis of the geometric altimetry to support aircraft optimal profiles within future 4D trajectory management

The use of barometric altimetry is to some extent a limiting factor on safety, predictability and efficiency of aircraft operations, and reduces the potential of the trajectory based operations capabilities. However, geometric altimetry could be used to improve all of these aspects. Nowadays aircraft altitude is estimated by applying the International Standard Atmosphere which differs from real altitude. At different temperatures for an assigned barometric altitude, aerodynamic forces are different and this has a direct relationship with time, fuel consumption and range of the flight. The study explores the feasibility of using sensors providing geometric reference altitude, in particular, to supply capabilities for the optimization of vertical profiles and also, their impact on the vertical Air Traffic Management separation assurance processes. One of the aims of the thesis is to assess if geometric altitude fulfils the aeronautical requirements through existing sensors. Also the thesis will elaborate on the advantages of geometric altitude over the barometric altitude in terms of efficiency for vertical navigation. The evidence that geometric altitude is the best choice to improve the efficiency in vertical profile and aircraft capacity by reducing vertical uncertainties will also be shown. In this paper, an atmospheric study is presented, as well as the impact of temperature deviation from International Standard Atmosphere model is analyzed in order to obtain relationship between geometric and barometric altitude. Furthermore, an aircraft model to study aircraft vertical profile is provided to analyse trajectories based on geometric altitudes.

Influence of delay time on regularity estimation for voice pathology detection

The employment of nonlinear analysis techniques for automatic voice pathology detection systems has gained popularity due to the ability of such techniques for dealing with the underlying nonlinear phenomena. On this respect, characterization using nonlinear analysis typically employs the classical Correlation Dimension and the largest Lyapunov Exponent, as well as some regularity quantifiers computing the system predictability. Mostly, regularity features highly depend on a correct choosing of some parameters. One of those, the delay time �, is usually fixed to be 1. Nonetheless, it has been stated that a unity � can not avoid linear correlation of the time series and hence, may not correctly capture system nonlinearities. Therefore, present work studies the influence of the � parameter on the estimation of regularity features. Three � estimations are considered: the baseline value 1; a � based on the Average Automutual Information criterion; and � chosen from the embedding window. Testing results obtained for pathological voice suggest that an improved accuracy might be obtained by using a � value different from 1, as it accounts for the underlying nonlinearities of the voice signal.

Understanding time-drift for different aircraft descent guidance strategies

In this paper the effect of different aircraft automated descent guidance strategies on fuel burn and the temporal predictability of the executed trajectory is investigated. The paper aims to provide an understanding of how airborne automation can be permitted by Air Traffic Control to remain in control of the descent in the presence of disturbances while providing sufficient predictability. Simulations have been performed investigating different guidance strategies. While each strategy has its advantages and disadvantages, results indicate that improved temporal predictability comes at the cost of additional fuel burn and loss of predictability in other dimensions of the trajectory.

El Niño influence on potential maize yield in Iberian Peninsula

El Niño phenomenon is the leading mode of sea surface temperature interannual variability. It can affect weather patterns worldwide and therefore crop production. Crop models are useful tools for impact and predictability applications, allowing to obtain long time series of potential and attainable crop yield, unlike to available time series of observed crop yield for many countries. Using this tool, crop yield variability in a location of Iberia Peninsula (IP) has been previously studied, finding predictability from Pacific El Niño conditions. Nevertheless, the work has not been done for an extended area. The present work carries out an analysis of maize yield variability in IP for the whole twenty century, using a calibrated crop model at five contrasting Spanish locations and reanalyses climate datasets to obtain long time series of potential yield. The study tests the use of reanalysis data for obtaining only climate dependent time series of crop yield for the whole region, and to use these yield to analyze the influences of oceanic and atmospheric patterns. The results show a good reliability of reanalysis data. The spatial distribution of the leading principal component of yield variability shows a similar behaviour over all the studied locations in the IP. The strong linear correlation between El Niño index and yield is remarkable, being this relation non-stationary on time, although the air temperature-yield relationship remains on time, being the highest influences during grain filling period. Regarding atmospheric patterns, the summer Scandinavian pattern has significant influence on yield in IP. The potential usefulness of this study is to apply the relationships found to improving crop forecasting in IP.