Mejora de la competitividad de las plantaciones frutales de nogal: selección de material vegetal, desarrollo de un modelo de predicción de la infección de Xanthomonas arboricola pv. juglandis y optimización de las podas de formación y producción

En las colecciones del IRTA-Mas Bové se han caracterizado más de 150 clones de nogal procedentes de prospección, material extranjero y de selecciones de distintos programas de mejora. El material se ha caracterizado agronómicamente siguiendo los descriptores del IPGRI (1994). Actualmente existen fichas descriptivas muy amplias de 43 accesiones. Toda esta información sobre el comportamiento del material vegetal en las condiciones climáticas de Tarragona, tiene interés a nivel científico y es muy válida para posibles plantaciones con nuevo material. El estudio de los caracteres de sensibilidad a Bacteriosis y afección de la caída prematura de flores (PFA), en dos decendencias de nogal de cruzamientos controlados, ha permitido obvervar que estos caracteres tienen una herencia compleja. Se ha establecido la virulencia de distintos aislados de Xanthomonas arboricola pv. juglandis, en nogal. Los aislados más virulentos se han utilizado para establecer un modelo de predicción, en condiciones de laboratorio, de esta bacteria en nogal. La temperatura a la que la severidad de la enfermedad es máxima es 26ºC. A esta temperatura un aumento en la duración del período de humedad relativa elevada de 0-24 horas, produce un aumento de la afección. En los próximos años, este modelo de predicción se validará en campo. Si los resultados son positivos, permitirán racionalizar los tratamientos para la Bacteriosis en las plantaciones de nogal. Los primeros resultados de un control de la iluminación en el interior de las copas de los árboles, realizado mediante medidas de iluminación interceptadas con un ceptómetro Delta T (SunScan), han puesto de manifiesto que la gran influencia de la luz en el crecimiento anual de las ramas. Así, en la formación y poda de los árbles hay que tener presente estos resultados, en especial en las formaciones en ejes libres, y favorecer la máxima entrada de luz en el interior de la copa de los árboles.

The crew-scheduling module in the GIST system

The public transportation is gaining importance every year basically duethe population growth, environmental policies and, route and streetcongestion. Too able an efficient management of all the resources relatedto public transportation, several techniques from different areas are beingapplied and several projects in Transportation Planning Systems, indifferent countries, are being developed. In this work, we present theGIST Planning Transportation Systems, a Portuguese project involving twouniversities and six public transportation companies. We describe indetail one of the most relevant modules of this project, the crew-scheduling module. The crew-scheduling module is based on the application of meta-heuristics, in particular GRASP, tabu search and geneticalgorithm to solve the bus-driver-scheduling problem. The metaheuristicshave been successfully incorporated in the GIST Planning TransportationSystems and are actually used by several companies.

Improving the efficiency of PV low-power processing circuits by selecting an optimal inductor current of the DC/DC converter

In the context of autonomous sensors powered by small-size photovoltaic (PV) panels, this work analyses how the efficiency of DC/DC-converter-based power processing circuits can be improved by an appropriate selection of the inductor current that transfers the energy from the PV panel to a storage unit. Each component of power losses (fixed, conduction and switching losses) involved in the DC/DC converter specifically depends on the average inductor current so that there is an optimal value of this current that causes minimal losses and, hence, maximum efficiency. Such an idea has been tested experimentally using two commercial DC/DC converters whose average inductor current is adjustable. Experimental results show that the efficiency can be improved up to 12% by selecting an optimal value of that current, which is around 300-350 mA for such DC/DC converters.