4 resultados para proportionality
em Universidad Politécnica de Madrid
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A PIV-based system has been set-up for the simultaneous measurement of the local burning velocity of premixed flames and the flame stretch due to the flame front curvature and the incoming flow strain rate. For moderately short jet flames, these measurements allow an indirect determination of the Markstein length, according to Clavin and Joulin (C–J) theory. For tall flames, the flame curvature becomes relatively large in a region around the tip where the C–J theory breaks down. However, our experiments confirm the appearance of a new linear relation between burning velocity and curvature at the flame tip. This relation defines a new proportionality factor which is probably associated to the evolution from rounded tips to slender tips when the jet velocity is increased.
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(ENG)The influence of Theosophy in the symbolist painting of Mondrian (1908-1911) has been unanimously recognized. There is not, however, the same consensus with respect to the influence of theosophy in his neoplastic period. There is a relationship between Mondrian’s theoretical writing and his practical work, but no proportionality. Mondrian’s theoretical discourse is not limited to painting and touches on other arts and disciplines (architecture, urbanism). Mondrian will define a complex – philosophical? – system whose final goal will be to completely transform the human visual environment. That is to say that the area covered by his theoretical discourse widely exceeds that of his practical activity (painting). The goal of this article is to try to delimit the scope of Theosophy’s influence on Mondrian’s work during his neoplastic period, in his theoretical writing and in his practical production. (SPA)La influencia de la teosofía en la pintura simbolista de Mondrian (1908-1911) es unánimemente reconocida. No existe el mismo consenso respecto a la influencia de la teosofía durante su periodo neoplástico. Existe relación entre los escritos teóricos de Mondrian y su obra práctica, pero no proporcionalidad. El discurso teórico de Mondrian no se limita a la pintura, sino que alcanza a otras artes y disciplinas (la arquitectura, la ciudad). Mondrian va a definir un complejo sistema -¿filosófico?- cuyo objetivo final será la transformación de todo el entorno visual del ser humano. Es decir, el ámbito de su discurso teórico supera ampliamente el de su actividad práctica (la pintura). El objetivo de este artículo es el de tratar de acotar el alcance de la influencia de la teosofía en la obra de Mondrian de su periodo neoplástico, tanto en sus escritos teóricos como en su pintura.
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The colony shape of four yeast species growing on agar medium wasmeasured for 116 days by image analysis. Initially, all the colonies are circular, with regular edges. The loss of circularity can be quantitatively estimated by the eccentricity index, Ei, calculated as the ratio between their orthogonal vertical and horizontal diameters. Ei can increase from 1 (complete circularity) to a maximum of 1.17–1.30, depending on the species. One colony inhibits its neighbour only when it has reached a threshold area. Then, Ei of the inhibited colony increases proportionally to the area of the inhibitory colony. The initial distance between colonies affects those threshold values but not the proportionality, Ei/area; this inhibition affects the shape but not the total surface of the colony. The appearance of irregularities in the edges is associated, in all the species, not with age but with nutrient exhaustion. The edge irregularity can be quantified by the Fourier index, Fi, calculated by the minimum number of Fourier coefficients that are needed to describe the colony contour with 99% fitness. An ad hoc function has been developed in Matlab v. 7.0 to automate the computation of the Fourier coefficients. In young colonies, Fi has a value between 2 (circumference) and 3 (ellipse). These values are maintained in mature colonies of Debaryomyces, but can reach values up to 14 in Saccharomyces.All the species studied showed the inhibition of growth in facing colony edges, but only three species showed edge irregularities associated with substrate exhaustion. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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La mejora de la calidad del aire es una tarea eminentemente interdisciplinaria. Dada la gran variedad de ciencias y partes involucradas, dicha mejora requiere de herramientas de evaluación simples y completamente integradas. La modelización para la evaluación integrada (integrated assessment modeling) ha demostrado ser una solución adecuada para la descripción de los sistemas de contaminación atmosférica puesto que considera cada una de las etapas involucradas: emisiones, química y dispersión atmosférica, impactos ambientales asociados y potencial de disminución. Varios modelos de evaluación integrada ya están disponibles a escala continental, cubriendo cada una de las etapas antesmencionadas, siendo el modelo GAINS (Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies) el más reconocido y usado en el contexto europeo de toma de decisiones medioambientales. Sin embargo, el manejo de la calidad del aire a escala nacional/regional dentro del marco de la evaluación integrada es deseable. Esto sin embargo, no se lleva a cabo de manera satisfactoria con modelos a escala europea debido a la falta de resolución espacial o de detalle en los datos auxiliares, principalmente los inventarios de emisión y los patrones meteorológicos, entre otros. El objetivo de esta tesis es presentar los desarrollos en el diseño y aplicación de un modelo de evaluación integrada especialmente concebido para España y Portugal. El modelo AERIS (Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain) es capaz de cuantificar perfiles de concentración para varios contaminantes (NO2, SO2, PM10, PM2,5, NH3 y O3), el depósito atmosférico de especies de azufre y nitrógeno así como sus impactos en cultivos, vegetación, ecosistemas y salud como respuesta a cambios porcentuales en las emisiones de sectores relevantes. La versión actual de AERIS considera 20 sectores de emisión, ya sea equivalentes a sectores individuales SNAP o macrosectores, cuya contribución a los niveles de calidad del aire, depósito e impactos han sido modelados a través de matrices fuentereceptor (SRMs). Estas matrices son constantes de proporcionalidad que relacionan cambios en emisiones con diferentes indicadores de calidad del aire y han sido obtenidas a través de parametrizaciones estadísticas de un modelo de calidad del aire (AQM). Para el caso concreto de AERIS, su modelo de calidad del aire “de origen” consistió en el modelo WRF para la meteorología y en el modelo CMAQ para los procesos químico-atmosféricos. La cuantificación del depósito atmosférico, de los impactos en ecosistemas, cultivos, vegetación y salud humana se ha realizado siguiendo las metodologías estándar establecidas bajo los marcos internacionales de negociación, tales como CLRTAP. La estructura de programación está basada en MATLAB®, permitiendo gran compatibilidad con software típico de escritorio comoMicrosoft Excel® o ArcGIS®. En relación con los niveles de calidad del aire, AERIS es capaz de proveer datos de media anual y media mensual, así como el 19o valor horario más alto paraNO2, el 25o valor horario y el 4o valor diario más altos para SO2, el 36o valor diario más alto para PM10, el 26o valor octohorario más alto, SOMO35 y AOT40 para O3. En relación al depósito atmosférico, el depósito acumulado anual por unidad de area de especies de nitrógeno oxidado y reducido al igual que de azufre pueden ser determinados. Cuando los valores anteriormente mencionados se relacionan con características del dominio modelado tales como uso de suelo, cubiertas vegetales y forestales, censos poblacionales o estudios epidemiológicos, un gran número de impactos puede ser calculado. Centrándose en los impactos a ecosistemas y suelos, AERIS es capaz de estimar las superaciones de cargas críticas y las superaciones medias acumuladas para especies de nitrógeno y azufre. Los daños a bosques se calculan como una superación de los niveles críticos de NO2 y SO2 establecidos. Además, AERIS es capaz de cuantificar daños causados por O3 y SO2 en vid, maíz, patata, arroz, girasol, tabaco, tomate, sandía y trigo. Los impactos en salud humana han sido modelados como consecuencia de la exposición a PM2,5 y O3 y cuantificados como pérdidas en la esperanza de vida estadística e indicadores de mortalidad prematura. La exactitud del modelo de evaluación integrada ha sido contrastada estadísticamente con los resultados obtenidos por el modelo de calidad del aire convencional, exhibiendo en la mayoría de los casos un buen nivel de correspondencia. Debido a que la cuantificación de los impactos no es llevada a cabo directamente por el modelo de calidad del aire, un análisis de credibilidad ha sido realizado mediante la comparación de los resultados de AERIS con los de GAINS para un escenario de emisiones determinado. El análisis reveló un buen nivel de correspondencia en las medias y en las distribuciones probabilísticas de los conjuntos de datos. Las pruebas de verificación que fueron aplicadas a AERIS sugieren que los resultados son suficientemente consistentes para ser considerados como razonables y realistas. En conclusión, la principal motivación para la creación del modelo fue el producir una herramienta confiable y a la vez simple para el soporte de las partes involucradas en la toma de decisiones, de cara a analizar diferentes escenarios “y si” con un bajo coste computacional. La interacción con políticos y otros actores dictó encontrar un compromiso entre la complejidad del modeladomedioambiental con el carácter conciso de las políticas, siendo esto algo que AERIS refleja en sus estructuras conceptual y computacional. Finalmente, cabe decir que AERIS ha sido creado para su uso exclusivo dentro de un marco de evaluación y de ninguna manera debe ser considerado como un sustituto de los modelos de calidad del aire ordinarios. ABSTRACT Improving air quality is an eminently inter-disciplinary task. The wide variety of sciences and stakeholders that are involved call for having simple yet fully-integrated and reliable evaluation tools available. Integrated AssessmentModeling has proved to be a suitable solution for the description of air pollution systems due to the fact that it considers each of the involved stages: emissions, atmospheric chemistry, dispersion, environmental impacts and abatement potentials. Some integrated assessment models are available at European scale that cover each of the before mentioned stages, being the Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies (GAINS) model the most recognized and widely-used within a European policy-making context. However, addressing air quality at the national/regional scale under an integrated assessment framework is desirable. To do so, European-scale models do not provide enough spatial resolution or detail in their ancillary data sources, mainly emission inventories and local meteorology patterns as well as associated results. The objective of this dissertation is to present the developments in the design and application of an Integrated Assessment Model especially conceived for Spain and Portugal. The Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain (AERIS) is able to quantify concentration profiles for several pollutants (NO2, SO2, PM10, PM2.5, NH3 and O3), the atmospheric deposition of sulfur and nitrogen species and their related impacts on crops, vegetation, ecosystems and health as a response to percentual changes in the emissions of relevant sectors. The current version of AERIS considers 20 emission sectors, either corresponding to individual SNAP sectors or macrosectors, whose contribution to air quality levels, deposition and impacts have been modeled through the use of source-receptor matrices (SRMs). Thesematrices are proportionality constants that relate emission changes with different air quality indicators and have been derived through statistical parameterizations of an air qualitymodeling system (AQM). For the concrete case of AERIS, its parent AQM relied on the WRF model for meteorology and on the CMAQ model for atmospheric chemical processes. The quantification of atmospheric deposition, impacts on ecosystems, crops, vegetation and human health has been carried out following the standard methodologies established under international negotiation frameworks such as CLRTAP. The programming structure isMATLAB ® -based, allowing great compatibility with typical software such as Microsoft Excel ® or ArcGIS ® Regarding air quality levels, AERIS is able to provide mean annual andmean monthly concentration values, as well as the indicators established in Directive 2008/50/EC, namely the 19th highest hourly value for NO2, the 25th highest daily value and the 4th highest hourly value for SO2, the 36th highest daily value of PM10, the 26th highest maximum 8-hour daily value, SOMO35 and AOT40 for O3. Regarding atmospheric deposition, the annual accumulated deposition per unit of area of species of oxidized and reduced nitrogen as well as sulfur can be estimated. When relating the before mentioned values with specific characteristics of the modeling domain such as land use, forest and crops covers, population counts and epidemiological studies, a wide array of impacts can be calculated. When focusing on impacts on ecosystems and soils, AERIS is able to estimate critical load exceedances and accumulated average exceedances for nitrogen and sulfur species. Damage on forests is estimated as an exceedance of established critical levels of NO2 and SO2. Additionally, AERIS is able to quantify damage caused by O3 and SO2 on grapes, maize, potato, rice, sunflower, tobacco, tomato, watermelon and wheat. Impacts on human health aremodeled as a consequence of exposure to PM2.5 and O3 and quantified as losses in statistical life expectancy and premature mortality indicators. The accuracy of the IAM has been tested by statistically contrasting the obtained results with those yielded by the conventional AQM, exhibiting in most cases a good agreement level. Due to the fact that impacts cannot be directly produced by the AQM, a credibility analysis was carried out for the outputs of AERIS for a given emission scenario by comparing them through probability tests against the performance of GAINS for the same scenario. This analysis revealed a good correspondence in the mean behavior and the probabilistic distributions of the datasets. The verification tests that were applied to AERIS suggest that results are consistent enough to be credited as reasonable and realistic. In conclusion, the main reason thatmotivated the creation of this model was to produce a reliable yet simple screening tool that would provide decision and policy making support for different “what-if” scenarios at a low computing cost. The interaction with politicians and other stakeholders dictated that reconciling the complexity of modeling with the conciseness of policies should be reflected by AERIS in both, its conceptual and computational structures. It should be noted however, that AERIS has been created under a policy-driven framework and by no means should be considered as a substitute of the ordinary AQM.