Efectos de la erosión del suelo sobre los patrones de la vegetación y su composición florística. Una revisión bibliográfica

En este artículo se revisan los estudios realizados sobre la influencia que tienen los procesos erosivos sobre la vegetación. Fundamentalmente se revisan las tendencias generales en la composición florística de las comunidades vegetales sometidas a fuertes procesos erosivos, así como las tendencias de los patrones de la vegetación y, en menor medida, de los atributos y tipos de plantas. Este campo de trabajo presenta pocos precedentes, siendo escasos los estudios de la influencia de la erosión sobre la vegetación desde un punto de vista ecológico-botánico. Por otro lado, algunos de los resultados parecen a primera vista contradictorios, por lo que es difícil extraer tendencias generales y más o menos universales. Algunas de las generalidades observadas son que el incremento de la erosión del suelo produce un descenso muy claro y mantenido en la cobertura vegetal y en el número de especies. El proceso erosivo no suele acarrear una sustitución de especies vegetales y comunidades, sino solamente la pérdida paulatina de especies, al menos en los estadios más degradados. Por otro lado, se ha observado en ocasiones que la flora de los terrenos más erosionados depende muy fuertemente de las características de la roca madre, variando más entre litologías que la flora de terrenos menos erosionados. Los hemicriptófitos y los caméfitos son las formas vitales de Raunkiaer más frecuentes en estos ambientes. Se discute el papel que pueden tener las diferencias de clima, procesos y tasas erosivas para explicar la gran diversidad de tendencias observadas.

Hybrid simulation-optimization based approach for the optimal design of single-product biotechnological processes

In this work, we present a systematic method for the optimal development of bioprocesses that relies on the combined use of simulation packages and optimization tools. One of the main advantages of our method is that it allows for the simultaneous optimization of all the individual components of a bioprocess, including the main upstream and downstream units. The design task is mathematically formulated as a mixed-integer dynamic optimization (MIDO) problem, which is solved by a decomposition method that iterates between primal and master sub-problems. The primal dynamic optimization problem optimizes the operating conditions, bioreactor kinetics and equipment sizes, whereas the master levels entails the solution of a tailored mixed-integer linear programming (MILP) model that decides on the values of the integer variables (i.e., number of equipments in parallel and topological decisions). The dynamic optimization primal sub-problems are solved via a sequential approach that integrates the process simulator SuperPro Designer® with an external NLP solver implemented in Matlab®. The capabilities of the proposed methodology are illustrated through its application to a typical fermentation process and to the production of the amino acid L-lysine.